データベース内の sno の略語は何ですか?

データベース中のsnoは「学生番号」の略称、「cno」は科目番号の略称、「sdept」は学科名の略称、「cpno」は前提条件科目の略称、 「ccredit」はクレジットの略で、データベースとは、データ構造に従ってデータを整理、保存、管理する倉庫であり、コンピュータに長期間保存される大量のデータの集合体であり、整理され、共有可能で一元管理できます。

#このチュートリアルの動作環境: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。

データベース内の sno の略語は何ですか?

データベース内では、sno は学籍番号の略称です。 cno はコース番号、sdept は学科名、cpno は前提条件コース、ccredit は単位です。

データベースは、データ構造に従ってデータを整理、保存、管理する倉庫です。コンピュータ内に長期間保存される大量のデータの集合体であり、整理され、共有可能で、一元管理されています。データベースの記憶領域は大きく、数百万、数千万、または数億のデータを保存できます。ただし、データベースはデータを任意に保存するわけではなく、特定のルールがあり、そうでないとクエリ効率が非常に低くなります。今の世界はインターネットの世界であり、たくさんのデータが溢れています。つまり、このインターネットの世界はデータの世界なのです。旅行記録、消費記録、閲覧したWebページ、送信したメッセージなど、データソースは数多くあります。テキスト形式のデータだけでなく、画像や音楽、音声などもすべてデータです。

データベース管理システムは、データベースを管理するために設計されたコンピュータ ソフトウェア システムであり、一般に、ストレージ、インターセプト、セキュリティ、バックアップなどの基本的な機能を備えています。データベース管理システムは、サポートするデータベース モデル (リレーショナル、XML など) に応じて、またはデータベース管理システムがサポートするコンピュータの種類 (サーバー クラスタ、携帯電話など) に応じて、または使用されるクエリ言語 (次のような) に従って分類できます。 SQL 、 XQuery 、または最大スケール、最大実行速度などのパフォーマンス インパルスの焦点に従って分類、またはその他の分類方法。使用される分類スキームに関係なく、一部の DBMS はカテゴリをまたがることができ、たとえば、複数のクエリ言語を同時にサポートできます。

データベースの種類

• リレーショナル データベース

リレーショナル データベース、保存形式を直感的に反映エンティティ間の関係。リレーショナル データベースは一般的なテーブルに似ており、リレーショナル データベース内のテーブル間には多くの複雑な関係があります。一般的なリレーショナル データベースには、Mysql、SqlServer などが含まれます。軽量または小規模なアプリケーションでは、異なるリレーショナル データベースを使用してもシステムのパフォーマンスにほとんど影響はありませんが、大規模なアプリケーションを構築する場合は、ビジネス ニーズとアプリケーションのパフォーマンス要件に基づいて、適切なリレーショナル データベースを選択する必要があります。

標準 SQL ステートメント

リレーショナル データベースは数多くありますが、そのほとんどは SQL (構造化照会言語) 標準に従っています。一般的な操作には、クエリ、追加、更新、削除、合計、並べ替えなどが含まれます。

クエリ ステートメント: SELECT param FROM table WHERE 条件 このステートメントは、条件条件を満たすフィールド パラメータをテーブルからクエリするものとして理解できます。

新しいステートメント: INSERT INTO table (param1, param2, param3) VALUES (value1, value2, value3) このステートメントは、value1、value2 をテーブルの param1、param2、および param3 フィールドにそれぞれ挿入するものとして理解できます。 .値3。

Update ステートメント: UPDATE table SET param=new_value WHERE 条件 このステートメントは、条件条件を満たすフィールド param を new_value 値に更新すると理解できます。

Delete ステートメント: DELETE FROM table WHERE 条件 このステートメントは、条件条件を満たすすべてのデータを削除するものとして理解できます。

重複排除クエリ: SELECT DISTINCT param FROM table WHERE 条件 このステートメントは、条件を満たすフィールド param をテーブルからクエリするものとして理解できますが、param で繰り返される値は 1 回しか出現できません。

ソートクエリ: SELECT param FROM table WHERE 条件 ORDER BY param1 このステートメントは、テーブル table から条件条件を満たす param をクエリし、param1 の昇順にソートすると理解できます。

一般に、データベースの SELECT、INSERT、UPDATE、および DELETE は、追加、削除、変更、およびクエリの 4 つの一般的に使用される操作に対応します。

