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除非数据库安全有效地存储其数据，否则无论系统的其余部分设计得多么好，应用程序都将是无用的。

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计算机代写|数据库代考Database代考|THE BEST LEVEL OF NORMALIZATION

Domain/key normal form makes a database provably immune to data anomalies, but it can be tricky to implement and it’s not usually necessary. The higher levels of normalization may also require you to split tables into many pieces, making it harder and more time consuming to reassemble the pieces when you need them.

For example, the previous section explained that an Employees table containing Street, City, State, and Zip fields was not in DKNF because the Street/City/State combination duplicates some of the information in the Zip field. The solution was to remove the Zip field and to look up an employee’s ZIP Code whenever it was needed. To see whether this change is reasonable, look at the costs and benefits.
The extra cost is that you must perform an extra lookup every time you need to display an employee’s address with the ZIP Code. Nearly any time you display an employee’s address you will need the ZIP Code, so you will probably perform this lookup a lot.
The benefit is that it makes the data less susceptible to data modification anomalies if you need to change a ZIP Code value. But how often do ZIP Codes change? On a national level, ZIP Codes change all the time, but unless you have millions of employees, your employees’ ZIP Codes probably won’t change all that frequently. This seems like a rare problem. It is probably better to use a tablelevel check constraint to validate the Street/City/State/Zip combination when the employee’s data is created or modified and then leave well enough alone. On the rare occasion when a ZIP Code really does change, you can do the extra work to update all of the employees’ ZIP Codes.

Often, $3 \mathrm{NF}$ reduces the chances of anomalies to a reasonable level without requiring confusing and complex modifications to the database’s structure.

When you design your database, put it in 3NF. Then look for redundancy that could lead to anomalies. If the kinds of changes that would cause problems in your application seem like they may happen often, then you can think about using the more advanced normalizations. If those sorts of modifications seem rare, you may prefer to leave the database less normalized.

计算机代写|数据库代考Database代考|NOSQL NORMALIZATION

This chapter talks a lot about relational databases and how you normalize them, but what about NoSQL databases? (Here, I’m talking about nonrelational NoSQL databases, not relational pieces built into a “not only SQL” style database.) Should you normalize them too? Does that give you the same benefits as normalizing a relational database?
The short answer is, “No, NoSQL databases are not really normalized.” That’s practically the definition of a nonrelational database. They don’t use tables, so the same concepts don’t apply.

This is both the benefit and the curse of NoSQL databases. The benefits include:
Flexible data models-You can store just about any kind of data, structured or unstructured. A relational database can store only structured data.

Changeable data models-You can easily change the data model over time. You might plan to store certain kinds of data, but if your needs change, then you can add new data to the database. This may make NoSQL databases particularly attractive if you don’t know what data you’ll eventually need.

Scalable-Because the pieces of a relational database are tied together, it can be complicated to distribute data across many servers. If the pieces of data in a nonrelational database are not related, then they can be stored just about anywhere.
Disadvantages include:
Poor standardization-Different kinds of nonrelational databases store data differently and have different query languages.

Data anomalies-Relational databases provide a lot of tools to prevent anomalies such as foreign key constraints and the structure of the database itself. Those are missing in NoSQL databases, so just about any kind of data anomaly is possible. If you delete the last piece of data that refers to a particular customer, then you have no knowledge that the customer exists.
Consistency-NoSQL databases often focus on performance and scalability, possibly at the expense of consistency. For example, the database won’t stop you from adding two pieces of data that contradict each other the way a relational database can.

Lack of atomicity-There’s usually no way to commit or rollback a set of transactions as a group. Someone might fetch an inconsistent version of the data while you’re in the middle of changing it. (NoSQL databases do support the idea of eventual consistency.)

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|THE BEST LEVEL OF NORMALIZATION

域/键范式可以证明数据库不受数据异常的影响，但实现起来可能很棘手，而且通常不是必需的。更高级别的规范化可能还需要将表分成许多部分，这使得在需要时重新组装这些部分变得更加困难和耗时。

例如，上一节解释了包含Street、City、State和Zip字段的Employees表不是DKNF格式的，因为Street/City/State组合重复了Zip字段中的一些信息。解决方案是删除Zip字段，并在需要时查找员工的邮政编码。要了解这种变化是否合理，请查看成本和收益。
额外的成本是，每次需要显示带有邮政编码的员工地址时，都必须执行额外的查找。几乎在任何时候显示员工的地址都需要邮政编码，因此您可能会多次执行此查找。
这样做的好处是，如果需要更改ZIP Code值，它可以使数据不那么容易受到数据修改异常的影响。但是邮编多久换一次呢?在国家层面上，邮政编码一直在变化，但除非你有数百万员工，否则你员工的邮政编码可能不会经常变化。这似乎是一个罕见的问题。在创建或修改雇员的数据时，最好使用表级检查约束来验证Street/City/State/Zip组合，然后就不用去做了。在邮政编码确实更改的极少数情况下，您可以做额外的工作来更新所有员工的邮政编码。

通常，$3 \ mathm {NF}$将异常的可能性降低到合理的水平，而不需要对数据库结构进行令人困惑和复杂的修改。

当您设计数据库时，请将其置于3NF中。然后寻找可能导致异常的冗余。如果可能在您的应用程序中导致问题的更改类型似乎经常发生，那么您可以考虑使用更高级的规范化。如果这类修改似乎很少发生，那么您可能更愿意让数据库不那么规范化。

计算机代写|数据库代考Database代考|NOSQL NORMALIZATION

本章讨论了很多关系数据库以及如何规范化它们，但是NoSQL数据库呢?(这里，我谈论的是非关系型NoSQL数据库，而不是构建在“不仅仅是SQL”风格的数据库中的关系部分。)你也应该让它们正常化吗?这能给您带来与规范化关系数据库相同的好处吗?
简短的回答是:“不，NoSQL数据库并不是真正规范化的。”这实际上就是非关系数据库的定义。它们不使用表格，所以相同的概念不适用。

这既是NoSQL数据库的优点，也是它的缺点。其好处包括:
灵活的数据模型——您可以存储任何类型的数据，无论是结构化的还是非结构化的。关系数据库只能存储结构化数据。

可更改的数据模型—您可以随时间轻松更改数据模型。您可能计划存储某些类型的数据，但是如果您的需求发生变化，那么您可以向数据库中添加新数据。如果您不知道最终需要什么数据，这可能会使NoSQL数据库特别有吸引力。

可伸缩性—由于关系数据库的各个部分是绑定在一起的，因此跨多个服务器分发数据可能会比较复杂。如果非关系数据库中的数据块是不相关的，那么它们可以存储在任何地方。
缺点包括:
标准化差——不同类型的非关系数据库存储数据的方式不同，查询语言也不同。

数据异常—关系数据库提供了许多工具来防止异常，例如外键约束和数据库本身的结构。这些在NoSQL数据库中是不存在的，所以几乎任何类型的数据异常都是可能的。如果您删除了指向特定客户的最后一块数据，那么您就不知道该客户的存在。
一致性—nosql数据库通常关注性能和可伸缩性，可能以牺牲一致性为代价。例如，数据库不会像关系数据库那样阻止您添加两个相互矛盾的数据。

缺乏原子性——通常无法将一组事务作为一个组提交或回滚。有人可能会在您更改数据的过程中获取不一致的数据版本。(NoSQL数据库确实支持最终一致性的概念。)

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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。

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数据库Database不仅在许多应用程序中发挥作用，而且经常发挥关键作用。如果数据没有正确存储，它可能会损坏，程序将无法有意义地使用它。如果数据组织不当，程序可能无法在合理的时间内找到所需的数据。
除非数据库安全有效地存储其数据，否则无论系统的其余部分设计得多么好，应用程序都将是无用的。

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计算机代写|数据库代考Database代考|FIRST NORMAL FORM (1NF)

First normal form $(1 N F)$ basically says that the data is in a relational database. It’s sort of the price to play the game if you want be a relational database.

