首先，我们从理论层面来看待数据库的应用。关系型数据库如MySQL、Oracle等凭借其严格的数据结构（表）及ACID特性保障了事务处理的一致性和可靠性，常用于金融交易系统或者企业资源规划等领域；而NoSQL非关系型数据库比如MongoDB、Cassandra则以灵活可扩展性见长，适用于大量半结构化或无固定模式的大数据分析以及高并发读写的互联网应用场景。
接下来，举例说明一个具体的“学生信息系统”的数据库设计及其解决方案：
设想我们需要构建一套完整的学生信息系统，包括学生的个人信息、成绩记录等多个模块。在此过程中，我们将创建两个主要实体——"Student"(学生) 和 "Score"(分数)，并建立它们之间的关联关系。在关系模型的设计阶段，“Student”表可能包含学号(ID)、姓名(Name)、性别(Gender)等字段；而“Score”表除课程(Course)外，还需引用到对应的学号(Student_ID)以便实现一对多的关系映射。
针对查询特定学生所有科目总分的需求，我们可以编写如下 SQL 语句：
sql
SELECT Student.ID, SUM(Score.Score)
FROM Student
JOIN Score ON Student.ID = Score.Student_ID
GROUP BY Student.ID;
此例展示了数据库查询语言(SQL)的强大功能：能够高效地整合多个表格的信息完成复杂的统计任务。
再者，考虑大数据环境下海量日志数据的有效管理和快速检索，则可以采用分布式文档型数据库MongoDB来进行优化。例如，每个用户操作的日志被转化为JSON格式存入MongoDB的一个集合(Collection)内，通过对时间戳(TimeStamp)索引的设定，能迅速定位某个时间段内的全部活动记录，满足实时监控系统的性能要求。
综上所述，《数据库应用题详解与实例分析》旨在结合实践教学帮助读者掌握不同种类数据库的实际用法和技术要点，无论是基础的关系建模还是面对大规模集群环境下的高级策略部署均有详尽探讨。只有充分理解这些概念并将之应用于实践中去解决问题，才能真正领略到数据库的魅力所在，为我们的信息化建设提供强大的支撑力量。