分布式執行計劃英文解釋翻譯、分布式執行計劃的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 distributed execution plan

分詞翻譯：

分布的英語翻譯：

【化】 distribution
【醫】 distribution; supply

式的英語翻譯：

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【醫】 F.; feature; formula; Ty.; type

執行計劃的英語翻譯：

【經】 delivery of program

專業解析

從漢英詞典與技術結合的角度，"分布式執行計劃"（Distributed Execution Plan）可理解為一種在分布式計算環境中，由系統優化器生成的、指導任務如何跨多個獨立計算節點（如服務器、虛拟機或容器）協同執行的詳細方案。其核心目标是将大型複雜任務分解為可并行處理的子任務，通過優化資源分配與調度策略實現高效計算。以下是分層解析：

一、術語漢英對照與基礎定義

分布式（Distributed）
指任務或數據分散在多個物理或邏輯節點（Nodes）上執行，而非集中式單點處理。

執行計劃（Execution Plan）
系統根據查詢或任務邏輯生成的步驟序列，包含操作順序、資源分配及數據流控制策略。

組合釋義：分布式執行計劃即"指導任務在分布式集群中如何拆分、調度與協同的操作藍圖"。

二、技術核心組件

任務分解（Task Fragmentation）
将複雜任務（如SQL查詢、機器學習訓練）拆分為子任務（例如MapReduce中的Map/Reduce階段），确保子任務可并行執行。

節點調度（Node Scheduling）
動态分配子任務至集群節點，考慮節點負載、數據本地性（Data Locality）以最小化網絡傳輸開銷。

容錯機制（Fault Tolerance）
通過副本（Replication）或重試策略（Retry）處理節點故障，保障任務整體完成性。

三、典型應用場景

大規模數據分析（如Apache Spark DAG調度）
将SQL查詢轉化為跨節點執行的物理算子組合（如Scan、Join、Aggregate）。

分布式數據庫（如Google Spanner）
生成跨地域節點的查詢計劃，協調讀寫操作與分布式事務。

流處理系統（如Apache Flink）
實時數據流的并行處理管道編排，支持窗口計算與狀态管理。

四、權威定義參考

分布式執行計劃是分布式系統優化器的輸出結果，它定義操作的執行順序、執行位置（節點）以及數據在節點間的流動方式。其優化目标包括最小化通信成本、均衡負載及最大化并行度。
——來源：《數據庫系統概念》（Database System Concepts）, Silberschatz et al., 第22章分布式數據庫

五、技術價值

性能提升：通過并行化加速計算（如線性擴展性）。
資源擴展性：動态添加節點以處理增長負載。
高可用性：單點故障不影響整體任務完成。

注：因搜索結果未提供直接引用鍊接，以上定義綜合經典教材與行業共識。實際應用中可參考開源框架文檔（如Apache Spark SQL Execution Planning）或學術論文（如Google Dapper分布式跟蹤系統）。

網絡擴展解釋

分布式執行計劃是數據庫在分布式環境中執行SQL查詢時生成的詳細步驟和策略，涉及多個計算節點之間的任務分配、數據傳輸和協調機制。以下是其核心要點：

一、基本定義

分布式執行計劃将傳統單機數據庫的執行過程擴展為多節點協作，包含數據分片處理、并行計算和跨節點數據交換等操作。例如，GaussDB通過STREAM算子實現節點間數據流動，Oracle則通過哈希/範圍分區優化數據分布。

二、核心組成

執行算子
表示具體操作類型，如：
- STREAM算子（GaussDB）：分三種類型
  - Gather Stream：多節點數據彙總到單節點（N:1）
  - Redistribute Stream：按哈希重新分布數據（N:N）
  - Broadcast Stream：單節點數據廣播到多節點（1:N）
- 并行查詢操作（Oracle）：拆分查詢任務到多個節點并行執行。
數據分布策略
- 哈希分區：按哈希值分配數據到節點，適合等值查詢
- 範圍分區：按數據範圍分布，適合範圍掃描。

三、作用與優化

性能提升：通過并行計算和減少跨節點數據傳輸量縮短響應時間。
調優依據：分析執行計劃可定位性能瓶頸，例如發現全表掃描或冗餘數據遷移。
控制手段：
- 使用HINT指令（如PARALLEL指定并行度、NO_USE_PX禁用并行）；
- 調整數據分區方式或索引策略。

四、典型應用場景

大規模數據查詢：如跨分片的JOIN操作需Redistribute Stream重新分布數據；
高并發處理：通過并行執行算子分散計算負載。

五、局限性

網絡傳輸可能成為瓶頸（如Broadcast Stream産生大量冗餘數據）；
複雜查詢計劃可能增加調度開銷。