Most of the properties needed to be in $1 \mathrm{NF}$ are enforced automatically by any reasonable relational database engine. There are a couple of extra properties added on to make the database more useful, but mostly these rules are pretty basic. The official qualifications for $1 \mathrm{NF}$ are:

1. Each column must have a unique name.
2. The order of the rows and columns doesn’t matter.

3. Each column must have a single data type.
4. No two rows can contain identical values.
5. Each column must contain a single value.
6. Columns cannot contain repeating groups.
   The first two rules basically come for free when you use a relational database product such as Postgres, MySQL, or SQL Server. All these require that you give columns different names. They also don’t really care about the order of rows and columns, although when you select data you will probably want to specify the order in which it is returned for consistency’s sake. For example, you might want to sort a list of returned Student records by name.

Rule 3 means that two rows cannot store different types of data in the same column. For example, the Value field in a table cannot hold a string in one row, a date in another, and a currency value in a third. This is almost a freebie because database products won’t let you say, “This field should hold numbers or dates.”
One way to run afoul of Rule 3 is to store values with different types converted into a common form. For example, you could store a date written as a string (such as ” $3 / 14 / 2027$ “) and a number written as a string (such as “17”) in a column designed to hold strings. Although this is an impressive display of your cleverness, it violates the spirit of the rule. It makes it much harder to perform queries using the field in any meaningful way. If you really need to store different kinds of data, split them apart into different columns that each holds a single kind of data. (In practice, many databases end up with just this sort of mishmash field. In particular, users often enter important data in comment or notes fields and a program must later search for values in those fields. Not the best practice but it does happen.)
Rule 4 makes sense because, if two rows did contain identical values, how would you tell them apart? The only reason you might be tempted to violate this rule is if you don’t need to tell the rows apart. For example, suppose you fill out an order form for a pencil, some paper, and a tarantula. Oh, yeah, you also need another pencil so you add it at the end.

计算机代写|数据库代考Database代考|SECOND NORMAL FORM (2NF)

A table is in second normal form (2NF) if:

1. It is in $1 \mathrm{NF}$.
2. All of the non-key fields depend on all of the key fields.
   To see what this means, consider the alligator wrestling schedule shown in the following table. It lists the name, class (amateur or professional), and ranking for each wrestler, together with the time when this wrestler will perform. The Time/Wrestler combination forms the table’s primary key.

Although this table is in 1NF (don’t take my word for it-verify it yourself), it is trying to do too much work all by itself, and that leads to several problems.
NOTE Notice that the Wrestler field contains both first and last names. This would violate $1 \mathrm{NF}$ if you consider those as two separate pieces of information. For this example, let’s assume that you only need to display first and last name together and will never need to perform searches on last name only, for example. This is confusing enough without adding extra columns.
First, this table is vulnerable to update anomalies. An update anomaly occurs when a change to a row leads to inconsistent data. In this case, update anomalies are caused by the fact that this table holds a lot of repeated data. For example, suppose Sydney Dart decides to turn pro, so you update the Class entry in the third row. Now that row is inconsistent with the Class entry in row 6 that still shows Sydney as an amateur. You’ll need to update every row in the table that mentions Sydney to fix this problem.

Second, this table is susceptible to deletion anomalies. A deletion anomaly occurs when deleting a record can destroy information that you might need later. In this example, suppose you cancel the 3:30 match featuring Mike Acosta (because he strained a muscle while flexing in front of the mirror this morning). In that case, you lose the entire 7 th record in the table, so you lose the fact that Mike is an amateur, that he’s ranked 6th, and that he even exists. (Presumably, he disappears in a puff of smoke.)
Third, this table is subject to insertion anomalies. An insertion anomaly occurs when you cannot store certain kinds of information because it would violate the table’s primary key constraints. Suppose you want to add a new wrestler, Nate Waffle, to the roster but you have not yet scheduled any matches for him. (Nate’s actually the contest organizer’s nephew so he doesn’t really wrestle alligators; he just wants to be listed in the program to impress his friends.) To add Nate to this table, you would have to assign him a wrestling match, and Nate would probably have a heart attack. Similarly, you cannot create a new time for a match without assigning a wrestler to it.

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|FIRST NORMAL FORM (1NF)

第一个范式$(1 N F)$基本上表示数据在关系数据库中。如果你想成为关系型数据库，这就是游戏的代价。

$1 \ mathm {NF}$中需要的大多数属性都由任何合理的关系数据库引擎自动执行。为了使数据库更有用，还添加了一些额外的属性，但这些规则大多是非常基本的。$1 \ mathm {NF}$的官方资格是:

每个列必须有一个唯一的名称。

行和列的顺序不重要。

每个列必须有一个数据类型。

没有两行可以包含相同的值。

每一列必须包含一个值。

列不能包含重复组。
当您使用关系数据库产品(如Postgres、MySQL或SQL Server)时，前两条规则基本上是免费的。所有这些都要求为列指定不同的名称。它们也并不真正关心行和列的顺序，尽管在选择数据时，为了保持一致性，您可能希望指定返回数据的顺序。例如，您可能希望按名称对返回的Student记录列表进行排序。

规则3意味着两行不能在同一列中存储不同类型的数据。例如，表中的Value字段不能在一行中保存字符串，在另一行中保存日期，在第三行中保存货币值。这几乎是免费的，因为数据库产品不会让您说:“这个字段应该保存数字或日期。”
与规则3发生冲突的一种方式是将不同类型的值存储为转换为通用形式的值。例如，您可以将以字符串形式写的日期(例如“$3 / 14 / 2027$”)和以字符串形式写的数字(例如“17”)存储在用于保存字符串的列中。虽然这是你聪明的一个令人印象深刻的展示，但它违反了规则的精神。这使得以任何有意义的方式使用该字段执行查询变得更加困难。如果确实需要存储不同类型的数据，可以将它们分成不同的列，每个列保存一种数据。(在实践中，许多数据库最终得到的就是这种混杂字段。特别是，用户经常在注释或注释字段中输入重要数据，然后程序必须在这些字段中搜索值。这不是最好的做法，但确实会发生。)
规则4是有意义的，因为如果两行确实包含相同的值，您将如何区分它们?违反此规则的唯一原因可能是您不需要区分行。例如，假设您填写了一个铅笔、一些纸和一只狼蛛的订单。哦，对了，你还需要另一支铅笔，所以你要在最后加上它。

