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Any complicated task benefits from prior planning, and software development is no exception. (For a lot more information about software development, see my book Beginning Software Engineering, Second Edition, Wiley, 2022.) It has been shown that the longer an error remains in a project the longer it takes to fix it. Database design typically occurs early in the development process, so mistakes made here can be extremely costly. A badly designed database provides the perfect proving ground for the expression “Act in haste, repent at leisure.” Do your work up front or be prepared to spend a lot of extra time fixing mistakes.

Practically all later development depends directly or indirectly on the database design. The database design acts like a building’s foundation. If you build a weak foundation, the building on top of it will be wobbly and unsound. The Leaning Tower of Pisa is a beautiful result built on a weak foundation, but it’s the result of luck more than planning and people have spent hundreds of years trying to keep it from falling down. If you try to build on a wobbly foundation, you’re more likely to end up with a pile of broken rubble than an iconic building.

After you gain some experience with database design, it’s tempting to just start cranking out table and field definitions without any prior planning, but that’s almost always a mistake. Don’t immediately start building a database or even creating a relational object model. At least sketch out an ER diagram to better understand the entities that the database must represent before you start building.

DOCUMENT EVERYTHING
Write everything down. This helps prevent disagreements about who promised what to whom. (“But you promised that the database could look up a customer’s credit rating and Amazon password.”)
Good documentation also keeps everyone on the same wavelength. If you have done a good job of writing requirements, use cases, database models, design specifications, and all the other paperwork that describes the system, then the developers can scurry off to their own little burrows and start working on their parts of the system without fear of building components that won’t work together.
You can make programmers’ lives a lot easier if you specify table and field definitions in great detail. Record the fields that belong in each table. Also record each field’s properties: name, data type, length, whether it can be null, string format (such as ” $\mathrm{mm} / \mathrm{dd} /$ yyyy” or “###-###”), allowed ranges (1-100), default values, and other more complex constraints.

Programmers will need this information to figure out how to build the user interface and the code that sits behind it (and the middle tiers if you use a multi-tier architecture). Make sure that the information is correct and complete at the start so that the programmers don’t need to make a bunch of changes later.
For example, suppose Price must be greater than \$1.00. The programmers get started and build a whole slew of screens that assume Price is greater than $\$ 1.00$. Now, it turns out that you meant Price must be at least $\$ 1.00$ not greater than $\$ 1.00$. This is a trivial change to the design and to the database, but the programmers will need to go fix every screen that contains the incorrect assumption. (Actually, good programming practices will minimize the problem, but you can’t assume everyone is a top-notch developer.)

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It’s easy enough to validate a field against its domain by using check constraints. For example, suppose you know that the Addresses table’s State field must always hold one of the values CA, OR, or WA. You can verify that a field contains one of those values with a field-level check constraint. In Microsoft Access, you could set the State field’s Validation Rule property to:
$$
=’ \mathrm{CA} \text { ‘ Or }=\text { ‘OR’ Or }=’ \mathrm{WA} \text { ‘ }
$$
Other databases use different syntax.
Although this is simple and it’s easy for you to change, it’s not easily visible to programmers building the application. That means they need to write those values into their code to allow the user interface to validate the user’s choice. Later if you change the list, the programmers need to change their code, too.
Even worse, someone needs to remember that the code needs to be changed! It’s fairly common to change one part of an application and forget to make a corresponding change elsewhere. Those kinds of mistakes can lead to some bugs that are very hard to find.

A better approach is to move the domain information into a new table. Create a States table and put the values $\mathrm{CA}, \mathrm{OR}$, and WA in it. Then make a foreign key constraint that requires the Addresses table’s States field to allow only values that are in the States table. Programmers can query the database at runtime to learn what values are allowed and can then do things such as making a combo box that allows only those choices. Now if you need to change the allowed values, you only need to update the States table’s data and the user interface automatically picks up the change.
Wherever possible, convert database structure into data so everyone can read it easily.

数据库代考

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任何复杂的任务都得益于事先的计划，软件开发也不例外。(有关软件开发的更多信息，请参阅我的书《Beginning software Engineering, Second Edition, Wiley, 2022》。)事实证明，错误在项目中存在的时间越长，修复它所需的时间就越长。数据库设计通常发生在开发过程的早期，因此在此出现的错误可能会造成极大的代价。设计糟糕的数据库为“操之过急，后悔莫及”这句话提供了完美的证明。提前做好你的工作，否则准备花很多额外的时间来修正错误。

实际上，所有的后期开发都直接或间接地依赖于数据库设计。数据库的设计就像建筑物的基础。如果你的基础很薄弱，那么在它上面的建筑就会摇晃和不牢固。比萨斜塔是一座建在脆弱地基上的美丽建筑，但它更多是运气的结果，而不是计划的结果，人们花了数百年的时间试图让它不倒塌。如果你试图在一个摇摇欲坠的基础上建造，你更有可能最终得到一堆破碎的瓦砾，而不是一座标志性的建筑。

在获得了一些数据库设计经验之后，很容易在没有任何事先计划的情况下开始胡乱定义表和字段，但这几乎总是一个错误。不要立即开始构建数据库，甚至不要创建关系对象模型。在开始构建之前，至少要勾勒出一个ER关系图，以便更好地理解数据库必须表示的实体。

记录一切
把一切都写下来。这有助于防止谁向谁承诺了什么而产生分歧。(“但你答应过数据库可以查询客户的信用评级和亚马逊密码。”)
好的文档还能让每个人保持一致。如果您已经很好地编写了需求、用例、数据库模型、设计规范，以及描述系统的所有其他文书工作，那么开发人员就可以匆忙地回到他们自己的小洞穴，开始处理他们的系统部分，而不必担心构建的组件不能一起工作。
如果非常详细地指定表和字段定义，程序员的工作就会轻松得多。记录属于每个表的字段。还要记录每个字段的属性:名称、数据类型、长度、是否可以为空、字符串格式(例如“$\mathrm{mm} / \mathrm{dd} /$ yyyy”或“＃＃＃-＃＃＃”)、允许的范围(1-100)、默认值和其他更复杂的约束。

程序员将需要这些信息来弄清楚如何构建用户界面及其背后的代码(如果使用多层体系结构，还包括中间层)。确保信息在开始时是正确和完整的，这样程序员就不需要在以后做一堆更改。
例如，假设Price必须大于＄1.00。程序员开始构建一系列假设Price大于$\$ 1.00$的屏幕。现在，你的意思是Price必须至少$\$ 1.00$不大于$\$ 1.00$。这是对设计和数据库的一个微不足道的更改，但程序员需要修复包含错误假设的每个屏幕。(实际上，良好的编程实践将最小化这个问题，但您不能假设每个人都是一流的开发人员。)

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通过使用检查约束来根据域验证字段是很容易的。例如，假设您知道地址表的State字段必须始终保存值CA、OR或WA中的一个。您可以使用字段级检查约束来验证字段是否包含这些值之一。在Microsoft Access中，你可以将State字段的Validation Rule属性设置为:
$$
=’ \mathrm{CA} \text { ‘ Or }=\text { ‘OR’ Or }=’ \mathrm{WA} \text { ‘ }
$$
其他数据库使用不同的语法。
尽管这很简单，而且很容易更改，但构建应用程序的程序员并不容易看到它。这意味着他们需要将这些值写入代码，以允许用户界面验证用户的选择。如果稍后更改列表，程序员也需要更改他们的代码。
更糟糕的是，需要有人记住需要更改代码!更改应用程序的一部分而忘记在其他地方进行相应的更改是相当常见的。这类错误会导致一些很难发现的bug。

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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。