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> 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。
[TOC]
### 异步（asynchronous）
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[同步复制与异步复制](ch5.md#同步复制与异步复制)”，“[同步网络与异步网络](ch8.md#同步网络与异步网络)”，以及“[系统模型与现实](ch8.md#系统模型与现实)”。
### 原子（atomic）
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：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。请参阅“[原子性](ch7.md#原子性)”和“[原子提交与两阶段提交](ch9.md#原子提交与两阶段提交)”。
### 背压（backpressure）
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“[消息传递系统](ch11.md#消息传递系统)”。
### 批处理（batch process）
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](ch10.md)。
### 边界（bounded）
有一些已知的上限或大小。例如，网络延迟情况（请参阅“[超时与无穷的延迟](ch8.md#超时与无穷的延迟)”）和数据集（请参阅[第十一章](ch11.md)的介绍）。
### 拜占庭故障（Byzantine fault）
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“[拜占庭故障](ch8.md#拜占庭故障)”。
### 缓存（cache）
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。
### CAP定理（CAP theorem）
一个被广泛误解的理论结果，在实践中是没有用的。请参阅“[CAP定理](ch9.md#CAP定理)”。
### 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“[“此前发生”的关系和并发](ch5.md#“此前发生”的关系和并发)”和“[顺序与因果关系](ch5.md#顺序与因果关系)”。
### 共识（consensus）
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“[容错共识](ch9.md#容错共识)”。
### 数据仓库（data warehouse）
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“[数据仓库](ch3.md#数据仓库)”。
### 声明式（declarative）
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“[数据查询语言](ch2.md#数据查询语言)”。
### 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，像物化视图。请参阅“[单对象和多对象操作](ch7.md#单对象和多对象操作)”和“[从同一事件日志中派生多个视图](ch11.md#从同一事件日志中派生多个视图)”。
### 衍生数据（derived data）
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。请参阅[第三部分](part-iii.md)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。
### 分布式（distributed）
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“[故障与部分失效](ch8.md#故障与部分失效)”。
### 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“[持久性](ch7.md#持久性)”。
### ETL（Extract-Transform-Load）
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“[数据仓库](ch3.md#数据仓库)”。
### 故障切换（failover）
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“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”。
### 容错（fault-tolerant）
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“[可靠性](ch1.md#可靠性)”。
### 流量控制（flow control）
见背压（backpressure）。
### 追随者（follower）
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“[领导者与追随者](ch5.md#领导者与追随者)”。
### 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。请参阅“[全文搜索和模糊索引](ch3.md#全文搜索和模糊索引)”。
### 图（graph）
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“[图数据模型](ch2.md#图数据模型)”。
