计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Row-Store Databases

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结构化查询语言(SQL)是一种标准化的编程语言,用于管理关系型数据库并对其中的数据进行各种操作。

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  • Statistical Computing 统计计算
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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Row-Store Databases

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Row-Store Databases

Row-store databases-also called transactional databases-are designed to be efficient at processing transactions: INSERTs, UPDATEs, and DELETEs. Popular open source row-store databases include MySQL and Postgres. On the commercial side, Microsoft SQL Server, Oracle, and Teradata are widely used. Although they’re not really optimized for analysis, for a number of years row-store databases were the only option for companies building data warehouses. Through careful tuning and schema design, these databases can be used for analytics. They are also attractive due to the low cost of open source options and because they’re familiar to the database administrators who maintain them. Many organizations replicate their production database in the same technology as a first step toward building out data infrastructure. For all of these reasons, data analysts and data scientists are likely to work with data in a rowstore database at some point in their career.

We think of a table as rows and columns, but data has to be serialized for storage. A query searches a hard disk for the needed data. Hard disks are organized in a series of blocks of a fixed size. Scanning the hard disk takes both time and resources, so minimizing the amount of the disk that needs to be scanned to return query results is important. Row-store databases approach this problem by serializing data in a row. Figure 1-4 shows an example of row-wise data storage. When querying, the whole row is read into memory. This approach is fast when making row-wise updates, but it’s slower when making calculations across many rows if only a few columns are needed.

To reduce the width of tables, row-store databases are usually modeled in third normal form, which is a database design approach that seeks to store each piece of information only once, to avoid duplication and inconsistencies. This is efficient for transaction processing but often leads to a large number of tables in the database, each with only a few columns. To analyze such data, many joins may be required, and it can be difficult for nondevelopers to understand how all of the tables relate to each other and where a particular piece of data is stored. When doing analysis, the goal is usually denormalization, or getting all the data together in one place.

Tables typically have a primary key that enforces uniqueness-in other words, it prevents the database from creating more than one record for the same thing. Tables will often have an id column that is an auto-incrementing integer, where each new record gets the next integer after the last one inserted, or an alphanumeric value that is created by a primary key generator. There should also be a set of columns that together make the row unique; this combination of fields is called a composite key, or sometimes a business key. For example, in a table of people, the columns first_name, last_name, and birthdate together might make the row unique. Social_security_id would also be a unique identifier, in addition to the table’s person_id column.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Column-Store Databases

Column-store databases took off in the early part of the 21 st century, though their theoretical history goes back as far as that of row-store databases. Column-store databases store the values of a column together, rather than storing the values of a row together. This design is optimized for queries that read many records but not necessarily all the columns. Popular column-store databases include Amazon Redshift, Snowflake, and Vertica.

Column-store databases are efficient at storing large volumes of data thanks to compression. Missing values and repeating values can be represented by very small marker values instead of the full value. For example, rather than storing “United Kingdom” thousands or millions of times, a column-store database will store a surrogate value that takes up very little storage space, along with a lookup that stores the full “United Kingdom” value. Column-store databases also compress data by taking advantage of repetitions of values in sorted data. For example, the database can store the fact that the marker value for “United Kingdom” is repeated 100 times, and this takes up even less space than storing that marker 100 times.

Column-store databases do not enforce primary keys and do not have indexes. Repeated values are not problematic, thanks to compression. As a result, schemas can be tailored for analysis queries, with all the data together in one place as opposed to being in multiple tables that need to be joined. Duplicate data can easily sneak in without primary keys, however, so understanding the source of the data and quality checking are important.

Updates and deletes are expensive in most column-store databases, since data for a single row is distributed rather than stored together. For very large tables, a writeonly policy may exist, so we also need to know something about how the data is generated in order to figure out which records to use. The data can also be slower to read, as it needs to be uncompressed before calculations are applied.

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Other Types of Data Infrastructure

Databases aren’t the only way data can be stored, and there is an increasing variety of options for storing data needed for analysis and powering applications. File storage systems, sometimes called data lakes, are probably the main alternative to database warehouses. NoSQL databases and search-based data stores are alternative data storage systems that offer low latency for application development and searching log files. Although not typically part of the analysis process, they are increasingly part of organizations’ data infrastructure, so I will introduce them briefly in this section as well. One interesting trend to point out is that although these newer types of infrastructure at first aimed to break away from the confines of SQL databases, many have ended up implementing some kind of SQL interface to query the data.

Hadoop, also known as HDFS (for “Hadoop distributed filesystem”), is an open source file storage system that takes advantage of the ever-falling cost of data storage and computing power, as well as distributed systems. Files are split into blocks, and Hadoop distributes them across a filesystem that is stored on nodes, or computers, in a cluster. The code to run operations is sent to the nodes, and they process the data in parallel. Hadoop’s big breakthrough was to allow huge amounts of data to be stored cheaply. Many large internet companies, with massive amounts of often unstructured data, found this to be an advantage over the cost and storage limitations of traditional databases. Hadoop’s early versions had two major downsides: specialized coding skills were needed to retrieve and process data since it was not SQL compatible, and execution time for the programs was often quite long. Hadoop has since matured, and various tools have been developed that allow SQL or SQL-like access to the data and speed up query times.

