MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多，MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境，但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 MySQL监控MySQL服务器硬件和OS（操作系统）调优： 1、有足够的物理内存，能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问的文件在内存里，而不是在磁盘上，InnoDB会快很多。 2、全力避免 Swap 操作 — 交换（swapping）是从磁盘读取数据，所以会很慢。 3、使用电
原文：http://www.monitis.com/blog/101-tips-to-mysql-tuning-and-optimization/ MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多，MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境，但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 Mysql 监控 MySQL服务器硬件和OS（操作系统）调优： 1、有足够的物理内存，能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示
服务器层一般是来自多个供应商的硬件和来自多个来源软件的多样化宇宙。通常，解决服务器底层性能问题往往是困难的，或者出于安全原因，很难处理。即使碰巧发现了底层的性能“事件”，传统上测量和分析软硬件性能的工具也较少，而且往往是针对供应商的。因为真正跨平台工具包很少存在，所以没有标准的方法来准确地查看事件、记录事件以供以后分析，或者有效地解决问题。
今天小编为大家分享的关于磁盘阵列恢复的案例，本次故障的设备是HP LH6000，其中一块硬盘红灯闪亮，机器还在正常运行，但没有多久，系统就不能正常运行，这时才发现另一块硬盘的红灯也在闪亮。
A novel atlas of gene expression in human skeletal muscle reveals molecular changes associated with aging
SQL数据库修复的三大核心技术： 1、磁盘阵列分析重组技术； 2、数据库恢复与修复技术； 3、SCSI盘物理故障开盘技术。
2、确保应用高可用性，消除计划外的停机时间，减少计划外的停机时间，提高业务连续性。
> PS: 创建CAS Array的主要的目的在于统一客户端访问名称，便于不管连接哪台服务器均能够使用同样一个名字访问，以便客户端能够统一名称访问CAS服务器
服务器负载平衡 (SLB) 通过以下方式提供网络性能和内容交付：实施一系列算法和优先级来响应对网络。
两台主机各安装一套数据库软件(Oracle/SQL/Sysbase/)和应用程序，建立主机系统结构的镜像模式。将数据库的系统库、数据库及日 志建立在磁盘阵列提供的硬盘裸设备上，保证了其中任一台主机出现故障时，令外一台的数据库能继续访问数据库，通过主机切换进程的脚本文件实现应用程序的切 换。保证应用业务的服务不停顿，和资料的安全。
自从人们开始依靠技术来运营业务以来，备份，业务连续性(BC)和灾难恢复(DR)已经成为30年来IT团队工作的重要组成部分。传统解决方案是针对内部部署基础架构和结构化应用程序和关系数据库而设计的，但
从JavaScript数组中删除元素是开发人员经常遇到的常见编程范例。与许多JavaScript一样，这并不像它应该的那么简单。
通过将各个磁盘组合到特定配置的虚拟存储设备中，RAID阵列可提供更高的性能和冗余。在Linux中，该mdadm实用程序可以轻松创建和管理软件RAID阵列。
1. 优化SQL 1）通过show status了解各种sql的执行频率 show status like 'Com_%' 了解 Com_select,Com_insert 的执行次数 2) 通过Explain分析低效的sql语句 3) 建立合适的索引 4) 通过show status like 'Handler_%'查看索引的使用情况 handler_read_key：根据索引读取行的请求数。如果该值
MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛应用于各种规模和类型的应用程序中。在设计和实现一个MySQL数据库时，理解其基本概念、逻辑结构设计和物理结构设计是至关重要的。本文将深入探讨MySQL的这三个方面，并详细解释每个部分的内容和重要性。
最新Gartner全球主存储魔力象限报告《Magic Quadrant for Primary Storage, 2022》中，华为存储再次成为唯一入选领导者象限的中国存储厂商，并且在2021年基准上大幅进步，战略（愿景）完整性和执行能力两方面均显著提升。
NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）作为各种高通量实验数据的公共存储库。这些数据包括基于单通道和双通道微阵列的实验，检测mRNA，基因组DNA和蛋白质丰度，以及非阵列技术，如基因表达系列分析（SAGE），质谱蛋白质组学数据和高通量测序数据。
目前最流行的两种后台数据库即为Mysql 和 SQL Server。这两者最基本的相似之处在于数据存储和属于查询系统，你可以使用SQL来访问这两种数据库的数据，因为它们都支持ANSI-SQL(数据库管理标准)。还有，这两种数据库系统都支持二进制关键字和关键索引，这就大大地加快了查询速度。同时，二者也都提供支持XML的各种格式、也都能够在.NET或J2EE下运行正常，同样，都能够利用RAID（独立冗余磁盘阵列）
编辑手记：RAC是Oracle最重要的高可用架构之一，具有扩展性良好、实现负载均衡等多维度的优势，Oracle RAC提供了相应的集群软件和存储管理软件，今天我们一起来学习在12.2中，Oracle在RAC集群资源的管理上有哪些重要的更新。 注：文章内容来自官方文档翻译。若需要了解更多，请查阅官方文档。 1 Oracle Flex ASM Disk Group Quota Management（Oracle 弹性 ASM磁盘组配额管理） Oracle 弹性 ASM磁盘组提供了一组强大的功能，可以增加在使用A
在后基因组时代，蛋白质组学在生物医学研究中发挥着重要作用。近日，Nature子刊《Laboratory Investigation》发表了一篇高通量蛋白组的mini-review，概述了高通量蛋白质组学技术、统计和算法的进展。
在实际开发中，会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，类似于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，缓存穿透等情况。类似于缓存穿透这种情况，有许多的解决方法，如：redis存储null值等，而对于垃圾邮件的识别，恶意ip地址的访问，我们也可以直接用 HashMap 去存储恶意ip地址以及垃圾邮件，然后每次访问时去检索一下对应集合中是否有相同数据。
Pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
今天给大家介绍密歇根州立大学Arjun Krishnan教授等人发表在Nucleic Acids Research上的一篇文章 “A flexible, interpretable, and accurate approach for imputing the expression of unmeasured genes”。虽然生物学领域中有超过200万个公开可用的人类微阵列基因表达谱，但这些谱是通过各种平台进行测量的，每个平台都覆盖一组预先定义的、有限的基因。因此，重新分析和整合这一海量数据收集的关键是通过插补未测量基因的表达，在部分测量的微阵列样品中重组整个转录组的方法。目前最先进的插补方法是针对特定平台的样本进行定制的，并依赖于基因-基因关系，不考虑目标样本的生物学背景。本文表明，为每个新的目标样本实时构建的捕获样本-样本关系 (称为样本弹性) 的稀疏回归模型，优于基于固定基因关系的模型。基于三种机器学习算法 (LASSO、k近邻和深度神经网络)、两个基因子集 (GPL96-570和LINCS) 和多个插补任务 (微阵列/RNA-seq数据集内和跨数据集) 的广泛评估表明SampleLASSO是最精确的模型。此外，本文证明了该方法的生物学可解释性：为了插补来自特定组织的一个目标样本，SampleLASSO自动利用了来自同一组织的训练样本。因此，SampleLASSO是一种简单，但强大而灵活的协调大规模基因表达数据的方法。
目前 CPU 的处理性能越来越强，目前单颗 CPU 已经可以达到 128 线程。CPu 高速计算，内存也有着较高的读写速度，但与此同时，硬盘设备的性能提升却不是很大，逐渐成为计算机整体性能的瓶颈。并且生物数据往往都比较大，动辄就达到数 Tb 的数据。由于硬盘设备需要进行持续、频繁、大量的 IO 操作，相较于其他设备，其损坏机率也大幅增加，导致重要数据丢失的机率也随之增加。因此，服务器的磁盘配置非常重要。
结构化设计是一种面向数据流的系统设计方法，它以数据流图和数据字典等文档为基础。数据流图从数据传递和加工的角度，以图形化方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。数据字典是对于数据模型中的数据对象或者项目的描述的集合，这样做有利于程序员和其他需要参考的人。
#1 - 错误: 设备上无剩余空间 当你的类UNIX系统磁盘写满了时你会在屏幕上看到这样的信息。本例中，我运行fallocate命令然后我的系统就会提示磁盘空间已经耗尽： $ fallocate -l 1G test4.imgfallocate: test4.img: fallocate failed: No space left on device 第一步是运行df命令来查看一个有分区的文件系统的总磁盘空间和可用空间的信息： $ df 或者试试可读性比较强的输出格式： $ df -h 部分输出内容： Fi
