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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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There’s an expression, “If all you have is a hammer, everything looks like a nail.” If the only kind of database you understand is the relational database, then you’ll probably try to hammer every kind of data into a relational database, and that can sometimes lead to trouble.

I once worked on a fairly large database application with 40 developers and more than 120,000 lines of code. The program loaded some fairly large relational databases and used their data to build huge, tree-like structures. Those structures allowed sales representatives to design and modify extremely complicated projects for customers involving tens of thousands of line items.
The data was naturally hierarchical but was stored in relational databases, so the program was forced to spend a long time loading each data set. Many projects took 5 to 20 minutes to load. When the user made even a simple change, the program’s design required it to recalculate parts of the tree and then save the changes back into the database-a process that took another 5 to 30 minutes depending on the complexity of the model. The program was so slow that the users couldn’t perform the types of experiments they needed to optimize the projects they were building. You couldn’t quickly see the effects of tweaking a couple of numbers here and there.
To make matters worse, loading and saving all of that hierarchical data in a relational database required tens of thousands of lines of moderately tricky code that was hard to debug and maintain.
At one point, I performed a quick experiment to see what would happen if the data were stored in an XML database, a database that naturally stores hierarchical data. My test program was able to load and save data sets containing 20,000 items in 3 to 4 seconds.
At that point, the project was too big and the design too entrenched to make such a fundamental change. (Afterward, political pressure within the company pulled the project in too many directions and it eventually shredded like a tissue in a tug-of-war.)

The lesson is clear: before you spend a lot of time building the ultimate relational database and piling thousands of lines of code on top of it, make sure that’s the kind of database you need. Had this project started with an XML database, it probably would have had a simpler, more natural design with much less code and would probably have lasted for many years to come.

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Relational databases play a critical role in many important (i.e., money-related) computer applications. As is the case whenever enormous amounts of money are at stake, people have spent a huge amount of time and effort building, studying, and refining relational databases. Database researchers usually approach relational databases from one of three points of view.

The first group approaches the problem from a database-theoretical point of view. These people tend to think in terms of provability, mathematical set theory, and propositional logic. You’ll see them at parties throwing around phrases like relational algebra, Cartesian product, and tuple relational calculus. This approach is intellectually stimulating (and looks good on a résumé) but can be a bit intimidating. These researchers focus on logical design and idealized database principles.
The second group approaches the matter from a less formal “just build the database and get it done” point of view. Their terminology tends to be less precise and rigorous but more intuitive. They tend to use terms that you may have heard before like table, row, and column. These people focus on physical database design and pay more attention to concrete bits-and-bytes issues dealing with actually building a database and getting the most out of it.

The third group tends to think in terms of flat files and the underlying disk structure used to hold data. Although these people are probably in the minority these days, their terms file, record, and field snuck into database nomenclature and stuck. Many who still use these terms are programmers and other developers who look at the database from a consumer’s “how do I get my data out of it” point of view.

These differing viewpoints have led to several different and potentially puzzling ways to consider relational databases. This can cause some confusion, particularly because the different groups have latched on to some of the same terms but used them for different meanings. In fact, they sometimes use the term relation in very different ways (that are described later in this chapter).

This chapter loosely groups these terms into “formal” and “informal” categories, where the formal category includes the database theoretical terms and the informal category includes everything else.
This chapter begins with informal terms. Each section initially focuses on informal terms and concepts, and then explains how they fit together with their more formal equivalents.

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数据库代写

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有句话是这样说的:“如果你只有一把锤子,那么所有的东西看起来都像钉子。”如果您唯一了解的数据库类型是关系数据库,那么您可能会尝试将所有类型的数据都放入关系数据库中,这有时会导致麻烦。

我曾经开发过一个相当大的数据库应用程序,有40名开发人员和超过12万行代码。该程序加载了一些相当大的关系数据库,并使用它们的数据构建巨大的树状结构。这些结构允许销售代表为涉及成千上万行项目的客户设计和修改极其复杂的项目。
数据自然是分层的,但存储在关系数据库中,因此程序不得不花费很长时间加载每个数据集。许多项目需要5到20分钟来加载。当用户做了一个简单的更改时,程序的设计要求它重新计算树的部分,然后将更改保存回数据库-这个过程又需要5到30分钟,具体取决于模型的复杂程度。这个程序非常缓慢,以至于用户无法执行他们需要的实验类型来优化他们正在构建的项目。你不能很快看到这里和那里调整几个数字的效果。
更糟糕的是,在关系数据库中加载和保存所有分层数据需要数万行比较复杂的代码,这些代码很难调试和维护。
有一次,我执行了一个快速实验,看看如果将数据存储在XML数据库中会发生什么情况,XML数据库是一种自然存储分层数据的数据库。我的测试程序能够在3到4秒内加载并保存包含20,000项的数据集。
在那个时候,这个项目太大了,设计也太根深蒂固了,无法做出这样的根本改变。(后来,公司内部的政治压力把这个项目扯向了太多的方向,最终它像拔河中的纸巾一样被撕成了碎片。)

教训很清楚:在花费大量时间构建最终的关系数据库并在其上堆积数千行代码之前,请确保这是您需要的数据库类型。如果这个项目从XML数据库开始,它可能会有一个更简单、更自然的设计和更少的代码,并且可能会持续许多年。

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关系数据库在许多重要的(例如,与金钱有关的)计算机应用程序中起着关键作用。当大量的金钱面临风险时,人们花费了大量的时间和精力来构建、研究和改进关系数据库。数据库研究人员通常从以下三种观点之一来研究关系数据库。

第一组从数据库理论的角度来解决这个问题。这些人倾向于用可证明性、数学集合论和命题逻辑来思考。你会在聚会上看到他们抛出关系代数、笛卡尔积和元组关系演算之类的短语。这种方法在智力上是刺激的(而且看起来很不错),但可能有点吓人。这些研究人员专注于逻辑设计和理想化的数据库原则。
第二组从一种不那么正式的“只要构建数据库并完成它”的观点来处理这个问题。他们的术语往往不那么精确和严谨,但更直观。他们倾向于使用您可能之前听过的术语,如表、行和列。这些人专注于物理数据库设计,更关注具体的位和字节问题,以处理实际构建数据库并充分利用它。

第三组倾向于考虑平面文件和用于保存数据的底层磁盘结构。尽管这些人现在可能是少数,但他们的术语文件、记录和字段悄悄进入了数据库的命名法,并被卡住了。许多仍在使用这些术语的人是程序员和其他开发人员,他们从消费者“如何从数据库中获取数据”的角度来看待数据库。

这些不同的观点导致了考虑关系数据库的几种不同的、可能令人困惑的方式。这可能会引起一些混淆,特别是因为不同的群体已经锁定了一些相同的术语,但使用它们的含义不同。事实上,它们有时以非常不同的方式使用术语关系(这将在本章后面描述)。

本章将这些术语粗略地分为“正式”和“非正式”两类,其中正式类别包括数据库理论术语,非正式类别包括其他所有术语。
本章从非正式用语开始。每个部分首先关注非正式术语和概念,然后解释它们如何与更正式的对等物结合在一起。

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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。

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