查詢語言英文解釋翻譯、查詢語言的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 query language

分詞翻譯：

查詢的英語翻譯：

demand; inquire about; refer; see about
【計】 query

語言的英語翻譯：

language; parole; talk
【計】 EULER EULER; L; language; LUCID LUCID; Modula; vector FORTRVN
【醫】 speech

專業解析

查詢語言（Query Language）是計算機科學中用于從數據庫或信息系統中檢索、操作和管理數據的專用語言。其核心功能是允許用戶或程式通過特定指令與數據存儲系統交互，高效提取所需信息。以下是詳細解釋：

一、定義與核心功能

定義
查詢語言是一種聲明式或指令式語言，用戶通過編寫語句描述所需數據，而非指定具體操作步驟。例如，SQL（結構化 Query Language）中 SELECT * FROM users WHERE age > 30 直接聲明"獲取年齡大于30的用戶"，無需說明如何遍曆數據。

來源：牛津計算機科學詞典（Oxford Dictionary of Computer Science）
核心功能
- 數據檢索（Retrieval）：提取符合條件的數據子集（如 SELECT 語句）。
- 數據操作（Manipulation）：增删改數據（如 INSERT, DELETE, UPDATE）。
- 數據定義（Definition）：創建或修改數據結構（如 CREATE TABLE）。
- 訪問控制（Control）：管理用戶權限（如 GRANT）。
  來源：美國國家标準與技術研究院（NIST）數據庫手冊

二、主要類型與實例

關系型查詢語言
- SQL：行業标準，用于關系數據庫（如MySQL、Oracle）。
```
SELECT name, email FROM customers WHERE country = 'China';
```
- QBE（Query by Example）：圖形化查詢工具，通過示例模闆生成查詢。
非關系型查詢語言
- XQuery/XPath：用于XML文檔檢索（如 //book[price<30]/title）。
- Cypher：圖數據庫Neo4j的查詢語言，通過節點關系匹配數據。
```
MATCH (u:User)-[:FOLLOWS]->(f) WHERE u.name = 'Alice' RETURN f.name
```

三、技術特點

聲明式語法：關注"做什麼"而非"如何做"，由系統優化執行路徑。
集合操作：以數據集合為處理單位（如SQL的結果集）。
标準化與擴展性：SQL有ANSI/ISO标準，但各數據庫提供擴展（如PL/SQL）。
來源：ACM計算機系統期刊（ACM Transactions on Database Systems）

四、應用場景

數據庫管理：企業數據查詢（如生成財務報表）。
大數據分析：HiveQL用于Hadoop生态的分布式查詢。
Web開發：ORM（對象關系映射）框架将查詢語言轉化為API調用（如Django ORM）。

權威參考資料

通過理解查詢語言的設計邏輯與應用場景，可更高效地實現數據驅動的決策與分析。

網絡擴展解釋

查詢語言（Query Language）是用于從數據庫、信息系統或數據存儲中檢索、操作和管理數據的專用計算機語言。其核心功能是允許用戶以特定語法描述所需數據，系統根據指令返回結果。以下是詳細解釋：

一、基本定義與特點

結構化語法
查詢語言通常具備嚴格的語法規則，例如使用關鍵字（SELECT、WHERE等）和邏輯運算符（AND/OR/NOT）構建指令。
示例：SQL中的基礎查詢結構
```
SELECT column1, column2 FROM table WHERE condition;
```
聲明式 vs 過程式
- 聲明式語言（如SQL）：用戶僅需指定"需要什麼數據"，無需描述如何獲取。系統自動優化執行路徑。
- 過程式語言（如某些NoQL）：需明确數據檢索步驟。

二、主要類型

關系型查詢語言
- SQL（Structured Query Language）：行業标準，適用于關系型數據庫（如MySQL、Oracle），支持數據增删改查（CRUD）。
- 擴展變種：如Transact-SQL（T-SQL）、PL/SQL。
非關系型查詢語言
- MongoDB查詢語法：使用JSON格式過濾文檔，例如 db.collection.find({age: {$gt: 25}})。
- 搜索引擎DSL：如Elasticsearch的基于JSON的查詢語法。

三、應用場景

數據庫管理：執行複雜的數據聚合與統計分析。
大數據處理：HiveQL用于Hadoop生态系統，SPARQL用于RDF圖數據庫查詢。
API數據交互：GraphQL允許客戶端精确指定所需API返回字段。

四、發展趨勢

現代查詢語言正朝着以下方向演進：

支持自然語言處理（如AI驅動的語音查詢）
與機器學習集成（自動生成優化查詢語句）
多數據源統一查詢（如Apache Calcite跨數據庫查詢）。

通過上述分層結構，查詢語言在不同技術棧中承擔着數據橋梁的核心作用，其設計直接影響系統效率與用戶體驗。