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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据库Database方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据库Database代写方面经验极为丰富，各种代写数据库Database相关的作业也就用不着说。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|DOMAIN/KEY NORMAL FORM (DKNF)

A table is in domain/key normal form (DKNF) if:

The table contains no constraints except domain constraints and key constraints.
In other words, a table is in DKNF if every constraint is a consequence of domain and key constraints.
Recall from Chapter 2, “Relational Overview,” that a field’s domain consists of its allowed values. A domain constraint simply means that a field has a value that is in its domain. It’s easy to check that a domain constraint is satisfied by simply examining all of the field’s values.

A key constraint means the values in the fields that make up a key are unique.
So if a table is in DKNF, then to validate all constraints on the data it is sufficient to validate the domain constraints and key constraints.
For example, consider a typical Employees table with fields FirstName, LastName, Street, City, State, and Zip. There is a hidden constraint between Street/City/State and Zip because a particular Street/ City/State defines a Zip value and a Zip value defines City/State. You could validate new addresses by using a web service or with a table-level check constraint that looked up Street/City/State/Zip to make sure it was a valid combination.
This table contains a constraint that is neither a domain constraint nor a key constraint, so it is not in DKNF.
You can make the table DKNF by simply removing the Zip field. Now instead of validating a new Street/City/State/Zip, you only store the Street/City/State and you look up the address’s ZIP Code whenever you need it.
It can be proven (although not by me) that a database in DKNF is immune to all data anomalies. So, why would you bother with lesser forms of normalization? Mostly because it can be confusing and difficult to build a database in DKNF.
Lesser forms of normalization also usually give good enough results for most practical database applications, so there’s no need for DKNF under most circumstances.
However, it’s nice to know what DKNF means so that you won’t feel left out at cocktail parties when everyone else is talking about it.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|ESSENTIAL REDUNDANCY

One of the major data anomaly themes is redundancy. If a table contains a lot of redundant data, then it’s probably vulnerable to data anomalies, particularly modification anomalies.

However, this is not true if the redundant data is within the keys. For example, look again at Figure 7.27. The StudentClasses table contains several repeated student names and class names. Similarly, the DepartmentClasses table contains repeated Department names. You might think that these create a modification anomaly hazard.

In fact, if you look at Figure 7.26, you’ll see that all these fields are part of the tables’ keys. Their repetition is necessary to represent the data that the tables hold. For example, the repeated Department values in the DepartmentClasses table are part of the data showing which departments hold which classes. Similarly, the repeated Student and Class data in the StudentClasses table is needed to represent the students’ class assignments.
Although these repeated values are necessary, they do create a different potential problem. Suppose that you want to change the name of the class “Real Analysis II” to “Getting Real, the Sequel” because you think it will make more students sign up for it.

Unfortunately, you’re not supposed to change the value of a primary key. If you could change the value, then you might need to update a large number of records and that could lead to problems like any other modification anomaly would.

The real problem here is that you decided that the class’s name should be changed. Because you can’t change key values, the solution is to use something else instead of the class’s name for the key. Typically, a database will use an arbitrary ID number to represent the entity, and then move the real data (in this case the class’s name) into another table. Because the ID is arbitrary, you should never need to change it.

数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|DOMAIN/KEY NORMAL FORM (DKNF)

表是域/键范式(DKNF)，如果:

除了域约束和键约束外，该表不包含任何约束。
换句话说，如果每个约束都是域约束和键约束的结果，那么表就是DKNF。
回顾第2章“关系概述”，字段的域由其允许的值组成。域约束仅仅意味着字段具有在其域中的值。很容易通过检查所有字段的值来检查域约束是否满足。

键约束意味着组成键的字段中的值是唯一的。
因此，如果一个表在DKNF中，那么为了验证数据上的所有约束，验证域约束和键约束就足够了。
例如，考虑一个典型的Employees表，其中包含字段FirstName、LastName、Street、City、State和Zip。在Street/City/State和Zip之间存在一个隐藏的约束，因为特定的Street/City/State定义了Zip值，而Zip值定义了City/State。您可以通过使用web服务或使用查找Street/City/State/Zip以确保它是有效组合的表级检查约束来验证新地址。
该表包含一个既不是域约束也不是键约束的约束，因此它不在DKNF中。
只需删除Zip字段，就可以使表变成DKNF。现在不需要验证新的Street/City/State/Zip，只需存储Street/City/State，并在需要时查找地址的邮政编码。
可以证明(虽然不是由我证明)DKNF中的数据库不受所有数据异常的影响。那么，为什么要为较小形式的规范化而烦恼呢?主要是因为在DKNF中构建数据库可能会令人困惑和困难。
对于大多数实际的数据库应用程序，较小形式的规范化通常也会提供足够好的结果，因此在大多数情况下不需要DKNF。
然而，知道DKNF是什么意思是很好的，这样当鸡尾酒会上其他人都在谈论DKNF时，你就不会觉得自己被冷落了。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|ESSENTIAL REDUNDANCY

