前两天我们介绍了两个和融合基因有关的数据库，其中涉及到融合基因的查找和功能预测。对于融合基因的功能的话，FusionGDB数据库主要是来分析发生融合基因之后，对于其本身功能的变化，但是对于融合基因的调控，这个数据库就没有多大的注释，所以就有了
本文参考自ORACLE 数据库名、实例名、ORACLE_SID的区别,纯属读书笔记,加深记忆 在ORACLE7、8数据库中只有数据库名(db_name)和数据库实例名(instance_name)。在ORACLE8i、9i中出现了新的参数，即数据库域名(db_domain)、服务名(service_name)、以及操作系统环境变量(ORACLE_SID)。这些都存在于同一个数据库中的标识，用于区分不同数据库的参数。 1、数据库名 数据库名是用于区分数据的标识,是以二进制形式存储于数据库控制文件中的参数,在数
有意思的事情每天都有，最近一个客户的公司的PG数据库在运行中，出现了一个问题，客户在对数据进行排序的过程中，发现数据虽然一致，但两个存储同样数据的数据库，在进行语句查询的时候，给出的结果不同，基于他们只取结果集的前两条，导致同样的数据库表，同样的数据，最终在界面上给客户展示的数据不同。
在昨天LnCeVar数据库介绍当中，我们提到了两个基于实验方法查询 miRNA 功能的数据库，正好今天介绍的这个是基于实验收集的 lncRNA 功能的数据库，所以就合在一起介绍了。
在4月期间，总共发表了医学相关在线数据库34个。下面就来给大家介绍一下主要有哪些数据库，以及笔者比较感兴趣的数据库。如果想要所有相关数据库信息的，后台回复：2104。
在前两天介绍circBase的时候，我们统计了一下目前circRNA方面相关的数据库。使用最多的前10的数据库的时候。除了circBase之外还有很多是用来预测circRNA功能的数据库。所以今天。我们就来介绍一下这几个相关的数据库吧。
基因融合指的是两个或者多个基因的部分序列结合到一起形成了一种新的基因。随着高通量测序的发展，我们可以利用二代测序的数据来鉴定出发生在不同疾病当中的融合基因，所以也就出现了很多来寻找融合基因的数据库。今天就来给大家介绍几个融合基因查询的数据库。
在昨天介绍的KEGG数据库当中，我们可以看到，对于基因通路的可视化，最简单的就是通过类似流程图一样的形式来进行可视化的。例如下面的自噬通路图。?的只是对通路进行简单的可视化，但是有时候我们有更多的DI
在这篇博文中，我们会介绍如何在零停机时间的前提下，使用 Bucardo 将 Postgres 数据库迁移到一个新实例上。我们将介绍如何避免常见的陷阱，比如数据丢失、性能下降和数据完整性故障等。我们已成功使用这一流程将我们的 Postgres 数据库从 9.5 版迁移到 Amazon RDS 上的 12.5 版，但该流程不只适用于 RDS，也不依赖 AWS 独有的任何内容。这种迁移策略应该能适用于任何自托管或托管的 Postgres。
在互联网初创时期，企业往往采用单体架构去搭建自己的应用系统，但是，随着企业的不断壮大，系统访问量不断随之上升，数据量也急剧增长。数据的存储是首先要解决的问题，在这个大数据时代，数据就是企业的命根子，数据库的单体架构很难满足数据的存储，这时，我们要对数据进行切分，数据的切分又分为垂直切分和水平切分。
摘要：本文将介绍Oracle 12.2中关于ADG的新特性，在ADG上部署列式存储。关于12.2更多新特性， 注：本文来自官方文档翻译。 一、In-Memory and Active Data Guard 在Active Data Guard上部署列式存储的目的 可以选在在主库、备库或者两者同时部署列式存储。当在主备库上同时部署了列式存储的时候，可以在两个库上对相同或者不同的对象集做操作，如果是操作不同的对象集，那就相当于增加了In-Memory的存储大小。 在主备库上部署同样的In-Memory。 在最
例如：单表中出现了，动辄百万甚至千万级别的数据。“分表分库”就成为解决上述问题的有效工具。
