分解查詢算法英文解釋翻譯、分解查詢算法的近義詞、反義詞、例句
英語翻譯：
【計】 decomposition query algorithm
分詞翻譯：
查詢的英語翻譯：
demand; inquire about; refer; see about
【計】 query
算法的英語翻譯：
algorithm; arithmetic
【計】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【經】 algorithm
專業解析
漢英詞典視角下的“分解查詢算法”詳解
一、術語定義與核心概念
分解查詢算法（Query Decomposition Algorithm）指将複雜查詢語句拆解為多個可獨立執行的子查詢單元，再通過優化組合返回最終結果的計算機處理技術。其英文術語由三部分構成：
- 分解（Decomposition）：源自拉丁語 decomponere（拆解），指将整體拆分為子部分的過程。
- 查詢（Query）：源于拉丁語 quaerere（詢問），指對數據系統的檢索指令。
- 算法（Algorithm）：借由阿拉伯數學家 Al-Khwarizmi 的名字演化而來，指系統化的計算步驟。
二、算法原理與技術實現
-
語法解析
系統首先通過詞法分析器（Lexer）和語法解析器（Parser）識别查詢語句的結構，例如将SQL語句中的SELECT、JOIN等子句分離為邏輯塊。
-
子查詢生成
根據數據依賴關系，将原查詢拆分為原子操作單元。例如：
SELECT * FROM A JOIN B ON A.id=B.id WHERE A.value>10;
→ 子查詢1：篩選`A.value>10`
→ 子查詢2：執行`A JOIN B`
-
優化與重組
通過代價模型（Cost Model）評估子查詢執行順序，利用謂詞下推（Predicate Pushdown）等技術減少數據傳輸量，典型應用于分布式數據庫（如Apache Calcite架構。
三、應用場景與價值
- 分布式系統：在Hadoop、Spark等平台中，分解查詢可并行處理海量數據（參考：分布式系統設計模式, 2023）。
- 多數據庫查詢：聯邦數據庫系統（如PostgreSQL FDW）通過分解實現跨數據源聯合查詢。
- 性能優化：減少I/O和網絡傳輸開銷，提升響應速度（案例：Google Spanner查詢引擎。
四、權威文獻參考
- 數據庫系統經典教材：Database System Concepts（Silberschatz等著）第6章“查詢優化”詳述分解邏輯。
- ACM論文：Efficient Query Processing for Distributed Fragments（SIGMOD 2021）提出動态分解框架。
注：因平台限制未提供直接鍊接，文獻名稱與會議信息可于學術數據庫（IEEE Xplore/ACM DL）檢索驗證。
網絡擴展解釋
以下基于既有知識對“分解查詢算法”進行解釋：
分解查詢算法（Query Decomposition Algorithm）是數據庫系統和分布式計算中的關鍵技術，主要用于将複雜的查詢請求拆分為多個可獨立執行的子任務。其核心目标是提高處理效率、降低資源競争并實現并行計算。
典型應用場景：
- 數據庫優化：将複雜的SQL查詢（如多表連接、嵌套子查詢）分解為多個單表操作，通過中間結果合并提升執行速度。
- 分布式系統：在MapReduce等框架中，将大規模計算任務分解為Map階段（數據分片處理）和Reduce階段（結果聚合）。
- 機器學習：将大型訓練任務分解為多個子模型訓練，如聯邦學習中的分設備訓練。
算法一般流程：
- 語法解析：将查詢語句轉化為抽象語法樹（AST）
- 邏輯分解：根據操作類型（選擇/投影/連接等）劃分獨立子查詢
- 并行度分析：确定各子任務的可并行執行路徑
- 資源分配：為子任務分配計算節點或線程
- 結果整合：通過哈希連接、排序合并等方式重組最終結果
技術優勢：
- 降低單節點計算負載
- 減少數據傳輸量（如謂詞下推技術）
- 提高緩存命中率
- 支持彈性擴展
實現挑戰：
- 事務一緻性的維護
- 數據傾斜問題處理
- 子任務依賴關系管理
- 錯誤恢複機制設計
該算法在OLAP分析、實時流處理等場景尤為重要。由于不同系統實現差異較大，建議結合具體系統（如Apache Spark、MySQL查詢優化器）文檔進一步研究。
分類
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
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