数据异常的一个主要主题是冗余。如果一个表包含大量冗余数据，那么它很可能容易受到数据异常的影响，特别是修改异常。

但是，如果冗余数据在键中，则不是这样。例如，再次查看图7.27。StudentClasses表包含几个重复的学生名和类名。类似地，DepartmentClasses表包含重复的部门名称。您可能会认为这会造成修改异常危险。

实际上，如果查看图7.26，您将看到所有这些字段都是表键的一部分。它们的重复对于表示表中保存的数据是必要的。例如，DepartmentClasses表中重复的Department值是显示哪些部门持有哪些类的数据的一部分。类似地，需要StudentClasses表中重复的Student和Class数据来表示学生的课堂作业。
虽然这些重复的值是必要的，但它们确实会产生不同的潜在问题。假设您想将课程名称“Real Analysis II”更改为“Getting Real, the Sequel”，因为您认为这样会吸引更多的学生报名参加。

不幸的是，您不应该更改主键的值。如果您可以更改该值，那么您可能需要更新大量的记录，这可能会导致像任何其他修改异常一样的问题。

这里真正的问题是您决定应该更改类的名称。因为不能更改键值，所以解决方案是使用其他东西而不是类名作为键。通常，数据库将使用任意ID号来表示实体，然后将实际数据(在本例中是类名)移动到另一个表中。因为ID是任意的，所以永远不需要更改它。

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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|数据库作业代写Database代考|WHAT ARE BUSINESS RULES?

Business rules describe the objects, relationships, and actions that a business finds important and worth writing down. They include rules and policies that define how a business operates and handles its day-to-day operations. They generally help a business satisfy its goals and meet its obligations.

For example, some general business rules might be:

The nearest clerk greets customers by saying “Welcome to Cloud Nine” when they enter the store.
Clerks ask to see a customer’s ID when writing a check for more than \$20 or charging more than $\$ 50$. No signature is required when charging less than $\$ 25$.
Whoever unlocks the door in the morning makes the first pot of coffee (or risks mutiny).
Save the good scotch for the landlord.
Because this is a database design book, this chapter is only concerned with the database-related business rules. Some examples of those are:

Don’t create a Customer record until the customer buys something and has an associated order.

Customer records must include first and last names. (If Bono, Everlast, or Madonna buys something, get an autograph and use “Star” for the last name.)
If a student doesn’t enroll in at least one class, change the Status field to Inactive.
If a salesperson sells more than 10 hot tubs in one month, award a $\$ 200$ bonus.
All Contact records must include at least one phone number or email address.
If an order totals more than $\$ 100$ before taxes and shipping, give the customer a 10 percent discount.

If an order totals more than $\$ 50$ before taxes and shipping, give the customer free shipping.
Employees get a 1 percent discount. (Because we’re a people company and we value our employees!)
If the in-stock quantity of an inventory item drops below the number of items sold during the

This constraint may require you to gather data from several different tables. This kind of very complex check is probably best performed by code either in a stored procedure inside the database or in external software.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|IDENTIFYING KEY BUSINESS RULES

Writing down all of the business rules is worthwhile in its own right so that you can ensure that they all are implemented somehow in the database. It’s also worth categorizing the business rules so that you can build them properly.

How you implement a business rule depends not only on how tricky it is to build, but also on how likely it will be to change later. If a rule is likely to change later, then you may be better off building it by using a more complicated but more flexible method.

For example, suppose you only ship orders to states where you have a warehouse and those include Wyoming, Nebraska, Colorado, and Kansas. A business rule requires that the State field in an order’s shipping address must be WY, NE, CO, or KS. You can implement this as a simple field-level check constraint in the Orders table. Three minutes’ work and you’re a hero! No big deal.
But now suppose you open a new warehouse in Utah. To allow for this change, you’ll need to edit this check constraint. This isn’t the end of the world, but this change requires that you modify the structure of the database.
Now suppose the company policy changes so some warehouses are allowed to ship to certain other states. You’ll need to change the database’s check constraints again to allow for the change. This still isn’t the end of the world, but once more you’re required to change the structure of the database to accommodate a change to a business rule.
Now consider an alternative approach. Suppose instead of making this business rule a field-level check constraint on the State field, you make it a foreign key constraint. You create a ShippingStates table and fill it with the values WY, NE, CO, and KS. Then you make the Orders table’s State field a foreign key referring to the new ShippingStates table. Now the Orders table will accept only records that have a State value that is listed in the ShippingStates table.

