# 术语表 【DRAFT】 > 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。参见“[原子性（Atomicity）](ch7.md#原子性（Atomicity）)”和“[原子提交与二阶段提交（2PC）](ch9.md#原子提交与二阶段提交（2PC）)”。 ### 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“[消息系统](ch11.md#消息系统)”。 ### 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11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。参见“[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。请参见“[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。参见[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（Durability）](ch7.md#持久性（Durability）)”。 ### 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（Isolation）](ch7.md#隔离性（Isolation）)”。 ### 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（2PL）](ch7.md#两阶段锁定（2PL）)”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6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“[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5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4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7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11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。 参见[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。 请参见“[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7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[原子提交与二阶段提交（2PC）](ch9.md#原子提交与二阶段提交（2PC）)”。 ### 两阶段锁定（2PL, two-phase locking） 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“[两阶段锁定（2PL）](ch7.md#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）。