Quelle est l’abréviation de sno dans la base de données ?

Dans la base de données, sno est l'abréviation de "numéro d'étudiant", "cno" est l'abréviation du numéro de cours, "sdept" est l'abréviation du nom du département, "cpno" est l'abréviation des cours préalables et "ccredit" est l'abréviation de crédits ; la base de données est basée sur la structure des données. Un entrepôt qui organise, stocke et gère les données est une collection de grandes quantités de données qui sont stockées dans un ordinateur pendant une longue période, sont organisées, partageables et unifiées. gestion.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur Dell G3.

Quelle est l'abréviation de sno dans la base de données ?

Dans la base de données, sno est l'abréviation de numéro d'étudiant. cno est le numéro du cours, sdept est le nom du département, cpno est le cours préalable et ccredit est le crédit.

Une base de données est un entrepôt qui organise, stocke et gère les données selon la structure des données. Il s’agit d’une collection de grandes quantités de données stockées pendant une longue période dans un ordinateur, organisées, partageables et gérées de manière unifiée. L'espace de stockage de la base de données est vaste et peut stocker des millions, des dizaines de millions ou des centaines de millions de données. Cependant, la base de données ne stocke pas les données de manière arbitraire. Il existe certaines règles, sinon l'efficacité des requêtes sera très faible. Le monde d’aujourd’hui est un monde Internet rempli de données, rempli de nombreuses données. Autrement dit, le monde Internet est le monde des données. Il existe de nombreuses sources de données, comme les relevés de déplacements, les relevés de consommation, les pages web consultées, les messages envoyés, etc. En plus des données de type texte, les images, la musique et les sons sont tous des données.

Un système de gestion de base de données est un système logiciel informatique conçu pour gérer des bases de données. Il possède généralement des fonctions de base telles que le stockage, l'interception, la sécurité et la sauvegarde. Les systèmes de gestion de bases de données peuvent être classés selon les modèles de bases de données qu'ils prennent en charge, tels que relationnel, XML ; ou selon les types d'ordinateurs qu'ils prennent en charge, tels que les clusters de serveurs, les téléphones mobiles ou selon les langages de requête utilisés, tels que ; SQL , XQuery ; ou classer en fonction de l'objectif de l'impulsion de performance, comme l'échelle maximale, la vitesse d'exécution maximale ou d'autres méthodes de classification ; Quel que soit le schéma de classification utilisé, certains SGBD sont capables de couvrir plusieurs catégories, par exemple en prenant en charge plusieurs langages de requête simultanément.

Type de base de données

• Base de données relationnelle

Base de données relationnelle, le format de stockage peut refléter intuitivement la relation entre les entités. Les bases de données relationnelles sont similaires aux tables communes. Il existe de nombreuses relations complexes entre les tables des bases de données relationnelles. Les bases de données relationnelles courantes incluent Mysql, SqlServer, etc. Dans les applications légères ou petites, l'utilisation de différentes bases de données relationnelles a peu d'impact sur les performances du système. Cependant, lors de la création d'applications volumineuses, vous devez choisir une base de données relationnelle appropriée en fonction des besoins métier et des exigences de performances de l'application.

Instructions SQL standard

Bien qu'il existe de nombreuses bases de données relationnelles, la plupart d'entre elles suivent la norme SQL (Structured Query Language). Les opérations courantes incluent la requête, l'ajout, la mise à jour, la suppression, la somme, le tri, etc.

Instruction de requête : SELECT param FROM table WHERE condition Cette instruction peut être comprise comme interrogeant le paramètre de champ qui répond à la condition de la table.

Nouvelle instruction : INSERT INTO table (param1, param2, param3) VALUES (value1, value2, value3) Cette instruction peut être comprise comme l'insertion de value1, value2 et value3 dans les champs param1, param2 et param3 de la table respectivement.

Instruction de mise à jour : UPDATE table SET param=new_value WHERE condition Cette instruction peut être comprise comme la mise à jour du paramètre de champ qui répond à la condition à la valeur new_value.

Instruction Supprimer : DELETE FROM table WHERE condition Cette instruction peut être comprise comme la suppression de toutes les données qui répondent à la condition condition.

Requête de suppression : SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition Cette instruction peut être comprise comme une interrogation du paramètre de champ qui répond à la condition de la table, mais la valeur répétée dans param ne peut apparaître qu'une seule fois.

Requête de tri : SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1 Cette instruction peut être comprise comme interrogeant les paramètres qui répondent à la condition condition de la table et les trier par ordre croissant de param1.

En général, SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE de la base de données correspondent à nos quatre opérations couramment utilisées d'ajout, de suppression, de modification et de requête.