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SQL代考

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行存储数据库(也称为事务数据库)旨在高效处理事务:INSERT、UPDATE 和 DELETE。流行的开源行存储数据库包括 MySQL 和 Postgres。在商业方面,广泛使用 Microsoft SQL Server、Oracle 和 Teradata。尽管它们并没有真正针对分析进行优化,但多年来,行存储数据库是公司构建数据仓库的唯一选择。通过仔细调整和模式设计,这些数据库可用于分析。由于开源选项的低成本以及维护它们的数据库管理员熟悉它们,它们也很有吸引力。许多组织使用相同的技术复制他们的生产数据库,作为构建数据基础设施的第一步。由于所有这些原因,

我们将表视为行和列,但数据必须序列化才能存储。查询在硬盘中搜索所需的数据。硬盘被组织成一系列固定大小的块。扫描硬盘需要时间和资源,因此最小化需要扫描以返回查询结果的磁盘数量非常重要。行存储数据库通过连续序列化数据来解决这个问题。图 1-4 显示了逐行数据存储的示例。查询时,将整行读入内存。这种方法在进行逐行更新时速度很快,但如果只需要几列,则在跨多行计算时速度较慢。

为了减少表的宽度,行存储数据库通常以第三范式建模,这是一种数据库设计方法,旨在将每条信息只存储一次,以避免重复和不一致。这对于事务处理很有效,但通常会导致数据库中有大量表,每个表只有几列。要分析此类数据,可能需要许多连接,并且非开发人员可能难以理解所有表之间的关系以及特定数据的存储位置。在进行分析时,目标通常是非规范化,或者将所有数据集中在一个地方。

表通常有一个强制唯一性的主键——换句话说,它可以防止数据库为同一事物创建多个记录。表通常会有一个 id 列,它是一个自动递增的整数,其中每个新记录在插入最后一个记录之后获取下一个整数,或者由主键生成器创建的字母数字值。还应该有一组列共同使行独一无二;这种字段组合称为复合键,有时称为业务键。例如,在人员表中,first_name、last_name 和birthdate 列一起可能使该行唯一。除了表的 person_id 列之外,Social_security_id 也将是一个唯一标识符。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考|Column-Store Databases

列存储数据库在 21 世纪初期开始兴起,尽管它们的理论历史可以追溯到行存储数据库。列存储数据库将列的值存储在一起,而不是将行的值存储在一起。此设计针对读取许多记录但不一定读取所有列的查询进行了优化。流行的列存储数据库包括 Amazon Redshift、Snowflake 和 Vertica。

由于压缩,列存储数据库可以有效地存储大量数据。缺失值和重复值可以用非常小的标记值而不是完整值来表示。例如,与存储“United Kingdom”数千或数百万次不同,列存储数据库将存储占用很少存储空间的代理值,以及存储完整“United Kingdom”值的查找。列存储数据库还通过利用排序数据中值的重复来压缩数据。例如,数据库可以存储“英国”的标记值重复 100 次这一事实,这比存储该标记 100 次占用的空间更少。

列存储数据库不强制使用主键,也没有索引。由于压缩,重复值没有问题。因此,可以为分析查询定制模式,将所有数据放在一个地方,而不是放在需要连接的多个表中。但是,重复数据很容易在没有主键的情况下潜入,因此了解数据来源和质量检查很重要。

在大多数列存储数据库中,更新和删除的成本很高,因为单行的数据是分布式的,而不是存储在一起的。对于非常大的表,可能存在只写策略,因此我们还需要了解数据是如何生成的,以便确定要使用哪些记录。数据的读取速度也可能较慢,因为在应用计算之前需要对其进行解压缩。

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数据库并不是存储数据的唯一方式,存储分析和驱动应用程序所需的数据的选项越来越多。文件存储系统,有时称为数据湖,可能是数据库仓库的主要替代品。NoSQL 数据库和基于搜索的数据存储是替代数据存储系统,可为应用程序开发和搜索日志文件提供低延迟。尽管它们通常不是分析过程的一部分,但它们越来越多地成为组织数据基础设施的一部分,因此我将在本节中简要介绍它们。需要指出的一个有趣趋势是,尽管这些新型基础架构最初旨在摆脱 SQL 数据库的限制,但许多最终都实现了某种 SQL 接口来查询数据。

Hadoop,也称为HDFS(“Hadoop分布式文件系统”),是一种利用数据存储和计算能力不断下降的成本以及分布式系统的开源文件存储系统。文件被分割成块,Hadoop 将它们分布在存储在集群中节点或计算机上的文件系统中。运行操作的代码被发送到节点,它们并行处理数据。Hadoop 的重大突破是可以廉价地存储大量数据。许多拥有大量非结构化数据的大型互联网公司发现,这比传统数据库的成本和存储限制更具优势。Hadoop 的早期版本有两个主要缺点:需要专门的编码技能来检索和处理数据,因为它不兼容 SQL,程序的执行时间通常很长。Hadoop 已经成熟,并且已经开发了各种工具,允许 SQL 或类似 SQL 的数据访问并加快查询时间。

计算机代写|数据库作业代写SQL代考 请认准statistics-lab™

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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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