### 散列（hash）
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“[根据键的散列分区](ch6.md#根据键的散列分区)”。
### 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“[幂等性](ch11.md#幂等性)”。
### 索引（index）
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“[驱动数据库的数据结构](ch3.md#驱动数据库的数据结构)”。
### 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“[隔离性](ch7.md#隔离性)”。
### 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“[多对一和多对多的关系](ch2.md#多对一和多对多的关系)”和“[Reduce侧连接与分组](ch10.md#Reduce侧连接与分组)”。
### 领导者（leader）
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“[领导者与追随者](ch5.md#领导者与追随者)”。
### 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“[线性一致性](ch9.md#线性一致性)”。
### 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“[查询的数据局部性](ch2.md#查询的数据局部性)”。
### 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“[两阶段锁定](ch7.md#两阶段锁定)”和“[领导者和锁](ch8.md#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“[让B树更可靠](ch3.md#让B树更可靠)”）；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“[SSTables和LSM树](ch3.md#SSTables和LSM树)”）；复制型日志用于把写入从领导者复制到追随者（请参阅“[领导者与追随者](ch5.md#领导者与追随者)”）；事件性日志可以表现为数据流（请参阅“[分区日志](ch11.md#分区日志)”）。
### 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“[聚合：数据立方体和物化视图](ch3.md#聚合：数据立方体和物化视图)”和“[物化中间状态](ch10.md#物化中间状态)”。
### 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“[多对一和多对多的关系](ch2.md#多对一和多对多的关系)”。
### 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“[事务处理还是分析？](ch3.md#事务处理还是分析？)”。
### 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“[事务处理还是分析？](ch3.md#事务处理还是分析？)”。
### 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[第六章](ch6.md)。
### 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“[描述性能](ch1.md#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。 另请参阅次级索引。
### 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“[读写的法定人数](ch5.md#读写的法定人数)”。
### 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“[分区再平衡](ch6.md#分区再平衡)”。
### 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[第五章](ch5.md)。
### 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“[文档模型中的模式灵活性](ch2.md#文档模型中的模式灵活性)”），模式可以随时间变化（请参阅[第四章](ch4.md)）。
### 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“[其他索引结构](ch3.md#其他索引结构)”和“[分区与次级索引](ch6.md#分区与次级索引)”。
### 可串行化（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。 请参阅第七章的“[可串行化](ch7.md#可串行化)”。
### 无共享（shared-nothing）
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](part-ii.md)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“[负载偏斜和热点消除](ch6.md#负载偏斜和热点消除)”和“[处理偏斜](ch10.md#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“[快照隔离和可重复读](ch7.md#快照隔离和可重复读)”中的关于读取偏斜的讨论，“[写入偏斜与幻读](ch7.md#写入偏斜与幻读)”中的写入偏斜以及“[有序事件的时间戳](ch8.md#有序事件的时间戳)”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“[处理节点宕机](ch5.md#处理节点宕机)”和“[真相由多数所定义](ch8.md#真相由多数所定义)”。
