From a238f2851ea9b8440ffa52c8f1a17cd21c85ecd2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E5=91=A8=E6=98=A5=E5=85=89?= Date: Thu, 26 Apr 2018 09:01:11 +0800 Subject: [PATCH] Translate glossary --- glossary.md | 189 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++------- 1 file changed, 164 insertions(+), 25 deletions(-) diff --git a/glossary.md b/glossary.md index 6da36e5..304b9b6 100644 --- a/glossary.md +++ b/glossary.md @@ -10,7 +10,7 @@ ### 异步（asynchronous） -不等待某些事情完成（例如，通过网络将数据发送到另一个节点），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”。 +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”。 @@ -18,14 +18,13 @@ 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。 -2.在事务的上下文中：即使出现故障，将一组必须全部提交或全部回滚的写入组合在一起。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）”。 +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）”。 ### 背压（backpressure） -强制一些数据的发送者减慢，因为收件人不能保留 -与它一起。也称为流量控制。请参阅第441页上的“消息系统”。 +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”。 @@ -37,19 +36,19 @@ ### 边界（bounded） -有一些已知的上限或大小。例如，在网络延迟的情况下（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）。 +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）。 ### 拜占庭故障（Byzantine fault） -以任意方式表现不正确的节点，例如通过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”。 +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”。 ### 缓存（cache） -最近记住使用数据的组件，以加快未来对相同数据的读取速度。它通常是不完整的：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具有完整的数据副本。 +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。 @@ -61,7 +60,7 @@ ### 因果关系（causality） -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，或者建立在更早的事件上，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”。 +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”。 @@ -79,37 +78,37 @@ ### 声明式（declarative） -描述某些东西应该具有的属性，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”。 +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”。 ### 非规范化（denormalize） -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，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）。 +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）。 ### 派生数据（derived data） -通过可重复的流程从其他数据创建的数据集，如有必要，您可以再次运行该数据集。通常，需要派生数据来加速对数据的特定读访问。索引，缓存和物化视图是派生数据的示例。参见第三部分的介绍。 +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派生数据。派生数据通常用于提高特定数据的读取速度。常见的派生数据有索引、缓存和物化视图。参见第三部分的介绍。 ### 确定性（deterministic） -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。 +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。 ### 分布式（distributed） -在由网络连接的多个节点上运行。以部分故障为特征：系统的某些部分可能被破坏，而其他部分仍在工作，软件通常不可能知道究竟是什么被破坏。请参阅第274页上的“故障和部分故障”。 +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”。 ### 持久（durable） -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“耐用性”。 +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”。 @@ -121,7 +120,7 @@ ### 故障转移（failover） -在具有单一领导者的系统中，故障转移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“处理节点中断”。 +在具有单一领导者的系统中，故障转移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”。 @@ -139,100 +138,240 @@ ### 追随者（follower） -不直接接受来自客户端的任何写入的副本，但仅处理从领导者收到的数据更改。也称为辅助，从，只读副本或热备份。请参阅第152页上的“领导和追随者”。 +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”。 ### 全文检索（full-text search） -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。请参见第88页上的“全文搜索和模糊索引”。 +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”。 ### 图（graph） -由顶点组成的数据结构（可以引用的东西，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）。请参阅第49页上的“类似图形的数据模型”。 +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”。 ### 散列（hash） -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”。 +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”。 ### 幂等（idempotent） +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”。 + + + ### 索引（index） -### 隔离（isolation） +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”。 + + + +### 隔离性（isolation） + +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”。 + + ### 连接（join） +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”。 + + + ### 领导者（leader） -当数据或服务被复制到多个节点时，领导是被允许进行更改的指定副本。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。也被称为主或主。见“领导和F +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”。 + + ### 线性化（linearizable） +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”。 + + + ### 局部性（locality） +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”。 + + + ### 锁（lock） +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”。 + + + ### 日志（log） +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”）。 + + + ### 物化（materialize） +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”。 + + + ### 节点（node） +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。 + + + ### 规范化（normalized） +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”。 + + + ### OLAP（Online Analytic Processing） +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？”。 + + + ### OLTP（Online Transaction Processing） +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？”。 + + + ### 分区（partitioning） +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。 + + + ### 百分位点（percentile） +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”。 + + + ### 主键（primary key） +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。 + + + ### 法定人数（quorum） +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“读和写的法定人数”。 + + + ### 再平衡（rebalance） +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”。 + + + ### 复制（replication） +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。 + + + ### 模式（schema） +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）。 + + + ### 次级索引（secondary index） +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”。 + + + ### 可序列化（serializable） +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”。 + + + ### 无共享（shared-nothing） -### 偏差（skew） +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。 + + + +### 偏斜（skew） + +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”。 + +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。 + + ### 脑裂（split brain） +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”。 + + + ### 存储过程（stored procdure） +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”。 + + + ### 流处理（stream process） +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。 + + + ### 同步（synchronous） +异步的反义词。 + + + ### 记录系统（system of record） +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派生。 参见第三部分的介绍。 + + + ### 超时（timeout） +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”。 + + + ### 全序（total order） +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”。 + + + ### 事务（transaction） +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。 + + + ### 两阶段提交（2PC, two-phase commit） +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）”。 + + + ### 两阶段锁定（2PL, two-phase locking） -### 无限制（unbounded） +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）”。 + + + +### 无边界（unbounded） + +没有任何已知的上限或大小。 反义词是边界（bounded）。 \ No newline at end of file