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SQL數據庫創建學生、教師、選課表 原創

2020-12-17 12:05:09

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SQL數據庫創建學生、教師、選課表

創建學生表

create table student (

sno char(14) primary key,

sname char (10) not null,

ssex char(2),

sage tinyint,

sdept varchar(20),

spassword tinyint,

)

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創建教師表

create table teacher (

tno char(14) primary key,

tname char (10) not null,

tsex char(2),

tage tinyint,

sdept varchar(20),

spassword tinyint,

)

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創建選課表

create table course (

cno char(10),

sno char(14) not null,

tno char(14) not null,

cyear tinyint,

cterm tinyint,

grade tinyint,

primary key(sno,tno),

foreign key(sno) references student(sno),

foreign key(tno) references teacher(tno),

)

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MySQL入門技能樹使用數據庫創建和刪除表

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用sql語句創建一個教師表

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常見的nosql數據庫有哪些

顧名思義就是非關系型數據庫，它的出現，就是為了解決關系型數據庫存在的一些問題，可以用NoSQL來進行彌補，現在聽得比較多的NoSQL數據庫有Redis、MongoDB、HBase等。

什么是NoSQL數據庫？

NoSQL,指的是非關系型的數據庫。

NoSQL 是Not Only SQL 的縮寫,意思是“不僅僅是 SQL”,而不是“不使用 SQL”。

NoSQL 的出現可以解決傳統關系型數據庫所不能解決的問題。

簡述什么是nosql數據庫，并列舉兩種常見的nosql數據庫名稱及其特點

NoSQL太火，冒出太多產品了，保守估計也成百上千了。

互聯網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盤的key-value storage, 模型單一簡單，數據量不受限于內存大小，數據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優化，順序寫盤的方式對于新硬件ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具備了區別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發展很快，支持了索引等特性，上手容易，對于數據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

這個富二代似乎不用贅述了，最大的優勢是開源，對于普通的scan和基于行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區發展很快，各種基于其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。

nosql數據庫是什么 具有代表性以key-value的形式存儲的

什么是NoSQL

大家有沒有聽說過“NoSQL”呢?近年，這個詞極受關注。看到“NoSQL”這個詞，大家可能會誤以為是“No!SQL”的縮寫，并深感憤怒：“SQL怎么會沒有必要了呢?”但實際上，它是“Not Only SQL”的縮寫。它的意義是：適用關系型數據庫的時候就使用關系型數據庫，不適用的時候也沒有必要非使用關系型數據庫不可，可以考慮使用更加合適的數據存儲。

為彌補關系型數據庫的不足，各種各樣的NoSQL數據庫應運而生。

為了更好地了解本書所介紹的NoSQL數據庫，對關系型數據庫的理解是必不可少的。那么，就讓我們先來看一看關系型數據庫的歷史、分類和特征吧。

關系型數據庫簡史

1969年，埃德加?6?1弗蘭克?6?1科德(Edgar Frank Codd)發表了劃時代的論文，首次提出了關系數據模型的概念。但可惜的是，刊登論文的《IBM Research Report》只是IBM公司的內部刊物，因此論文反響平平。1970年，他再次在刊物《Communication of the ACM》上發表了題為“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”(大型共享數據庫的關系模型)的論文，終于引起了大家的關注。

科德所提出的關系數據模型的概念成為了現今關系型數據庫的基礎。當時的關系型數據庫由于硬件性能低劣、處理速度過慢而遲遲沒有得到實際應用。但之后隨著硬件性能的提升，加之使用簡單、性能優越等優點，關系型數據庫得到了廣泛的應用。

通用性及高性能

雖然本書是講解NoSQL數據庫的，但有一個重要的大前提，請大家一定不要誤解。這個大前提就是“關系型數據庫的性能絕對不低，它具有非常好的通用性和非常高的性能”。毫無疑問，對于絕大多數的應用來說它都是最有效的解決方案。

突出的優勢

關系型數據庫作為應用廣泛的通用型數據庫，它的突出優勢主要有以下幾點:

保持數據的一致性(事務處理)

由于以標準化為前提，數據更新的開銷很小(相同的字段基本上都只有一處)

可以進行JOIN等復雜查詢

存在很多實際成果和專業技術信息(成熟的技術)

這其中，能夠保持數據的一致性是關系型數據庫的最大優勢。在需要嚴格保證數據一致性和處理完整性的情況下，用關系型數據庫是肯定沒有錯的。但是有些情況不需要JOIN，對上述關系型數據庫的優點也沒有什么特別需要，這時似乎也就沒有必要拘泥于關系型數據庫了。

