术语表

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。

  • 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”、“同步网络与异步网络”以及“系统模型与现实”。

  • 原子(atomic)

    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。

    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”和“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”。

  • 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,网络延迟情况(请参阅“超时与无穷的延迟”)和数据集(请参阅第十一章的介绍)。

  • 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”。

  • 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”。

  • 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”和“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”。

  • 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”。

  • 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”。

  • 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”和“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”。

  • 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”。

  • 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”。

  • 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”。

  • 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”。

  • 流量控制(flow control)

    见背压(backpressure)。

  • 追随者(follower)

    一种数据副本,仅处理领导者或主库发出的数据变更,不直接接受来自客户端的任何写入。也称为备库、从库、只读副本或热备份。请参阅“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”。

  • 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”。

  • 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”。

  • 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”。

  • 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”。

  • 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”。

  • 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”和“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,领导者是被指定为可以接受数据变更的副本。领导者可以通过某些协议选举产生,也可以由管理员手动选择。领导者也被称为主库。请参阅“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”。

  • 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”。

  • 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”和“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”);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”);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”);事件性日志可以表现为数据流(请参阅“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”和“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,你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”。

  • 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?”。

  • 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?”。

  • 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

  • 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”。

  • 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”。

  • 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”。

  • 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

  • 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”),模式可以随时间变化(请参阅第四章)。

  • 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,使你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”和“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”。

  • 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。 见第二部分的介绍。

  • 偏斜(skew)

    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“负载偏斜与热点消除”和“处理偏斜”。

    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”中的关于读取偏差的讨论,“写入偏差与幻读”中的写入偏差以及“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”和“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”。

  • 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

  • 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”。

  • 全序(total order)

    一种比较事物的方法(例如时间戳),可以让你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”。

  • 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

  • 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”。

  • 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”。

  • 无边界(unbounded)

    没有任何已知的上限或大小。 反义词是边界(bounded)。