计算机代写|数据库代考Database代考|SECOND NORMAL FORM (2NF)

表在以下情况下为第二范式(2NF):

它在$1 \ mathm {NF}$中。

所有的非关键字段依赖于所有的关键字段。
要了解这意味着什么，请考虑下表中显示的鳄鱼摔跤时间表。它列出了每个摔跤手的姓名、级别(业余或专业)和排名，以及该摔跤手表演的时间。Time/Wrestler组合形成表的主键。

虽然这个表是1NF格式的(不要相信我的话——自己验证一下)，但是它试图独自完成太多的工作，这导致了几个问题。
注意，Wrestler字段同时包含姓和名。如果将它们视为两个独立的信息，则会违反$1 \ mathm {NF}$。对于本例，假设您只需要同时显示姓和名，并且永远不需要只对姓执行搜索。如果不添加额外的列，这已经足够令人困惑了。
首先，该表容易受到更新异常的影响。当对一行的更改导致数据不一致时，就会发生更新异常。在这种情况下，更新异常是由于该表包含大量重复数据这一事实造成的。例如，假设Sydney Dart决定转为职业选手，那么更新第三行的Class条目。现在这一行与第6行仍然显示悉尼是业余选手的Class条目不一致。您需要更新表中提到Sydney的每一行来解决这个问题。

第二，该表容易出现删除异常。当删除记录可能会破坏稍后可能需要的信息时，会发生删除异常。在这个例子中，假设你取消了3:30的迈克·阿科斯塔的比赛(因为他今天早上在镜子前弯腰时拉伤了肌肉)。在这种情况下，你失去了整个第七的记录，所以你失去了迈克是业余选手的事实，他排名第六，甚至他的存在。(据推测，他消失在一缕烟雾中。)
第三，此表受插入异常影响。当由于违反表的主键约束而无法存储某些类型的信息时，就会出现插入异常。假设您想在花名册中添加一个新的摔跤手Nate Waffle，但是您还没有为他安排任何比赛。(内特实际上是比赛组织者的侄子，所以他并不是真的和鳄鱼摔跤;他只是想被列入这个项目，好给他的朋友留下好印象。要把内特加到这张桌子上，你必须给他安排一场摔跤比赛，内特可能会心脏病发作。类似地，如果不为一场比赛分配一个摔跤手，就不能为它创建一个新的时间。

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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。

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计算机代写|数据库代考Database代考|Comments and Notes

Semantic object models are fairly good at capturing the basic classes involved in a project, and through object attributes they do a decent job of showing which classes are related to other classes. However, they don’t capture every possible scrap of information about a project.
For example, semantic object models don’t indicate an attribute’s domain. There’s nothing in Figure 5.15 that shows that the CAR class’s Make attribute must take values from an enumerated list (Ford, GM, Yugo, DeLorean, and so forth), that Model must come from a list that depends on Make, and that NumberofCupholders should be an integer between 0 and 99. (Some of the bigger SUVs may need three-digit numbers.)

For an even stranger example, suppose you build a VOLLEYBALL_TEAM class to represent volleyball teams. Depending on the tournament, a volleyball team might have 2,4 , or 6 players, but other values are not allowed. (Although I’ve seen some really weird formats including the “executive retreat” event where as many 12 people wearing slacks and dress shirts but no shoes squeeze onto the court.) A semantic object model lets you specify a minimum and maximum for the PLAYER object attribute, but it cannot handle allowing the specific values 2,4 , or 6 .
A semantic object model also doesn’t necessarily capture all of the meaning of the relationships between classes. For example, suppose you build BAND and ARTIST classes to store information about your favorite heavy metal bands. You would like to make separate fields in the BAND class to represent lead vocal, lead guitar, lead trombone, and other key band members, but because these are all object attributes, you need to represent them in the model as ARTIST. You’d really like to make LeadVocal, LeadGuitar, and LeadTrombone attributes that have as their domain ARTIST objects.

Although you cannot make those kinds of attributes, you can jot down notes saying what each of the ARTIST objects in the BAND class represents. You can add them as a footnote to the class, in a separate document, or in any other way that will make it easy for you to remember the meanings of these associations.

计算机代写|数据库代考Database代考|ENTITY-RELATIONSHIP MODELS

An entity-relationship diagram ( $E R$ diagram or $E R D$ ) is another form of object model that in many ways is similar to a semantic object model. It also allows you to represent objects and their relationships, although it uses different symbols. ER diagrams also have a different focus, providing a bit more emphasis on relationships and a bit less on class structure (hence, the R in “ER diagram”).
The following sections explain how to build basic ER diagrams to study the entities and relationships that define a project.

Entities, Attributes, and Identifiers
An entity is similar to a semantic object. It represents a specific instance of something that you want to track in the object model. Like semantic objects, an entity can be a physical thing (such as an employee, work order, or espresso maker) or a logical abstraction (such as an appointment, discussion, or excuse for being late to work).
Similar entities are grouped into entity classes or entity sets. For example, the employee entities Bowb, Phrieda, and Gnick belong to the Employee entity set.
Like semantic objects, entities include attributes that describe the objects that they represent.
There are a couple of different methods for drawing entity sets. In the first method, a set is contained within a rectangle. Its attributes are drawn within ellipses and attached to the set with lines. If one of the attributes is an identifier (also called a key or primary key), then its name is underlined.
Figure 5.16 shows a simple Employee entity set with three attributes. (Some developers write entity set names in ALL CAPS, whereas others use Mixed Case.)

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|Comments and Notes

语义对象模型非常擅长捕获项目中涉及的基本类，并且通过对象属性，它们可以很好地显示哪些类与其他类相关。然而，它们并不能捕捉到关于项目的所有可能的信息。
例如，语义对象模型不指示属性的域。图5.15中没有显示CAR类的Make属性必须从枚举列表(Ford、GM、Yugo、DeLorean等)中获取值，Model必须来自依赖于Make的列表，numberofcuholder应该是0到99之间的整数。(一些较大的suv可能需要三位数的车牌号。)

再举一个更奇怪的例子，假设您构建了一个排球类来表示排球队。根据比赛的不同，一支排球队可能有2名、4名或6名球员，但不允许有其他人数。(不过我也见过一些非常奇怪的形式，比如“高管静修”活动，多达12个人穿着休闲裤和正装衬衫，不穿鞋挤在球场上。)语义对象模型允许您为PLAYER对象属性指定最小值和最大值，但它不能处理允许的特定值2、4或6。
语义对象模型也不一定能捕获类之间关系的所有含义。例如，假设您构建BAND和ARTIST类来存储有关您最喜欢的重金属乐队的信息。您希望在BAND类中创建单独的字段来表示主唱、主音吉他、主音长号和其他关键乐队成员，但由于这些都是对象属性，因此需要在模型中将它们表示为ARTIST。你真的想让LeadVocal、LeadGuitar和LeadTrombone属性作为它们的领域ARTIST对象。

尽管您不能创建这些属性，但是您可以记下BAND类中的每个ARTIST对象表示什么。您可以将它们作为脚注添加到类中，在单独的文档中，或以任何其他方式使您更容易记住这些关联的含义。