### 存储过程（stored procedure）
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“[真的串行执行](ch7.md#真的串行执行)”。
### 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[第十一章](ch11.md)。
### 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衍生。 请参阅[第三部分](part-iii.md)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“[超时与无穷的延迟](ch8.md#超时与无穷的延迟)”。
### 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。 请参阅“[因果顺序不是全序的](ch9.md#因果顺序不是全序的)”。
### 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[第七章](ch7.md)。
### 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[原子提交与两阶段提交](ch9.md#原子提交与两阶段提交)”。
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“[原子提交与两阶段提交](ch9.md#原子提交与两阶段提交)”。
### 两阶段锁定（2PL, two-phase locking）
一种用于实现可串行化隔离的算法，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“[两阶段锁定](ch7.md#两阶段锁定)”。
### 无边界（unbounded）
没有任何已知的上限或大小。 反义词是边界（bounded）。

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> 請注意，本術語表中的定義簡短而簡單，旨在傳達核心思想，而不是術語的完整細微之處。 有關更多詳細資訊，請參閱正文中的參考資料。
[TOC]
### 非同步（asynchronous）
不等待某些事情完成（例如，將資料傳送到網路中的另一個節點），並且不會假設要花多長時間。請參閱[同步複製與非同步複製](ch5.md#同步複製與非同步複製)”，“[同步網路與非同步網路](ch8.md#同步網路與非同步網路)”，以及“[系統模型與現實](ch8.md#系統模型與現實)”。
### 原子（atomic）
1.在併發操作的上下文中：描述一個在單個時間點看起來生效的操作，所以另一個併發程序永遠不會遇到處於“半完成”狀態的操作。另見隔離。
2.在事務的上下文中：將一些寫入操作分為一組，這組寫入要麼全部提交成功，要麼遇到錯誤時全部回滾。請參閱“[原子性](ch7.md#原子性)”和“[原子提交與兩階段提交](ch9.md#原子提交與兩階段提交)”。
### 背壓（backpressure）
接收方接收資料速度較慢時，強制降低傳送方的資料傳送速度。也稱為流量控制。請參閱“[訊息傳遞系統](ch11.md#訊息傳遞系統)”。
### 批處理（batch process）
一種計算，它將一些固定的（通常是大的）資料集作為輸入，並將其他一些資料作為輸出，而不修改輸入。見[第十章](ch10.md)。
### 邊界（bounded）
有一些已知的上限或大小。例如，網路延遲情況（請參閱“[超時與無窮的延遲](ch8.md#超時與無窮的延遲)”）和資料集（請參閱[第十一章](ch11.md)的介紹）。
### 拜占庭故障（Byzantine fault）
表現異常的節點，這種異常可能以任意方式出現，例如向其他節點發送矛盾或惡意訊息。請參閱“[拜占庭故障](ch8.md#拜占庭故障)”。
### 快取（cache）
一種元件，透過儲存最近使用過的資料，加快未來對相同資料的讀取速度。快取中通常存放部分資料：因此，如果快取中缺少某些資料，則必須從某些底層較慢的資料儲存系統中，獲取完整的資料副本。
### CAP定理（CAP theorem）
一個被廣泛誤解的理論結果，在實踐中是沒有用的。請參閱“[CAP定理](ch9.md#CAP定理)”。
### 因果關係（causality）
事件之間的依賴關係，當一件事發生在另一件事情之前。例如，後面的事件是對早期事件的迴應，或者依賴於更早的事件，或者應該根據先前的事件來理解。請參閱“[“此前發生”的關係和併發](ch5.md#“此前發生”的關係和併發)”和“[順序與因果關係](ch5.md#順序與因果關係)”。
### 共識（consensus）
分散式計算的一個基本問題，就是讓幾個節點同意某些事情（例如，哪個節點應該是資料庫叢集的領導者）。問題比乍看起來要困難得多。請參閱“[容錯共識](ch9.md#容錯共識)”。
### 資料倉庫（data warehouse）
一個數據庫，其中來自幾個不同的OLTP系統的資料已經被合併和準備用於分析目的。請參閱“[資料倉庫](ch3.md#資料倉庫)”。
### 宣告式（declarative）
描述某些東西應有的屬性，但不知道如何實現它的確切步驟。在查詢的上下文中，查詢最佳化器採用宣告性查詢並決定如何最好地執行它。請參閱“[資料查詢語言](ch2.md#資料查詢語言)”。
### 非規範化（denormalize）
為了加速讀取，在標準資料集中引入一些冗餘或重複資料，通常採用快取或索引的形式。非規範化的值是一種預先計算的查詢結果，像物化檢視。請參閱“[單物件和多物件操作](ch7.md#單物件和多物件操作)”和“[從同一事件日誌中派生多個檢視](ch11.md#從同一事件日誌中派生多個檢視)”。
