Wie lautet die Abkürzung von sno in der Datenbank?

In der Datenbank ist sno die Abkürzung für „Studentennummer“, „cno“ die Abkürzung für die Kursnummer, „sdept“ die Abkürzung für den Abteilungsnamen, „cpno“ die Abkürzung für vorausgesetzte Kurse und „ccredit“ ist die Abkürzung für Credits; die Datenbank basiert auf der Datenstruktur. Ein Warehouse, das Daten organisiert, speichert und verwaltet, ist eine Sammlung großer Datenmengen, die über einen langen Zeitraum auf einem Computer gespeichert, organisiert, gemeinsam genutzt und vereinheitlicht werden Management.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 10-System, Dell G3-Computer.

Was ist die Abkürzung von sno in der Datenbank?

In der Datenbank ist sno die Abkürzung für Matrikelnummer. cno ist die Kursnummer, sdept ist der Name der Abteilung, cpno ist der vorausgesetzte Kurs und ccredit ist der Credit.

Eine Datenbank ist ein Lager, das Daten entsprechend der Datenstruktur organisiert, speichert und verwaltet. Es handelt sich um eine Sammlung großer Datenmengen, die über einen langen Zeitraum auf einem Computer gespeichert, organisiert, gemeinsam genutzt und einheitlich verwaltet werden können. Der Datenbankspeicherplatz ist groß und kann Millionen, Dutzende Millionen oder Hunderte Millionen Daten speichern. Allerdings speichert die Datenbank Daten nicht willkürlich, es gibt bestimmte Regeln, sonst ist die Abfrageeffizienz sehr gering. Die heutige Welt ist eine Internetwelt voller Daten, gefüllt mit vielen Daten. Das heißt, diese Internetwelt ist die Datenwelt. Es gibt viele Datenquellen, wie Reiseaufzeichnungen, Verbrauchsaufzeichnungen, durchsuchte Webseiten, gesendete Nachrichten usw. Neben Texttypdaten sind auch Bilder, Musik und Töne Daten.

Ein Datenbankverwaltungssystem ist ein Computersoftwaresystem zur Verwaltung von Datenbanken. Es verfügt im Allgemeinen über grundlegende Funktionen wie Speicherung, Abfangen, Sicherheit und Sicherung. Datenbankverwaltungssysteme können nach den von ihnen unterstützten Datenbankmodellen wie relational, XML oder nach den von ihnen unterstützten Computertypen wie Serverclustern oder Mobiltelefonen oder nach den verwendeten Abfragesprachen klassifiziert werden SQL, XQuery; oder nach dem Schwerpunkt des Leistungsimpulses klassifizieren, z. B. maximale Skalierung, maximale Laufgeschwindigkeit oder andere Klassifizierungsmethoden; Unabhängig vom verwendeten Klassifizierungsschema sind einige DBMS in der Lage, Kategorien abzudecken und beispielsweise mehrere Abfragesprachen gleichzeitig zu unterstützen.

Datenbanktyp

• Relationale Datenbank

Relationale Datenbank, das Speicherformat kann die Beziehung zwischen Entitäten intuitiv widerspiegeln. Relationale Datenbanken ähneln gewöhnlichen Tabellen. Es gibt viele komplexe Beziehungen zwischen Tabellen in relationalen Datenbanken. Zu den gängigen relationalen Datenbanken gehören MySQL, SqlServer usw. Bei einfachen oder kleinen Anwendungen hat die Verwendung verschiedener relationaler Datenbanken kaum Auswirkungen auf die Leistung des Systems. Beim Erstellen großer Anwendungen müssen Sie jedoch eine geeignete relationale Datenbank basierend auf den Geschäftsanforderungen und Leistungsanforderungen der Anwendung auswählen.

Standard-SQL-Anweisungen

Obwohl es viele relationale Datenbanken gibt, folgen die meisten dem SQL-Standard (Structured Query Language). Zu den gängigen Vorgängen gehören Abfragen, Hinzufügen, Aktualisieren, Löschen, Summieren, Sortieren usw.

Abfrageanweisung: SELECT param FROM table WHERE condition Diese Anweisung kann so verstanden werden, dass sie den Feldparameter, der die Bedingung erfüllt, aus der Tabelle abfragt.

Neue Anweisung: INSERT INTO table (param1, param2, param3) VALUES (value1, value2, value3) Diese Anweisung kann als Einfügen von value1, value2 und value3 in die Felder param1, param2 und param3 in der Tabelle verstanden werden.

Update-Anweisung: UPDATE table SET param=new_value WHERE-Bedingung Diese Anweisung kann als Aktualisierung des Feldparameters, der die Bedingung erfüllt, auf den Wert new_value verstanden werden.

Delete-Anweisung: DELETE FROM table WHERE-Bedingung Diese Anweisung kann so verstanden werden, dass alle Daten gelöscht werden, die die Bedingung erfüllen.

Entfernungsabfrage: SELECT DISTINCT param FROM table WHERE-Bedingung Diese Anweisung kann als Abfrage des Feldparams verstanden werden, das die Bedingung aus der Tabelle erfüllt, der wiederholte Wert in param kann jedoch nur einmal vorkommen.

Sortierabfrage: SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1 Diese Anweisung kann so verstanden werden, dass sie die Parameter, die die Bedingung erfüllen, aus der Tabelle abfragt und sie in aufsteigender Reihenfolge von param1 sortiert.

Im Allgemeinen entsprechen SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE der Datenbank unseren vier häufig verwendeten Vorgängen Hinzufügen, Löschen, Ändern und Abfragen.