计算机代写|数据库代考Database代考|ENTITY-RELATIONSHIP MODELS

实体关系图(E R或E R D)是对象模型的另一种形式，在许多方面类似于语义对象模型。它还允许您表示对象及其关系，尽管它使用不同的符号。ER图也有不同的关注点，它更多地强调关系，而较少地强调类结构(因此，“ER图”中的R)。
以下部分解释如何构建基本的ER图，以研究定义项目的实体和关系。

实体、属性和标识符
实体类似于语义对象。它表示您希望在对象模型中跟踪的某个特定实例。与语义对象一样，实体可以是物理对象(例如员工、工作命令或浓缩咖啡机)，也可以是逻辑抽象(例如约会、讨论或上班迟到的借口)。
相似的实体被分组为实体类或实体集。例如，员工实体Bowb、Phrieda和Gnick属于employee实体集。
与语义对象一样，实体包含描述它们所代表的对象的属性。
绘制实体集有几种不同的方法。在第一个方法中，一个集合包含在一个矩形中。它的属性绘制在椭圆内，并用线条连接到集合上。如果其中一个属性是标识符(也称为键或主键)，则其名称加下划线。
图5.16显示了一个简单的Employee实体集，包含三个属性。(有些开发人员使用全大写编写实体集名称，而其他开发人员则使用混合大小写。)

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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。

如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database在计算机领域，数据库是一个有组织的数据集合，以电子方式存储和访问。小型数据库可以存储在文件系统中，而大型数据库则托管在计算机集群或云存储中。数据库的设计跨越了形式技术和实际考虑，包括数据建模、有效的数据表示和存储、查询语言、敏感数据的安全和隐私，以及分布式计算问题，包括支持并发访问和容错。

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|UNDERSTAND THE CUSTOMERS’ REASONING

Occasionally, you’ll come across customers who think they know something about database design. They may say that you should use a particular table structure, an object-relational hierarchical data model, or an acute polar space modulator.

Sometimes, these suggestions make perfect sense. Other times, you’ll think the customer clicked the Google “I’m Feeling Lucky” link and stumbled into an endless morass of techno-babble and database conspiracy theories.

Even if the suggestions seem to make no sense whatsoever, don’t dismiss them out of hand. Remember that customers have a different perspective than you do. They know a lot more than you do about their particular business. They may or may not know anything about database design, but it’s entirely possible that they have a reason for their obscure requests.
For example, suppose you’re trying to design a sales and inventory system for Thor’s Thimbles. The president and CEO, Thor, says he thinks you need to use a temporal database, although the way he pronounces it makes you think he probably doesn’t understand what that means (or perhaps it’s just his Scandinavian accent). You think, “How hard can it be to sell thimbles?” and ignore him.

After you spend a month building a really slick relational database, you discover that old Thor isn’t so naive after all. It turns out that the company sells hundreds of different models of thimbles made from such materials as stainless steel, anodized aluminum, gold, and platinum. The value of the more exotic models changes daily with precious metal prices. Almost as volatile are the collectors’ models, such as the Great Scientists of History series and the Sports Immortals (the Pete Rose Hall of Fame model can bring up to $\$ 200$ at auction).

Suddenly what you thought was a simple problem really does have hundreds of variables changing rapidly over time, and you realize that you probably should have built a temporal database. You have egg on your face, and Thor decides that his brother-in-law, who originally suggested the temporal database to Thor, might be able to do a better job than you.
Even if a customer’s suggestion seems odd, take it seriously. Dig deeper to find out why the customer thinks that will be useful. Take the approach my doctor takes when I tell him that I think I have scurvy, the plague, or some other nonsense. He keeps an absolutely straight face and asks, “Why do you think that?” I won’t be right, but the symptoms I used in my incorrect diagnosis may help him decide that I really have a cold. (I envision him with the other doctors sitting in the break room later, laughing and saying, “You’ll never guess what my patient thought he had today! Ha, ha, ha!”)

计算机代写|数据库代考Database代考|LEARN WHAT THE CUSTOMERS REALLY NEED

Sometimes, the customers don’t completely understand what they need. They think they do and they almost certainly understand the symptoms of their problems, but they don’t always make the right cause-and-effect connections.

They may think a database or a new computer program will magically increase their sales, reduce their costs, walk their dogs, and wash their cars. In fact, a well-designed database will increase consistency, reduce data entry errors, provide reports, and otherwise help the customers manage their data, but that won’t necessarily translate into higher profits.
As you look over the customers’ operation, keep in mind that their real goals may not be exactly what they think they are. Their real goals probably include things like making bigger profits, making fewer mistakes so they don’t get yelled at as much by managers and clients, and finishing their daily work in time to go watch their kids’ soccer practice.

Look for the real causes of the customers’ problems and think about ways that you can address them. If you can see a way to improve operations, suggest it (always keeping in mind that they probably know a whole lot more about their business than you do, so there’s a good chance that your idea won’t fly).
NOTE By the way, never ever tell a customer, “What you really need is a slap in the head and a better product. “That sort of nonconstructive criticism may be gratifying, but it usually generates an unfavorable response.

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|UNDERSTAND THE CUSTOMERS’ REASONING

偶尔，您会遇到自认为对数据库设计有所了解的客户。他们可能会说，应该使用特定的表结构、对象关系分层数据模型或急性极空间调制器。

有时候，这些建议非常有意义。其他时候，你会认为客户点击了谷歌“我感觉很幸运”的链接，然后陷入了无尽的技术呓语和数据库阴谋论的泥潭。

即使这些建议看起来毫无意义，也不要马上就否定它们。记住，客户的视角与你不同。他们比你更了解他们的业务。他们可能对数据库设计一无所知，也可能一无所知，但他们提出这些模糊的请求完全有可能是有原因的。
例如，假设您正在尝试为《雷神的顶针》设计销售和库存系统。总裁兼首席执行官Thor说，他认为您需要使用时态数据库，尽管他发音的方式让您认为他可能不明白这是什么意思(或者可能只是他的斯堪的纳维亚口音)。你会想”卖顶针能有多难”然后无视他。

在您花了一个月的时间构建了一个非常漂亮的关系数据库之后，您会发现原来的Thor并不是那么天真。事实证明，该公司销售数百种不同型号的顶针，这些顶针由不锈钢、阳极氧化铝、黄金和铂金等材料制成。更奇特的模型的价值每天都随着贵金属价格的变化而变化。收藏家的模型几乎同样不稳定，比如历史大科学家系列和体育不朽(皮特·罗斯名人堂的模型在拍卖会上可以卖到200美元)。

突然间，您认为是一个简单的问题实际上有数百个变量随时间快速变化，并且您意识到您可能应该构建一个时态数据库。你丢脸了，Thor认为他的姐夫(最初向Thor建议使用时态数据库)可能比你做得更好。
即使顾客的建议看起来很奇怪，也要认真对待。深入挖掘客户认为有用的原因。当我告诉我的医生我觉得自己得了坏血病、瘟疫或其他什么乱七八糟的东西时，就像他那样。他板着脸问:“你为什么这么想?”我不会是对的，但我在错误诊断中使用的症状可能会帮助他确定我真的感冒了。(我想象着他和其他医生后来坐在休息室里，笑着说:“你永远猜不到我的病人今天以为他得了什么!哈哈哈!”)

