如果你也在 怎样代写数据库Database CS4250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|Rationale for Normalization
Normalization is the process of ensuring that the database (conceptual schema) is defined in such a manner as to ensure efficiency and ease of data access. Normalization ensures and/or enhances the following database features:
Entity and Referential Integrity: The normalization process results in a set of relations that are logically structured such that each relation has its primary key or candidate keys identified. Foreign keys are strategically inserted into specific referencing relations to map back to related primary keys in the target (referenced) relations. The DBMS can then be allowed to enforce appropriate referential integrity constraints when the database is implemented.
Control of Redundancy: Through a process called non-loss decomposition, the normalization process is geared toward reducing unnecessary data duplication.
Logical Data Independence: Normalization leaves the logical structure of the database (i.e., the conceptual schema) in a state that easily facilitates the construction of logical integration and aggregation of data from various normalized relations to meet the assorted needs of end-users. These logical maneuvers do not necessarily mandate changes in the application programs that access the database; neither do changes in the application programs necessarily force structural changes in the database.
Avoidance of Modification Anomalies: As you will soon see, normalization resolves undesirable structure of data that causes data redundancy, which in turn causes various modification anomalies as explained below.
Efficient Data Storage and Retrieval: As stated in the definition above, the primary objective of normalization is efficient storage and subsequent retrieval of data.
计算机代写|数据库代考Database代考|Functional Dependence
Given a relation, $\mathrm{R}{\mathrm{A}, \mathrm{B}, \mathrm{C}, \ldots}$, then attribute $\mathrm{B}$ is functionally dependent on attribute $\mathrm{A}$, written $A \rightarrow B$ (read as “A determines B”) iff each value of A in R has precisely one B value in $R$ at any point in time. Attributes A and B may or may not be composite.
An alternate way to describe functional dependence (FD) is as follows: Given a value of attribute $\mathrm{A}$, one can deduce a value for attribute $\mathrm{B}$ since any two tuples that agree on A must necessarily agree on B.
To further clarify the concept of an FD, consider storing information about employees in an organization. Example $4.1$ revisits the Employee relation of earlier discussion, showing how an FD may be defined on the attribute representing the employee’s identification number. In this example, the employee’s identification number $\left(\mathbf{E m p}^{#}\right)$ is fulfilling the role of primary key.
EXAMPLE 4.1: AN EXAMPLE ILLUSTRATING THE CONCEPT OF FD
Consider the relation Employee as outlined below:
Employee {Emp#, Emp_FName, Emp_LName, Emp_Dept#, …,Emp_MgrEmp#}
The following FD holds:
Emp# → Emp#, Emp_FName, Emp_LName, Emp_Dept#, . ., Emp_MgrEmp#
What this means is that each employee is uniquely identified by his/her employee number. By knowing the employee number, all other attribute values for that employee can be deduced.
数据库代考
计算机代写|数据库代考|数据库代考|规范化的理由
规范化是确保数据库概念模式的定义方式，以确保数据访问的效率和便利性。规范化确保和/或增强了以下数据库的功能。
实体和参考完整性。规范化过程产生了一组逻辑结构上的关系，每个关系都有其主键或候选键的标识。外键被战略性地插入到特定的参考关系中，以映射到目标参考关系的相关主键。然后，当数据库被实施时，DBMS可以被允许执行适当的参考完整性约束。
冗余的控制。通过一个叫做无损分解的过程，规范化过程的目的是减少不必要的数据重复。
逻辑数据的独立性。规范化使数据库的逻辑结构$i$.e.，概念模式处于一种状态，容易促进逻辑整合的构建和来自各种规范化关系的数据聚合，以满足最终用户的各种需求。这些逻辑上的操作不一定要求访问数据库的应用程序发生变化；应用程序的变化也不一定迫使数据库的结构发生变化。
避免修改的异常情况。正如你很快就会看到的，规范化解决了导致数据冗余的不良数据结构，这反过来又导致了各种修改异常，如下文所述。
高效的数据存储和检索。正如上面的定义所述，规范化的主要目标是有效地存储和随后的数据检索。
计算机代写|数据库代考|数据库代考|功能化
依赖性
给定一个关系，$mathrm{RA}, \mathrm{B}, \mathrm{C}, \ldots$，那么属性$mathrm{B}$在功能上依赖于属性$mathrm{A}$，写成$A\rightarrow B$为 “Adetermines”，如果$mathrm{R}$中$mathrm{A}$的每个值在任何时间点上在$R$中正好有一个$mathrm{B}$值。属性$mathrm{A}$和$mathrm{B}$可能是也可能不是复合的。
另一种描述功能依存关系$F D$的方法如下。给出属性$mathrm{A}$的值，就可以推导出属性$mathrm{B}$的值，因为任何两个图元如果在A上达成一致，就必然在B上达成一致。
为了进一步阐明FD的概念，我们可以考虑存储一个组织中的雇员信息。例4.1$重温了前面讨论的Employee关系，显示了FD是如何定义在代表雇员识别号的属性上的。在这个例子中，雇员的识别号$\backslash$ left(\mathbf ${\mathrm{E} \mathrm{mp}}^{\wedge}{#} \backslash$ right $)$正在履行主键的职责。
例子4.1: 一个说明FD概念的例子
考虑一下Employee的关系，如下所述。
Employee{Emp#, Emp_FName, Emp_LName, Emp_Dept#, …Emp_MgrEmp#}。
下面的FD成立。
Emp\$Rightarrow$ Emp\, Emp_FName, Emp_LName, Emp_Dept#,…, Emp_MgrEmp#.
这意味着每个雇员都是由他/她的雇员号码唯一识别的。通过了解雇员编号，该雇员的所有其他属性值都可以推导出来。
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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。