Relationale Datenbanken eignen sich besser für die Verarbeitung strukturierter Daten wie Studentennoten, Adressen usw. Solche Daten erfordern im Allgemeinen die Verwendung strukturierter Abfragen wie Join. In diesem Fall sind relationale Datenbanken besser als NoSQL-Datenbanken und größere Genauigkeit. Da die Größe strukturierter Daten nicht allzu groß ist und das Wachstum der Datengröße normalerweise vorhersehbar ist, ist es besser, für strukturierte Daten eine relationale Datenbank zu verwenden. Relationale Datenbanken legen großen Wert auf die Transaktionalität und Konsistenz von Datenoperationen. Wenn diese Anforderungen erfüllt sind, können relationale Datenbanken sie zweifellos erfüllen.

• Nicht-relationale Datenbank (NoSQL)

Mit der kontinuierlichen Erweiterung der Technologierichtungen in den letzten Jahren werden eine große Anzahl von NoSql-Datenbanken wie MongoDB, Redis und Memcache verwendet, um die Datenbankstruktur zu vereinfachen und Redundanz zu vermeiden und Tabellen, die sich auf die Leistung auswirken. Es dient dazu, komplexe Verteilungen zu verbinden und aufzugeben.

Bezieht sich auf ein verteiltes, nicht relationales Datenspeichersystem, das die Einhaltung der ACID-Grundsätze nicht garantiert. Die NoSQL-Datenbanktechnologie ist eng mit der CAP-Theorie und dem konsistenten Hashing-Algorithmus verbunden. Die sogenannte CAP-Theorie bedeutet einfach, dass es für ein verteiltes System unmöglich ist, die drei Anforderungen Verfügbarkeit, Konsistenz und Partitionstoleranz zu erfüllen. Die Obergrenze des Systems besteht darin, zwei Anforderungen gleichzeitig zu erfüllen. Der konsistente Hash-Algorithmus bezieht sich auf einen Datenalgorithmus, der unter normalen Umständen erstellt wird, um die Arbeitsanforderungen während des Anwendungsprozesses von NoSQL-Datenbanken zu erfüllen. Dieser Algorithmus kann viele arbeitsbezogene Probleme effektiv lösen, weist jedoch auch Nachteile auf, d. h. die Qualität der Fertigstellung schwankt Bei Änderungen an Knoten sind die zugehörigen Arbeitsergebnisse nicht so genau. Dieses Problem beeinträchtigt die Arbeitseffizienz des gesamten Systems und führt dazu, dass der Datenverstümmelungscode und die Fehlerrate des gesamten Datenbanksystems stark ansteigen. Der Inhalt von Datenknoten kann sogar migriert werden, was zu fehlerhaften Codeinformationen führt. Trotzdem bietet die NoSQL-Datenbanktechnologie immer noch sehr offensichtliche Anwendungsvorteile. Beispielsweise ist die Datenbankstruktur relativ einfach und die Lese- und Schreibleistung ist bei großen Datenmengen gut. Sie kann die Anforderungen zum Speichern benutzerdefinierter Datenformate jederzeit erfüllen Zeit und eignet sich sehr gut für die Verarbeitung großer Datenmengen.

NoSQL-Datenbank eignet sich für Anwendungsszenarien, die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Geschäftsänderungen anstreben. Es eignet sich besser für die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Artikel und Kommentare. Diese Daten werden normalerweise nur für die Fuzzy-Verarbeitung verwendet und erfordern keine präzisen Abfragen wie strukturierte Daten Die Datengröße dieser Art von Daten ist oft riesig, und das Wachstum des Datenumfangs ist oft nicht vorhersehbar, und die Erweiterungsmöglichkeiten von NoSQL-Datenbanken sind nahezu unbegrenzt, sodass NoSQL-Datenbanken die Speicherung dieser Art von Daten gut bewältigen können. NoSQL-Datenbanken können den Schlüsselwert verwenden, um eine große Menge unstrukturierter Daten abzurufen, und die Effizienz der Datenerfassung ist sehr hoch, aber die Wirkung der Verwendung zum Abfragen strukturierter Daten ist relativ gering.

Derzeit gibt es noch keinen einheitlichen Standard für NoSQL-Datenbanken. Es gibt mittlerweile vier Hauptkategorien:

(1) Schlüsselwertspeicher (Key-Value): Stellt die Software Redis dar, die den Vorteil hat, schnell Abfragen durchführen zu können Der Nachteil besteht darin, dass die Beziehung zwischen den Daten gespeichert werden muss.

(2) Spaltenspeicher: Stellt die Software Hbase dar. Ihr Vorteil besteht darin, dass sie Daten schnell abfragen kann und eine starke Skalierbarkeit der Datenspeicherung aufweist. Der Nachteil besteht darin, dass die Funktionalität der Datenbank eingeschränkt ist.

(3) Dokumentendatenbankspeicherung: Stellt die Software MongoDB dar. Ihr Vorteil besteht darin, dass keine besonders strengen Anforderungen an die Datenstruktur gestellt werden. Die Nachteile sind eine schlechte Abfrageleistung und das Fehlen einer einheitlichen Abfragesprache.

(4) Graph-Datenbankspeicher: Stellt die Software InfoGrid dar, die den Vorteil hat, problemlos graphstrukturbezogene Algorithmen für Berechnungen verwenden zu können. Der Nachteil besteht darin, dass zum Erhalten von Ergebnissen das gesamte Diagramm berechnet werden muss und Diagrammdatenbanken schwierig zu verwenden sind, wenn auf ungeeignete Datenmodelle gestoßen wird.

Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Spalte „FAQ“!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lautet die Abkürzung von sno in der Datenbank?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!