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<title>术语表 · GitBook</title>
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简介
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序言
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<a href="part-i.html">
第一部分：数据系统的基石
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<ul class="articles">
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<a href="ch1.html">
第一章：可靠性、可伸缩性、可维护性
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第二章：数据模型与查询语言
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第三章：存储与检索
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第四章：编码与演化
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<a href="part-ii.html">
第二部分：分布式数据
</a>
<ul class="articles">
<li class="chapter " data-level="1.4.1" data-path="ch5.html">
<a href="ch5.html">
第五章：复制
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.4.2" data-path="ch6.html">
<a href="ch6.html">
第六章：分区
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.4.3" data-path="ch7.html">
<a href="ch7.html">
第七章：事务
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.4.4" data-path="ch8.html">
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第八章：分布式系统的麻烦
</a>
</li>
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<a href="ch9.html">
第九章：一致性与共识
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.5" data-path="part-iii.html">
<a href="part-iii.html">
第三部分：衍生数据
</a>
<ul class="articles">
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<a href="ch10.html">
第十章：批处理
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.5.2" data-path="ch11.html">
<a href="ch11.html">
第十一章：流处理
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.5.3" data-path="ch12.html">
<a href="ch12.html">
第十二章：数据系统的未来
</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="chapter active" data-level="1.6" data-path="glossary.html">
<a href="glossary.html">
术语表
</a>
</li>
<li class="chapter " data-level="1.7" data-path="colophon.html">
<a href="colophon.html">
后记
</a>
</li>
<li class="divider"></li>
<li>
<a href="https://www.gitbook.com" target="blank" class="gitbook-link">
Published with GitBook
</a>
</li>
</ul>
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<!-- Title -->
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<i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i>
<a href="." >术语表</a>
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<h1 id="术语表-【draft】">术语表 【DRAFT】</h1>
<blockquote>
<p>请注意，本术语表中的定义简短而简单，旨在传达核心思想，而不是术语的完整细微之处。 有关更多详细信息，请参阅正文中的参考资料。</p>
</blockquote>
<p>[TOC]</p>
<h3 id="异步（asynchronous）">异步（asynchronous）</h3>