关于可变剪切研究的数据库，尤其是在肿瘤当中研究可变剪切的数据库。之前我们介绍过了[[tsvdb-可变剪切分析数据库]]以及[[TCGA Spliceseq-可变剪切相关数据库]] 这两个基于 TCGA 构建的数据库。这两个数据库当中，一个用来可视化可变剪切的情况，另外一个则提供了可变剪切数据的整体分析。
CAP是分布式系统的重要理论，在大型分布式系统中一致性（Consistency），高可用性（High-Availability），分区可容忍性（Partition-tolerance）是设计者都希望能同时达到的，但是根据CAP理论一个系统最多能实现3中其2。本文不去探讨CAP理论的结论的正确性，而是去试图概述这三个特性是什么。
如果我们的SQL Server要保证高可用性，那么可以采用故障转移群集。最简单的故障转移群集是两台服务器，一台做活动的服务器，另一台做备用服务器，这就是AP模式的Cluster。另外一个模式就是AA模式，也就是两台服务器都是运行SQL Server实例。
《【腾讯云的1001种玩法】十分钟轻松搞定云架构 · 数据库的主备 双活 读写分离》介绍了关于数据库的主备、双活、读写分离的知识，主要目的是通过实现主备数据库、双活数据库和读写分离，提高数据库的可用性、数据一致性和性能，同时降低数据库的运维成本。通过使用主备数据库、双活数据库和读写分离，可以实现数据库的容灾、数据备份和负载均衡，提高数据库的可用性、可靠性和性能。
lncRNA（long non coding RNA）发挥功能的方式，目前研究最多的还是ceRNA 的功能。经典的ceRNA调控网络是通过 lncRNA-miRNA-mRNA 来构建的。这个研究思路，相对来说已经很成熟了，如果要在这个方面研究的话，其实再加一些变化可能更好一些，毕竟成熟的思路就代表创新性少一些，而如果要加变化的话，由于 ceRNA 调控的原始还是序列的结合，所以最直接能加的还是看基因组变异对于ceRNA 调控的影响。所以这次给大家推荐一个基因组变异对于ceRNA调控影响的数据库：LnCeVar
对于相互作用分析，之前我们介绍过BioGRID以及STRING数据库。这两个数据库主要还是用来分析基因与基因之间的相互作用。我们知道相互作用分析，除了基因和基因之间的相互作用其实还存在比如：基因调控的相互作用、药物和靶标的相互作用等等。所以今天就介绍一个综合性的相互作用查询数据库：ConsensusPathDB(http://cpdb.molgen.mpg.de/)
共享锁：又称读锁（lock in share mode），例如select，当上锁之后，另一个线程只可以读，不可以修改。
上篇文章说了当数据量大，并且访问量大的时候，可以把业务和DB分开放在不同的服务器，这时候会出现session问题，可以通过负载均衡器来解决session问题，保证同一个会话每次都发在同一个服务器上，也可以通过单独的服务保存sesion。
对于对于测序而言，单细胞测序算是很火的一个测序技术了。简单来说单细胞测序技术的，就是对每一个细胞来进行测序。相较于之前的RNA-seq而言，我们其实是对某一块组织所有的RNA进行检测，由于一块组织里面有好多的细胞，而且这些细胞也不一定全是肿瘤细胞，所以说我们对于这些细胞的测序获得的基因表达的结果，有可能并不是肿瘤的表达情况。这个时候如果做单细胞测序的话，那就会检测每个细胞当中基因的表达情况了，这样分析的结果就更加精确了。
在肠道菌群方面，我们介绍了[[gutMGene-肠道微生物和微生物代谢物的靶基因数据库]]。在 gutMGene 当中，可以来查询和肠道微生物有关的代谢物质/基因。在介绍这个数据库的时候，同时也发现作者团队还发现了另外一个疾病/干预措施对于肠道菌群失调数据库：gutMDisorder: http://bio-annotation.cn/gutMDisorder/home.dhtml
在上一个文档“为什么选择CouchDB？”中，我们看到CouchDB的灵活性使我们能够随着应用程序的增长和变化而发展数据。在本主题中，我们将探讨CouchDB的“细化”工作如何提高应用程序的简单性，并帮助我们自然地构建可扩展的分布式系统。
