資料庫中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；資料庫是依照資料結構來組織、儲存和管理資料的倉庫，是一個長期儲存在電腦內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量資料的集合。
本教學操作環境：Windows10系統、Dell G3電腦。
資料庫中sno是什麼簡稱？
資料庫中sno是學號簡稱。 cno為課程編號，sdept為系名，cpno為先修課程，ccredit為學分。
資料庫是依照資料結構來組織、儲存和管理資料的倉庫。是一個長期儲存在電腦內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量資料的集合。資料庫儲存空間很大，可以存放百萬條、千萬條、上億條資料。但是資料庫並不是隨意地將資料存放，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網路世界，充斥著大量的數據。即這個網路世界就是數據世界。資料的來源很多，例如出行記錄、消費記錄、瀏覽的網頁、發送的訊息等等。除了文字類型的數據，圖像、音樂、聲音都是數據。
資料庫管理系統是為管理資料庫而設計的電腦軟體系統，一般具有儲存、截取、安全保障、備份等基礎功能。資料庫管理系統可以依據它所支援的資料庫模型來分類，例如關係式、XML；或依據所支援的電腦類型來分類，例如伺服器叢集、行動電話；或依據所用查詢語言來分類，例如SQL 、XQuery；或依據效能衝量重點來作分類，例如最大規模、最高運轉速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，有些DBMS能夠跨類別，例如，同時支援多種查詢語言。
資料庫類型
關係資料庫
關係型資料庫，儲存的格式可以直觀地反映實體間的關係。關係型資料庫和常見的表格比較相似，關係型資料庫中表與表之間是有很多複雜的關聯關係的。常見的關係型資料庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或小型的應用中，使用不同的關係型資料庫對系統的效能影響不大，但是在建構大型應用時，則需要根據應用的業務需求和效能需求，選擇合適的關係型資料庫。
標準SQL語句
雖然關係型資料庫很多，但大多數都遵循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 此語句可以理解為從 table 中查詢出符合 condition 條件的欄位 param。
新增語句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 此語句可以理解為向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 此語句可以理解為將符合condition條件的欄位param更新為 new_value 值。
刪除語句：DELETE FROM table WHERE condition 此語句可以理解為將符合condition條件的資料全部刪除。
去重查詢：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 此語句可以理解為從表table中查詢出符合條件condition的欄位param，但是param中重複的值只能出現一次。
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，並且要按照param1升序的順序進行排序。
整體來說， 資料庫的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE對應了我們常用的增刪改查四種操作。
關係型資料庫對於結構化資料的處理較為合適，如學生成績、地址等，這樣的資料一般情況下需要使用結構化的查詢，例如join，這樣的情況下，關係型資料庫就會比NoSQL資料庫效能更優，而且精確度更高。由於結構化資料的規模不算太大，資料規模的成長通常也是可預期的，所以針對結構化資料使用關聯式資料庫較好。關係型資料庫十分注意資料操作的事務性、一致性，如果對這方面的要求關係型資料庫無疑可以很好的滿足。
非關係型資料庫（NoSQL）
#隨著近年來技術方向的不斷拓展，大量的NoSql資料庫如MongoDB、Redis 、Memcache出於簡化資料庫結構、避免冗餘、影響效能的表格連結、摒棄複雜分散式的目的而被設計。
指的是分散式的、非關係型的、不保證遵循ACID原則的資料儲存系統。 NoSQL資料庫技術與CAP理論、一致性雜湊演算法有密切關係。所謂CAP理論，簡單來說就是一個分散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這個系統的上限。而一致性雜湊演算法則指的是NoSQL資料庫在應用過程中，為滿足工作需求而在通常情況下產生的一種資料演算法，該演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麼準確。這個問題使整個系統的工作效率受到影響，導致整個資料庫系統的資料亂碼與出錯率大大提高，甚至會出現資料節點的內容遷移，產生錯誤的程式碼資訊。但儘管如此，NoSQL資料庫技術還是具有非常明顯的應用優勢，如資料庫結構相對簡單，在大數據量下的讀寫效能好；能滿足隨時儲存自訂資料格式需求，非常適用於大數據處理工作。
NoSQL資料庫適合追求速度和可擴充性、業務多變的應用場景。對於非結構化資料的處理較為合適，如文章、評論，這些資料如全文搜尋、機器學習通常只用於模糊處理，並不需要像結構化資料一樣，進行精確查詢，而且這類資料的資料規模往往是海量的，資料規模的成長往往也是不可能預期的，而NoSQL資料庫的擴展能力幾乎也是無限的，所以NoSQL資料庫可以很好的滿足這一類資料的儲存。 NoSQL資料庫利用key-value可以大量的取得大量的非結構化數據，而且資料的取得效率很高，但用它查詢結構化資料效果就比較差。
目前NoSQL資料庫仍然沒有一個統一的標準，它現在有四個大的分類：
（1）鍵值對儲存（key-value）：代表軟體Redis，它的優點能夠進行資料的快速查詢，而缺點是需要儲存資料之間的關係。
（2）列儲存：代表軟體Hbase，它的優點是對資料能快速查詢，資料儲存的擴充性強。而缺點是資料庫的功能有限制。
（3）文件資料庫儲存：代表軟體MongoDB，它的優點是對資料結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的效能不好，同時缺少一種統一查詢語言。
（4）圖形資料庫儲存：代表軟體InfoGrid，它的優點可以方便的利用圖結構相關演算法進行計算。而缺點是想要得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的資料模型時，圖形資料庫很難使用。
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