<p>不等待某些事情完成（例如，将数据发送到网络中的另一个节点），并且不会假设要花多长时间。请参阅第153页上的“同步与异步复制”，第284页上的“同步与异步网络”，以及第306页上的“系统模型与现实”。</p>
<h3 id="原子（atomic）">原子（atomic）</h3>
<p>1.在并发操作的上下文中：描述一个在单个时间点看起来生效的操作，所以另一个并发进程永远不会遇到处于“半完成”状态的操作。另见隔离。</p>
<p>2.在事务的上下文中：将一些写入操作分为一组，这组写入要么全部提交成功，要么遇到错误时全部回滚。参见第223页的“原子性”和第354页的“原子提交和两阶段提交（2PC）”。</p>
<h3 id="背压（backpressure）">背压（backpressure）</h3>
<p>接收方接收数据速度较慢时，强制降低发送方的数据发送速度。也称为流量控制。请参阅第441页上的“消息系统”。</p>
<h3 id="批处理（batch-process）">批处理（batch process）</h3>
<p>一种计算，它将一些固定的（通常是大的）数据集作为输入，并将其他一些数据作为输出，而不修改输入。见第十章。</p>
<h3 id="边界（bounded）">边界（bounded）</h3>
<p>有一些已知的上限或大小。例如，网络延迟情况（请参阅“超时和未定义的延迟”在本页281）和数据集（请参阅第11章的介绍）。</p>
<h3 id="拜占庭故障（byzantine-fault）">拜占庭故障（Byzantine fault）</h3>
<p>表现异常的节点，这种异常可能以任意方式出现，例如向其他节点发送矛盾或恶意消息。请参阅第304页上的“拜占庭故障”。</p>
<h3 id="缓存（cache）">缓存（cache）</h3>
<p>一种组件，通过存储最近使用过的数据，加快未来对相同数据的读取速度。缓存中通常存放部分数据：因此，如果缓存中缺少某些数据，则必须从某些底层较慢的数据存储系统中，获取完整的数据副本。</p>
<h3 id="cap定理（cap-theorem）">CAP定理（CAP theorem）</h3>
<p>一个被广泛误解的理论结果，在实践中是没有用的。参见第336页的“CAP定理”。</p>
<h3 id="因果关系（causality）">因果关系（causality）</h3>
<p>事件之间的依赖关系，当一件事发生在另一件事情之前。例如，后面的事件是对早期事件的回应，或者依赖于更早的事件，或者应该根据先前的事件来理解。请参阅第186页上的“发生之前的关系和并发性”和第339页上的“排序和因果关系”。</p>
<h3 id="共识（consensus）">共识（consensus）</h3>
<p>分布式计算的一个基本问题，就是让几个节点同意某些事情（例如，哪个节点应该是数据库集群的领导者）。问题比乍看起来要困难得多。请参阅第364页上的“容错共识”。</p>
<h3 id="数据仓库（data-warehouse）">数据仓库（data warehouse）</h3>
<p>一个数据库，其中来自几个不同的OLTP系统的数据已经被合并和准备用于分析目的。请参阅第91页上的“数据仓库”。</p>
<h3 id="声明式（declarative）">声明式（declarative）</h3>
<p>描述某些东西应有的属性，但不知道如何实现它的确切步骤。在查询的上下文中，查询优化器采用声明性查询并决定如何最好地执行它。请参阅第42页上的“数据的查询语言”。</p>
<h3 id="非规范化（denormalize）">非规范化（denormalize）</h3>
<p>为了加速读取，在标准数据集中引入一些冗余或重复数据，通常采用缓存或索引的形式。非规范化的值是一种预先计算的查询结果，像物化视图。请参见“单对象和多对象操作”（第228页）和“从同一事件日志中派生多个视图”（第461页）。</p>
<h3 id="衍生数据（derived-data）">衍生数据（derived data）</h3>
<p>一种数据集，根据其他数据通过可重复运行的流程创建。必要时，你可以运行该流程再次创建衍生数据。衍生数据通常用于提高特定数据的读取速度。常见的衍生数据有索引、缓存和物化视图。参见第三部分的介绍。</p>
<h3 id="确定性（deterministic）">确定性（deterministic）</h3>
<p>描述一个函数，如果给它相同的输入，则总是产生相同的输出。这意味着它不能依赖于随机数字、时间、网络通信或其他不可预测的事情。</p>
<h3 id="分布式（distributed）">分布式（distributed）</h3>
<p>在由网络连接的多个节点上运行。对于部分节点故障，具有容错性：系统的一部分发生故障时，其他部分仍可以正常工作，通常情况下，软件无需了解故障相关的确切情况。请参阅第274页上的“故障和部分故障”。</p>
<h3 id="持久（durable）">持久（durable）</h3>
<p>以某种方式存储数据，即使发生各种故障，也不会丢失数据。请参阅第226页上的“持久性”。</p>
<h3 id="etl（extract-transform-load）">ETL（Extract-Transform-Load）</h3>
<p>提取-转换-加载（Extract-Transform-Load）。从源数据库中提取数据，将其转换为更适合分析查询的形式，并将其加载到数据仓库或批处理系统中的过程。请参阅第91页上的“数据仓库”。</p>
<h3 id="故障切换（failover）">故障切换（failover）</h3>
<p>在具有单一领导者的系统中，故障切换是将领导角色从一个节点转移到另一个节点的过程。请参阅第156页的“处理节点故障”。</p>
<h3 id="容错（fault-tolerant）">容错（fault-tolerant）</h3>
