并行數據庫存取英文解釋翻譯、并行數據庫存取的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 concurrent database access

分詞翻譯：

并行的英語翻譯：

【計】 P

數據庫的英語翻譯：

【計】 B; data base; database; DB; library of data
【化】 data bank; data base
【經】 data nbank; data pool

存取的英語翻譯：

【經】 access

專業解析

并行數據庫存取（Parallel Database Access）指利用多個處理器或計算節點同時執行數據庫操作的技術，通過分布式處理提升數據讀寫效率與系統吞吐量。以下是關鍵解析：

一、術語定義

并行（Parallel）
源自拉丁語 parallelus，指多個計算單元同時處理獨立任務。在數據庫中體現為：
- 多線程并發查詢（如分割查詢任務到不同CPU核心）
- 分布式節點并行掃描數據分區
數據庫存取（Database Access）
包含數據讀取（SELECT）與寫入（INSERT/UPDATE/DELETE）操作，核心目标是減少I/O延遲。典型技術如：
- 并行索引掃描（Parallel Index Scan）
- 批量事務提交（Bulk Transaction Commit）

二、技術原理

通過數據分片（Sharding）和負載均衡實現并行化：

水平分區：将表按行分割存儲在不同節點（如按用戶ID分片），查詢時各節點并行處理子集。
并行查詢優化：查詢引擎将複雜SQL分解為子任務，調度至多個工作線程執行（如PostgreSQL的并行哈希連接）。
鎖機制優化：采用細粒度鎖（如行級鎖）減少并發沖突，提升并行寫入效率。

三、應用場景

高并發OLTP系統：電商秒殺場景中，并行處理數千筆訂單寫入。
大數據分析：分布式執行聚合查詢（如SUM/COUNT over TB級數據），速度提升10倍以上。

權威參考來源：

IEEE《并行數據庫系統技術綜述》（ieee.org/parallel-db-survey）
Oracle白皮書《并行查詢處理架構》（oracle.com/parallel-query）
ACM《分布式事務鎖機制研究》（dl.acm.org/doi/10.1145/3093741.3093921）
Google Spanner論文《跨數據中心并行處理》（research.google/pubs/pub39966）

注：技術實現細節因數據庫系統（如MySQL Cluster, Greenplum, ClickHouse）而異，需參考具體文檔。截至2025年，主流雲數據庫（AWS Aurora, GCP BigQuery）均已默認啟用并行查詢優化。

網絡擴展解釋

并行數據庫存取是指數據庫系統通過并行化技術實現高效的數據存儲和讀取操作，其核心目标是通過分布式存儲和并行計算提升數據處理速度與吞吐量。以下是其核心機制和特點的綜合解釋：

1.數據劃分與分布式存儲

并行數據庫将數據劃分為多個分片（如按輪轉法、散列或範圍劃分），分散存儲在多個節點上。例如：
- 輪轉法：適合順序掃描整個數據集（如批量分析），但對點查詢效率較低。
- 散列劃分：通過哈希函數将數據均勻分布，特别適合點查詢（如WHERE id=123）。
- 範圍劃分：按數值範圍分片（如日期），適用于範圍查詢（如WHERE age>20）。

2.并行執行機制

查詢任務被拆分為多個子任務，由不同節點并行處理。例如，複雜查詢分解後各節點處理本地數據，最終合并結果。這種機制大幅縮短了響應時間，尤其適用于海量數據分析。

3.存儲架構類型

共享内存：所有處理器共享同一内存，適用于小規模并行。
共享磁盤：節點共享磁盤但獨立内存（如集群），需協調數據一緻性。
無共享（Share-Nothing）：節點獨立存儲和計算，擴展性強，適合大規模分布式環境。

4.存取類型優化

順序掃描：輪轉法提升全表掃描速度。
點查詢：散列劃分直接定位目标節點，減少I/O。
範圍查詢：範圍劃分結合并行索引掃描，快速定位數據區間。

5.優勢與應用場景

高性能：通過并行化降低延遲，如百度MPP數據庫支持海量數據實時分析。
高擴展性：可通過增加節點橫向擴展，適應數據增長。
高可用性：數據冗餘和分布式架構提升容錯能力。

并行數據庫存取通過數據分片、任務并行化和多種存儲架構，優化了不同查詢場景的效率。其技術廣泛應用于大數據分析、實時計算和高并發事務處理領域（如金融、電商）。若需更深入技術細節（如具體算法或實現案例），可參考權威數據庫文檔或論文。