文档型数据库

MongoDB 的文档型数据结构挺灵活，拿来做 Web 后台存储或者内容管理系统还挺顺手的。它不是传统的表格结构，而是用 JSON 一样的文档来存数据，嵌套字段随你搞，扩展性也强。 MongoDB 的水平扩展挺实用，数据量一大，直接加节点就行，性能也能跟上。而且它不用提前定义好字段类型，结构爱怎么变就怎么变，开发效率确实高。 查询也不复杂，用的就是类似 JSON 的查询语法，比如按条件查、聚合统计啥的，写起来直观。写个复杂点的查询也不算难，上手挺快。 还有一点挺关键的，就是复制集这块。你一部署复制集，它就能自动搞定主从、切换、备份这些事，挂一台也不怕，挺稳。 如果你正做需要快速开发、又得大量数

MongoDB 的文档型结构真的挺灵活，适合前端项目里那些结构老变的数据。你不用提前设计好表，想加字段就加字段，省心多了。而且它的数据格式跟 JSON 几乎一样，前后端交互顺，响应也快，代码也简单。 文档型存储让 MongoDB 在用户信息、文章内容、日志数据这种非结构化数据时表现稳。举个例子，做个博客系统，每篇文章的字段不完全一样——用 MongoDB 就挺合适的。 高性能是 MongoDB 的另一个优点，热点数据能直接放内存里，读取速度贼快。再配合它的索引机制，查询效率也不错，尤其是在数据量大的时候。 扩展方面它也比较友好，支持分片，你可以横向拓展，一台不够就加机器，而且故障转移也有，主库

文档导向的 CouchDB，挺适合你手里那些结构松散的数据。CouchDB的亮点是它的RESTful API接口，直接用curl或浏览器就能操作数据库，调试起来超方便。数据就是文档，灵活、直观，前端也能轻松上手。支持MapReduce，做聚合查询也不在话下，像用户行为、文章热度都能轻松搞定。再加上它自带的分布式同步能力，写个离线可用的移动应用都不是事儿。你要是用过 MongoDB，会觉得 CouchDB 还挺“佛系”的——没有太复杂的配置，结构简单清爽，调试也直接。顺便说一句，它的视图机制挺像动态生成的索引，写起来就像写个map()函数。另外它的多节点复制能力比较强，适合做边缘节点同步，比如

老版本的 MongoDB 里，mongodb-win32-x86_64-2.0.0算是当年在 Windows 上蛮吃得开的一个版本，适合跑在 32 位和 64 位系统上。文档型存储让你操作数据像写 JSON 那样自然，结构随用随变，写 API 爽。还有个比较实用的点是自动分片，数据量一多它就能自己分布到多个节点上，读写压力减轻不少。加上内置复制，一出问题马上切从节点，业务不中断，挺稳。查询 API也灵活，不光能精准查，模糊匹配、聚合这些它也玩得转，配上索引，响应也快。至于大文件，比如图片视频，用GridFS来搞，分块存储，查起来也顺。不过要提醒下你，装的时候记得配置环境变量和data 目录，还

关系型数据库 采用关系模型组织数据，使用二维表格模型，由表和关系组成。 非关系型数据库 不使用关系模型，存储方式灵活多变。

本 PPT 包含 17 个文件，详细介绍了关系型数据库 (MySQL) 的概念。关系型数据库以行和列的形式组织数据，形成易于理解的表。多个表共同构成一个数据库。

这是数据库基础课件，设计初衷是为了让数据库初学者能够轻松理解和掌握关系型数据库的基本概念和操作方法。

随着信息技术的不断演进，关系型数据库和非关系型数据库在数据管理领域扮演着不同的角色。关系型数据库以表格形式存储数据，适合复杂查询和事务处理；而非关系型数据库则更注重数据的高性能处理和灵活性。两者各有优劣，根据具体应用场景选择合适的数据库结构至关重要。

Redis 是一种高性能键值对分布式内存数据库。 作为 NoSQL 数据库，它基于内存运行，并支持持久化。 持久化方案包括 RDB（定期将内存数据写入快照文件）和 AOF（记录每个写操作并追加到日志文件）。 特点： 拥有 16 个数据库（DB0-DB15）。 单线程（最新版本支持多线程）。 支持数据库主从复制（全量或增量同步）。 哨兵模式可监控主服务器状态并实现自动故障转移。

学生-课程数据库案例分析 此案例探讨学生-课程关系数据库，涵盖以下三个核心数据表： 学生表 (Student): 存储学生信息，包含学号 (Sno)、姓名 (Sname)、性别 (Ssex)、年龄 (Sage) 和所属院系 (Sdept)。 课程表 (Course): 存储课程信息，包含课程号 (Cno)、课程名称 (Cname)、先修课程号 (Cpno) 和学分 (Ccredit)。 学生选课表 (SC): 记录学生选课情况，包含学号 (Sno)、课程号 (Cno) 和成绩 (Grade)。 通过以上三个数据表之间的关联，我们可以查询学生选课情况、课程选课人数等信息，方便进行教学管理和分