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词汇表

最近更新时间：2026-04-24 14:32:48

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B

悲观事务

悲观事务（Pessimistic Transaction）是一种事务处理模型，在执行前预先对相关数据加锁，确保事务一定能够执行成功后才开始提交。适用于写操作较多的系统，从数据库层面避免写写冲突。

表

表（Table）是数据库中存储数据的基本结构，由行和列组成。每一行代表一条记录，每一列代表一个字段（属性）。表是数据库中最基本的组成单位，用于组织和存储结构化数据。

并行查询

并行查询（Parallel Query，PQ）是将复杂查询分解为多个子任务并行执行。

C

Compaction

Compaction（合并/压缩合并）是 LSM-Tree 存储引擎中的核心机制，负责将多个小数据文件合并为更少、更大的有序文件，以提升查询性能和优化存储空间。该机制通过后台异步执行多路归并排序，清理已删除或过期的数据，同时减少文件数量以降低查询时的多路归并开销。

D

DDL

参见 数据库模式定义语言

DML

参见 数据库操纵语言

对等节点

对等架构节点（HyperNode），包含计算、存储两部分引擎，完整具备从计算到存储全链路的功能。

F

非分布式事务

非分布式事务所有操作都在单个数据库节点上完成的事务。事务中的所有SQL语句都访问和修改同一个数据库实例中的数据，其ACID特性由该单一节点保证。这与涉及多个独立节点的分布式事务形成对比。在 TDSQL Boundless 中当事务操作的数据都在相同节点时可被优化为非分布式事务。

分布式事务

分布式事务（Distributed Transaction）在多节点之间进行协同处理，共同承担单一事务职责。且对外呈现 ACID 的事务特性。在 TDSQL Boundless 中分布式事务模型为二阶段提交+ 多版本并发控制 + Time-Ordering。

分区表

分区表（Partition Table）是数据库中将大表数据按特定规则划分为多个更小、更易管理的逻辑单元（分区）的技术。每个分区可以独立存储和管理，但对外仍表现为一个完整的表。在 TDSQL Boundless 中分区表的分区是调度的最小单位。

副本

  • 在消息队列 CKafka 中，副本（Replica）是消息的冗余备份，以保证服务的高可用，每个分区可以有多个副本，每个副本包含的消息是一样的（在同一时刻，副本之间并不完全一样，这依赖同步机制）。在 CKafka 中每个分区至少有双副本，保障服务的高可用。
  • 在腾讯云数据仓库 TCHouse-C 中，为了保障服务的高可用性，TCHouse-C 提供了副本机制，将单个节点的数据冗余存储在2个或多个节点上。
  • 在向量数据库中，同一个分片（Shard）的备份数据，一个分片至少会有2个副本（Replica）。副本分片作为硬件故障时保护数据不丢失的冗余备份，并为向量检索和文档查询等读操作提供服务，确保数据库在面临节点故障和负载变化等挑战时仍能正常运行。
  • 在 TDSQL Boundless 中，数据使用 Raft 共识协议进行高可用冗余复制，其中每份数据被称为副本（Replica）。副本会分为 Leader 和 Follower 角色，其中 Leader 副本可承担读写职责，而 Follower 副本一般只进行数据复制并在需要的前提下承担读取。

复制组

复制组（Replication Group，RG），包含一个或多个Region，对应一个Raft日志流。

G

广播表

  • 在 TDSQL MySQL版中，广播表又名小表广播功能，设置为广播表后，该表的所有操作都将广播到所有物理分片中，每个分片都有该表的全量数据。
  • 在 TDSQL Boundless 中，广播表（Broadcast Table）是一种表数据复制策略，指将表数据完整复制到集群的所有计算节点上，以便与大数据表进行高效的 JOIN 操作或者减少涉及多表操作时的分布式事务。由于广播表数据同步带来开销较大，适合“写少读多”的场景。

J

间隙锁

间隙锁（Gap Lock）是MySQL InnoDB存储引擎在可重复读（REPEATABLE READ）​ 隔离级别下使用的一种锁机制。它锁定的是索引记录之间的间隙（Gap），即一个不确定义具体记录、但可以插入新记录的空间。其主要目的是防止其他事务在间隙中插入新数据，从而解决“幻读”问题。例如，它可能锁定某个值范围（如10到20）之间的空隙，阻止插入此范围内的新值。TDSQL Boundless 也具备 Gap Lock 能力。

L

联机分析处理

联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP），是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

联机事务处理

联机事务处理（On-Line Transaction Processing，OLTP），是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

LSM-Tree

参见 LSM-Tree

LSM-Tree

LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree，日志结构合并树）是一种专为写密集型场景设计的数据结构，通过将随机写入转换为顺序写入，大幅提升写入性能，被广泛应用于现代数据库存储引擎。LSM-Tree 是 TDSQL Boundless 行存引擎的基础数据结构。

M

MDL

元数据锁（Metadata Lock，MDL）是 TDSQL Boundless 中的一种表级锁机制，用于保护数据库对象的元数据（如表结构、索引、触发器等）在并发访问时的一致性。

MC

参见 元数据集群

MDL

参见 MDL

MVCC

参见 MVCC

MVCC

MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）是数据库管理系统中的一种并发控制机制，通过为数据维护多个版本来实现读写操作的非阻塞并发执行。其核心思想是让读操作访问历史版本数据，写操作创建新版本，从而避免读写冲突，显著提升数据库在高并发场景下的性能表现。

O

OLAP

联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP），是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLTP

联机事务处理（On-Line Transaction Processing，OLTP），是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。

