并行數據檢索操作英文解釋翻譯、并行數據檢索操作的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 concurrent data retrieval operation

分詞翻譯：

并行的英語翻譯：

【計】 P

數據檢索的英語翻譯：

【計】 data retrieval
【化】 data retrieval

操作的英語翻譯：

handle; manipulate; operate
【計】 FUNC; O; OP
【化】 manipulation
【醫】 procedure; technic; technique
【經】 operation

專業解析

在漢英詞典語境中，"并行數據檢索操作"對應的英文表述為"parallel data retrieval operations"，指通過多線程、分布式系統或集群計算等技術同時執行多個數據查詢任務的處理方式。該概念包含三個核心要素：

并發執行機制：采用任務分割算法将查詢請求分配至不同計算單元，如MapReduce框架中的分片處理模式（IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems文獻記載）
資源協同管理：通過負載均衡器動态調整各節點工作量，符合ACM SIGMOD提出的分布式查詢優化原則
結果整合規範：運用事務一緻性協議确保多源數據的完整性，參考Springer《分布式數據庫系統》教材所述技術标準

典型應用場景包括：雲計算環境中的彈性搜索服務（AWS Documentation）、金融交易系統的實時風控分析（IEEE Xplore案例庫）、以及基因組學研究的批量序列比對（NCBI技術白皮書）。這種操作模式相較串行檢索可提升300%-500%的吞吐量，具體效率提升公式為： $$ T{parallel} = frac{T{serial}}{n} + C_{overhead} $$ 其中n代表并行節點數量，C表示通信協調産生的固定損耗。

網絡擴展解釋

并行數據檢索操作是指通過多線程、多進程或分布式計算資源，将大規模數據檢索任務拆分為多個子任務并行執行，以提高處理效率的技術。以下是其核心要點：

一、核心原理

任務分割
将大型檢索任務分解為多個獨立子任務，例如按數據分區（如時間範圍、哈希值）或查詢條件拆分。例如，Oracle的并行查詢通過多個Server Process同時處理不同數據塊。
并行執行
子任務在多個CPU核心、線程或計算節點上同時運行。如TPL（任務并行庫）通過Parallel.For實現數據分區的多線程處理。
結果合并
各子任務完成後，系統通過交換運算符（如Gather Streams、Repartition Streams）整合中間結果。

二、技術分類

分布式并行：數據分布在多個節點，每個節點獨立處理本地數據（如Hadoop）。
共享内存并行：單機多核環境下，通過線程/進程共享内存加速查詢（如Oracle Parallel Query）。

三、應用場景

大數據量查詢：適用于TB級表的全表掃描或複雜分析（OLAP）。
高并發請求：通過并行化縮短單個查詢響應時間，提升系統吞吐量。
分布式數據庫：如并行數據庫将數據分片存儲在不同節點，實現橫向擴展。

四、優勢與挑戰

優勢：顯著減少檢索時間，充分利用多核/集群資源，支持實時分析。
挑戰：需平衡負載分配，避免資源争用；複雜查詢計劃可能引入額外協調開銷。

五、典型實現

數據庫系統：Oracle的Parallel Query/DML、SQL Server的并行執行計劃。
編程框架：.NET的TPL庫、MapReduce模型。

如需進一步了解具體技術細節，可參考Oracle官方文檔或分布式計算框架（如Apache Spark）的實現方案。