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这篇文章主要介绍“数据库中 sno 指的是什么”，在日常操作中，相信很多人在数据库中 sno 指的是什么问题上存在疑惑，丸趣 TV 小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”数据库中 sno 指的是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着丸趣 TV 小编一起来学习吧！
数据库中 sno 是“学号”简称，“cno”为课程号简称，“sdept”为系名简称，“cpno”为先修课程简称，“ccredit”为学分简称；数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据库存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。
数据库管理系统是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如 SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些 DBMS 能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。
数据库类型
关系数据库
关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。常见的关系型数据库有 Mysql，SqlServer 等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。
标准 SQL 语句
虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循 SQL（结构化查询语言，Structured Query Language）标准。常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。
查询语句：SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。
新增语句：INSERT INTO table（param1，param2，param3）VALUES（value1，value2，value3）该语句可以理解为向 table 中的 param1，param2，param3 字段中分别插入 value1，value2，value3。
更新语句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足 condition 条件的字段 param 更新为 new_value 值。
删除语句：DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足 condition 条件的数据全部删除。
去重查询：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表 table 中查询出满足条件 condition 的字段 param，但是 param 中重复的值只能出现一次。
排序查询：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1 该语句可以理解为从表 table 中查询出满足 condition 条件的 param，并且要按照 param1 升序的顺序进行排序。
总体来说，数据库的 SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE 对应了我们常用的增删改查四种操作。
关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询，例如 join，这样的情况下，关系型数据库就会比 NoSQL 数据库性能更优，而且精确度更高。由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。
非关系型数据库（NoSQL）
随着近些年技术方向的不断拓展，大量的 NoSql 数据库如 MongoDB、Redis、Memcache 出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。
指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循 ACID 原则的数据存储系统。NoSQL 数据库技术与 CAP 理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓 CAP 理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算法则指的是 NoSQL 数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动，当节点过多时，相关工作结果就无法那么准确。这一问题使整个系统的工作效率受到影响，导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高，甚至会出现数据节点的内容迁移，产生错误的代码信息。但尽管如此，NoSQL 数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。
NoSQL 数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的，而 NoSQL 数据库的扩展能力几乎也是无限的，所以 NoSQL 数据库可以很好的满足这一类数据的存储。NoSQL 数据库利用 key-value 可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较差。
目前 NoSQL 数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：
（1）键值对存储（key-value）：代表软件 Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。
（2）列存储：代表软件 Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。
（3）文档数据库存储：代表软件 MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。
（4）图形数据库存储：代表软件 InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。
到此，关于“数据库中 sno 指的是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