### 衍生資料（derived data）
一種資料集，根據其他資料透過可重複執行的流程建立。必要時，你可以執行該流程再次建立衍生資料。衍生資料通常用於提高特定資料的讀取速度。常見的衍生資料有索引、快取和物化檢視。請參閱[第三部分](part-iii.md)的介紹。
### 確定性（deterministic）
描述一個函式，如果給它相同的輸入，則總是產生相同的輸出。這意味著它不能依賴於隨機數字、時間、網路通訊或其他不可預測的事情。
### 分散式（distributed）
在由網路連線的多個節點上執行。對於部分節點故障，具有容錯性：系統的一部分發生故障時，其他部分仍可以正常工作，通常情況下，軟體無需瞭解故障相關的確切情況。請參閱“[故障與部分失效](ch8.md#故障與部分失效)”。
### 持久（durable）
以某種方式儲存資料，即使發生各種故障，也不會丟失資料。請參閱“[永續性](ch7.md#永續性)”。
### ETL（Extract-Transform-Load）
提取-轉換-載入（Extract-Transform-Load）。從源資料庫中提取資料，將其轉換為更適合分析查詢的形式，並將其載入到資料倉庫或批處理系統中的過程。請參閱“[資料倉庫](ch3.md#資料倉庫)”。
### 故障切換（failover）
在具有單一領導者的系統中，故障切換是將領導角色從一個節點轉移到另一個節點的過程。請參閱“[處理節點宕機](ch5.md#處理節點宕機)”。
### 容錯（fault-tolerant）
如果出現問題（例如，機器崩潰或網路連線失敗），可以自動恢復。請參閱“[可靠性](ch1.md#可靠性)”。
### 流量控制（flow control）
見背壓（backpressure）。
### 追隨者（follower）
一種資料副本，僅處理領導者發出的資料變更，不直接接受來自客戶端的任何寫入。也稱為輔助、僕從、只讀副本或熱備份。請參閱“[領導者與追隨者](ch5.md#領導者與追隨者)”。
### 全文檢索（full-text search）
透過任意關鍵字來搜尋文字，通常具有附加特徵，例如匹配類似的拼寫詞或同義詞。全文索引是一種支援這種查詢的次級索引。請參閱“[全文搜尋和模糊索引](ch3.md#全文搜尋和模糊索引)”。
### 圖（graph）
一種資料結構，由頂點（可以指向的東西，也稱為節點或實體）和邊（從一個頂點到另一個頂點的連線，也稱為關係或弧）組成。請參閱“[圖資料模型](ch2.md#圖資料模型)”。
### 雜湊（hash）
將輸入轉換為看起來像隨機數值的函式。相同的輸入會轉換為相同的數值，不同的輸入一般會轉換為不同的數值，也可能轉換為相同數值（也被稱為衝突）。請參閱“[根據鍵的雜湊分割槽](ch6.md#根據鍵的雜湊分割槽)”。
### 冪等（idempotent）
用於描述一種操作可以安全地重試執行，即執行多次的效果和執行一次的效果相同。請參閱“[冪等性](ch11.md#冪等性)”。
### 索引（index）
一種資料結構。透過索引，你可以根據特定欄位的值，在所有資料記錄中進行高效檢索。請參閱“[驅動資料庫的資料結構](ch3.md#驅動資料庫的資料結構)”。
### 隔離性（isolation）
在事務上下文中，用於描述併發執行事務的互相干擾程度。序列執行具有最強的隔離性，不過其它程度的隔離也通常被使用。請參閱“[隔離性](ch7.md#隔離性)”。
### 連線（join）
彙集有共同點的記錄。在一個記錄與另一個記錄有關（外來鍵，文件參考，圖中的邊）的情況下最常用，查詢需要獲取參考所指向的記錄。請參閱“[多對一和多對多的關係](ch2.md#多對一和多對多的關係)”和“[Reduce側連線與分組](ch10.md#Reduce側連線與分組)”。
### 領導者（leader）
當資料或服務被複制到多個節點時，由領導者分發已授權變更的資料副本。領導者可以透過某些協議選舉產生，也可以由管理者手動選擇。也被稱為主人。請參閱“[領導者與追隨者](ch5.md#領導者與追隨者)”。
### 線性化（linearizable）
表現為系統中只有一份透過原子操作更新的資料副本。請參閱“[線性一致性](ch9.md#線性一致性)”。
### 區域性性（locality）
一種效能最佳化方式，如果經常在相同的時間請求一些離散資料，把這些資料放到一個位置。請參閱“[查詢的資料區域性性](ch2.md#查詢的資料區域性性)”。
### 鎖（lock）
一種保證只有一個執行緒、節點或事務可以訪問的機制，如果其它執行緒、節點或事務想訪問相同元素，則必須等待鎖被釋放。請參閱“[兩階段鎖定](ch7.md#兩階段鎖定)”和“[領導者和鎖](ch8.md#領導者和鎖)”。
### 日誌（log）
日誌是一個只能以追加方式寫入的檔案，用於存放資料。預寫式日誌用於在儲存引擎崩潰時恢復資料（請參閱“[讓B樹更可靠](ch3.md#讓B樹更可靠)”）；結構化日誌儲存引擎使用日誌作為它的主要儲存格式（請參閱“[SSTables和LSM樹](ch3.md#SSTables和LSM樹)”）；複製型日誌用於把寫入從領導者複製到追隨者（請參閱“[領導者與追隨者](ch5.md#領導者與追隨者)”）；事件性日誌可以表現為資料流（請參閱“[分割槽日誌](ch11.md#分割槽日誌)”）。
### 物化（materialize）
急切地計算並寫出結果，而不是在請求時計算。請參閱“[聚合：資料立方體和物化檢視](ch3.md#聚合：資料立方體和物化檢視)”和“[物化中間狀態](ch10.md#物化中間狀態)”。
### 節點（node）
計算機上執行的一些軟體的例項，透過網路與其他節點通訊以完成某項任務。
### 規範化（normalized）
以沒有冗餘或重複的方式進行結構化。 在規範化資料庫中，當某些資料發生變化時，您只需要在一個地方進行更改，而不是在許多不同的地方複製很多次。 請參閱“[多對一和多對多的關係](ch2.md#多對一和多對多的關係)”。
