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# 術語表 【DRAFT】
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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。
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[TOC]
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### 非同步(asynchronous)
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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。請參閱第153頁上的“同步與非同步複製”,第284頁上的“同步與非同步網路”,以及第306頁上的“系統模型與現實”。
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### 原子(atomic)
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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。
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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。參見第223頁的“原子性”和第354頁的“原子提交和兩階段提交(2PC)”。
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### 背壓(backpressure)
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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。請參閱第441頁上的“訊息系統”。
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### 批處理(batch process)
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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。
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### 邊界(bounded)
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有一些已知的上限或大小。例如,網路延遲情況(請參閱“超時和未定義的延遲”在本頁281)和資料集(請參閱第11章的介紹)。
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### 拜占庭故障(Byzantine fault)
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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。請參閱第304頁上的“拜占庭故障”。
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### 快取(cache)
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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。
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### CAP定理(CAP theorem)
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一個被廣泛誤解的理論結果,在實踐中是沒有用的。參見第336頁的“CAP定理”。
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### 因果關係(causality)
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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。請參閱第186頁上的“發生之前的關係和併發性”和第339頁上的“排序和因果關係”。
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### 共識(consensus)
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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。請參閱第364頁上的“容錯共識”。
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### 資料倉庫(data warehouse)
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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。請參閱第91頁上的“資料倉庫”。
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### 宣告式(declarative)
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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。請參閱第42頁上的“資料的查詢語言”。
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### 非規範化(denormalize)
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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。請參見“單物件和多物件操作”(第228頁)和“從同一事件日誌中派生多個檢視”(第461頁)。
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### 衍生資料(derived data)
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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。參見第三部分的介紹。
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### 確定性(deterministic)
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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。
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### 分散式(distributed)
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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。請參閱第274頁上的“故障和部分故障”。
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### 持久(durable)
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以某種方式儲存資料,即使發生各種故障,也不會丟失資料。請參閱第226頁上的“永續性”。
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### ETL(Extract-Transform-Load)
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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。請參閱第91頁上的“資料倉庫”。
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### 故障切換(failover)
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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。請參閱第156頁的“處理節點故障”。
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### 容錯(fault-tolerant)
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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。請參閱第6頁上的“可靠性”。
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### 流量控制(flow control)
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見背壓(backpressure)。
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### 追隨者(follower)
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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。請參閱第152頁上的“領導和追隨者”。
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### 全文檢索(full-text search)
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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。請參閱第88頁上的“全文搜尋和模糊索引”。
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### 圖(graph)
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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。請參閱第49頁上的“和圖相似的資料模型”。
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### 雜湊(hash)
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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)。請參閱第203頁的“根據鍵的雜湊值分隔”。
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### 冪等(idempotent)
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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。請參閱第478頁的“冪等”。
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### 索引(index)
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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。請參閱第70頁的“讓資料庫更強大的資料結構”。
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### 隔離性(isolation)
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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。請參閱第225頁的“隔離”。
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### 連線(join)
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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。請參閱第33頁上的“多對一和多對多關係”和第393頁上的“減少端連線和分組”。
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### 領導者(leader)
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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。請參閱第152頁的“領導者和追隨者”。
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### 線性化(linearizable)
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表現為系統中只有一份透過原子操作更新的資料副本。請參閱第324頁的“線性化”。
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### 區域性性(locality)
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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。請參閱第41頁的“請求資料的區域性性”。
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### 鎖(lock)
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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。請參閱第257頁的“兩段鎖(2PL)”和301頁的“領導者和鎖”。
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### 日誌(log)
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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(請參閱第82頁的“使二叉樹更穩定”);結構化日誌儲存引擎使用日誌作為它的主要儲存格式(請參閱第76頁的“有序字串表和日誌結構的合併樹”);複製型日誌用於把寫入從領導者複製到追隨者(請參閱第152頁的“領導者和追隨者”);事件性日誌可以表現為資料流(請參閱第446頁的“分段日誌”)。
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### 物化(materialize)
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急切地計算並寫出結果,而不是在請求時計算。請參閱第101頁的“聚合:資料立方和物化檢視”和419頁的“中間狀態的物化”。
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### 節點(node)
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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。
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### 規範化(normalized)
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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。 請參閱第33頁上的“多對一和多對多關係”。
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### OLAP(Online Analytic Processing)
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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。 請參閱第90頁上的“交易處理或分析?”。
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### OLTP(Online Transaction Processing)
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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。 請參閱第90頁上的“交易處理或分析?”。
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### 分割槽(partitioning)
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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6章。
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### 百分位點(percentile)
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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。 請參閱第13頁上的“描述效能”。
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### 主鍵(primary key)
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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。 另請參閱二級索引。
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### 法定人數(quorum)
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在操作完成之前,需要對操作進行投票的最少節點數量。 請參閱第179頁上的“讀寫的法定人數”。
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### 再平衡(rebalance)
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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。 請參閱第209頁上的“再平衡分割槽”。
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### 複製(replication)
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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5章。
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### 模式(schema)
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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(請參閱第39頁上的“文件模型中的模式靈活性”),模式可以隨時間變化(請參閱第4章)。
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### 次級索引(secondary index)
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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。 請參閱第85頁上的“其他索引結構”和第206頁上的“分割槽和二級索引”。
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### 可序列化(serializable)
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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7章的“[可序列化](ch7.md#可序列化)”。
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### 無共享(shared-nothing)
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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。 見第二部分的介紹。
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### 偏斜(skew)
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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。請參閱第205頁上的“工作負載偏斜和減輕熱點”和第407頁上的“處理偏斜”。
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2.時間線異常導致事件以不期望的順序出現。 請參閱第237頁上的“快照隔離和可重複讀取”中的關於讀取偏斜的討論,第246頁上的“寫入偏斜和模糊”中的寫入偏斜以及第291頁上的“訂購事件的時間戳”中的時鐘偏斜。
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### 腦裂(split brain)
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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。 請參閱第156頁的“處理節點中斷”和第300頁的“真相由多數定義”。
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### 儲存過程(stored procedure)
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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。 請參閱第252頁的“實際序列執行”。
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### 流處理(stream process)
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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11章。
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### 同步(synchronous)
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非同步的反義詞。
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### 記錄系統(system of record)
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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。 參見第三部分的介紹。
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### 超時(timeout)
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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。 請參閱第281頁上的“超時和無限延遲”。
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### 全序(total order)
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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。 請參見第341頁的“因果順序不是全序”。
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### 事務(transaction)
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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7章。
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### 兩階段提交(2PC, two-phase commit)
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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。 請參閱第354頁上的“原子提交和兩階段提交(2PC)”。
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### 兩階段鎖定(2PL, two-phase locking)
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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。 請參閱第257頁上的“兩階段鎖定(2PL)”。
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### 無邊界(unbounded)
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沒有任何已知的上限或大小。 反義詞是邊界(bounded)。 |