分布式查詢處理英文解釋翻譯、分布式查詢處理的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 distributed query processing

分詞翻譯：

分布式查詢的英語翻譯：

【計】 distributed query

處理的英語翻譯：

deal; dispose; handle; manage; manipulate; process; tackle; transact
【計】 processing
【化】 curing
【醫】 disposal; processing; treatment
【經】 deal; disposal; disposition; handle; process; processing; treatment

專業解析

分布式查詢處理（Distributed Query Processing）是數據庫管理系統中的一個核心概念，特指在分布式數據庫系統（Distributed Database System）環境下，對用戶提交的查詢請求進行解析、優化、分解、執行并最終返回結果的過程。其核心目标是在數據物理分散存儲于網絡中不同節點（站點）的情況下，高效、準确地完成查詢任務。

以下是其關鍵含義的漢英對照及詳細解釋：

術語構成與基本定義 (Term Composition & Basic Definition)
- 分布式 (Distributed - fēnbù shì): 指數據并非集中存儲在單一計算機上，而是分散存儲在通過網絡互聯的多個地理上可能分離的計算機節點（站點）上。
- 查詢 (Query - cháxún): 用戶或應用程式向數據庫系統發出的數據檢索或操作請求，通常使用結構化查詢語言（如 SQL）。
- 處理 (Processing - chǔlǐ): 指系統接收查詢後所進行的一系列操作，包括解析語義、制定執行計劃、實際訪問數據、計算和組合結果等。
- 整體含義: 在分布式數據庫環境中，對用戶查詢進行接收、分析、優化、分解成子查詢、分配到相關站點執行、收集局部結果、進行必要的數據傳輸和連接/合并操作，最終形成完整查詢結果并返回給用戶的過程。
核心目标與挑戰 (Core Objectives & Challenges)
- 高效性 (Efficiency): 最小化查詢響應時間。關鍵在于減少網絡傳輸的數據量（因為網絡通信通常是瓶頸）和充分利用各站點的本地計算資源。優化器需要評估不同執行策略的成本（主要是 I/O 和網絡傳輸成本）。
- 正确性 (Correctness): 确保查詢結果與在集中式數據庫上執行相同查詢的結果一緻，即保證分布式執行的語義正确性。
- 自治性與透明性 (Autonomy & Transparency): 在保證系統整體功能的前提下，盡可能允許各節點具有一定的管理自治性。對用戶而言，數據的物理分布位置應該是透明的，用戶像查詢單一數據庫一樣提交查詢。
- 主要挑戰: 網絡延遲與帶寬限制、站點故障處理、數據分片與副本管理、全局查詢優化複雜度高、并發控制與事務管理的複雜性。
處理流程概述 (Processing Workflow Overview)
1. 查詢接收與解析 (Query Reception & Parsing): 用戶提交查詢到一個站點（通常稱為發起站點或協調者站點）。該站點解析查詢，确定涉及哪些關系（表）。
2. 數據定位 (Data Localization): 根據系統的全局數據字典（記錄數據分片、副本及其位置信息），确定查詢所涉及數據的物理存儲位置（哪些分片、在哪些站點）。
3. 全局查詢優化 (Global Query Optimization): 這是最關鍵也最複雜的步驟。優化器考慮所有可能的執行策略（包括子查詢的執行順序、連接方法的選擇、數據傳輸的時機和方式等），估算每種策略的執行成本（主要考慮磁盤 I/O、CPU 使用、尤其是網絡傳輸量），選擇成本最低的執行計劃。優化器需要掌握各站點的數據統計信息（如關系大小、屬性值分布）。
4. 查詢分解與分配 (Query Decomposition & Distribution): 将優化後的全局查詢計劃分解成多個可以在不同站點獨立執行的子查詢（或稱為局部查詢）。
5. 子查詢執行與數據傳輸 (Subquery Execution & Data Transfer): 各相關站點接收并執行分配給它們的子查詢。執行過程中或執行後，可能需要根據計劃将中間結果數據傳輸到其他站點（通常是協調者站點或需要進行連接/合并操作的站點）。優化目标之一是盡量減少這種數據傳輸。
6. 結果組合與返回 (Result Assembly & Return): 協調者站點接收來自各站點的局部結果，執行必要的最終操作（如連接、并集、排序、聚合等），形成完整的全局查詢結果，并将其返回給用戶。
關鍵技術與策略 (Key Techniques & Strategies)
- 半連接 (Semi-Join): 一種專門用于減少分布式連接操作中網絡傳輸量的技術。它通過傳輸連接屬性的投影而非整個關系來篩選出真正參與連接的數據。
- 基于代價的優化 (Cost-Based Optimization): 優化器使用統計模型估算不同執行計劃的代價（特别是網絡傳輸代價），選擇最優計劃。
- 查詢并行化 (Query Parallelization): 盡可能将子查詢分配到不同站點并行執行，以縮短總體響應時間。
- 副本選擇 (Replica Selection): 如果數據存在多個副本，優化器需要選擇訪問哪個副本來最小化成本（通常是訪問本地副本或網絡代價最小的副本）。

權威性參考來源 (Authoritative References):

《數據庫系統概念》(Database System Concepts) by Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan - 經典數據庫教材，有專門章節講解分布式數據庫和分布式查詢處理。 (書籍，無直接公開鍊接，可通過各大圖書館或線上書店查閱)
Oracle Database Documentation: Distributed Databases - 商業數據庫巨頭 Oracle 對其分布式數據庫功能的官方文檔，包含查詢處理相關内容。 (來源: Oracle Help Center)
Microsoft SQL Server Documentation: Distributed Queries - Microsoft SQL Server 關于如何執行分布式查詢的官方指南。 (來源: Microsoft Learn)
學術研究論文 (如 ACM SIGMOD, VLDB 等頂級會議期刊) - 持續研究分布式查詢優化算法、容錯處理、新硬件環境下的優化等前沿問題。 (來源: ACM Digital Library, IEEE Xplore, VLDB Endowment)
維基百科: Distributed Query Processing - 提供基礎概念和流程概述。 (來源: Wikipedia)

網絡擴展解釋

分布式查詢處理是指在分布式數據庫系統中，通過協調多個節點或服務器上的數據資源，高效執行查詢操作的技術。其核心目标是在數據分散存儲的環境下，實現快速檢索、整合并返回結果，同時兼顧性能與一緻性。

一、核心組成與技術

查詢優化
通過優化器生成高效查詢計劃，考慮數據分布、網絡延遲等因素。常用技術包括代價模型評估、剪枝策略排除低效方案，以及動态規劃分解子查詢。
數據分區與定位
數據按水平（按行）、垂直（按列）或混合方式分片存儲，查詢時僅訪問相關分區。例如，水平分區可減少單節點負載。
并行處理
将查詢分解為子任務，在多個節點并行執行，利用多處理器優勢加速處理。例如，Impala通過協調節點分配任務實現并行查詢。
事務與一緻性管理
采用兩階段提交協議确保跨節點事務的原子性，通過分布式鎖和複制技術保障數據一緻性。

二、挑戰與優勢

主要挑戰：網絡傳輸延遲（）、數據異構性（）、複雜的一緻性維護（）。
核心優勢：提升大規模數據查詢性能（）、增強系統擴展性和容錯能力（）。

三、典型應用場景

跨服務器數據整合：如SQL Server通過鍊接服務器實現跨庫查詢（）。
大數據分析：分布式系統（如Impala）支持海量數據的快速聯機分析（）。

通過上述技術，分布式查詢處理有效解決了數據分散帶來的效率問題，成為現代數據庫和大數據系統的關鍵技術之一。