术语表
请注意：本术语表的定义刻意保持简短，旨在传达核心概念，而非覆盖术语的全部细节。更多内容请参阅正文对应章节。
异步（asynchronous）
不等待某件事完成（例如通过网络把数据发送到另一个节点），且不假设它会在多长时间内完成。参见“同步与异步复制”、“同步网络与异步网络”和“系统模型与现实”。
原子（atomic）
- 在并发语境下：指一个操作看起来在某个单一时刻生效，其他并发进程不会看到它处于“半完成”状态。另见 isolation。
- 在事务语境下：指一组写入要么全部提交、要么全部回滚，即使发生故障也不例外。参见“原子性”和“两阶段提交（2PC）”。
背压（backpressure）
当接收方跟不上时，强制发送方降速。也称为 flow control。参见“系统过载后无法恢复时会发生什么”。
批处理（batch process）
以一个固定（通常较大）数据集为输入、产出另一份数据且不修改输入的计算。参见第 11 章。
有界（bounded）
具有已知上限或大小。例如可用于描述网络延迟（参见“超时与无界延迟”）和数据集（参见第 12 章导言）。
拜占庭故障（Byzantine fault）
节点以任意错误方式行为，例如向不同节点发送相互矛盾或恶意消息。参见“拜占庭故障”。
缓存（cache）
通过记住近期访问数据来加速后续读取的组件。缓存通常不完整：若未命中，需要回源到更慢但完整的底层数据存储。
CAP 定理（CAP theorem）
一个在实践中经常被误解、且不太有直接指导价值的理论结果。参见“CAP 定理”。
因果关系（causality）
当一件事“先于”另一件事发生时产生的事件依赖关系。例如后续事件对先前事件的响应、建立在先前事件之上，或必须结合先前事件理解。参见“happens-before 关系与并发”。
共识（consensus）
分布式计算中的基本问题：让多个节点就某件事达成一致（例如谁是主节点）。这比直觉上要困难得多。参见“共识”。
数据仓库（data warehouse）
将多个 OLTP 系统的数据汇总并整理后，用于分析场景的数据库。参见“数据仓库”。
声明式（declarative）
描述“想要什么性质”，而非“如何一步步实现”。在数据库查询中，优化器接收声明式查询并决定最佳执行方式。参见“术语：声明式查询语言”。
反规范化（denormalize）
在已规范化数据集中引入一定冗余（常见形式为缓存或索引）以换取更快读取。反规范化值可看作预计算结果，类似物化视图。参见“规范化、反规范化与连接”。
派生数据（derived data）
通过可重复流程由其他数据生成的数据集，必要时可重新计算。通常用于加速某类读取。索引、缓存、物化视图都属于派生数据。参见“记录系统与派生数据”。
确定性（deterministic）
一个函数在相同输入下总产生相同输出，不依赖随机数、当前时间、网络交互等不可预测因素。参见“确定性的力量”。
分布式（distributed）
系统在多个通过网络连接的节点上运行。其典型特征是 部分失效：一部分坏了，另一部分仍在工作，而软件往往难以精确知道哪里坏了。参见“故障与部分失效”。
持久性（durable）
以你相信不会丢失的方式存储数据，即使发生各种故障。参见“持久性”。
ETL
Extract-Transform-Load（提取-转换-加载）：从源数据库抽取数据，转成更适合分析查询的形式，再加载到数据仓库或批处理系统。参见“数据仓库”。
故障切换（failover）
在单主系统中，将主角色从一个节点切到另一个节点的过程。参见“处理节点故障”。
容错（fault-tolerant）
出现故障（如机器崩溃、链路故障）后仍可自动恢复。参见“可靠性与容错”。
流量控制（flow control）
见 backpressure。
追随者（follower）
不直接接收客户端写入、仅应用来自主节点变更的副本。也称 secondary、read replica 或 hot standby。参见“单主复制”。
全文检索（full-text search）
按任意关键词搜索文本，通常支持近似拼写、同义词等能力。全文索引是支持此类查询的一种 secondary index。参见“全文检索”。
图（graph）
由 vertices（可引用对象，也称 nodes 或 entities）和 edges（顶点间连接，也称 relationships 或 arcs）组成的数据结构。参见“图状数据模型”。
哈希（hash）
把输入映射成看似随机数字的函数。相同输入总得相同输出；不同输入通常输出不同，但也可能碰撞（collision）。参见“按键的哈希分片”。
幂等（idempotent）
可安全重试的操作：执行多次与执行一次效果相同。参见“幂等性”。
索引（index）
一种可高效检索“某字段取某值”的记录的数据结构。参见“OLTP 的存储与索引”。
隔离性（isolation）
在事务语境下，并发事务相互干扰的程度。Serializable 最强，也常用更弱隔离级别。参见“隔离性”。
连接（join）
把具有关联关系的记录拼在一起。常见于一个记录引用另一个记录（外键、文档引用、图边）时，查询需要取到被引用对象。参见“规范化、反规范化与连接”和“JOIN 与 GROUP BY”。
领导者（leader）
当数据或服务跨多个节点复制时，被指定为可接受写入的副本。可通过协议选举或管理员指定。也称 primary 或 source。参见“单主复制”。