这篇主题描述Django 对多个数据库的支持。大部分Django 文档假设你只和一个数据库打交道。如果你想与多个数据库打交道，你将需要一些额外的步骤。
基因转录的过程当中，基因由DNA转录成mRNA的过程受到很多因素的调控。其中就包括了转录因子的调控。转录因子调控的一个主要的过程是转录因子和基因启动子区进行结合进而来对其表达进行调控。由于每个转录因子都有自己的固定的识别序列，所以基于特定的识别序列，我们就可以了解每个转录因子都可能调控哪些基因。随着测序数据的发展，我们也可以通过cihp-seq来准确的了解转录因子的结合区域。同时可以通过RNA-seq来分析转录因子和结合基因之间是否存在共表达关系。之前的转录因子预测的数据库其实都是基于上面的原理来进行构建的。最近，随着单细胞测序数据的增多，我们也可以在单个细胞当中研究不同系统的调控情况。所以今天就给大家介绍一个纳入了单细胞测序数据的一个可以预测基因调控网络的数据库：GRNs[http://www.grndb.com/]
我们平时写一般的SQL语句的时候，可能不会用到系统表，不过在一些特殊的情况下就会用到了，比如说在系统运用的时候，我们根据日期动态创建的数据表，如果要从里面获取数据的时候最好需要加上判断这个表是否存在，如果存在我们就从表里面取数据，如果不存在就跳出。
常用的开源数据库：H2，Derby，HSQLDB，MySQL，PostgreSQL。其中H2，HSQLDB类似，十分适合作为嵌入式数据库使用，其它的数据库大部分都需要安装独立的客户端和服务器端。 H2的优势： 1、h2采用纯Java编写，因此不受平台的限制。 2、h2只有一个jar文件，十分适合作为嵌入式数据库试用。 3、性能和功能的优势 H2比HSQLDB的最大的优势就是h2提供了一个十分方便的web控制台用于操作和管理数据库内容，这点比起HSQLDB的swing和awt控制台实在好用多了。 H2和各数据库特征比较
我们在进行数据库介绍，尤其是肿瘤相关数据库的时候，经常会提到说这个使用了 TCGA/GTEx 数据库的数据，那么这两个数据库到底是什么呢？为什么会有用这两个数据库呢？另外呢，由于最近ICGC提的也比较多，所以这里也就做一下简单的介绍。
库设计： 1、数据库名称要明确，可以加前缀或后缀的方式，使其看起来有业务含义，比如数据库名称可以为Business_DB(业务数据库）。 2、在一个企业中，如果依赖很多产品，但是每个产品都使用同一套用户，那么应该将用户单独构建一个库，叫做企业用户中心。 3、不同类型的数据应该分开管理，例如，财务数据库，业务数据库等。 4、由于存储过程在不同的数据库中，支持方式不一样，因此不建议过多使用和使用复杂的存储过程。为数据库服务器降低压力，不要让数据库处理过多的业务逻辑，将业务逻辑处理放到应用程序中。
随着数据量的不断增大，一般我们要对数据进行水平切分，水平切分的规则你可以简单根据用户id或者用户IP对数据进行取模，实现路由功能。当然也可以增加Slave跟KeepAlived来实现高可用。
本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略 参考地址：http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 要点总结 基本思想： 把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。 多数系统会将垂直切分和水平切分联合使用，先对系统做垂直切分，再针对每一小搓表的情况选择性地做水平切分。从而将整个数据库切分成一个分布式矩阵。 1.垂直切分： 对于海量数据的数据库，如果是因为表多而数据多，这时候适合使用
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
在进行高通量测序的时候，我们在会得到很多的候选基因。但是对于基础实验而言，我们往往只需要寻找到这些基因当中重要的那些基因来进行后续的实验即可。但是这么多基因该怎么寻找的呢？