<p>如果出现问题（例如，机器崩溃或网络连接失败），可以自动恢复。请参阅第6页上的“可靠性”。</p>
<h3 id="流量控制（flow-control）">流量控制（flow control）</h3>
<p>见背压（backpressure）。</p>
<h3 id="追随者（follower）">追随者（follower）</h3>
<p>一种数据副本，仅处理领导者发出的数据变更，不直接接受来自客户端的任何写入。也称为辅助、仆从、只读副本或热备份。请参阅第152页上的“领导和追随者”。</p>
<h3 id="全文检索（full-text-search）">全文检索（full-text search）</h3>
<p>通过任意关键字来搜索文本，通常具有附加特征，例如匹配类似的拼写词或同义词。全文索引是一种支持这种查询的次级索引。请参阅第88页上的“全文搜索和模糊索引”。</p>
<h3 id="图（graph）">图（graph）</h3>
<p>一种数据结构，由顶点（可以指向的东西，也称为节点或实体）和边（从一个顶点到另一个顶点的连接，也称为关系或弧）组成。请参阅第49页上的“和图相似的数据模型”。 </p>
<h3 id="散列（hash）">散列（hash）</h3>
<p>将输入转换为看起来像随机数值的函数。相同的输入会转换为相同的数值，不同的输入一般会转换为不同的数值，也可能转换为相同数值（也被称为冲突）。请参阅第203页的“根据键的散列值分隔”。</p>
<h3 id="幂等（idempotent）">幂等（idempotent）</h3>
<p>用于描述一种操作可以安全地重试执行，即执行多次的效果和执行一次的效果相同。请参阅第478页的“幂等”。</p>
<h3 id="索引（index）">索引（index）</h3>
<p>一种数据结构。通过索引，你可以根据特定字段的值，在所有数据记录中进行高效检索。请参阅第70页的“让数据库更强大的数据结构”。</p>
<h3 id="隔离性（isolation）">隔离性（isolation）</h3>
<p>在事务上下文中，用于描述并发执行事务的互相干扰程度。串行运行具有最强的隔离性，不过其它程度的隔离也通常被使用。请参阅第225页的“隔离”。</p>
<h3 id="连接（join）">连接（join）</h3>
<p>汇集有共同点的记录。在一个记录与另一个记录有关（外键，文档参考，图中的边）的情况下最常用，查询需要获取参考所指向的记录。请参阅第33页上的“多对一和多对多关系”和第393页上的“减少端连接和分组”。</p>
<h3 id="领导者（leader）">领导者（leader）</h3>
<p>当数据或服务被复制到多个节点时，由领导者分发已授权变更的数据副本。领导者可以通过某些协议选举产生，也可以由管理者手动选择。也被称为主人。请参阅第152页的“领导者和追随者”。</p>
<h3 id="线性化（linearizable）">线性化（linearizable）</h3>
<p>表现为系统中只有一份通过原子操作更新的数据副本。请参阅第324页的“线性化”。</p>
<h3 id="局部性（locality）">局部性（locality）</h3>
<p>一种性能优化方式，如果经常在相同的时间请求一些离散数据，把这些数据放到一个位置。请参阅第41页的“请求数据的局部性”。</p>
<h3 id="锁（lock）">锁（lock）</h3>
<p>一种保证只有一个线程、节点或事务可以访问的机制，如果其它线程、节点或事务想访问相同元素，则必须等待锁被释放。请参阅第257页的“两段锁（2PL）”和301页的“领导者和锁”。</p>
<h3 id="日志（log）">日志（log）</h3>
<p>日志是一个只能以追加方式写入的文件，用于存放数据。预写式日志用于在存储引擎崩溃时恢复数据（请参阅第82页的“使二叉树更稳定”）；结构化日志存储引擎使用日志作为它的主要存储格式（请参阅第76页的“有序字符串表和日志结构的合并树”）；复制型日志用于把写入从领导者复制到追随者（请参阅第152页的“领导者和追随者”）；事件性日志可以表现为数据流（请参阅第446页的“分段日志”）。</p>
<h3 id="物化（materialize）">物化（materialize）</h3>
<p>急切地计算并写出结果，而不是在请求时计算。请参阅第101页的“聚合：数据立方和物化视图”和419页的“中间状态的物化”。</p>
<h3 id="节点（node）">节点（node）</h3>
<p>计算机上运行的一些软件的实例，通过网络与其他节点通信以完成某项任务。</p>
<h3 id="规范化（normalized）">规范化（normalized）</h3>
<p>以没有冗余或重复的方式进行结构化。 在规范化数据库中，当某些数据发生变化时，您只需要在一个地方进行更改，而不是在许多不同的地方复制很多次。 请参阅第33页上的“多对一和多对多关系”。</p>
<h3 id="olap（online-analytic-processing）">OLAP（Online Analytic Processing）</h3>
<p>在线分析处理。 通过对大量记录进行聚合（例如，计数，总和，平均）来表征的访问模式。 请参阅第90页上的“交易处理或分析？”。</p>
<h3 id="oltp（online-transaction-processing）">OLTP（Online Transaction Processing）</h3>
<p>在线事务处理。 访问模式的特点是快速查询，读取或写入少量记录，这些记录通常通过键索引。 请参阅第90页上的“交易处理或分析？”。</p>
<h3 id="分区（partitioning）">分区（partitioning）</h3>
<p>将单机上的大型数据集或计算结果拆分为较小部分，并将其分布到多台机器上。 也称为分片。 见第6章。</p>
<h3 id="百分位点（percentile）">百分位点（percentile）</h3>