If you need to change the states that are allowed, you only need to add or remove records from the ShippingStates table. Admittedly, the difference in difficulty between this approach and the previous one is small. The previous approach required changing the database’s structure, but the new approach only requires changing the data.
Not only does changing the data take a bit less effort, but it also requires less skill. This rule implemented as a check constraint might look like this:
This isn’t terribly difficult code, but it is code and only someone familiar with database programming will be able to make changes to it.

数据库代考

机代写|数据库作业代写Database代考|WHAT ARE BUSINESS RULES?

业务规则描述了企业认为重要且值得记录下来的对象、关系和操作。它们包括定义业务如何运作和处理日常操作的规则和策略。它们通常帮助企业实现其目标和履行其义务。

例如，一些一般的业务规则可能是:

当顾客进入商店时，离他们最近的店员会对他们说:“欢迎光临云九”。
当开一张超过20美元或超过50美元的支票时，店员会要求看顾客的身份证。收费低于$ $ 25$时不需要签名。
谁在早上开了门，谁就煮了第一壶咖啡(否则就有叛变的风险)。
好酒还是留给房东喝吧。
因为这是一本数据库设计书籍，所以本章只关注与数据库相关的业务规则。其中一些例子是:

在客户购买商品并有关联订单之前，不要创建Customer记录。

客户记录必须包括名字和姓氏。(如果波诺(Bono)、Everlast或麦当娜(Madonna)买了什么东西，请索要签名，并使用“Star”作为姓氏。)
如果学生没有注册至少一门课程，请将Status字段更改为Inactive。
如果一个销售人员在一个月内卖出10个以上的热水浴缸，奖励200美元的奖金。
所有联系人记录必须包括至少一个电话号码或电子邮件地址。
如果订单总额超过100美元(税前和运费)，则给客户10%的折扣。

如果订单总额超过$ $ 50(税前和运费)，则给予客户免运费。
员工可以享受1%的折扣。(因为我们是一家以人为本的公司，我们重视员工!)
如果库存物品的库存数量低于销售的物品数量

此约束可能要求您从几个不同的表中收集数据。这种非常复杂的检查可能最好由数据库内的存储过程或外部软件中的代码执行。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|IDENTIFYING KEY BUSINESS RULES

写下所有业务规则本身是值得的，这样您就可以确保它们都以某种方式在数据库中实现。对业务规则进行分类也是值得的，这样您就可以正确地构建它们。

如何实现业务规则不仅取决于它的构建有多棘手，还取决于它以后更改的可能性有多大。如果规则以后可能会更改，那么您最好使用更复杂但更灵活的方法来构建它。

例如，假设您只将订单发送到拥有仓库的州，这些州包括怀俄明州、内布拉斯加州、科罗拉多州和堪萨斯州。业务规则要求订单送货地址中的State字段必须是WY、NE、CO或KS。您可以将其作为Orders表中的简单字段级检查约束来实现。三分钟的工作，你就是一个英雄!没什么大不了的。
但现在假设你在犹他州开了一个新仓库。为了允许这个更改，您需要编辑这个检查约束。这并不是世界末日，但是这种更改需要修改数据库的结构。
现在假设公司的政策发生了变化，允许一些仓库向某些其他州发货。您需要再次更改数据库的检查约束以允许更改。这仍然不是世界末日，但是您再次需要更改数据库的结构以适应业务规则的更改。
现在考虑另一种方法。假设不将此业务规则作为State字段上的字段级检查约束，而是将其作为外键约束。您创建一个ShippingStates表，并用WY、NE、CO和KS值填充它。然后将Orders表的State字段作为引用新ShippingStates表的外键。现在Orders表将只接受具有ShippingStates表中列出的State值的记录。

如果您需要更改允许的状态，您只需要从ShippingStates表中添加或删除记录。诚然，这种方法与之前的方法在难度上的差别很小。前一种方法需要更改数据库的结构，而新方法只需要更改数据。
更改数据不仅需要更少的努力，而且还需要更少的技能。作为检查约束实现的规则可能是这样的:
这不是非常困难的代码，但它是代码，只有熟悉数据库编程的人才能对其进行更改。

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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。

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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|数据库作业代写Database代考|Relationships

An ER diagram indicates a relationship with a diamond containing the relationship’s name. The name is usually something very descriptive such as Contains, Works For, or RulesWithAnIronFist, so often the relationship is perfectly understandable on its own. If the name isn’t enough, you can add attributes to a relationship just as you can add them to entities: by placing the attribute in an ellipse and attaching it to the relationship with a line.