リレーショナル データベースは、学生の成績や住所などの構造化データの処理に適しています。このようなデータは通常、結合などの構造化クエリを使用する必要があります。この場合、リレーショナル データベースの方が優れています。 NoSQL データベースよりも高いパフォーマンスと高い精度を実現します。構造化データのサイズはそれほど大きくなく、通常、データ サイズの増加は予測可能であるため、構造化データにはリレーショナル データベースを使用することをお勧めします。リレーショナル データベースは、データ操作のトランザクション性と一貫性に細心の注意を払っており、これらの要件が満たされていれば、間違いなくそれらの要件を満たすことができます。

• 非リレーショナル データベース (NoSQL)

近年のテクノロジーの方向性の継続的な拡大に伴い、次のような多数の NoSql データベースが登場しています。 MongoDB、Redis Memcache は、データベース構造を簡素化し、冗長でパフォーマンスに影響を与えるテーブル接続を回避し、複雑な分散を放棄するように設計されています。

は、ACID 原則への準拠を保証しない分散型非リレーショナル データ ストレージ システムを指します。 NoSQL データベース テクノロジは、CAP 理論およびコンシステント ハッシュ アルゴリズムと密接に関連しています。いわゆる CAP 理論とは、分散システムが可用性、一貫性、分割耐性の 3 つの要件を満たすことは不可能であり、2 つの要件を同時に満たすことがシステムの上限であることを簡単に意味します。一貫性のあるハッシュ アルゴリズムとは、NoSQL データベースのアプリケーション プロセス中の作業ニーズを満たすために通常の状況で作成されるデータ アルゴリズムを指します。このアルゴリズムは、多くの作業関連の問題を効果的に解決できますが、作業品質が低下するという欠点もあります。ノードの数が多すぎると、関連する作業結果があまり正確になりません。この問題はシステム全体の作業効率に影響を及ぼし、データベースシステム全体のデータ化けやエラー率が大幅に増加し、さらにはデータノードの内容が移行されてコード情報が誤ってしまう可能性もあります。しかし、それにもかかわらず、NoSQL データベース テクノロジには依然としてアプリケーション上の明らかな利点があります。たとえば、データベース構造が比較的シンプルで、大量のデータの下でも読み取りおよび書き込みパフォーマンスが良好です。カスタマイズされたデータ形式を任意の場所に保存するニーズを満たすことができます。時間がかかるため、ビッグデータ処理作業に非常に適しています。

NoSQL データベースは、速度、拡張性、ビジネスの変化を追求するアプリケーション シナリオに適しています。記事やコメントなどの非構造化データの処理に適しています。全文検索や機械学習などのこれらのデータは、通常、あいまいな処理にのみ使用され、構造化データのような正確なクエリは必要ありません。このタイプのデータのデータ サイズは非常に大きいことが多く、データ スケールの増加は予測できないことがよくあります。NoSQL データベースの拡張機能はほぼ無制限であるため、NoSQL データベースはこのタイプのデータのストレージに十分対応できます。 NoSQL データベースは、キーと値を使用して大量の非構造化データを取得でき、データ取得効率は非常に高いですが、それを使用して構造化データをクエリする効果は比較的低いです。

現時点では、NoSQL データベースの統一標準はまだ存在せず、現在は 4 つの主要なカテゴリがあります:

(1) キー値ストレージ (キー値): ソフトウェア Redis を表します。利点はデータを迅速にクエリできることですが、欠点はデータ間の関係を保存する必要があることです。

(2) カラム ストレージ: ソフトウェア Hbase を表し、データのクエリを迅速に実行でき、データ ストレージの拡張性が高いことが利点です。欠点は、データベースの機能が制限されていることです。

(3) 文書データベースストレージ: MongoDB というソフトウェアを表し、データ構造に特に厳しい要件がないことが利点です。欠点は、クエリのパフォーマンスが低いことと、統一されたクエリ言語がないことです。

(4) グラフ データベース ストレージ: ソフトウェア InfoGrid を表し、グラフ構造関連のアルゴリズムを計算に簡単に使用できるという利点があります。欠点は、結果を得るためにグラフ全体を計算する必要があり、不適切なデータ モデルに遭遇した場合にグラフ データベースを使用するのが難しいことです。

関連知識の詳細については、FAQ 列をご覧ください。

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