데이터베이스에서 sno의 약어는 무엇입니까?

데이터베이스에서 sno는 "student number"의 약어, "cno"는 교과목 번호의 약어, "sdept"는 학과명의 약어, "cpno"는 선수과목의 약어, "ccredit" Credits의 약어이며, 데이터베이스는 데이터 구조를 기반으로 합니다. 데이터를 정리, 저장, 관리하는 창고란 컴퓨터에 장기간 저장되어 있는 대량의 데이터를 정리하고, 공유 가능하며, 통합한 것입니다. 관리.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.

데이터베이스에 있는 sno의 약어는 무엇인가요?

데이터베이스에서 sno는 학생번호의 약어입니다. cno는 과목번호, sdept는 학과명, cpno는 선수과목, ccredit은 학점이다.

데이터베이스는 데이터 구조에 따라 데이터를 정리, 저장, 관리하는 창고입니다. 컴퓨터에 장기간 저장되어 있는 대량의 데이터를 모아 정리하고, 공유 가능하며, 통합 관리하는 것입니다. 데이터베이스 저장 공간은 크고 수백만, 수천만, 수억 개의 데이터를 저장할 수 있습니다. 그러나 데이터베이스는 데이터를 임의로 저장하지 않으며 특정 규칙이 있습니다. 그렇지 않으면 쿼리 효율성이 매우 낮습니다. 오늘날의 세계는 수많은 데이터로 가득 찬 인터넷 세상입니다. 즉, 이 인터넷 세상은 데이터 세상이다. 여행 기록, 소비 기록, 검색한 웹 페이지, 보낸 메시지 등 다양한 데이터 소스가 있습니다. 텍스트 형태의 데이터 외에 이미지, 음악, 사운드 등이 모두 데이터입니다.

데이터베이스 관리 시스템은 데이터베이스 관리를 위해 설계된 컴퓨터 소프트웨어 시스템으로 일반적으로 저장, 차단, 보안, 백업 등의 기본 기능을 갖추고 있습니다. 데이터베이스 관리 시스템은 관계형, XML과 같이 지원하는 데이터베이스 모델에 따라 또는 서버 클러스터, 휴대폰과 같이 지원하는 컴퓨터 유형에 따라 또는 다음과 같이 사용되는 쿼리 언어에 따라 분류될 수 있습니다. SQL, XQuery 또는 최대 규모, 최대 실행 속도 또는 기타 분류 방법과 같은 성능 충동의 초점에 따라 분류합니다. 사용된 분류 방식에 관계없이 일부 DBMS는 여러 쿼리 언어를 동시에 지원하는 등 범주를 확장할 수 있습니다.

데이터베이스 유형

• 관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스, 저장 형식은 개체 간의 관계를 직관적으로 반영할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스는 일반 테이블과 유사합니다. 관계형 데이터베이스의 테이블 간에는 복잡한 관계가 많이 있습니다. 일반적인 관계형 데이터베이스에는 Mysql, SqlServer 등이 포함됩니다. 경량 또는 소규모 애플리케이션에서는 다양한 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이 시스템 성능에 거의 영향을 미치지 않습니다. 그러나 대규모 애플리케이션을 구축하는 경우 애플리케이션의 비즈니스 요구 사항과 성능 요구 사항을 기반으로 적절한 관계형 데이터베이스를 선택해야 합니다.

표준 SQL 문

관계형 데이터베이스는 많지만 대부분 SQL(Structured Query Language) 표준을 따릅니다. 일반적인 작업에는 쿼리, 추가, 업데이트, 삭제, 합계, 정렬 등이 포함됩니다.

쿼리 문: SELECT param FROM table WHERE 조건 이 문은 테이블에서 조건을 충족하는 필드 매개 변수를 쿼리하는 것으로 이해될 수 있습니다.

새 문: INSERT INTO 테이블(param1, param2, param3) VALUES(value1, value2, value3) 이 문은 테이블의 param1, param2, param3 필드에 value1, value2, value3을 각각 삽입하는 것으로 이해될 수 있습니다.

Update 문: UPDATE table SET param=new_value WHERE 조건 이 문은 조건 조건을 충족하는 필드 매개변수를 new_value 값으로 업데이트하는 것으로 이해될 수 있습니다.

삭제 문: DELETE FROM table WHERE 조건 이 문은 조건 조건을 만족하는 모든 데이터를 삭제하는 것으로 이해될 수 있습니다.

제거 쿼리: SELECT DISTINCT param FROM table WHERE 조건 이 명령문은 테이블에서 조건을 충족하는 필드 param을 쿼리하는 것으로 이해할 수 있지만 param에서 반복되는 값은 한 번만 나타날 수 있습니다.

정렬 쿼리: SELECT param FROM table WHERE 조건 ORDER BY param1 이 명령문은 테이블에서 조건 조건에 맞는 매개변수를 쿼리하여 param1의 오름차순으로 정렬하는 것으로 이해될 수 있습니다.

일반적으로 데이터베이스의 SELECT, INSERT, UPDATE 및 DELETE는 일반적으로 사용되는 추가, 삭제, 수정 및 쿼리의 네 가지 작업에 해당합니다.