Normally entity names are nouns such as Voter, Person, Forklift, and Politician. Relationships are verbs such as Elects, Drives, and Deceives. When you see entities and relationships connected in an ER diagram, they appear as easy-to-read caveman or Tarzan phrases such as Voter Elects Politician, Person Drives Forklift, and Politician Deceives Voter.

Figure 5.17 shows the Person Drives Forklift relationship.
Note that every relation implicitly defines a reverse relation. The phrase Person Drives Forklift implicitly defines the relation Forklift IsDrivenBy Person. Usually you can figure out the relation’s direction from the context. You can help by drawing the relationships from left-to-right and top-to-bottom whenever possible. (If you use a right-to-left language like Aramaic or Urdu, or a top-to-bottom language like Japanese or Korean, use your best judgment.)
I’ve also seen ER diagrams that include arrows above or beside a relationship to show its direction. For example, Figure 5.18 shows an ER diagram that includes three objects and two relationships. The arrows make it easier to see that Customer Places order and Shipper Ships order.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Cardinality

To add cardinality information, ER diagrams add one or more of three symbols to the lines leading in and out of entity sets. The three symbols are:

Ring-A ring (or circle or ellipse, but strangely not a 0 ) means zero.
Line-A short line (or dash or bar, but not a 1) means one.
Crow’s foot-A crow’s foot (or teepee or whatever you call it) means many.
These aren’t too hard to remember because the number 0 looks like a circle, the number 1 looks a line, and the crow’s foot looks like several 1s.
If two of these symbols are present, they give the minimum and maximum number of entities that can be associated with the relation. For example, if the line entering an entity includes a circle and line, then zero or one of those items is associated with the relation.
For a concrete example, consider Figure 5.19. The relationship swallows connects the classes SwordSwallower and Sword. The two lines beside SwordSwallower mean that the relationship involves between 1 and 1 Swordswallower. In other words, the relationship requires exactly one SwordSwallower. The circle and crow’s foot beside Sword mean that the relationship involves between 0 and many swords. That means this is a one-to-many relationship. One sword swallower swallows many swords.

数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Relationships

ER图表示带有包含关系名称的菱形的关系。名称通常是描述性的，如Contains, Works For，或RulesWithAnIronFist，所以通常关系本身是完全可以理解的。如果名称不够，还可以向关系添加属性，就像向实体添加属性一样:将属性放在一个椭圆中，并用一条线将其附加到关系上。

实体名称通常是名词，如Voter, Person, Forklift和Politician。关系是动词，如选择、驱使和欺骗。当您在ER图中看到连接的实体和关系时，它们看起来就像易于阅读的穴洞人或人猿短语，例如选民选举政治家、人驾驶叉车和政治家欺骗选民。

“人驱动叉车”关系如图5.17所示。
注意，每个关系都隐式地定义了一个反向关系。短语Person Drives Forklift隐式地定义了关系Forklift IsDrivenBy Person。通常你可以从上下文中找出关系的方向。您可以通过尽可能从左到右和从上到下绘制关系来提供帮助。(如果你使用从右到左的语言，比如阿拉姆语或乌尔都语，或者从上到下的语言，比如日语或韩语，请做出最好的判断。)
我也见过在关系的上方或旁边包含箭头以显示其方向的ER图。例如，图5.18显示了一个ER图，其中包括三个对象和两个关系。箭头可以更容易地看到“客户放置订单”和“托运人运送订单”。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|Cardinality

要添加基数信息，ER图将三个符号中的一个或多个添加到进出实体集的行中。这三个符号分别是:

环——环(或圆或椭圆，但奇怪的是不是0)表示零。
短线(或破折号或条形，但不是1)表示1。
乌鸦的脚(或者叫圆锥形帐篷，随便你怎么叫它)意味着很多。
这些并不难记住，因为数字0看起来像一个圆，数字1看起来像一条线，鱼尾纹看起来像几个15。
如果有两个这样的符号，它们给出了可以与关系相关联的实体的最小和最大数量。例如，如果进入实体的行包括圆和线，那么这些项中的零或一个与关系相关联。
具体的例子见图5.19。关系swallow连接了两个类SwordSwallower和Sword。SwordSwallower旁边的两条线表示关系涉及1和1 SwordSwallower。换句话说，这种关系只需要一个吞剑者。剑旁边的圆圈和鱼尾纹表示0和多剑的关系。这意味着这是一对多关系。一个吞剑者吞下许多剑。

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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数据库Database方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写数据库Database代写方面经验极为丰富，各种代写数据库Database相关的作业也就用不着说。

我们提供的数据库Database及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (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Database代考|VERIFY YOUR UNDERSTANDING

With your notebook (and brain) bursting at the seams with all of this information, it’s almost time to move on to the next chapter and start building a data model. Before you do that, however, you should verify one last time that you really understand the customers’ needs. This may be your last chance to avoid a future filled with tar and feathers, so be sure you’ve gotten it right.

Walk through your understanding of the system and explain it to the customers as if they were building the system for you and not the other way around. They should make comforting grunts and noises like “yup” and “uh huh.”

Watch out for words such as “but,” “except,” and “sort of.” When they use those words, make sure that they’re only emphasizing something that you already know and not adding a new twist to things. Often at this stage, the customers think of new situations and exceptions that they didn’t think of before.
Pay particular attention to exceptions_- cases where things mostly work one way but occasionally work in another. Exceptions are the bane of database designers and, as you’ll see in later chapters, you need to handle them in a special way.
For example, suppose you need to allow for returns. (A client might decide that the Kathryn Janeway sculpture he ordered is too short or clashes with his Predator statue.) While reviewing your understanding of the project, you say, “The receiving clerk enters the RMA (return merchandize authorization number) and clicks Done, right?” Your Customer Representatives look sheepishly at each other and say, “Well … usually but sometimes they don’t have an RMA. Then they just write in ‘None.”” This is an important exception that the customers didn’t tell you about before and you need to write it down.
For another example, suppose your customers currently use paper order forms that have shipping and billing address sections. You say, “The form needs to hold one shipping address and one billing address?” Your customer replies, “Well, sometimes we need two shipping addresses because different parts of the order go to different addresses.” Someone pulls out an order form where a second address and additional instructions have been scribbled in the margin.

计算机代写|数据库作业代写Database代考|CREATE THE REQUIREMENTS DOCUMENT

The requirements document describes the system that you are going to build. This document is sometimes called the product requirements document $(P R D)$, the requirements specification, specification, or spec. As all of these names imply, this document specifies the project’s requirements.
Note that the requirements document is usually not a document. It’s often a collection of electronic documents, prototypes, memos, diagrams on sticky notes, emails, captured video conference calls, user stories, diagrams scribbled on napkins, and other artifacts that collectively define the system.
At a minimum, the requirements document needs to spell out what you’re planning to build and what it will do. It needs to explain how the customers will use the final application to solve their problems. It can also include any design or architecture that you’ve already done, and it can include (possibly as attachments or appendixes) summaries of the discussions you’ve had while deciding on the project’s features.
The requirements document keeps everyone on track during later design and development. It can also prevent finger-pointing when someone starts yelling about how you forgot to include the telepathic user interface. You can simply point to the requirements document and say, “Sorry, but the telepathic interface isn’t in here.” In fact, if you considered this issue during brainstorming and dumped the telepathic interface into the Priority 3 “unicorns and pixie dust” category, having it listed there will probably allow you to skip the whole argument. The potential wave-maker can see that the issue has been shelved for now and will probably not bother stirring up trouble on a dead issue.
(I’ve worked on some projects that had enormous requirements documents, sometimes running to 500 or more pages. In that case, it’s hard for anyone to remember everything that’s in there and you may end up revisiting some issues occasionally. Hopefully you thought ahead and created an index.)
The requirements document should define deliverables (also called milestones, not to be confused with millstones) that the customers can use to gauge the project’s progress. These should be tasks that you complete along the way, that you can show to the customer, and that can be verified in some meaningful way. It’s important that they be verifiable. Saying that you’re 25 percent done thinking about the design doesn’t do the user any good. Saying that you have built a database and filled it with test data drawn from a legacy system is much more useful and verifies that the database can hold that kind of data.
If you make the database design a deliverable (usually a good idea), then you need to be able to somehow verify that the design meets the customers’ needs. Usually that means an extensive review where a lot of people put their heads together and try to poke holes in your carefully crafted design.