计算机代写|数据库代考Database代考|LEARN WHAT THE CUSTOMERS REALLY NEED

有时，客户并不完全了解他们需要什么。他们认为他们知道，他们几乎肯定了解他们的问题的症状，但他们并不总是做出正确的因果关系。

他们可能认为一个数据库或一个新的计算机程序会神奇地增加他们的销售额，降低他们的成本，遛狗，洗车。事实上，设计良好的数据库可以提高一致性，减少数据输入错误，提供报告，并帮助客户管理他们的数据，但这并不一定会转化为更高的利润。
当您查看客户的操作时，请记住，他们的真正目标可能并不完全是他们认为的那样。他们真正的目标可能包括获得更大的利润，少犯错误，这样他们就不会被经理和客户吼得那么多，及时完成日常工作，去看孩子的足球训练。

寻找客户问题的真正原因，并思考解决问题的方法。如果你能找到改善运营的方法，那就提出建议(记住，他们可能比你更了解他们的业务，所以你的想法很有可能不会成功)。
顺便说一句，永远不要告诉客户:“你真正需要的是一记耳光和更好的产品。”这种非建设性的批评可能会令人满意，但通常会产生不利的反应。

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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。

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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。

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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 。

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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。

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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。

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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|MEET THE CUSTOMERS

Before you can start any project, you need to know what it is about. Are you building an inventory system, a supply chain model, or a stock price tracker and predictor (also called a random number generator)?
The best way to understand the system that you need to design and build is to interrogate the customers. I use the rather unfriendly word “interrogate” because, to do the job right, you need much more than a simple chat over tea and crumpets. Learning about the customers’ requirements can be a long and grueling process. It can take days or even weeks of cross-examination; studying existing practices; poring over dusty scrolls, tomes, and other corporate documentation; and spying on the customers while they do their daily jobs.
When it’s over, the customers shouldn’t hate you outright, but they might wish you would go away and leave them alone for a while. A good question and answer session should leave everyone feeling exhausted but with the warm glow of satisfaction that comes from moving a lot of information from their brains to yours.
Customers who are truly dedicated to the company are usually willing to field even the most obtuse questions as long as you’re willing to dish them out. Former Prime Minister of the United Kingdom Benjamin Disraeli once said, “Talk to a man about himself, and he will listen for hours.” Most customers are more than happy to share the ins and outs of their corner of the business universe with you for as long as you can stand it.
NOTE It may sound boring listening to customers drone on about their supply chains, but I’ve found that once you dig deeply enough, almost any business can be pretty interesting. I’ve worked on projects spanning such topics as fuel tax collection, wastewater treatment, ticket sales, and school enrollment. Every time, after I learned enough, I discovered hidden complexity that I would never have imagined.
The goal isn’t to torture the customers (although it may sometimes seem like it to them) but to give you an absolute and complete understanding of the problem that you’re attempting to solve. You want as few surprises as possible after you’re done researching the problem. Unexpected difficulties and feature requests are the biggest reasons why software projects finish late, come in over budget, or fail completely.
The sooner you identify a system’s features and the more completely you anticipate potential problems, the easier it will be for you to plan for them and the less they will mess up your meticulously crafted plan. Your initial encounters with the customer give you your first chance to address these issues so that they don’t bite you later.

计算机代写|数据库代考Database代考|LEARN WHO’S WHO

Ideally, a project team works well together, everyone does the best possible job without conflict, and the project moves along smoothly to create a finished product that meets the customers’ needs. In practice, however, it doesn’t always work out that way. Like the bickering superheroes in an X-Men movie, everyone has their own personal abilities, agenda, and motivation that don’t always coincide with those of the other team members.
As you get to know the customers (and your team members), it’s important to realize that not everyone shares the same vision of the product. You need to figure out what customer is the leader, who are team players, who have little or no say in specifying the project, and who will be supervillains.
WARNING No one wants a supervillain on their project, but you should be aware that they exist. I’ve worked on projects where customers ostracized members of the project team, tried to delete all of the project files, spread dark rumors among senior management, and even slashed tires. Hopefully, you won’t encounter any of these types, but it’s best that you identify these malicious people as early as possible if they are present.
The following list describes some of the roles that customers (and developers) often play in a project. Naturally, these cannot categorize everyone, but they define some characteristics that you should look for.
Executive Champion-This is the highest-ranking customer driving the project. Often, this person doesn’t participate in the project’s day-to-day trials and tribulations. The Executive Champion will fight for truth, justice, and getting you that extra laptop you need. In the end, the Executive Champion must be able to take on any supervillains, or you might be in trouble.
Customer Champion-This person has a thorough understanding of the customers’ needs. Lesser champions may help define pieces of the project, but this is the person you run to when the others are unclear. For the purposes of this chapter, this is the most important person on the project. This person must have enough time and resources (also known as “people”) to help you define the project and answer your questions. Ideally, they also have enough clout to make decisions when the heroes start bickering over who has to fight Magneto and who gets to fly the invisible plane.
Customer Representative-A Customer Representative is someone assigned to answer your questions and help define the project. Often, they are people who do the day-to-day work of your customers’ business. Sometimes, they are experts in only parts of the business, so you need more than one around to cover all of the business’s issues.
Stakeholder-This is anyone who has an interest in the project. Some of these folks fall into other categories like Customer Champion or Customer Representative. Others are affected by the outcome but have no direct say in the system’s design. For example, frontline clerks rarely get to toss in their two cents when you design a point-of-sales system, and sales and marketing people may eventually need to sell your system (although sales and marketing people are usually prohibited from knowing anything about the systems they sell-I think there’s a law or something). Stakeholders are like the civilians whose fate is determined by the battling superheroes and who are easily crushed by falling debris and exploding robot monsters. Although many of them have no direct power over the outcome, you should keep them in mind and try to minimize collateral damage. (In a really well-run company, these people have their own representatives on the project to watch out for them.)
Sidekick/Gopher-This is someone who can help you get the more mundane resources that you need, such as conference rooms, airline tickets, donuts, and kryptonite. Although this isn’t a glamorous job, an effective Sidekick can make everything run more smoothly. (Sometimes, they also provide comic relief. On one project, the Sidekick invited everyone out to a huge celebratory lunch, his treat, only to find that the restaurant didn’t take credit cards, so we all had to chip in. In all fairness, though, that could have happened to any of us.)
Short-Timer-This is someone who is only going to be around for a short while. This may be someone who is about to be promoted to a new division, who will retire soon, or who is just plain fed up and about to walk out. A dedicated short-timer can be a huge asset, particularly those who are about to retire and take a lifetime’s worth of experience with them. Others don’t care all that much whether the project succeeds or fails after they’re gone. (These are like the red-shirts on Star Trek who don’t contribute much. When Kirk says, “Spock, Bones, and Smith, meet me in the transporter room,” guess who isn’t coming back?)

