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教育教学模式与理念的创新研究
Innovative Research on Education and Teaching Models and Concepts

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。
（二）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

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