數據庫中sno是“學號”簡稱，“cno”為課程號簡稱，“sdept”為系名簡稱，“cpno”為先修課程簡稱，“ccredit”為學分簡稱；數據庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，是一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。

本教程操作環境：Windows10系統、Dell G3電腦。

數據庫中sno是什么簡稱？

數據庫中sno是學號簡稱。cno為課程號，sdept為系名，cpno為先修課程，ccredit為學分。

數據庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫。是一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。數據庫存儲空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條數據。但是數據庫并不是隨意地將數據進行存放，是有一定的規則的，否則查詢的效率會很低。當今世界是一個充滿著數據的互聯網世界，充斥著大量的數據。即這個互聯網世界就是數據世界。數據的來源有很多，比如出行記錄、消費記錄、瀏覽的網頁、發送的消息等等。除了文本類型的數據，圖像、音樂、聲音都是數據。

數據庫管理系統是為管理數據庫而設計的電腦軟件系統，一般具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能。數據庫管理系統可以依據它所支持的數據庫模型來作分類，例如關系式、XML；或依據所支持的計算機類型來作分類，例如服務器群集、移動電話；或依據所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據性能沖量重點來作分類，例如最大規模、最高運行速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，例如，同時支持多種查詢語言。

數據庫類型

• 關系數據庫

關系型數據庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型數據庫和常見的表格比較相似，關系型數據庫中表與表之間是有很多復雜的關聯關系的。 常見的關系型數據庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型數據庫對系統的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據應用的業務需求和性能需求，選擇合適的關系型數據庫。

標準SQL語句

雖然關系型數據庫有很多，但是大多數都遵循SQL（結構化查詢語言，Structured Query Language）標準。 常見的操作有查詢，新增，更新，刪除，求和，排序等。

查詢語句：SELECT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從 table 中查詢出滿足 condition 條件的字段 param。

新增語句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 該語句可以理解為向table中的param1，param2，param3字段中分別插入value1，value2，value3。

更新語句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的字段param更新為 new_value 值。

刪除語句：DELETE FROM table WHERE condition 該語句可以理解為將滿足condition條件的數據全部刪除。

去重查詢：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 該語句可以理解為從表table中查詢出滿足條件condition的字段param，但是param中重復的值只能出現一次。

排序查詢：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1該語句可以理解為從表table 中查詢出滿足condition條件的param，并且要按照param1升序的順序進行排序。

總體來說， 數據庫的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。

關系型數據庫對于結構化數據的處理更合適，如學生成績、地址等，這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢，例如join，這樣的情況下，關系型數據庫就會比NoSQL數據庫性能更優，而且精確度更高。由于結構化數據的規模不算太大，數據規模的增長通常也是可預期的，所以針對結構化數據使用關系型數據庫更好。關系型數據庫十分注意數據操作的事務性、一致性，如果對這方面的要求關系型數據庫無疑可以很好的滿足。

• 非關系型數據庫（NoSQL）

隨著近些年技術方向的不斷拓展，大量的NoSql數據庫如MongoDB、Redis、Memcache出于簡化數據庫結構、避免冗余、影響性能的表連接、摒棄復雜分布式的目的被設計。

指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數據存儲系統。NoSQL數據庫技術與CAP理論、一致性哈希算法有密切關系。所謂CAP理論，簡單來說就是一個分布式系統不可能滿足可用性、一致性與分區容錯性這三個要求，一次性滿足兩種要求是該系統的上限。而一致性哈希算法則指的是NoSQL數據庫在應用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種數據算法，該算法能有效解決工作方面的諸多問題但也存在弊端，即工作完成質量會隨著節點的變化而產生波動，當節點過多時，相關工作結果就無法那么準確。這一問題使整個系統的工作效率受到影響，導致整個數據庫系統的數據亂碼與出錯率大大提高，甚至會出現數據節點的內容遷移，產生錯誤的代碼信息。但盡管如此，NoSQL數據庫技術還是具有非常明顯的應用優勢，如數據庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數據格式需求，非常適用于大數據處理工作。

NoSQL數據庫適合追求速度和可擴展性、業務多變的應用場景。對于非結構化數據的處理更合適，如文章、評論，這些數據如全文搜索、機器學習通常只用于模糊處理，并不需要像結構化數據一樣，進行精確查詢，而且這類數據的數據規模往往是海量的，數據規模的增長往往也是不可能預期的，而NoSQL數據庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL數據庫可以很好的滿足這一類數據的存儲。NoSQL數據庫利用key-value可以大量的獲取大量的非結構化數據，并且數據的獲取效率很高，但用它查詢結構化數據效果就比較差。

目前NoSQL數據庫仍然沒有一個統一的標準，它現在有四種大的分類：

（1）鍵值對存儲（key-value）：代表軟件Redis，它的優點能夠進行數據的快速查詢，而缺點是需要存儲數據之間的關系。

（2）列存儲：代表軟件Hbase，它的優點是對數據能快速查詢，數據存儲的擴展性強。而缺點是數據庫的功能有局限性。

（3）文檔數據庫存儲：代表軟件MongoDB，它的優點是對數據結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統一查詢語言。

（4）圖形數據庫存儲：代表軟件InfoGrid，它的優點可以方便的利用圖結構相關算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數據模型時，圖形數據庫很難使用。