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|MEET THE CUSTOMERS

在你开始任何项目之前，你需要知道它是关于什么的。您是否正在构建库存系统、供应链模型或股票价格跟踪器和预测器(也称为随机数生成器)?
了解您需要设计和构建的系统的最佳方法是询问客户。我之所以使用“审问”这个相当不友好的词，是因为要做好这项工作，你需要的远不止是喝着茶、吃着松脆饼的简单聊天。了解客户的需求可能是一个漫长而艰苦的过程。这可能需要数天甚至数周的交叉询问;研究现有做法;仔细阅读满是灰尘的卷轴、大部头和其他公司文件;在顾客日常工作时监视他们。
当它结束时，顾客不应该完全讨厌你，但他们可能希望你走开，让他们一个人呆一会儿。一个好的问答环节应该让每个人都感到疲惫，但却带着温暖的满足感，因为从他们的大脑中转移了很多信息给你。
真正忠于公司的客户通常愿意回答即使是最愚蠢的问题，只要你愿意提出这些问题。英国前首相本杰明·迪斯雷利曾经说过:“和一个人谈论他自己，他会听上几个小时。”只要你能忍受，大多数客户都非常乐意与你分享他们在商业领域的方方面面。
听客户喋喋不休地谈论他们的供应链可能听起来很无聊，但我发现，一旦你深入挖掘，几乎任何业务都可以变得非常有趣。我参与的项目涵盖了燃油税征收、废水处理、门票销售和学校招生等主题。每一次，在我学得足够多之后，我都发现了我从未想象过的隐藏的复杂性。
这样做的目的并不是折磨客户(尽管有时他们会觉得是这样)，而是让你对你想要解决的问题有一个绝对完整的理解。在研究完问题后，您希望尽可能少地出现意外。意想不到的困难和特性请求是软件项目延迟完成、超出预算或完全失败的最大原因。
您越早确定系统的特性，越全面地预测潜在的问题，您就越容易为它们制定计划，它们也越不会打乱您精心制定的计划。你与客户的初次接触给了你第一次解决这些问题的机会，这样他们就不会在以后伤害你。

计算机代写|数据库代考Database代考|LEARN WHO’S WHO

理想情况下，一个项目团队可以很好地合作，每个人都能在没有冲突的情况下尽可能地做好工作，项目顺利地进行下去，创造出满足客户需求的成品。然而，在实践中，情况并非总是如此。就像x战警电影中争吵不休的超级英雄一样，每个人都有自己的个人能力、议程和动机，这些并不总是与其他团队成员一致。
当你了解客户(和你的团队成员)时，重要的是要意识到不是每个人都有相同的产品愿景。您需要弄清楚哪个客户是领导者，谁是团队成员，谁在指定项目时很少或没有发言权，以及谁将是超级反派。
警告:没有人想在自己的项目中出现超级恶棍，但你应该意识到他们的存在。在我参与的项目中，客户排斥项目组成员，试图删除所有的项目文件，在高级管理层中散布谣言，甚至划破轮胎。希望您不会遇到这些类型中的任何一种，但是如果存在这些恶意人员，最好尽早识别它们。
下面的列表描述了客户(和开发人员)在项目中经常扮演的一些角色。当然，这些不能对每个人进行分类，但它们定义了您应该寻找的一些特征。
执行冠军——这是推动项目的最高级别客户。通常，这个人不会参与项目的日常考验和磨难。行政冠军将为真相，正义而战，为你争取你需要的额外笔记本电脑。最后，执行冠军必须能够接受任何超级恶棍，否则你可能会有麻烦。
客户冠军——这个人对客户的需求有透彻的了解。较小的支持者可能会帮助定义项目的各个部分，但当其他人不清楚时，他们是你要找的人。就本章而言，这是项目中最重要的人。这个人必须有足够的时间和资源(也称为“人”)来帮助您定义项目并回答您的问题。理想情况下，当英雄们开始争论谁要和万磁王战斗，谁要驾驶隐形飞机时，他们也有足够的影响力来做决定。
客户代表——客户代表是被指派来回答您的问题并帮助定义项目的人。通常，他们是为你的客户做日常工作的人。有时，他们只是部分业务的专家，所以你需要不止一个人来处理所有的业务问题。
干系人——任何对项目有兴趣的人。其中一些人属于其他类别，如客户冠军或客户代表。其他人受到结果的影响，但对系统的设计没有直接的发言权。例如，当你设计一个销售点系统时，一线员工很少会投入他们的两分钱，而销售和营销人员最终可能需要销售你的系统(尽管销售和营销人员通常被禁止了解他们所销售的系统的任何信息——我想这是有法律之类的)。利益相关者就像平民，他们的命运由战斗的超级英雄决定，他们很容易被掉落的碎片和爆炸的机器人怪物压垮。虽然他们中的许多人对结果没有直接的影响，但你应该记住他们，并尽量减少附带损害。(在一家运营良好的公司里，这些人在项目中有自己的代表来照顾他们。)
助手/地鼠——这类人可以帮助你获得你需要的更平凡的资源，比如会议室、机票、甜甜圈和氪石。虽然这不是一份光鲜亮丽的工作，但得力的助手可以让一切都进行得更顺利。(有时，他们也提供喜剧救济。在一个项目中，助手邀请所有人出去吃一顿盛大的庆祝午餐，他请客，结果发现餐厅不接受信用卡，所以我们都不得不凑钱。不过，平心而论，这种事可能发生在我们任何人身上。)
短暂者——这种人只会在你身边待很短的时间。这可能是一个即将被提升到一个新部门的人，他很快就会退休，或者他只是厌倦了，准备离开。一个专注于短期工作的人可能是一笔巨大的财富，尤其是那些即将退休并带走一生宝贵经验的人。其他人在他们离开后并不关心项目是成功还是失败。(这些人就像《星际迷航》(Star Trek)里的红衫军一样，贡献不大。当柯克说:“史波克、骨头和史密斯，在传送室等我”时，猜猜谁不会回来了?)

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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。

如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database在计算机领域，数据库是一个有组织的数据集合，以电子方式存储和访问。小型数据库可以存储在文件系统中，而大型数据库则托管在计算机集群或云存储中。数据库的设计跨越了形式技术和实际考虑，包括数据建模、有效的数据表示和存储、查询语言、敏感数据的安全和隐私，以及分布式计算问题，包括支持并发访问和容错。

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|XML Practices

I see XML files used most frequently in one of three ways.
First, XML files are hierarchical, so it’s natural to use them to hold hierarchical data. It’s straightforward to map purely hierarchical data such as a simple family tree or an org chart into an XML file.
Second, XML files are often used to hold table-like data. The basic structure closely follows the structure of a relational database. The root element holds several “table” elements. Each of those elements holds “records” that hold “fields.” For example, the following XML document holds data about a simple company’s customers and their orders:
$<$ AllData
$<$ FirstName $>$ Alfred$
$<$ LastName>Gusenbauer
$
< Customer ID $=” 2 “\rangle$ $<$ FirstName $>$ Davide/FirstName $>$
$<$ LastName $>$ Thompson$
$$ Alberto $<$ LastName>Selva $ $$
$
$$
$<$ Customerorders>