### OLAP（Online Analytic Processing）
線上分析處理。 透過對大量記錄進行聚合（例如，計數，總和，平均）來表徵的訪問模式。 請參閱“[事務處理還是分析？](ch3.md#事務處理還是分析？)”。
### OLTP（Online Transaction Processing）
線上事務處理。 訪問模式的特點是快速查詢，讀取或寫入少量記錄，這些記錄通常透過鍵索引。 請參閱“[事務處理還是分析？](ch3.md#事務處理還是分析？)”。
### 分割槽（partitioning）
將單機上的大型資料集或計算結果拆分為較小部分，並將其分佈到多臺機器上。 也稱為分片。見[第六章](ch6.md)。
### 百分位點（percentile）
透過計算有多少值高於或低於某個閾值來衡量值分佈的方法。 例如，某個時間段的第95個百分位響應時間是時間t，則該時間段中，95％的請求完成時間小於t，5％的請求完成時間要比t長。 請參閱“[描述效能](ch1.md#描述效能)”。
### 主鍵（primary key）
唯一標識記錄的值（通常是數字或字串）。 在許多應用程式中，主鍵由系統在建立記錄時生成（例如，按順序或隨機）; 它們通常不由使用者設定。 另請參閱次級索引。
### 法定人數（quorum）
在操作完成之前，需要對操作進行投票的最少節點數量。 請參閱“[讀寫的法定人數](ch5.md#讀寫的法定人數)”。
### 再平衡（rebalance）
將資料或服務從一個節點移動到另一個節點以實現負載均衡。 請參閱“[分割槽再平衡](ch6.md#分割槽再平衡)”。
### 複製（replication）
在幾個節點（副本）上保留相同資料的副本，以便在某些節點無法訪問時，資料仍可訪問。請參閱[第五章](ch5.md)。
### 模式（schema）
一些資料結構的描述，包括其欄位和資料型別。 可以在資料生命週期的不同點檢查某些資料是否符合模式（請參閱“[文件模型中的模式靈活性](ch2.md#文件模型中的模式靈活性)”），模式可以隨時間變化（請參閱[第四章](ch4.md)）。
### 次級索引（secondary index）
與主要資料儲存器一起維護的附加資料結構，使您可以高效地搜尋與某種條件相匹配的記錄。 請參閱“[其他索引結構](ch3.md#其他索引結構)”和“[分割槽與次級索引](ch6.md#分割槽與次級索引)”。
### 可序列化（serializable）
保證多個併發事務同時執行時，它們的行為與按順序逐個執行事務相同。 請參閱第七章的“[可序列化](ch7.md#可序列化)”。
### 無共享（shared-nothing）
與共享記憶體或共享磁碟架構相比，獨立節點（每個節點都有自己的CPU，記憶體和磁碟）透過傳統網路連線。 見[第二部分](part-ii.md)的介紹。
### 偏斜（skew）
1.各分割槽負載不平衡，例如某些分割槽有大量請求或資料，而其他分割槽則少得多。也被稱為熱點。請參閱“[負載偏斜和熱點消除](ch6.md#負載偏斜和熱點消除)”和“[處理偏斜](ch10.md#處理偏斜)”。
2.時間線異常導致事件以不期望的順序出現。 請參閱“[快照隔離和可重複讀](ch7.md#快照隔離和可重複讀)”中的關於讀取偏斜的討論，“[寫入偏斜與幻讀](ch7.md#寫入偏斜與幻讀)”中的寫入偏斜以及“[有序事件的時間戳](ch8.md#有序事件的時間戳)”中的時鐘偏斜。
### 腦裂（split brain）
兩個節點同時認為自己是領導者的情況，這種情況可能違反系統擔保。 請參閱“[處理節點宕機](ch5.md#處理節點宕機)”和“[真相由多數所定義](ch8.md#真相由多數所定義)”。
### 儲存過程（stored procedure）
一種對事務邏輯進行編碼的方式，它可以完全在資料庫伺服器上執行，事務執行期間無需與客戶端通訊。 請參閱“[真的序列執行](ch7.md#真的序列執行)”。
### 流處理（stream process）
持續執行的計算。可以持續接收事件流作為輸入，並得出一些輸出。 見[第十一章](ch11.md)。
### 同步（synchronous）
非同步的反義詞。
### 記錄系統（system of record）
一個儲存主要權威版本資料的系統，也被稱為真相的來源。首先在這裡寫入資料變更，其他資料集可以從記錄系統衍生。 請參閱[第三部分](part-iii.md)的介紹。
### 超時（timeout）
檢測故障的最簡單方法之一，即在一段時間內觀察是否缺乏響應。 但是，不可能知道超時是由於遠端節點的問題還是網路中的問題造成的。 請參閱“[超時與無窮的延遲](ch8.md#超時與無窮的延遲)”。
### 全序（total order）
一種比較事物的方法（例如時間戳），可以讓您總是說出兩件事中哪一件更大，哪件更小。 總的來說，有些東西是無法比擬的（不能說哪個更大或更小）的順序稱為偏序。 請參閱“[因果順序不是全序的](ch9.md#因果順序不是全序的)”。
### 事務（transaction）
為了簡化錯誤處理和併發問題，將幾個讀寫操作分組到一個邏輯單元中。 見[第七章](ch7.md)。
### 兩階段提交（2PC, two-phase commit）
一種確保多個數據庫節點全部提交或全部中止事務的演算法。 請參閱[原子提交與兩階段提交](ch9.md#原子提交與兩階段提交)”。
一種確保多個數據庫節點全部提交或全部中止事務的演算法。 請參閱“[原子提交與兩階段提交](ch9.md#原子提交與兩階段提交)”。
### 兩階段鎖定（2PL, two-phase locking）
一種用於實現可序列化隔離的演算法，該演算法透過事務獲取對其讀取或寫入的所有資料的鎖，直到事務結束。 請參閱“[兩階段鎖定](ch7.md#兩階段鎖定)”。
### 無邊界（unbounded）
沒有任何已知的上限或大小。 反義詞是邊界（bounded）。