Online DDL

数据定义语言在线执行（Online DDL）指在数据库保持在线、服务不中断的情况下，执行数据定义语言（DDL）操作，如修改表结构。

OLAP

参见 OLAP

OLAP

参见 联机分析处理

OLTP

参见 OLTP

OLTP

参见 联机事务处理

P

PQ

参见 并行查询

Q

全局时间戳

全局时间戳（Global Timestamp）是 TDSQL Boundless 中用于生成全局唯一且单调递增的时间戳标识的服务或机制，能够为分布式事务分配全局一致的时间戳，确保事务的全局顺序和一致性。

R

Raft 算法

Raft算法（Raft Algorithm）是一种用于分布式系统的共识算法，通过选举领导者和日志复制机制，确保多个节点之间的数据一致性。该算法将一致性问题分解为领导者选举、日志复制和安全性三个相对独立的子问题，相比Paxos算法更易于理解和实现。TDSQL Boundless 的高可用和数据冗余机制是基于 Raft 共识算法开发的。

Region

数据分片（Region），一段连续的 Key 空间。

RocksDB

RocksDB 是由 Facebook 基于 Google LevelDB 开发的高性能嵌入式键值存储引擎，采用 LSM-Tree（日志结构合并树）架构，专为高速存储设备（如 SSD）优化，支持高吞吐量写入和快速点查询，被广泛应用于分布式数据库、流处理系统等场景。TDSQL 的存储引擎基于 RocksDB 进行开发。

RG

参见 复制组

RPC

参见 远程过程调用

S

SQLEngine

TDSQL Boundless 的计算引擎，全面兼容 MySQL 8.0实现，负责SQL解析、查询优化和执行。

数据对象

数据对象（Data Object）是表、分区、索引等数据库对象的逻辑概念。

数据库操纵语言

数据库操纵语言（Data Manipulation Language），命令是 SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE。

数据库模式定义语言

数据库模式定义语言（Data Definition Language），主要的命令有 CREATE、ALTER、DROP 等。

数据亲和

数据亲和（Data Affinity）是将相关数据存储在同一节点或附近节点的技术，以提高数据访问效率。通过减少数据跨节点传输需求，可以显著降低延迟和网络流量，提升查询性能。TDSQL Boundless 在调度过程中会遵守自动或者手动设定的数据亲和规则，以确保会被同时访问的数据被一起调度迁移。

SSTable

SSTable（Sorted String Table，排序字符串表）是LSM-Tree中存储在磁盘上的不可变数据文件，其核心特点是按键有序存储。数据以键值对形式按主键排序后写入，这种有序性使得范围查询和点查询（配合布隆过滤器）更加高效。SSTable一旦写入磁盘便不可修改，更新和删除操作通过追加新记录实现，旧数据在Compaction过程中被清理。

索引

  • 在 Elasticsearch Service 中：
    • 索引（名词）类似于传统关系数据库中的一个数据库，是存储关系型文档的地方。索引的复数词为 indices 或 indexes。
    • 索引（动词）一个文档就是存储一个文档到一个索引（名词）中，以便它可以被检索和查询。除了文档已存在时新文档会替换旧文档情况之外，这类似于 SQL 语句中的 INSERT 关键词。
  • 在日志服务中：
    为了快速检索出需要的日志，日志服务对上传至平台的日志进行包括分词在内的很多预处理，这个过程称之为创建“索引（index）”。索引决定了日志能够以什么样的条件来进行检索和分析，因此在上传日志数据前，需要为日志主题设置一个合理的索引规则，以方便后续检索分析。索引主要包括全文索引及键值索引两类，详细介绍请参见 配置索引。
  • 在向量数据库中：
    索引（Index）是一种特殊的数据结构，用于快速查找和访问数据，存储在内存中。索引本身并不存储数据，而是存储指向数据存储位置的指针或键值对。Tencent Cloud VectorDB 支持 FLAT、HNSW 等常见的向量索引。索引介绍详见 向量检索。
  • 在 TDSQL Boundless 中：
    索引（Index）是数据库中的一种排序数据结构，用于快速定位满足特定条件的记录。类似于书籍的目录，通过存储键值及其对应的数据位置，使查询操作能够跳过不必要的扫描过程，显著提高检索速度。

T

2PC

2PC（Two-Phase Commit，两阶段提交）是分布式系统中用于保证事务原子性的经典协议，通过协调者和参与者的交互，确保所有节点要么全部提交事务，要么全部回滚，实现强一致性。

TDStore

TDSQL Boundless 的存储引擎，基于 LSM-Tree + SSTable 结构，使用 Raft 共识协议进行容灾。

Y

远程过程调用

  • 在腾讯云区块链服务平台 TBaaS 中，SAP 系统远程过程调用（Remote Procedure Call，RPC）的原理较为简单，有一些类似于三层构架的 C/S 系统，第三方的客户程序通过接口调用 SAP 内部的标准或自定义函数，获得函数返回的数据进行处理后显示或打印。
  • 在 TDSQL Boundless 中，RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）是一种进程间通信协议，允许程序调用另一台机器（或同一台机器的其他进程）上的函数或过程，就像调用本地函数一样，隐藏了网络通信的细节。

元数据集群

TDSQL Boundless 的元数据服务集群（Meta Cluster，MC），负责全局事务 ID 分配和元数据管理，以及数据调度。

乐观事务

乐观事务（Optimistic Transaction​）一种事务处理模型，在执行前假定不会发生写冲突，将数据修改缓存在内存中，在提交时才检查冲突并加锁。适用于写操作较少、读操作较多的场景，冲突率低时性能更高，但冲突频繁时回滚代价较大。

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