数据库文件被组织在称为“文件组”的逻辑组中。文件组是所创建对象（如表或索引）的目标容器，对象数据将分散在其所在目标文件组的文件中，文件组可以按你要求的方式来控制对象的物理位置。
RAID （ Redundant Array of Independent Disks ）即独立磁盘冗余阵列，简称为「磁盘阵列」，其实就是用多个独立的磁盘组成在一起形成一个大的磁盘系统，从而实现比单块磁盘更好的存储性能和更高的可靠性。
当前市场上常见的容灾模式可分为同城容灾、异地容灾、双活 数据中心、两地 三中心几种。
近些年来，过去被视作冗余垃圾的Noncoding RNAs被发现在基因表达调控中发挥了重要作用
本系列文章为笔者在校学习《数据库原理及应用》课程所作的课程笔记，文中大部分内容参考王珊的《数据库系统概论》
性能视图V$开头 V$SYSTEM_EVENT 正在等待的资源的系统信息 V$SESSION_EVENT 会话累计发生的等待事件 V$SESSION_WAIT 会话正在等待或者曾经等待的详细时间信息 V$SESSION 正在等待或者曾经等待的会话信息 V$METRICNAME 查看高速缓存命中率 Oracle数据库IO规划原则： 1 利用磁盘分段技术将IO分散在多个轴中进行 2 利用表空间直接隔离和定位各种类型的IO 3 将redo日志及其镜像放置在两个最不忙的设备上 4 将系统开销均匀地分摊到可用的磁盘驱
编辑手记：对于资深的老DBA们，他们在漫长的职业生涯中养成了很多稀奇古怪的守则，以在复杂多变的环境中“幸存”，这源于无数血泪的教训，我曾经在《数据安全警示录》一书收录了大量现实案例，现在整理分享给大家，共为警示。
通过多种方法，Windows SQL Server容器提供比Linux MySQL或Postgres容器更好的企业支持。SQL Server容器提供更多的向后兼容性，并支持现有的应用程序，存储阵列和基础结构。
这个原因有很多,例如阵列崩溃导致数据库文件页面损坏,病毒破坏，分区损坏。断电 非法关机等因素
导读：数据采集和存储技术的迅速发展，加之数据生成与传播的便捷性，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集进行可行的深入分析，对几乎所有社会领域的决策都变得越来越重要：商业和工业、科学和工程、医药和生物技术以及政府和个人。
对于遵循高可靠性的系统设计原则的举措有： IT元素 基本上所有的IT元素（网络设备、主机、应用软件）都采用冗余设计； 核心数据库 核心数据库采用RAC设计，实现负载分担与热备份 应用服务器 应用服务器采用HA设计，实现负载分担与热备份 Web服务器 WEB服务器采用硬件负载均衡设计，实现负载分担与热备份 存储系统 存储系统采用RAID0+1设计 --------------------------------------------------------------------
现场环境有两台06年产早过保Dell R710服务器，RHEL5.4操作系统，一台应用服务器，一台Oracle数据库服务器，硬件配置，操作系统一样，独立阵列卡。
点击上方蓝字每天学习数据库 本文作者：黄稚禹，腾讯云数据库产品经理。曾任职新浪彩票数据库总监，精通金融系统的数据运维体系架构。之前为腾讯视频、腾讯新闻、企鹅号、财经自选股等业务的数据平台总负责人。 ---- 大家都知道很多关于MySQL Server相关的优化技巧,比如:MySQL参数配置优化、MySQL的SQL语句优化、MySQL的schema设计优化。但却对运行MySQL的操作系统和硬件优化有所忽略。本文从Linux操作系统和服务器硬件的角度来说下关于MySQL的优化技巧，如果在MySQL Serve
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eFORGE的原始版本(PMID:27851974)采用多层表观遗传信息，包括开放染色质位点(DNaseI热点)和组蛋白标记(H3K4me1，H3K4me3，H3K27me3，H3K9me3和H3K36me3)的数据，以检测驱动EWAS信号的细胞类型。
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某公司使用的存储，采用RAID5磁盘阵列，由于未知的原因导致存储忽然崩溃无法启动，RAID5阵列中的虚拟机全部丢失，其中3台虚拟机为重要数据，需要主要针对该3台虚拟机进行数据恢复。
DNA/RNA测序的最新进展实现了通过“精确”定位个性化疾病模块来快速识别新靶标并重新利用已批准的药物治疗异质性疾病。基因组学时代，药物开发已成为高度集成的系统性问题，互补多组学与计算方法成为新的研究范式，由于基因组学和系统生物学最新技术和计算方式的进步，使得利用导致人类疾病的癌症类型特异性机制来识别新靶向药物与治疗药物成为可能。基于网络的方法通过度量药物靶标与人类蛋白相互作用组中疾病蛋白的接近度，为药物重新定位靶标和联合疗法提供了可能性。
随着原本不相关的技术以令人兴奋的新方式融合在一起，数字融合正在我们周围发生。iPhone是一个完美的例子，将电话与计算机，相机和传感器结合在一起可提供出色的体验。
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