数据库代考

计算机代写|数据库作业代写Database代考|VERIFY YOUR UNDERSTANDING

随着您的笔记本(和大脑)塞满了所有这些信息，差不多是时候进入下一章并开始构建数据模型了。但是，在您这样做之前，您应该最后一次验证您是否真正了解客户的需求。这可能是你避免一个充满焦油和羽毛的未来的最后机会，所以确保你做对了。

通过您对系统的理解，并向客户解释，就好像他们是为您构建系统一样，而不是相反。他们应该发出安慰的咕噜声和“是”和“嗯哼”之类的声音。

注意“but”、“except”和“sort of”这样的词。当他们使用这些词时，确保他们只是强调你已经知道的东西，而不是添加新的扭曲。通常在这个阶段，客户会想到他们以前没有想到的新情况和异常。
要特别注意异常情况——事情大多以一种方式工作，但偶尔以另一种方式工作的情况。异常是数据库设计人员的祸根，正如您将在后面的章节中看到的那样，您需要以特殊的方式处理它们。
例如，假设您需要允许返回。(一位客户可能会认为，他订购的凯瑟琳·珍妮薇(Kathryn Janeway)雕塑太短，或者与他的“捕食者”(Predator)雕像不协调。)在回顾您对项目的理解时，您说:“收货员输入RMA(退货授权号码)并点击Done，对吗?”你的客户代表不好意思地看着对方说:“嗯……通常是这样，但有时他们没有RMA。然后他们就写上‘没有’。”这是客户之前没有告诉你的一个重要的例外，你需要写下来。
另一个例子，假设您的客户目前使用纸质订单表单，其中包含送货和账单地址部分。您说，“表单需要保存一个送货地址和一个账单地址?”您的客户回答说:“嗯，有时候我们需要两个送货地址，因为订单的不同部分会送到不同的地址。”有人拿出一张订单，在空白处潦草地写着第二个地址和附加说明。

计算机代写|数据库作业代写Database代考|CREATE THE REQUIREMENTS DOCUMENT

需求文档描述了您将要构建的系统。该文档有时被称为产品需求文档$(P R D)$、需求说明书、规格书或规格书。正如所有这些名称所暗示的那样，该文档指定了项目的需求。
请注意，需求文档通常不是文档。它通常是电子文档、原型、备忘录、便签上的图表、电子邮件、捕获的视频会议电话、用户故事、潦草地写在餐巾纸上的图表以及其他共同定义系统的工件的集合。
至少，需求文档需要详细说明您计划构建什么以及它将做什么。它需要解释客户将如何使用最终的应用程序来解决他们的问题。它还可以包括您已经完成的任何设计或架构，并且可以包括(可能作为附件或附录)您在决定项目特性时所进行的讨论的摘要。
需求文档使每个人在以后的设计和开发过程中都能跟上进度。它还可以防止当有人开始大喊你如何忘记包括心灵感应用户界面时的指责。您可以简单地指向需求文档并说:“对不起，这里没有心灵感应接口。”事实上，如果你在头脑风暴中考虑过这个问题，并将心灵感应界面放到了优先级3的“独角兽和精灵之尘”类别中，那么将其列在这里可能会让你跳过整个争论。潜在的搅局者可以看到这个问题现在已经被搁置了，可能不会在一个死气沉沉的问题上自找麻烦。
(我曾经参与过一些需求文档非常庞大的项目，有时会达到500页甚至更多页。在这种情况下，任何人都很难记住里面的所有内容，你可能会偶尔重新审视一些问题。希望你提前想到并创建了一个索引。)
需求文档应该定义可交付成果(也称为里程碑，不要与磨石混淆)，客户可以用它来评估项目的进度。这些任务应该是您在开发过程中完成的，您可以向客户展示，并且可以以某种有意义的方式进行验证。重要的是它们是可验证的。说你已经完成了25%的设计思考，对用户没有任何好处。说明您已经构建了一个数据库，并使用从遗留系统中提取的测试数据填充它，这将更加有用，并验证数据库可以保存这种数据。
如果您使数据库设计成为可交付的(通常是一个好主意)，那么您需要能够以某种方式验证设计是否满足客户的需求。通常，这意味着要进行广泛的审查，许多人聚集在一起，试图在你精心设计的设计中找出漏洞。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。