我有超过20K个样本的gwas微阵列实验数据结果。每个样本具有大约1.000.000个标记的数值输出值。所以我有一个20000 x 1000000的理论表。最终目标是创建一个web服务,以便显示少量样本的输出值。我有几十个变量来构建查询。我的问题是如何以一种有效的方式创建这种数据库。对于这么大的数据量,MySQL是最好的选择,还是只依赖于服务器硬件?
提前谢谢。
我尝试向数据库中插入30行,ID生成策略是IDENTITY,并且我的数据库(Exasol)支持它。在每次插入之前,Hibernate从数据库中选择标识值,如下所示(从Hibernate日志中): Hibernate:
SELECT
COLUMN_IDENTITY
FROM
EXA_ALL_COLUMNS
WHERE
COLUMN_NAME='ENTRY_ID'
AND COLUMN_SCHEMA='TEST'
我们知道Snowflake是一个压缩的柱状存储数据库,并调整为使用MPP和自动伸缩来运行查询。我们还知道,对于创建数据集市和数据仓库,Kimball和维度建模(Star Schema)已经在市场和实践中存在了几十年。这是一个成功,这要归功于我们过去在DWs中使用的大量Row store DB。 所以这里的问题是在Snowflake中创建数据集市和数据仓库,我们必须遵循Kimball吗?它是否为性能增加了任何价值,事实上,我读到它增加了已经调优为处理列压缩数据的引擎的开销?我们是否仍然需要对列使用代理键,并强制创建Fact和Dimensions以及星型模式,在这些模式中,我们可以简单地连接扁平
例如,有没有办法在nx3x3数组(多波段图像中的一条线)上使用numpy.linalg.det或numpy.linalg.inv?现在我正在做一些类似这样的事情:
det = numpy.array([numpy.linalg.det(i) for i in X])
但肯定有一种更有效的方法。当然,我可以使用map
det = numpy.array(map(numpy.linalg.det, X))
还有其他更直接的方法吗?
我有这个LU分解的代码,但我想包括L和U的行列式,这样输出将是LU的行列式或PLU的行列式。
function [ P, L, U ] = LUdecomposition(A)
A=input('matrix A =');
m = size(A);
n = m(1);
L = eye(n);
P = eye(n);
U = A;
for i=1:m(1)
if U(i,i)==0
maximum = max(abs(U(i:end,1)));
for k=1:n
if maximum == abs(U
试图使用在web上找到的方法来获得矩阵的行列式。但我不确定这种方法的时间复杂性,因为在程序中使用了递归。我意识到
1循环循环通过第一行递归函数的元素来处理较小的矩阵。
这是否意味着程序最糟糕的时间复杂度是O(N^2)?
# python program to find
# determinant of matrix.
# defining a function to get the
# minor matrix after excluding
# i-th row and j-th column.
def getcofactor(m, i, j):
return [row[