单细胞测序数据也可以做gsea,步骤跟用RNAseq的数据差不多,主要是要用到差异基因并且根据Fold change来排序。...library(msigdbr) library(fgsea) library(dplyr) library(ggplot2) 选择自己数据的物种以及要做的GSEA的数据库类型 ##查看物种的数据 msigdbr_show_species
MySQL同样可以实现这样的功能,看下面的实例: 首先将payments表中按照客户将记录分组: 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/131030.html
无论你怎么调研,都不推荐使用 MySQL 实现这种需求,显而易见,MySQL 作为关系型数据库,本身就不适合做搜索这种需求。 但是,奈何,今天我们就要用 MySQL 来做这件事儿。...务实主义 目前的处境是这样的: 1、不要做大的改动,因为项目老旧,并且不熟悉,用的人也不多了; 2、逻辑很明晰,就是模糊查询,但是目前性能极低; 3、直接在 MySQL 层做优化,确实是有办法的,具体效果只能试过之后才知道...还好,目前使用的数据库在5.6版本之后。...为了演示,我将最小的一张 296,560 表缩小了10倍变成了 2万9千多条,没有做任何处理,直接在一个最长的 text类型的字段上做 like查询,最后的查询时间是 1秒左右,偶尔慢的时候能达到2、3...当添加了全文索引之后,数据库引擎就会对添加索引的列进行语法语义的分析,并对它进行分词,之后对这些分出的短语进行索引,每个短语对应包含它的行的集合。
State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据,部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据,这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系?...因为减少了同步数据到外部存储的需要,我们可以节省序列化和网络传输的成本,另外当然还可以节省数据库成本。 缺点: SLA 保障不足。...由于定位上的不同,Flink State 在短时间内很难看到可以完全替代数据库的可能性,但在数据访问特性上 State 往数据库方向发展是无需质疑的。...我们可以得到 Savepoint 对应数据库,单个 operator 对应 Namespace。...在 MySQL 中,我们可以通过简单的一行命令 ALTER TABLE xxx ENGINE = InnoDB; 来改变存储引擎,在背后 MySQL 会自动完成繁琐的格式转换工作。
没有域名可以做网站吗 做网站必须要具备三样东西:域名、程序、服务器/虚拟主机。
可以添加用户,查看运行时的信息吞吐量,位于测试的中间环节。 Analysis:分析是帮助您查看、分析和比较负载测试的结果。形成专业性的报告,用于汇报和展示数据,位于测试的收尾部分。...2.操作步骤 2.1.VuGen脚本编写及运行 第一步打开LR点击【创建/编辑脚本】 第二步选择【新建脚本】或【打开现有脚本】 第三步切换到编辑模式 第四步可以看到编辑好的脚本也可以自己手动编写脚本...第二步选择场景类型为面向目标的场景 第三步在创建后在【设计】选项卡中点击编辑场景目标可以自己控制创建的用户数量及每秒点击数。...第四步点击确定后跳转至【运行】选项卡,可以看到项目的运行情况。 第五步运行一段时候后点击停止,用户数量会逐渐退出。...第二步在分析概要中有简易的分析报告能看到事务通过和失败的数量,点击其他选项卡可以看到相关分析的图像报告。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
又碰到有项目上的问这个问题 主键的作用: 1)保证实体的完整性; 2)加快数据库的操作速度 3)在表中添加新记录时,数据库会自动检查新记录的主键值,不允许该值与其他记录的主键值重复。...4) 数据库自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键,则按输入记录的顺序显示表中的记录。...主键不是非要不可,可以从: 1.是否满足业务要求 2.数据查询效率(主键可以提高查询效率,当然合理的索引替代也可以) 这两个角度权衡是否需要主键。
主键的作用: 1)保证实体的完整性; 2)加快数据库的操作速度 3)在表中添加新记录时,数据库会自动检查新记录的主键值,不允许该值与其他记录的主键值重复。...4) 数据库自动按主键值的顺序显示表中的记录。如果没有定义主键,则按输入记录的顺序显示表中的记录。...主键不是非要不可,可以从: 1.是否满足业务要求 2.数据查询效率(主键可以提高查询效率,当然合理的索引替代也可以) 这两个角度权衡是否需要主键。 image.png
