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数据库Database数据库管理系统（DBMS）是与终端用户、应用程序和数据库本身交互的软件，用于捕获和分析数据。DBMS软件还包括了为管理数据库而提供的核心设施。数据库、DBMS和相关应用程序的总和可以被称为数据库系统。通常，术语 “数据库 “也被宽泛地用来指代任何一个DBMS、数据库系统或与数据库相关的应用程序。
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计算机代写|数据库代考Database代考|The Database Management System
1970’s : Several camps of proponents argue about merits of these competing systems while the theory of databases leads to mainstream research projects. Two main prototypes for relational systems were developed during 1974-77.
Ingres: Developed at UCB by (including guess who? Stonebraker and Wong). This ultimately led to Ingres Corp., Sybase, MS SQL Server, Britton-Lee, Wang’s PACE. This system used QUEL as query language.
System R: Developed at IBM San Jose (now Almaden) and led to IBM’s SQL/DS \& DB2, Oracle, HP’s Allbase, Tandem’s Non-Stop SQL. This system used SEQUEL as query language (later SQL). Lots of Berkeley folks on the System R team, including Gray (1st CS PhD @ Berkeley), Bruce Lindsay, Irv Traiger, Paul McJones, Mike Blasgen, Mario Schkolnick, Bob Selinger, Bob Yost.
Early 80’s : commercialization of relational systems
Ellison’s Oracle beats IBM to market by reading white papers.
IBM releases multiple RDBMSs, settles down to DB2. Gray (System R), Jerry Held (Ingres) and others join Tandem (Non-Stop SQL), Kapali Eswaran starts EsVal, which begets HP Allbase and Cullinet
Relational Technology Inc (Ingres Corp), Britton-Lee/Sybase, Wang PACE grow out of Ingres group
CA releases CA-Universe, a commercialization of Ingres
Informix started by Cal alum Roger Sippl (no pedigree to research).
Teradata started by some Cal Tech alums, based on proprietary networking technology (no pedigree to software research)
Mid 80’s :
SQL becomes “intergalactic standard”.
DB2 becomes IBM’s flagship product.
1990’s:
Postgres project at UC Berkeley turned into successful open source project by a large community, mostly driven by a group in russia
Illustra (from Postgres) $\rightarrow$ Informix $\rightarrow$ IBM
MySQL
计算机代写|数据库代考Database代考|Process Models
Parallelism is a key to performance, in particular when I/O waits might stall computation. To maximize throughput you need to have enough stuff going on in parallel to avoid waiting/stalling.
Process models:
Back in the days there was no good OS thread support, DB pioneered this ground (also due to the need of supporting many OSs)
Process per DBMS worker (need for shared memory [ASK: is it clear why we need to share across multiple workers?], context switch is expensive, easy to port, limited scalability)
Thread per DBMS worker (great if good OS thread support, or using DBMS separate implementation of threads… pro: portability, cons: duplicate functionalities)
Process/Thread pool, and scheduling/allocation of DBMS workers to processes or threads.
6 Parallel Architecture
Shared Memory: typically inside one machine, for large installation high costs. All process models are applicable. Great for OLTP, many implementation form almost every vendor.
Shared Nothing: typically as a cluster of nodes. Require good partitioning, which is easier for OLAP workloads (Teradata, Greenplum, DB2 Parallel Edition,…).
Shared Disk: cluster of nodes with a SAN. Simple model, because every node can access all the data, but requires cache-coherence protocols. Oracle RAC, DB2 SYSPLEX.
NUMA: not that common, we will not discuss. (Often DBMS treat it as either shared nothing or shared memory, depending how non-uniform it is).
Different failure modes… Partial failure is good to have when possible. We will go back to parallel architectures later on, and dis
数据库代写
计算机代写|数据库代考Database代考|The Database Management System
1970 年代：几个支持者阵营争论这些竞争系统的优点，而数据库理论导致主流研究项目。关系系统的两个主要原型是在 1974-77 年间开发的。
Ingres：由（包括猜猜是谁？Stonebraker 和 Wong）在 UCB 开发。这最终导致了 Ingres Corp.、Sybase、MS SQL Server、Britton-Lee、Wang 的 PACE。本系统使用QUEL作为查询语言。
System R：在 IBM San Jose（现为 Almaden）开发并导致了 IBM 的 SQL/DS \& DB2、Oracle、HP 的 Allbase、Tandem 的 Non-Stop SQL。本系统使用SEQUEL作为查询语言（后来的SQL）。System R 团队中有很多伯克利人，包括 Gray（伯克利第一计算机科学博士）、Bruce Lindsay、Irv Traiger、Paul McJones、Mike Blasgen、Mario Schkolnick、Bob Selinger、Bob Yost。
80 年代初期：关系系统的商业化
埃里森的甲骨文通过阅读白皮书打败了 IBM 进入市场。
IBM 发布了多个 RDBMS，最终转向 DB2。Gray (System R)、Jerry Held (Ingres) 和其他人加入 Tandem (Non-Stop SQL)，Kapali Eswaran 启动 EsVal，EsVal 产生了 HP Allbase 和 Cullinet
Relational Technology Inc (Ingres Corp)、Britton-Lee/Sybase、Wang PACE 从 Ingres 集团发展而来
CA 发布 CA-Universe，Ingres 的商业化版本
Informix 由 Cal alum Roger Sippl 创立（没有研究的血统书）。
Teradata 由加州理工学院的一些校友创立，基于专有网络技术（没有软件研究的血统）
80 年代中期：
SQL 成为“星际标准”。
DB2 成为IBM 的旗舰产品。
1990年代：
加州大学伯克利分校的 Postgres 项目变成了一个大型社区成功的开源项目，主要由俄罗斯的一个团体推动
Illustra（来自 Postgres）→英飞凌→IBM
MySQL
计算机代写|数据库代考Database代考|Process Models
并行性是性能的关键，特别是当 I/O 等待可能会停止计算时。为了最大限度地提高吞吐量，您需要有足够多的东西并行进行，以避免等待/停顿。
工艺模型：
当年没有很好的OS线程支持，DB开辟了这片土地（也是因为支持很多OS的需要）
每个 DBMS worker 的进程（需要共享内存 [问：清楚为什么我们需要在多个 worker 之间共享吗？]，上下文切换很昂贵，易于移植，可扩展性有限）
每个 DBMS worker 的线程（如果良好的 OS 线程支持，或者使用 DBMS 线程的单独实现……优点：可移植性，缺点：重复功能）
进程/线程池，以及将 DBMS worker 调度/分配给进程或线程。
6 并行架构
Shared Memory：通常在一台机器内，大型安装成本高。所有过程模型都适用。非常适合 OLTP，几乎每个供应商都有许多实现。
无共享：通常作为节点集群。需要良好的分区，这对于 OLAP 工作负载（Teradata、Greenplum、DB2 Parallel Edition 等）来说更容易。
共享磁盘：具有 SAN 的节点集群。简单模型，因为每个节点都可以访问所有数据，但需要缓存一致性协议。甲骨文 RAC，DB2 系统。
NUMA：不常见，我们不讨论。（通常 DBMS 将其视为无共享或共享内存，具体取决于它的不均匀程度）。
不同的故障模式……如果可能，最好有部分故障。稍后我们将回到并行架构，并讨论
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。