在DDBS环境下，数据传输量对查询时间有何影响？并请阐述造成数据传输量大的主要原因是什么？

解答思路：

在分布式数据库系统（DDBS）中，数据传输量确实是衡量查询时间的一个重要指标。当执行查询操作时，需要跨网络或存储系统传输大量数据，这会显著影响查询性能。因此，理解导致数据传输量大的原因对于优化查询性能至关重要。

最优回答：

在DDBS中，导致数据传输量大的主要原因可以归结为以下几点：

1. 数据局部性原理失效：在分布式数据库中，数据被分割并存储在多个物理节点上。如果查询涉及多个节点，则需要从多个节点获取数据，导致大量数据传输。
2. 数据冗余：分布式数据库中的复制技术可能导致数据冗余，特别是在高可用性、负载均衡等场景下。这种冗余会增加数据传输量。
3. 查询复杂性：复杂的查询操作可能需要访问更多的数据，从而导致更大的数据传输量。特别是在涉及多表联接、聚合等操作时，需要从多个数据表或数据库中获取数据。

为了降低数据传输量，可以采取以下策略：

1. 数据分片：合理设计数据分区策略，将数据分散到不同的物理节点上，以减少跨节点查询的需求。
2. 查询优化：优化查询语句，减少不必要的复杂操作和数据访问量。
3. 数据压缩：在数据传输过程中使用压缩技术，减少传输的数据量。
4. 网络带宽优化：优化网络带宽和配置，提高数据传输效率。