$
$<$ /Customerorders>

$<$ Customerorders $$
The file starts with an AllData root element. That element contains three more elements that define table-like structures holding customer, product, and customer order information.
Each of these “tables” defines “records.” For example, the Customers element includes Customer “records” that hold FirstName and LastName values.
This XML document uses ID numbers to link records in different “tables” together. In this example, the single Customerorder element represents an order placed by customer 2 (David Thompson) who ordered 12 items with ID 78463 (pencils) and two items with ID 48937 (notepads).
The third XML file structure I see regularly is a simple list of values. The following XML document uses this structure to hold configuration settings for an application:
$\quad$ Black
$\quad$ Green$
$\quad<$ ErrorColor>Yellow
$\quad$ panic. wav $$
$\quad$ bugs@panic. Com
$
$
$<$ NormalColor $>$ Black $$ Green$
$<$ ErrorColor>Yellow
$<$ PanicSound $>$ panic. wav $$
$<$ BugEmail>bugs@panic. com
$<$ /Settings $>$

计算机代写|数据库代考Database代考|XML Summary

XML files are hierarchical, which makes them a natural choice for storing hierarchical data. Aside from graph databases, other kinds of databases are not likely to be able to re-create the hierarchical object structure as quickly as XML tools can. (See the section “Picking a Database” in Chapter 2, “Relational Overview”.)

XML files allow you to create elements within other elements just about anywhere you like, so they are semi-structured. This can be convenient if you’re not sure of the data’s exact format ahead of time, or if the data design changes during development. For example, you could easily add extra To, Cc, or BCc elements to the previous letter example even if you didn’t realize you would need them when you wrote the original letter. (Of course, the program that prints the letter may need some modifications to use the new fields, but at least you can store valid data.) This is similar to the way NoSQL databases let you change the data’s structure as needed.

Because XML files are plain-old text files, they have some of the limitations of text files. In particular, you cannot add, delete, or modify data in the middle of an XML file. To update an XML file, a program typically reads the file into memory, makes its changes, and then writes the result back into the file.
This read-modify-write nature means XML documents are not great multiuser databases. An XML document works fine if many users need to read it, but it’s harder to allow them to update the file without interfering with each other.

Note that many versions of some other kinds of databases provide XML support. For example, Microsoft Excel workbooks can save their data in XML files. SQL Server and Oracle can execute queries to extract data and then return the result in an XML format for the program to manipulate or save into a file.

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|XML Practices

我看到最常用的XML文件有三种用法。
首先，XML文件是分层的，因此使用它们来保存分层数据是很自然的。将纯层次数据(如简单的家谱或组织结构图)映射到XML文件中是很简单的。
其次，XML文件通常用于保存类似表的数据。基本结构与关系数据库的结构密切相关。根元素保存了几个“表”元素。这些元素中的每一个都持有持有“字段”的“记录”。例如，下面的XML文档包含关于一个简单公司的客户及其订单的数据:
< AllData美元 $<$ FirstName $>$ Alfred$
< LastName美元> Gusenbauer
＄
<客户ID $=” 2 “\rangle$ $<$ FirstName $>$ Davide/FirstName $>$
$<$ LastName $>$ Thompson$
$$ Alberto $<$ LastName>Selva $$ $
＄
$ $
< customerorder美元>

＄
< /美元customerorder >

$<$ Customerorders $$ 该文件以一个AllData根元素开始。该元素包含另外三个元素，它们定义了保存客户、产品和客户订单信息的类似表格的结构。 每个“表”都定义了“记录”。例如，Customers元素包括保存FirstName和LastName值的Customer“记录”。 这个XML文档使用ID号将不同“表”中的记录链接在一起。在本例中，单个Customerorder元素表示客户2 (David Thompson)下的订单，他订购了12件ID为78463的商品(铅笔)和两件ID为48937的商品(记事本)。 我经常看到的第三种XML文件结构是一个简单的值列表。下面的XML文档使用这个结构来保存应用程序的配置设置: 黑色\四美元 绿色的美元\四美元 美元$ \四< ErrorColor >黄色
\四美元恐慌。wav $ $
\四bugs@panic美元。Com
＄
＄
$<$ NormalColor $>$ Black $$ Green$
< ErrorColor美元>黄色
$<$ PanicSound $>$ panic。wav $ $
< BugEmail美元> bugs@panic。com
$<$ /Settings $>$

计算机代写|数据库代考Database代考|XML Summary

XML文件是分层的，这使得它们成为存储分层数据的自然选择。除了图数据库之外，其他类型的数据库不可能像XML工具那样快速地重新创建分层对象结构。(请参阅第2章“关系概述”中的“选择数据库”一节。)

XML文件允许您在任何您喜欢的地方在其他元素中创建元素，因此它们是半结构化的。如果您不能提前确定数据的确切格式，或者在开发过程中数据设计发生了变化，那么这将非常方便。例如，您可以轻松地在前一个信件示例中添加额外的To、抄送或密件元素，即使您在编写原始信件时没有意识到需要它们。(当然，打印字母的程序可能需要进行一些修改才能使用新的字段，但至少您可以存储有效的数据。)这类似于NoSQL数据库允许您根据需要更改数据结构的方式。

因为XML文件是普通的旧文本文件，所以它们具有文本文件的一些限制。特别是，不能在XML文件中间添加、删除或修改数据。要更新XML文件，程序通常将文件读入内存，进行更改，然后将结果写回文件。
这种读-修改-写的特性意味着XML文档不是很好的多用户数据库。如果许多用户需要阅读XML文档，那么XML文档工作得很好，但是要让他们在不相互干扰的情况下更新文件就比较困难了。

注意，其他一些数据库的许多版本都提供了XML支持。例如，Microsoft Excel工作簿可以将数据保存在XML文件中。SQL Server和Oracle可以执行查询来提取数据，然后以XML格式返回结果，供程序操作或保存到文件中。

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微观经济学代写

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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。

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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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avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！

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计算机代写|数据库代考Database代考|TABLE, ROWS, AND COLUMNS

Informally you can think of a relational database as a collection of tables, with each containing rows and columns. At this level, it looks a lot like a computerized workbook containing several worksheets (or spreadsheets), although a worksheet is much less constrained than a database table is. You can put just about anything in any cell in a worksheet. In contrast, every entry in a particular column of a table is expected to contain the same kind of data. For example, all of the cells in a particular column might contain phone numbers or last names.
NOTE Actually, a poorly designed database application may allow the user to sneak some strange kinds of data into fields, too. For example, if the database and user interface aren’t designed properly, you might be able to enter a string such as “none” in a telephone number field. That’s not the field’s intent, however. In contrast, a spreadsheet’s cells don’t really care what you put in them.
The set of the values that are allowed for a column is called the column’s domain. For example, a column’s domain might be telephone numbers, bank account numbers, snowshoe sizes, or hang glider colors.
Domain is closely related to data type, but it’s not quite the same. A column’s data type is the kind of data that the column can hold. (Yes, I know this is pretty obvious.) The data types that you can use for a column depend on the particular database you are using, but typical data types include integer, floating-point number (a number with a decimal point), string, and date.