对 MYSQL 还不可以找回,PG16已经有插件可以进行相关的功能,并进行数据找回,相对于MySQL, PostgreSQL的新功能是越来越多,最近添加了删除数据找回的功能,到底好用不好用,到底怎么回事...安装好插件后,我们直接进入到数据库里面将pg_dirtyread打入到数据库中,并且输入数据,在进行数据的更新,然后通过pg_dirtyread函数将我们所有的版本的数据都进行查看,发现我们看不见曾经原来的数据的原有的模样...7 | syb 8 | sye 6 | 1 7 | 1 8 | 1 6 | sya 7 | sya 8 | sye (10 rows) 通过主键和表的自然顺序我们可以直接的将修改错误的数据的版本和修改的历史进行一个比对我们可以很快速的写出...pg_dirtyread 函数通过来读取到所有的数据并通过XMIN查看数据的变动的历史,当然也可以在添加XMAX,懂得PG原理的可以很容易的找到数据变动的历史和数据是被UPDATE OR DELETE...实际上这个插件仅仅是利用了PG的MVCC UNDO 存储在数据表的原理,将数据库中不进行展示的数据,进行了展示,联合PG的DBA 懂得原理而进行数据还原的一个方案。
KNN算法介绍 KNN模型属于有监督的学习算法,它的中文名称为K最近邻算法,该模型是通过搜寻最近的k个已知类别样本对未知类别样本进行预判,当然也可以对连续的Y变量做预测。...如果以近邻个数k=5为例,就可以通过投票方式快速得到未知样本所属的类别。该算法的背后是如何实现上面分类的呢?它的具体步骤可以描述为: 确定未知样本近邻的个数k值。...如上图所示,一共包含16个样本点,每一个样本点都可以跟剩余的15个样本点算欧式距离,再从15个距离中找出最小的K个距离,并计算平均距离,用于衡量该样本点与其它样本的相似度。...读者也可以尝试其他几种可能的K值,并对比每一种K值所得到的异常点是否存在较大的差异。...结语 OK,今天的内容就分享到这里,下一期将会跟大家分享如何基于K均值模型,针对大批量数据做异常点检测。如果你有任何问题,欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。
MYSQL 的数据库中的表,在使用中因为插入,删除或者UPDATE 等会产生页面的碎片,而碎片多了就会产生页面中不可用的数据空白,空白多了就会导致实际上存储的数据和在文件上生成的数据文件之间的差异,导致磁盘空间浪费的问题...MYSQL 的数据库中表支持单表单文件的特性,而我们的optimize table 主要的面对表在大量UPDATE 或者删除数据后的优化工作。...首先我们可以确认optimize table 对于数据库是有必要操作的,尤其针对业务中对表操作中充斥了大量的insert ,update,delete 等操作,使用这个命令可以让数据库重新的组织数据和重组...,并且已经可以被释放的磁盘空间可以在释放给操作系统。...另一种对表得数据压缩的方式也可以将表进行处理,直接将表的数据格式转变为 compressed ,通过这样的方式对于一些 varchar, text blob 等字段类型较多的表进行空间方面的缩减。
一:导入pms_category数据库 二:获取三级列表数据 1.在CategoryController修改list方法 /** * 查出所有分类以及子分类,以树状结构组装起来 * @return *
众所周知Xtrabackup 是mysql 中重要的备份工具,而数据库的备份中,尤其大内存的 MYSQL 备份中,都有一个问题的存在就是 innodb_buffer_pool 的存在。...备份后的MYSQL 在恢复后,一般innodb_buffer_pool 的数据都不会再恢复的数据库上出现,越大的内存和繁忙的MYSQL 在数据恢复后,就会有一个缓冲期,需要预热一段时间。...但到备份就不大现实了,终不能为了这个功能,把数据库关机,在备份吧。...SHOW STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_dump_status'; 通过上面的命令就可以展现你最后一次 dump buffer pool 的时间 上面可以证明我的确在我早上...所以可以证明那个参数是有效的,也可以通过查看你恢复后的数据库的bufferpooldata 来正你恢复了数据 ? OK 到这里为止,可以证明这个参数是有效的,到底什么原因会导致有些同学的命令无效。
MySQL 表定义主键不是必须的,并且直到今天(MySQL 版本 8.3.0)都是这样。不过,在 MGR 和 PXC 架构中不允许使用没有主键的表。...之前,在没有主键的情况下,当两列都通过辅助键建立索引时,我们可以看到以下内容: mysql > select SPACE,INDEX_ID,i.NAME as index_name, t.NAME as...通过 innodb_ruby 工具可以更详细地查看每个索引,可以看到它的大小是最大的(id=230): $ innodb_space -f msb_8_3_0/data/db1/test1.ibd space-indexes...mysql > set sql_require_primary_key=1; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql > create table nopk...但如果需要,我们仍然可以使用它,例如,轻松地将表读取或写入分成可预测的块: mysql > select my_row_id,a from nopk; +-----------+------+ | my_row_id