线性一致（linearizable）
表现得像系统里只有一份数据副本，且由原子操作更新。参见“线性一致性”。
局部性（locality）
一种性能优化：把经常被一起访问的数据放在一起。参见“读写的数据局部性”。
锁（lock）
保证同一时刻只有一个线程/节点/事务访问某资源的机制；其他访问者需等待锁释放。参见“两阶段锁（2PL）”和“分布式锁与租约”。
日志（log）
只追加写入的数据文件。WAL 用于崩溃恢复（参见“让 B 树可靠”）；log-structured 存储把日志作为主存储格式（参见“日志结构存储”）；replication log 用于主从复制（参见“单主复制”）；event log 可表示数据流（参见“基于日志的消息代理 ”）。
物化（materialize）
把计算结果提前算出并写下来，而不是按需即时计算。参见“事件溯源与 CQRS”。
节点（node）
运行在某台计算机上的软件实例，通过网络与其他节点协作完成任务。
规范化（normalized）
数据结构中尽量避免冗余与重复。规范化数据库里某数据变化时通常只改一处，不需多处同步。参见“规范化、反规范化与连接”。
OLAP
Online Analytic Processing（在线分析处理）：典型访问模式是对大量记录做聚合（如 count/sum/avg）。参见“事务系统与分析系统”。
OLTP
Online Transaction Processing（在线事务处理）：典型访问模式是快速读写少量记录，通常按键索引。参见“事务系统与分析系统”。
分片（sharding）
把单机装不下的大数据集或计算拆成更小部分并分散到多台机器上。也称 partitioning。参见第 7 章。
百分位（percentile）
通过统计多少值高于/低于某阈值来描述分布。例如某时段 95 分位响应时间为 t，表示 95% 请求耗时小于 t，5% 更长。参见“描述性能”。
主键（primary key）
唯一标识一条记录的值（通常为数字或字符串）。在很多应用中由系统在创建时生成（顺序或随机），而非用户手工指定。另见 secondary index。
法定票数（quorum）
一个操作被判定成功前所需的最少投票节点数。参见“读写法定票数”。
再平衡（rebalance）
为均衡负载，把数据或服务从一个节点迁移到另一个节点。参见“键值数据的分片”。
复制（replication）
在多个节点（replicas）上保存同一份数据，以便部分节点不可达时仍可访问。参见第 6 章。
模式（schema）
对数据结构（字段、类型等）的描述。数据是否符合模式可在生命周期不同阶段检查（参见“文档模型中的模式灵活性”），模式也可随时间演进（参见第 5 章）。
二级索引（secondary index）
与主存储并行维护的附加结构，用于高效检索满足某类条件的记录。参见“多列索引与二级索引”和“分片与二级索引”。
可串行化（serializable）
一种 isolation 保证：多个事务并发执行时，行为等价于某个串行顺序逐个执行。参见“可串行化”。
无共享（shared-nothing）
一种架构：独立节点（各自 CPU、内存、磁盘）通过普通网络连接；相对的是共享内存或共享磁盘架构。参见“共享内存、共享磁盘与无共享架构”。
偏斜（skew）
- 分片负载不均：某些分片请求/数据很多，另一些很少。也称 hot spots。参见“负载偏斜与热点消除”。
- 一种时序异常，导致事件呈现为非预期的非顺序。参见“快照隔离与可重复读”中的读偏斜、“写偏斜与幻读”中的写偏斜、以及“用于事件排序的时间戳”中的时钟偏斜。
脑裂（split brain）
两个节点同时认为自己是领导者，可能破坏系统保证。参见“处理节点故障”和“少数服从多数”。
存储过程（stored procedure）
把事务逻辑编码到数据库服务器端执行，使事务过程中无需与客户端来回通信。参见“实际串行执行”。
流处理（stream process）
持续运行的计算：消费无穷事件流并产出结果。参见第 12 章。
同步（synchronous）
asynchronous 的反义词。
记录系统（system of record）
持有某类数据主权威版本的系统，也称 source of truth。数据变更首先写入这里，其他数据集可由其派生。参见“记录系统与派生数据”。
超时（timeout）
最简单的故障检测方式之一：在一定时间内未收到响应即判定超时。但无法确定是远端节点故障还是网络问题导致。参见“超时与无界延迟”。
全序（total order）
一种可比较关系（如时间戳），任意两者都能判定大小。若存在不可比较元素，则称 partial order（偏序）。
事务（transaction）
把多次读写封装为一个逻辑单元，以简化错误处理与并发问题。参见第 8 章。
两阶段提交（two-phase commit, 2PC）
保证多个数据库节点对同一事务要么都 atomically 提交、要么都中止的算法。参见“两阶段提交（2PC）”。
两阶段锁（two-phase locking, 2PL）
实现 serializable isolation 的算法：事务对读写数据加锁并持有到事务结束。参见“两阶段锁（2PL）”。
无界（unbounded）
没有已知上限或大小。与 bounded 相反。