關系型數據庫的不足

不擅長的處理

就像之前提到的那樣，關系型數據庫的性能非常高。但是它畢竟是一個通用型的數據庫，并不能完全適應所有的用途。具體來說它并不擅長以下處理：

大量數據的寫入處理

為有數據更新的表做索引或表結構(schema)變更

字段不固定時應用

對簡單查詢需要快速返回結果的處理

。。。。。。

NoSQL數據庫

為了彌補關系型數據庫的不足(特別是最近幾年)，NoSQL數據庫出現了。關系型數據庫應用廣泛，能進行事務處理和JOIN等復雜處理。相對地，NoSQL數據庫只應用在特定領域，基本上不進行復雜的處理，但它恰恰彌補了之前所列舉的關系型數據庫的不足之處。

易于數據的分散

如前所述，關系型數據庫并不擅長大量數據的寫入處理。原本關系型數據庫就是以JOIN為前提的，就是說，各個數據之間存在關聯是關系型數據庫得名的主要原因。為了進行JOIN處理，關系型數據庫不得不把數據存儲在同一個服務器內，這不利于數據的分散。相反，NoSQL數據庫原本就不支持JOIN處理，各個數據都是獨立設計的，很容易把數據分散到多個服務器上。由于數據被分散到了多個服務器上，減少了每個服務器上的數據量，即使要進行大量數據的寫入操作，處理起來也更加容易。同理，數據的讀入操作當然也同樣容易。

提升性能和增大規模

下面說一點題外話，如果想要使服務器能夠輕松地處理更大量的數據，那么只有兩個選擇：一是提升性能，二是增大規模。下面我們來整理一下這兩者的不同。

首先，提升性能指的就是通過提升現行服務器自身的性能來提高處理能力。這是非常簡單的方法，程序方面也不需要進行變更，但需要一些費用。若要購買性能翻倍的服務器，需要花費的資金往往不只是原來的2倍，可能需要多達5到10倍。這種方法雖然簡單，但是成本較高。

另一方面，增大規模指的是使用多臺廉價的服務器來提高處理能力。它需要對程序進行變更，但由于使用廉價的服務器，可以控制成本。另外，以后只要依葫蘆畫瓢增加廉價服務器的數量就可以了。

不對大量數據進行處理的話就沒有使用的必要嗎？

NoSQL數據庫基本上來說為了“使大量數據的寫入處理更加容易(讓增加服務器數量更容易)”而設計的。但如果不是對大量數據進行操作的話，NoSQL數據庫的應用就沒有意義嗎?

答案是否定的。的確，它在處理大量數據方面很有優勢。但實際上NoSQL數據庫還有各種各樣的特點，如果能夠恰當地利用這些特點將會是非常有幫助。具體的例子將會在第2章和第3章進行介紹，這些用途將會讓你感受到利用NoSQL的好處。

希望順暢地對數據進行緩存(Cache)處理

希望對數組類型的數據進行高速處理

希望進行全部保存

多樣的NoSQL數據庫

NoSQL數據庫存在著“key-value存儲”、“文檔型數據庫”、“列存儲數據庫”等各種各樣的種類，每種數據庫又包含各自的特點。下一節讓我們一起來了解一下NoSQL數據庫的種類和特點。

NoSQL數據庫是什么

NoSQL說起來簡單，但實際上到底有多少種呢?我在提筆的時候，到NoSQL的官方網站上確認了一下，竟然已經有122種了。另外官方網站上也介紹了本書沒有涉及到的圖形數據庫和對象數據庫等各個類別。不知不覺間，原來已經出現了這么多的NoSQL數據庫啊。

本節將為大家介紹具有代表性的NoSQL數據庫。

key-value存儲

這是最常見的NoSQL數據庫，它的數據是以key-value的形式存儲的。雖然它的處理速度非常快，但是基本上只能通過key的完全一致查詢獲取數據。根據數據的保存方式可以分為臨時性、永久性和兩者兼具三種。

臨時性

memcached屬于這種類型。所謂臨時性就是 “數據有可能丟失”的意思。memcached把所有數據都保存在內存中，這樣保存和讀取的速度非常快，但是當memcached停止的時候，數據就不存在了。由于數據保存在內存中，所以無法操作超出內存容量的數據(舊數據會丟失)。