这里粗略列举出个人常用的一些系统数据,可以在实例级别更加清楚地了解MySQL的运行过程中资源分配情况。...这里用mysqlslap 做混合读写的压力测试 ....等待事件统计 MySQL数据库中的任何一个动作,都需要等待(一定的时间来完成),一共有超过1000个等待事件,分属不懂的类别,每个版本都不一样,且默认不是所有的等待事件都启用。...个人认为等待事件这个东西,仅做参考,不具备问题的诊断性,即便是再优化或者低负载的数据库,累计一段时间,某些事件仍旧会积累大量的等待事件。...除非定期收集,做差值计算,根据实际情况,才具备参考意义。
在数据库中,只存储视图的定义,不存放视图对应的数据,这些数据仍然存放在原来的基表中。...use 数据库名称 go drop view 视图名称 二、索引 数据库中的索引与书中的目录一样,可以快速找到表中的特定行。...索引是与表关联的存储在磁盘上的单独结构,它包含由表中的一列或多列生成的键,以及映射到指定表行的存储位置的指针,这些键存储在一个结构(B树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。...例如,如果创建了表并将一个特定列标识为主键,则 数据库引擎自动对该列创建 PRIMARY KEY 约束和索引。...一个表可以有多个非聚集索引。
DataValueField) = “填充在myReader中的数据集,用哪个列填充就写哪个列名就ok 了”; DropDownList1.DataBind(); aspx页面上有三个DropDownList控件,后台数据库建表...用户可以方便地选择年月日,并且每月的日期会随着用户选择不同的年,月而发生相应的变化 其后台cs文件代码如下: private void Page_Load(object sender, System.EventArgs
近年来已经有越来越多的用户使用上了云服务器,而随着使用者的增加,很多云服务器服务商对于云服务器的服务价格也开始松动,在这种良性循环下,很多用户都希望能够利用云服务器来实现一些功能,那么云服务器安装数据库可以吗...云服务器上的数据库安全吗?...云服务器安装数据库可以吗 数据库是很多用户都非常熟悉的一种软件,但很多人都只在普通电脑上使用过数据库,对于云服务器由于比较陌生,因此对于能不能在云服务器上也按照自己的需求来安装数据库不是十分清楚,其实云服务器目前所提供的功能是非常丰富的...,只要普通电脑上可以进行的操作都完全可以在云服务器上进行,因此在云服务器安装数据库是完全可行的。...云服务器上的数据库安全吗 由于数据库中通常会保存大量机密的重要文件,因此很多用户对于数据库的安全性都非常重视,虽然云服务器安装数据库是完全可行的,但云服务器上的数据库的安全性却仍然让很多人感到担心,但其实云服务器对于安全性的考量远远超过了普通家用电脑
这个Python对象(在后端,服务器端)可以与窗口小组件的Javascript模型(在前端,客户端)同步,这个前端模型也包含了有关小组件的相同信息。...在上面示例中,您可以看到两个视图是同步的。 ? ipywidgets不仅仅是一个交互式小组件库,它也是一个功能强大的框架,可以直接创建新的自定义小组件。...开发人员可以通过使用widget-cookiecutter项目快速启动包含代码结构和封装的最佳实践的小组件库。...你可以使用自己喜欢的库(OpenCV,scikit-image 等)轻松操作此数据,并动态更新窗口小组件值。 ?...这意味着你可以轻松地从您喜欢的小组件库中记录图像和视频,以进行二维或三维数据可视化(此处为ipyvolume)。 ?
作者 | 赵栩彬 链接 | segmentfault.com/a/1190000018631870 前言 数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整...配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行操作的能力. 2.2.2 优化数据库参数 优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf.../cn/why-mysql/performance/index.html 2.2.3 分库分表 因为数据库压力过大,首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低,因为数据库负载过高对性能会有影响。...另外一个,压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办? 所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离,也就是把一个库拆分为多个库,部署在多个数据库服务上,这时作为主库承载写入请求。...然后数据库层面如果写入并发越来越高,就扩容加数据库服务器,通过分库分表是可以支持扩容机器的,如果数据库层面的读并发越来越高,就扩容加更多的从库。
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