线上业务同学通常都会自己先搭建一套MySQL服务，自己维护，自己折腾，等到项目要上线，或者遇到某种性能瓶颈的时候，就会想到托管给DBA，这几天我们就遇到了这样一个场景。
无论是读取数据库还是写入数据库，前提必须是要有相应的数据库，如果没有我们只能创建。创建数据库很简单，执行SQL语句——CREATE DATABASE (数据库名)就行了，下面我们就来创建一个数据库来看看，在创建之前我们先看一下已经有哪些数据库，因为我们要创建一个不存在的数据库，创建已经存在的数据库会出错。
号没留言功能，所以我建了个微信交流群来方便交流，现在需要你的加入，群里大佬贼多！目前入群满百发红包，给个一起吹比的机会把阿Sir，期待与你一起相互吹捧，共同进步。
本文讨论了某数据集市项目的数据集成方法与过程。该系统在2008年12月启动，在2009年5月正式上线使用。该系统是以oracle系统为主要的数据库，同时集成DB2系统中的数据。每天的话费清单系在DB2数据库中存储，通过E71调度程IWEDB2中的数据进行汇总并把结果写入到ORACLE数据仓库中。本文首先讨论了建立数据集市项目异构数据库的两个数据库系统的背景以及用户対该项目的需求。接着讨论了使用Perl技术来集成两个数据库中的业务逻辑的过程，并说明了该技术在集成过程中出现的问题，如：数据分层，E71调度程序改造，以及参数化SQL处理等问题。最后讨论了该集成方法的优点和缺点，并対改进该项目提出了优化Perl技术的设想。在本次的项目开发过程中，我主要担任了系统分析与设计的工作。
数据库收录了包括14032条歇后语，16142个汉字，31648个成语。下面文摘菌就简单的介绍一下这个数据库。
链接 | blog.csdn.net/sirfei/article/details/434994
来源：blog.csdn.net/sirfei/article/details/434994
可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。
最近一直是在总结核酸研究杂志2019发表的数据库（关于这个他们杂志专门发了一个总结文献，感兴趣的可以去看看，PMID: 31906604，如果懒得自己看，可以每天看一下我们公众号就行），其中就有一个数据库是 APAatalas。
在整个基因转录翻译的过程当中，基因是在细胞核发生转录，然后出核到细胞质当中发生翻译。对 lncRNA 而言，由于lncRNA的功能主要还是通过影响其它基因来实现的。所以 lncRNA 在不同的位置影响的功能肯定也是不一样的。如果在细胞核，就是参与转录调控了，经典的方式还是影响ceRNA的方式来进行调控；而如果在细胞质的话，那就参与转录后调控了，比如和mRNA形成互补双链来增加 mRNA 的稳定性。所以在研究 lncRNA 的时候，知道 lncRNA 的定位还是很有必要的。今天就给大家介绍几个预测lncRNA定位的数据库。
在之前的文章，有多次提到转账系统这个案例，由于这个案例太典型了，很多大学教授数据库事务的时候就是用的这个案例。
前段时间，我们介绍了两篇在OncoImmunology发表的简单的生信+实验的文章。最近又发现一个杂志(Genomics, IF = 6.205)也发表一些生信相关的文章。里面有些文章简单的令人发指。今天就来介绍一个基本上全部都是用在线数据库做出数据的文章。
http://www.infoq.com/cn/articles/mariadb-vs-mysql
PG_REWIND 是PG 9.6 开始提供的功能，主要的作用在于通过PG_REWIND 让PG 复制中的数据库快速的与预定的“主库”进行数据同步，而复制的方式是是文件块的方式，并且可以避过重复的数据块。所以复制的速度是快的，在不少的高可用方式中都被作为主库失败后的快速的将主库加入原有集群并作为从库继续工作的方案。
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