Les bases de données relationnelles sont plus adaptées au traitement de données structurées, telles que les notes des étudiants, les adresses, etc. Ces données nécessitent généralement l'utilisation de requêtes structurées, telles que la jointure. Dans ce cas, les bases de données relationnelles seront meilleures que les bases de données NoSQL. et une plus grande précision. Étant donné que la taille des données structurées n'est pas trop grande et que la croissance de la taille des données est généralement prévisible, il est préférable d'utiliser une base de données relationnelle pour les données structurées. Les bases de données relationnelles accordent une grande attention à la transactionnalité et à la cohérence des opérations sur les données. Si ces exigences sont remplies, les bases de données relationnelles peuvent sans aucun doute les satisfaire.

• Base de données non relationnelle (NoSQL)

Avec l'expansion continue des orientations technologiques ces dernières années, un grand nombre de bases de données NoSql telles que MongoDB, Redis et Memcache sont utilisées pour simplifier la structure de la base de données et éviter la redondance. , et les tables qui affectent les performances. Il est conçu pour connecter et abandonner une distribution complexe.

Fait référence à un système de stockage de données distribué et non relationnel qui ne garantit pas le respect des principes ACID. La technologie de base de données NoSQL est étroitement liée à la théorie CAP et à l'algorithme de hachage cohérent. La théorie dite CAP signifie simplement qu'il est impossible pour un système distribué de répondre aux trois exigences de disponibilité, de cohérence et de tolérance de partition. Répondre à deux exigences à la fois constitue la limite supérieure du système. L'algorithme de hachage cohérent fait référence à un algorithme de données produit dans des circonstances normales pour répondre aux besoins de travail pendant le processus d'application des bases de données NoSQL. Cet algorithme peut résoudre efficacement de nombreux problèmes liés au travail, mais présente également des inconvénients, c'est-à-dire que la qualité du travail varie. avec des changements dans les nœuds Lorsqu'il y a trop de nœuds, les résultats du travail correspondant ne seront pas aussi précis. Ce problème affecte l'efficacité du travail de l'ensemble du système, entraînant une augmentation considérable du code tronqué et du taux d'erreur de l'ensemble du système de base de données. Le contenu des nœuds de données peut même être migré, ce qui entraîne des informations de code erronées. Mais malgré cela, la technologie de base de données NoSQL présente toujours des avantages d'application très évidents. Par exemple, la structure de la base de données est relativement simple et ses performances de lecture et d'écriture sont bonnes pour de grandes quantités de données. Elle peut répondre aux besoins de stockage de formats de données personnalisés à tout moment. temps, et est très approprié pour les travaux de traitement de données volumineuses.

La base de données NoSQL convient aux scénarios d'application qui recherchent la vitesse, l'évolutivité et les changements commerciaux. Il est plus adapté au traitement de données non structurées, telles que les articles et les commentaires. Ces données, telles que la recherche en texte intégral et l'apprentissage automatique, ne sont généralement utilisées que pour un traitement flou et ne nécessitent pas de requêtes précises comme les données structurées. la taille des données de ce type de données est souvent massive, et la croissance de l'échelle des données est souvent impossible à prévoir, et les capacités d'expansion des bases de données NoSQL sont presque illimitées, de sorte que les bases de données NoSQL peuvent bien répondre au stockage de ce type de données. Les bases de données NoSQL peuvent utiliser des valeurs-clés pour obtenir une grande quantité de données non structurées, et l'efficacité de l'acquisition de données est très élevée, mais l'effet de son utilisation pour interroger des données structurées est relativement faible.

Actuellement, il n'existe toujours pas de norme unifiée pour les bases de données NoSQL. Elle comporte désormais quatre grandes catégories :

(1) Stockage clé-valeur (key-value) : représente le logiciel Redis. Son avantage est qu'il peut interroger rapidement les données. L'inconvénient est que la relation entre les données doit être stockée.

(2) Stockage en colonnes : représente le logiciel Hbase. Son avantage est qu'il peut interroger rapidement les données et possède une forte évolutivité du stockage des données. L’inconvénient est que les fonctionnalités de la base de données sont limitées.

(3) Stockage de bases de données documentaires : représente le logiciel MongoDB. Son avantage est qu'il n'a pas d'exigences particulièrement strictes sur la structure des données. Les inconvénients sont des performances de requête médiocres et l’absence d’un langage de requête unifié.

(4) Stockage de bases de données graphiques : représente le logiciel InfoGrid, qui présente l'avantage de pouvoir utiliser facilement des algorithmes liés à la structure des graphiques pour les calculs. L'inconvénient est que pour obtenir des résultats, l'intégralité du graphique doit être calculée et les bases de données graphiques sont difficiles à utiliser lorsqu'on rencontre des modèles de données inadaptés.

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