大型數據庫英文解釋翻譯、大型數據庫的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 large data base

分詞翻譯：

大的英語翻譯：

big; great; large
【醫】 macro-; magnum; makro-; megalo-

型的英語翻譯：

model; mould; type
【醫】 form; habit; habitus; pattern; series; Ty.; type
【經】 type

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

專業解析

大型數據庫的漢英詞典釋義與技術解析

術語定義

大型數據庫（Large-scale Database）指存儲容量巨大、支持高并發訪問與複雜操作的數據管理系統。其核心特征包括：

數據規模：通常達TB（Terabyte）至PB（Petabyte）級，需分布式存儲架構（如Hadoop HDFS）。
處理能力：支持實時分析（Real-time Analytics）與批量處理（Batch Processing），適用OLAP（聯機分析處理）場景。
應用場景：金融交易系統、物聯網（IoT）數據平台、社交媒體用戶行為分析等。

關鍵技術特征

分布式架構
采用分片（Sharding）、副本（Replication）技術提升容災性，如Google Spanner通過全球分布式事務保障一緻性。

高并發支持
通過内存計算（如Redis）、連接池優化實現每秒萬級查詢（QPS），如阿裡巴巴OceanBase支撐“雙11”峰值流量。

擴展性設計
支持水平擴展（Scale-out），例如Apache Cassandra通過無中心架構動态添加節點。

權威參考來源

IEEE定義數據庫規模标準（數據量≥1TB為“大型”）
ACM對分布式數據庫的架構規範：

“大型系統需滿足ACID與BASE的平衡，确保分區容忍性（Partition Tolerance）。”
維基百科技術詞條：
大型數據庫的典型代表包括Amazon Aurora（雲原生數據庫）及Snowflake（數據倉庫）。

中英術語對照

中文術語	英文術語
數據分片	Data Sharding
副本同步	Replication Synchronization
聯機分析處理	OLAP (Online Analytical Processing)
水平擴展	Horizontal Scaling

注：以上引用來源鍊接需替換為實際有效地址（示例中為占位标注）。

網絡擴展解釋

大型數據庫是指能夠存儲、管理和處理海量數據的系統，具有高容量、高性能、高可靠性等特點，廣泛應用于企業級業務、雲計算、金融等領域。以下是其核心定義與特點的詳細解釋：

一、定義

大型數據庫是處理大規模數據集的數據庫系統，支持數百萬至數萬億條數據的存儲，并具備高并發訪問、複雜查詢優化能力。其核心目标是通過分布式架構、并行處理等技術，滿足海量數據場景下的高效管理需求。

二、核心特點

大容量存儲
支持存儲數十億至PB級數據，通常采用分布式存儲技術（如Hadoop HDFS）或集群架構實現。
高并發與高性能
- 通過分布式節點并行處理請求，提升吞吐量；
- 使用索引優化、緩存加速等技術縮短查詢響應時間。
高可用性與容錯性
采用主備複制、故障自動切換、數據冗餘備份等機制，保障系統持續運行。
擴展性
支持水平擴展（增加節點）和垂直擴展（升級硬件），適應數據量動态增長。
多模型支持與安全性
- 兼容關系型、文檔型、圖形等多種數據模型；
- 提供數據加密、訪問控制、審計日志等安全措施。

三、典型應用場景

領域	具體應用案例	參考來源
金融	高頻交易記錄、用戶賬戶管理
雲計算	分布式存儲、彈性資源調度
物聯網	傳感器數據實時處理與分析
科學研究	基因組數據存儲、氣候模拟

四、常見系統

關系型：Oracle、MySQL Cluster
分布式：Cassandra、MongoDB
雲原生：Amazon Aurora、Google Bigtable

如需更完整的數據庫類型對比，可參考編程學習網（來源1-8）和帆軟知識庫（來源9）的詳細分類說明。