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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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Retrieval, which is another word for read, is the R in CRUD. (Luckily, “retrieve” also starts with an R, so you don’t need to memorize a new acronym.) Your database should allow you to find every piece of data. There is no point in putting something in the database if it cannot be retrieved later. (That would be a “data black hole,” not a database.)

A database should allow you to build data so that a particular chunk of data can be found in one or more specific ways. For example, you should be able to find a customer’s billing record by searching for the customer name or customer ID.

Ideally, the database will also allow you to build your data so that it is relatively quick and easy to retrieve in specific ways.
For example, suppose you want to see where your customers live to determine whether you should start a delivery service in a new city. In order to get this information, it would be helpful to be able to locate customers based on their address. Ideally, you can optimize your database structure so that you can quickly search for customers by address.

Conversely, you may not need to search for customers by middle name as often. (Imagine a customer calls you and says, “Can you check my records?” I don’t remember whether I paid the bill last month. I don’t remember my account number or last name either, but my middle name is Konfused.” It would be nice if you could search by address faster than by middle name.

Being able to find all the data in a database quickly and reliably is an important part of database design. Finding the data you need in a poorly designed database can take hours or days, not seconds.

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Another aspect of $\ mathm {R}$in CRUD is consistency. (It is pure coincidence that both “consistency” and CRUD begin with $\ mathm {C}$. Don’t get too excited.) The database should provide consistent results. If you perform the same search twice in a row, you should get the same results. Another user performing the same search should get the same results. (Of course, this assumes that the underlying data hasn’t changed in the meantime. You can’t expect your net worth query to get the same results every day when stock prices are moving wildly.)

A well-built database product can ensure that the exact same queries return the same results, but design also plays an important role. If the database is poorly designed, conflicting data may be stored in different parts of the database. For example, you can store one set of contact information in a customer’s order and another set of information in a master customer record. Later, if you need to contact a customer with a question about an order, what contact information should you use?

Validity is closely related to the concept of consistency. Consistency means that different parts of the database don’t have conflicting views about the same information. Validity means checking other data in the database where possible. In CRUD terms, data can be validated when a record is created, updated, or deleted.

Just like physical data containers, computerized databases can hold incomplete, incorrect, or contradictory data. You can never protect a database from users who can’t spell or simply type error information, but good database design can help prevent certain types of errors that a physical database cannot.

For example, the database can easily verify that the data has the correct type. If the user sees the Date field and enters “No thanks, I’m married,” the database knows that this is not a valid date format and rejects the value. Similarly, it can determine that “Old” is not a valid Age, “Lots” is not a valid Quantity, and 3 is not a valid PhoneNumber.

The database can also verify that the value entered by the user exists in another part of the database. For example, a poor typist trying to type $\ mathm {CO}$into the status field might type $\ mathm {CP}$. The database can check the list of valid states and reject the data if no CP list is found. The user interface can also avoid this problem by letting the user select state from a drop-down list, but the database should still protect itself from invalid data as much as possible.

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数据库代写

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检索是“读取”的另一个词,是CRUD中的R。(幸运的是,“检索”也是以R开头的,所以你不需要记住一个新的缩写词。)您的数据库应该允许您找到每一条数据。如果以后无法检索,那么将某些内容放入数据库就没有意义了。(那将是一个“数据黑洞”,而不是数据库。)

数据库应该允许您构建数据,以便能够以一种或多种特定的方式找到特定的数据块。例如,您应该能够通过搜索客户名称或客户ID来查找客户的账单记录。

理想情况下,数据库还将允许您构建数据,以便以特定方式相对快速和容易地获取数据。
例如,假设您想查看客户的居住地,以便决定是否应该在一个新城市开展送货服务。为了获得这些信息,能够根据客户的地址找到他们将是很有帮助的。理想情况下,您可以优化数据库结构,以便可以按地址快速搜索客户。

相反,您可能不需要太频繁地通过中间名搜索客户。(想象一下,一个顾客打电话给你说:“你能查一下我的记录吗?”我不记得上个月是否付过帐。我也不记得我的账号和姓氏,但我的中间名是“糊涂”(Konfused)。”)如果按地址搜索的速度比按中间名搜索的速度快就好了。

能够快速、可靠地找到数据库中的所有数据是数据库设计的一个重要部分。在设计糟糕的数据库中找到所需的数据可能需要数小时或数天,而不是几秒钟。

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CRUD中$\ mathm {R}$的另一个方面是一致性。(“一致性”和CRUD都以$\ mathm {C}$开头,这纯粹是巧合。不要太兴奋。)数据库应该提供一致的结果。如果在一行中执行两次相同的搜索,应该会得到相同的结果。执行相同搜索的另一个用户也应该得到相同的结果。(当然,这假定底层数据在此期间没有改变。当股价剧烈波动时,你不能指望你的净值查询每天都得到同样的结果。)

构建良好的数据库产品可以确保完全相同的查询返回相同的结果,但设计也起着重要作用。如果数据库设计得很差,可能会在数据库的不同部分存储冲突的数据。例如,您可以在客户的订单中存储一组联系人信息,在主客户记录中存储另一组信息。稍后,如果您需要与客户联系有关订单的问题,您应该使用哪些联系信息?

效度与一致性的概念密切相关。一致性意味着数据库的不同部分不会对相同的信息持有矛盾的观点。有效性意味着在可能的情况下对数据库中的其他数据进行检查。在CRUD术语中,可以在创建、更新或删除记录时验证数据。
就像物理数据容器一样,计算机化的数据库可以保存不完整、不正确或矛盾的数据。您永远无法保护数据库免受不会拼写或只是简单地输入错误信息的用户的影响,但是良好的数据库设计可以帮助防止物理数据库无法防止的某些类型的错误。

例如,数据库可以很容易地验证数据是否具有正确的类型。如果用户看到Date字段并输入“No thanks, I’m married”,数据库就会知道这不是有效的日期格式,并拒绝接受该值。类似地,它可以判断“Old”不是有效的Age,“Lots”不是有效的Quantity, 3不是有效的PhoneNumber。
数据库还可以验证用户输入的值是否存在于数据库的另一部分中。例如,一个蹩脚的打字员试图在状态字段中输入$\ mathm {CO}$,可能会键入$\ mathm {CP}$。数据库可以检查有效状态列表,如果没有找到CP列表,则拒绝接受数据。用户界面也可以让用户从下拉列表中选择状态,从而避免这个问题,但是数据库仍然应该尽可能保护自己免受无效数据的侵害。

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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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