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,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”。

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: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)”。

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”。

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。

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)。

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”。

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。

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。参见第336页的“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”。

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。请参阅第364页上的“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。请参阅第91页上的“数据仓库”。

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”。

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)。

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。

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。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”。

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”。

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。请参阅第91页上的“数据仓库”。

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”。

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。请参阅第6页上的“可靠性”。

流量控制(flow control)

见背压(backpressure)。

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”。

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”。

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”。

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”。

幂等(idempotent)

索引(index)

隔离(isolation)

连接(join)

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

线性化(linearizable)

局部性(locality)

锁(lock)

日志(log)

物化(materialize)

节点(node)

规范化(normalized)

OLAP(Online Analytic Processing)

OLTP(Online Transaction Processing)

分区(partitioning)

百分位点(percentile)

主键(primary key)

法定人数(quorum)

再平衡(rebalance)

复制(replication)

模式(schema)

次级索引(secondary index)

可序列化(serializable)

无共享(shared-nothing)

偏差(skew)

脑裂(split brain)

存储过程(stored procdure)

流处理(stream process)

同步(synchronous)

记录系统(system of record)

超时(timeout)

全序(total order)

事务(transaction)

两阶段提交(2PC, two-phase commit)

两阶段锁定(2PL, two-phase locking)

无限制(unbounded)

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