관계형 데이터베이스는 학생 성적, 주소 등과 같은 구조화된 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 이러한 데이터에는 일반적으로 조인과 같은 구조화된 쿼리를 사용해야 합니다. 이 경우 관계형 데이터베이스가 NoSQL 데이터베이스보다 더 나은 성능을 발휘합니다. 그리고 더 큰 정확성. 구조화된 데이터의 크기는 그리 크지 않고 일반적으로 데이터 크기의 증가를 예측할 수 있으므로 구조화된 데이터에는 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. 관계형 데이터베이스는 데이터 작업의 트랜잭션성과 일관성에 큰 주의를 기울입니다. 이러한 요구 사항이 충족되면 관계형 데이터베이스는 의심할 여지 없이 이를 충족할 수 있습니다.

• 비관계형 데이터베이스(NoSQL)

최근 기술 방향이 지속적으로 확장되면서 데이터베이스 구조를 단순화하고 중복성을 방지하기 위해 MongoDB, Redis, Memcache와 같은 수많은 NoSql 데이터베이스가 사용됩니다. , 성능에 영향을 미치는 테이블은 복잡한 분산을 연결하고 버리도록 설계되었습니다.

ACID 원칙 준수를 보장하지 않는 분산형 비관계형 데이터 저장 시스템을 의미합니다. NoSQL 데이터베이스 기술은 CAP 이론 및 일관된 해싱 알고리즘과 밀접한 관련이 있습니다. 소위 CAP 이론은 단순히 분산 시스템이 가용성, 일관성 및 파티션 허용성의 세 가지 요구 사항을 충족하는 것이 불가능하다는 것을 의미합니다. 두 가지 요구 사항을 동시에 충족하는 것이 시스템의 상한입니다. 일관된 해싱 알고리즘은 NoSQL 데이터베이스의 적용 과정에서 작업 요구를 충족시키기 위해 일반적인 상황에서 생성된 데이터 알고리즘을 의미합니다. 이 알고리즘은 업무와 관련된 많은 문제를 효과적으로 해결할 수 있지만 단점, 즉 작업 품질이 저하되기도 합니다. 노드의 변화에 ​​따라 완료율이 변동됩니다. 노드가 너무 많으면 관련 작업 결과가 정확하지 않게 됩니다. 이 문제는 전체 시스템의 작업 효율에 영향을 미쳐 전체 데이터베이스 시스템의 데이터 왜곡 코드와 오류율을 크게 증가시키며, 데이터 노드의 내용이 마이그레이션되어 잘못된 코드 정보가 발생할 수도 있습니다. 그러나 그럼에도 불구하고 NoSQL 데이터베이스 기술은 여전히 ​​매우 분명한 애플리케이션 이점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 구조는 상대적으로 간단하고 대량의 데이터에서 읽기 및 쓰기 성능이 우수하여 언제든지 사용자 정의된 데이터 형식을 저장할 수 있습니다. 시간이 소요되며 빅데이터 처리 작업에 매우 적합합니다.

NoSQL 데이터베이스는 속도, 확장성, 비즈니스 변화를 추구하는 애플리케이션 시나리오에 적합합니다. 기사, 댓글 등의 비정형 데이터 처리에 더 적합합니다. 이러한 데이터(예: 전체 텍스트 검색, 기계 학습)는 일반적으로 퍼지 처리에만 사용되며 구조화된 데이터와 같은 정확한 쿼리가 필요하지 않습니다. NoSQL 데이터베이스의 확장 능력은 거의 무제한이므로 NoSQL 데이터베이스는 이러한 유형의 데이터 저장을 잘 충족할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 키-값을 사용해 대량의 비정형 데이터를 얻을 수 있어 데이터 획득 효율은 매우 높지만, 정형 데이터를 쿼리하는 데 사용하는 효과는 상대적으로 좋지 않습니다.

현재 NoSQL 데이터베이스에 대한 통일된 표준은 없습니다. 이제 4가지 주요 범주가 있습니다.

(1) 키-값 저장소(key-value): 소프트웨어 Redis를 나타냅니다. 데이터를 빠르게 쿼리할 수 있다는 것입니다. 단점은 데이터 간의 관계를 저장해야 한다는 것입니다.

(2) 컬럼 스토리지(Column Storage): 소프트웨어 Hbase를 대표하며, 데이터를 빠르게 쿼리할 수 있고 데이터 스토리지의 확장성이 강하다는 장점이 있습니다. 단점은 데이터베이스의 기능이 제한된다는 것입니다.

(3) 문서 데이터베이스 저장: 소프트웨어 MongoDB를 나타냅니다. 데이터 구조에 대해 특별히 엄격한 요구 사항이 없다는 장점이 있습니다. 단점은 쿼리 성능이 좋지 않고 통합 쿼리 언어가 부족하다는 점입니다.

(4) 그래프 데이터베이스 저장소: 그래프 구조 관련 알고리즘을 쉽게 계산에 사용할 수 있다는 장점이 있는 소프트웨어 InfoGrid를 나타냅니다. 단점은 결과를 얻으려면 그래프 전체를 계산해야 하고, 적합하지 않은 데이터 모델을 접할 경우 그래프 데이터베이스를 사용하기 어렵다는 점이다.

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