To see the difference between domain and data type, note that street address (323 Relational Rd) and jersey color (red) are both strings. However, the domain for the street address column is valid street addresses, whereas the domain for the jersey color column is colors (and possibly not even all colors if you only allow a few choices). You can think of the data type as the highest level or most general possible domain. For example, an address or color domain is a more restrictive subset of the domain allowing all strings.
The rows in a table correspond to column values that are related to each other according to the table’s purpose. For example, suppose you have a Competitors table that contains contact information for participants in your First (and probably Last) Annual Extreme Pyramid Sports Championship (aka the Cairolympics). This table includes columns to hold competitor name, address, event, blood type, and next of kin, as shown in Figure 2.1. (Note that this is not a good database design. You’ll see why in later chapters.)

计算机代写|数据库代考Database代考|RELATIONS, ATTRIBUTES, AND TUPLES

The values in a row are related by the fact that they apply to a particular person. Because of this fact, the formal term for a table is a relation. This may cause some confusion because the word relation is also used informally to describe a relationship between two tables. This use is described in the section “Foreign Key Constraints,” later in this chapter.
The formal term for a column is an attribute or data element. For example, in the Competitors relation shown in Figure 2.1, Name, Address, BloodType, and NextOfKin are the attributes of each of the people represented. You can think of this as in “each person in the relation has a Name attribute.”
The formal term for a row is a tuple (rhymes with “scruple”). This almost makes sense if you think of a two-attribute relation as holding data pairs, a three-attribute relation as holding value triples, and a four-attribute relation as holding data quadruples. Beyond four items, mathematicians would say 5 -tuple, 6-tuple, and so forth, hence the name tuple.
Don’t confuse the formal term relation (meaning table) with the more general and less precise use of the term that means “related to” as in “these fields form a relation between these two tables” (or “that psycho is no relation of mine”). Similarly, don’t confuse the formal term attribute with the less precise use that means “feature of” as in “this field has the ‘required’ attribute” (or “don’t attribute that comment to me!”). I doubt you’ll confuse the term tuple with anything-it’s probably confusing enough all by itself.

Theoretically a relation does not impose any ordering on the tuples that it contains, nor does it give an ordering to its attributes. Generally, the orderings don’t matter to mathematical database theory. In practice, however, database applications usually sort the records selected from a table in some manner to make it easier for the user to understand the results. It’s also a lot easier to write the program (and for the user to understand) if the order of the fields remains constant, so database products typically return fields in the order in which they were created in the table unless told otherwise.

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|TABLE, ROWS, AND COLUMNS

非正式地，您可以将关系数据库视为表的集合，每个表包含行和列。在这个级别上，它看起来很像一个包含几个工作表(或电子表格)的计算机化工作簿，尽管工作表比数据库表受的约束要少得多。您可以在工作表的任何单元格中放入任何内容。相反，表中特定列中的每个条目都应该包含相同类型的数据。例如，特定列中的所有单元格可能包含电话号码或姓氏。
实际上，设计糟糕的数据库应用程序也可能允许用户在字段中插入一些奇怪的数据。例如，如果数据库和用户界面设计不当，您可能会在电话号码字段中输入“none”之类的字符串。然而，这并不是该领域的意图。相反，电子表格的单元格并不关心你在里面放了什么。
列允许的值的集合称为列的域。例如，列的域可能是电话号码、银行帐号、雪鞋尺寸或滑翔机颜色。
域与数据类型密切相关，但并不完全相同。列的数据类型是该列可以保存的数据类型。(是的，我知道这是显而易见的。)可用于列的数据类型取决于所使用的特定数据库，但典型的数据类型包括整数、浮点数(带有小数点的数字)、字符串和日期。

要查看域和数据类型之间的区别，请注意街道地址(323 Relational Rd)和球衣颜色(红色)都是字符串。但是，街道地址列的域是有效的街道地址，而球衣颜色列的域是颜色(如果只允许几种选择，甚至可能不是所有颜色)。您可以将数据类型视为最高级或最通用的域。例如，地址域或颜色域是允许所有字符串的域的更严格的子集。
表中的行对应于根据表的用途相互关联的列值。例如，假设您有一个参赛者表，其中包含第一届(也可能是最后一届)年度极限金字塔体育锦标赛(又名开罗奥运会)参与者的联系信息。该表包括用于保存参赛者姓名、地址、事件、血型和近亲的列，如图2.1所示。(注意，这不是一个好的数据库设计。你会在后面的章节中看到原因。)

计算机代写|数据库代考Database代考|RELATIONS, ATTRIBUTES, AND TUPLES

一行中的值是通过它们适用于特定的人这一事实相关联的。由于这个事实，表的正式术语是关系。这可能会引起一些混淆，因为“关系”这个词也非正式地用于描述两个表之间的关系。这种用法将在本章后面的“外键约束”一节中描述。
列的正式术语是属性或数据元素。例如，在图2.1所示的Competitors关系中，Name、Address、blood – type和NextOfKin是所表示的每个人的属性。您可以将其理解为“关系中的每个人都有一个Name属性”。
行的正式术语是元组(与“scruple”押韵)。如果将双属性关系视为保存数据对，将三属性关系视为保存值三元组，将四属性关系视为保存数据三元组，那么这几乎是有意义的。超过4个元素，数学家会说5 -tuple, 6-tuple，以此类推，因此称为元组。
不要混淆正式的术语关系(意思是表)和更一般、更不精确的术语“与…相关”的用法，比如“这些字段形成了这两个表之间的关系”(或者“那个心理不是我的关系”)。类似地，不要将正式术语attribute与表示“特性”的不太精确的用法混淆，如“此字段具有’required’属性”(或“不要将该注释归因于我!”)。我怀疑您会将术语元组与任何东西混淆——它本身可能就足够令人困惑了。

理论上，关系不会对它所包含的元组施加任何排序，也不会对其属性给出排序。一般来说，排序与数学数据库理论无关。但是，在实践中，数据库应用程序通常以某种方式对从表中选择的记录进行排序，以便用户更容易理解结果。如果字段的顺序保持不变，编写程序也会容易得多(用户也容易理解)，因此数据库产品通常按照在表中创建字段的顺序返回字段，除非另有说明。

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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。

如果你也在 怎样代写数据库Database 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。数据库Database在计算机领域，数据库是一个有组织的数据集合，以电子方式存储和访问。小型数据库可以存储在文件系统中，而大型数据库则托管在计算机集群或云存储中。数据库的设计跨越了形式技术和实际考虑，包括数据建模、有效的数据表示和存储、查询语言、敏感数据的安全和隐私，以及分布式计算问题，包括支持并发访问和容错。

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。

数据库Database代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。 最高质量的数据库Database作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此数据库Database作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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计算机代写|数据库代考Database代考|PICKING A DATABASE

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.

计算机代写|数据库代考Database代考|RELATIONAL POINTS OF VIEW

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.

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|PICKING A DATABASE

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。

计算机代写|数据库代考Database代考|RELATIONAL POINTS OF VIEW

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

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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。

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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。

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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|Retrieval

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.

计算机代写|数据库代考Database代考|Consistency

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.

数据库代写

计算机代写|数据库代考Database代考|Retrieval

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。

计算机代写|数据库代考Database代考|Consistency

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 。

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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。

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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。