<p>通过计算有多少值高于或低于某个阈值来衡量值分布的方法。 例如，某个时间段的第95个百分位响应时间是时间t，则该时间段中，95％的请求完成时间小于t，5％的请求完成时间要比t长。 请参阅第13页上的“描述性能”。</p>
<h3 id="主键（primary-key）">主键（primary key）</h3>
<p>唯一标识记录的值（通常是数字或字符串）。 在许多应用程序中，主键由系统在创建记录时生成（例如，按顺序或随机）; 它们通常不由用户设置。 另请参阅二级索引。</p>
<h3 id="法定人数（quorum）">法定人数（quorum）</h3>
<p>在操作完成之前，需要对操作进行投票的最少节点数量。 请参阅第179页上的“读写的法定人数”。</p>
<h3 id="再平衡（rebalance）">再平衡（rebalance）</h3>
<p>将数据或服务从一个节点移动到另一个节点以实现负载均衡。 请参阅第209页上的“再平衡分区”。</p>
<h3 id="复制（replication）">复制（replication）</h3>
<p>在几个节点（副本）上保留相同数据的副本，以便在某些节点无法访问时，数据仍可访问。请参阅第5章。</p>
<h3 id="模式（schema）">模式（schema）</h3>
<p>一些数据结构的描述，包括其字段和数据类型。 可以在数据生命周期的不同点检查某些数据是否符合模式（请参阅第39页上的“文档模型中的模式灵活性”），模式可以随时间变化（请参阅第4章）。</p>
<h3 id="次级索引（secondary-index）">次级索引（secondary index）</h3>
<p>与主要数据存储器一起维护的附加数据结构，使您可以高效地搜索与某种条件相匹配的记录。 请参阅第85页上的“其他索引结构”和第206页上的“分区和二级索引”。</p>
<h3 id="可序列化（serializable）">可序列化（serializable）</h3>
<p>保证多个并发事务同时执行时，它们的行为与按顺序逐个执行事务相同。 请参阅第251页上的“可序列化”。</p>
<h3 id="无共享（shared-nothing）">无共享（shared-nothing）</h3>
<p>与共享内存或共享磁盘架构相比，独立节点（每个节点都有自己的CPU，内存和磁盘）通过传统网络连接。 见第二部分的介绍。</p>
<h3 id="偏斜（skew）">偏斜（skew）</h3>
<p>1.各分区负载不平衡，例如某些分区有大量请求或数据，而其他分区则少得多。也被称为热点。请参阅第205页上的“工作负载偏斜和减轻热点”和第407页上的“处理偏斜”。</p>
<p>2.时间线异常导致事件以不期望的顺序出现。 请参阅第237页上的“快照隔离和可重复读取”中的关于读取偏斜的讨论，第246页上的“写入偏斜和模糊”中的写入偏斜以及第291页上的“订购事件的时间戳”中的时钟偏斜。</p>
<h3 id="脑裂（split-brain）">脑裂（split brain）</h3>
<p>两个节点同时认为自己是领导者的情况，这种情况可能违反系统担保。 请参阅第156页的“处理节点中断”和第300页的“真相由多数定义”。</p>
<h3 id="存储过程（stored-procedure）">存储过程（stored procedure）</h3>
<p>一种对事务逻辑进行编码的方式，它可以完全在数据库服务器上执行，事务执行期间无需与客户端通信。 请参阅第252页的“实际串行执行”。</p>
<h3 id="流处理（stream-process）">流处理（stream process）</h3>
<p>持续运行的计算。可以持续接收事件流作为输入，并得出一些输出。 见第11章。</p>
<h3 id="同步（synchronous）">同步（synchronous）</h3>
<p>异步的反义词。</p>
<h3 id="记录系统（system-of-record）">记录系统（system of record）</h3>
<p>一个保存主要权威版本数据的系统，也被称为真相的来源。首先在这里写入数据变更，其他数据集可以从记录系统衍生。 参见第三部分的介绍。</p>
<h3 id="超时（timeout）">超时（timeout）</h3>
<p>检测故障的最简单方法之一，即在一段时间内观察是否缺乏响应。 但是，不可能知道超时是由于远程节点的问题还是网络中的问题造成的。 请参阅第281页上的“超时和无限延迟”。</p>
<h3 id="全序（total-order）">全序（total order）</h3>
<p>一种比较事物的方法（例如时间戳），可以让您总是说出两件事中哪一件更大，哪件更小。 总的来说，有些东西是无法比拟的（不能说哪个更大或更小）的顺序称为偏序。 请参见第341页的“因果顺序不是全序”。</p>
<h3 id="事务（transaction）">事务（transaction）</h3>
<p>为了简化错误处理和并发问题，将几个读写操作分组到一个逻辑单元中。 见第7章。</p>
<h3 id="两阶段提交（2pc-two-phase-commit）">两阶段提交（2PC, two-phase commit）</h3>
<p>一种确保多个数据库节点全部提交或全部中止事务的算法。 请参阅第354页上的“原子提交和两阶段提交（2PC）”。</p>
<h3 id="两阶段锁定（2pl-two-phase-locking）">两阶段锁定（2PL, two-phase locking）</h3>
<p>一种用于实现可序列化隔离的算法，该算法通过事务获取对其读取或写入的所有数据的锁，直到事务结束。 请参阅第257页上的“两阶段锁定（2PL）”。</p>
<h3 id="无边界（unbounded）">无边界（unbounded）</h3>
<p>没有任何已知的上限或大小。 反义词是边界（bounded）。</p>
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