在內存中保存數據

可以進行非常快速的保存和讀取處理

數據有可能丟失

永久性

Tokyo Tyrant、Flare、ROMA等屬于這種類型。和臨時性相反，所謂永久性就是“數據不會丟失”的意思。這里的key-value存儲不像memcached那樣在內存中保存數據，而是把數據保存在硬盤上。與memcached在內存中處理數據比起來，由于必然要發生對硬盤的IO操作，所以性能上還是有差距的。但數據不會丟失是它最大的優勢。

在硬盤上保存數據

可以進行非常快速的保存和讀取處理(但無法與memcached相比)

數據不會丟失

兩者兼具

Redis屬于這種類型。Redis有些特殊，臨時性和永久性兼具，且集合了臨時性key-value存儲和永久性key-value存儲的優點。Redis首先把數據保存到內存中，在滿足特定條件(默認是15分鐘一次以上，5分鐘內10個以上，1分鐘內10000個以上的key發生變更)的時候將數據寫入到硬盤中。這樣既確保了內存中數據的處理速度，又可以通過寫入硬盤來保證數據的永久性。這種類型的數據庫特別適合于處理數組類型的數據。

同時在內存和硬盤上保存數據

可以進行非常快速的保存和讀取處理

保存在硬盤上的數據不會消失(可以恢復)

適合于處理數組類型的數據

面向文檔的數據庫

MongoDB、CouchDB屬于這種類型。它們屬于NoSQL數據庫，但與key-value存儲相異。

不定義表結構

面向文檔的數據庫具有以下特征：即使不定義表結構，也可以像定義了表結構一樣使用。關系型數據庫在變更表結構時比較費事，而且為了保持一致性還需修改程序。然而NoSQL數據庫則可省去這些麻煩(通常程序都是正確的)，確實是方便快捷。

可以使用復雜的查詢條件

跟key-value存儲不同的是，面向文檔的數據庫可以通過復雜的查詢條件來獲取數據。雖然不具備事務處理和JOIN這些關系型數據庫所具有的處理能力，但除此以外的其他處理基本上都能實現。這是非常容易使用的NoSQL數據庫。

不需要定義表結構

可以利用復雜的查詢條件

面向列的數據庫

Cassandra、Hbase、HyperTable屬于這種類型。由于近年來數據量出現爆發性增長，這種類型的NoSQL數據庫尤其引人注目。

面向行的數據庫和面向列的數據庫

普通的關系型數據庫都是以行為單位來存儲數據的，擅長進行以行為單位的讀入處理，比如特定條件數據的獲取。因此，關系型數據庫也被稱為面向行的數據庫。相反，面向列的數據庫是以列為單位來存儲數據的，擅長以列為單位讀入數據。

高擴展性

面向列的數據庫具有高擴展性，即使數據增加也不會降低相應的處理速度(特別是寫入速度)，所以它主要應用于需要處理大量數據的情況。另外，利用面向列的數據庫的優勢，把它作為批處理程序的存儲器來對大量數據進行更新也是非常有用的。但由于面向列的數據庫跟現行數據庫存儲的思維方式有很大不同，應用起來十分困難。

高擴展性(特別是寫入處理)

應用十分困難

最近，像Twitter和Facebook這樣需要對大量數據進行更新和查詢的網絡服務不斷增加，面向列的數據庫的優勢對其中一些服務是非常有用的，但是由于這與本書所要介紹的內容關系不大，就不進行詳細介紹了。

總結：

NoSQL并不是No-SQL，而是指Not Only SQL。

NoSQL的出現是為了彌補SQL數據庫因為事務等機制帶來的對海量數據、高并發請求的處理的性能上的欠缺。

NoSQL不是為了替代SQL而出現的，它是一種替補方案，而不是解決方案的首選。

絕大多數的NoSQL產品都是基于大內存和高性能隨機讀寫的（比如具有更高性能的固態硬盤陣列），一般的小型企業在選擇NoSQL時一定要慎重！不要為了NoSQL而NoSQL，可能會導致花了冤枉錢又耽擱了項目進程。

NoSQL不是萬能的，但在大型項目中，你往往需要它！

一、NoSQL數據庫簡介

Web1.0的時代，數據訪問量很有限，用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產生了大量的用戶數據。加上后來的智能移動設備的普及，所有的互聯網平臺都面臨了巨大的性能挑戰。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關系型的數據庫。

NoSQL 不依賴業務邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數據庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數據庫 列式數據庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數據庫。它用于需要對大量的數據進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標就是處理數據量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數據，還可處理有數百萬列元素的數據表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數據庫，其設計目的在于管理由大量商用服務器構建起來的龐大集群上的海量數據集(數據量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規模調整，而且其不強調主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創建與擴展流程。

主要應用：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜(n*(n-1)/2)

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