简介 mysqlslap是mysql自带的基准测试工具 优点:查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。...测试时候会创建一个mysqlslap库，并创建一个t1表，进行增删改善。...二.例子 测试100个并发线程，测试次数5次，自动生成SQL测试脚本，读、写、更新混合测试，自增长字段，测试引擎为innodb，共运行5000次查询 mysqlslap -uroot -p123456-
--concurrency 并发数量,多个可以用逗号隔开 --engines 要测试的引擎，可以有多个，用分隔符隔开，如--engine...
mysqlslap 是 Mysql 自带的压力测试工具，可以模拟出大量客户端同时操作数据库的情况，通过结果信息来了解数据库的性能状况 mysqlslap 的一个主要工作场景就是对数据库服务器做基准测试...…… 通过一系列的调优工作，配合基准测试，就可以把这台服务器调整到最佳状态，也掌握了健康状态下的性能指标 以后在实际运行过程中，当监控的数据接近了基准指标时，说明数据库服务器快要满负荷了，需要分析是数据库结构设计...、SQL语句这类用法问题，还是硬件资源的确不够了，然后进行相应的处理 数据库服务器也可能需要硬件升级，升级之后也需要进行基准测试，和之前的测试结果对比，确保升级后的性能是提升的，防止不恰当的升级或者错误的配置引起性能下降...了解了 mysqlslap 的用处，下面看一下如何使用 mysqlslap mysqlslap 示例 01 简单用法 对数据库做一个简单的自动测试 mysqlslap --user=root --password...--auto-generate-sql 作用是自动生成测试SQL 结果中各项含义： Average number of ...
mysqlslap是一个mysql官方提供的压力测试工具,通过模拟多个并发客户端访问mysql来执行测试，使用起来非常的简单。通过mysqlslap--help可以获得可用的选项。...测试例子如下： [root@localhost~]# /usr/local/mysql/bin/mysqlslap--defaults-file=/etc/my.cnf--concurrency=200...相应的MYISAM为0.087秒，测试结果也很简明，就不多少说了。...指定数据库的测试： --create-schema，指定数据库名称 --query，指定SQL语句，可以定位到某个包含SQL的文件[root@localhost~]#/usr/local/mysql/bin/mysqlslap...0.021secondsMaximumnumberofsecondstorunallqueries:0.021secondsNumberofclientsrunningqueries:50Averagenumberofqueriesperclient:1 mysqlslap
mysqlslap是一个mysql官方提供的压力测试工具,通过模拟多个并发客户端访问mysql来执行测试，使用起来非常的简单。通过mysqlslap--help可以获得可用的选项。...测试例子如下：[root@localhost~]# /usr/local/mysql/bin/mysqlslap--defaults-file=/etc/my.cnf--concurrency=200-...相应的MYISAM为0.087秒，测试结果也很简明，就不多少说了。...指定数据库的测试： --create-schema，指定数据库名称 --query，指定SQL语句，可以定位到某个包含SQL的文件[root@localhost~]#/usr/local/mysql/bin/mysqlslap...0.021secondsMaximumnumberofsecondstorunallqueries:0.021secondsNumberofclientsrunningqueries:50Averagenumberofqueriesperclient:1 mysqlslap
，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。...对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力（并发用户数、数据量）下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 另外，分析过程也常常结合实际情况。比如同一场景下少量用户和大量用户的情况有所不同。...否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。 监控指标数据分析：业务操作响应时间： • 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。...• 细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的？问题是否与网络或服务器有关？...Loadrunner常用的分析点都有哪些？ Vusers：提供了生产负载的虚拟用户运行状态的相关信息，可以帮助我们了解负载生成的结果。
在解读传统的富集分析结果时，经常会有这样的疑问，一个富集到的通路下，既有上调差异基因，也有下调差异基因，那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样呢，是被抑制还是激活？...，这使得传统的富集分析结果无法回答上述的问题。...当然也有人灵光一闪，想出一个解决方案，在进行传统的富集分析时，每次只提取上调或者下调的差异基因来进行分析，由于事先根据表达量变化趋势对差异基因进行了筛选，从而回避了上面的问题。...所以在我看来，传统的富集分析只能定位到功能，这些差异基因与哪些功能相关，而不能回答一开始的这个问题。想要回答一开始的这个问题，我们需要GSEA富集方法的结果。 ?...理解这个观点之后，在来看GSEA富集分析的结果。由于结果很多，所以给出了一个汇总的html页面。对于富集结果，根据上调还是下调分成了两个部分，对应两个分组，示例如下 ?
中查看网络状态的命令 -a : 显示所有的连接 -n : 以ip格式显示 -p : 显示连接对应的进程 netstat命令详解请移步：http://man.linuxde.net/netstat 得到结果...unix 2 [ ACC ] SEQPACKET LISTENING 9464 1/systemd /run/udev/control 二：结果分析
3306:3306 -v /data/mysql_data:/var/lib/mysql mysql:5.6 单节点的数据库压力测试 单条数据库查询语句测试 root@80cdcfd8e850:/# mysqlslap...Average number of queries per client: 0 # 每个客户端运行查询的平均数 多客户端多条查询语句并发测试 root@80cdcfd8e850:/# mysqlslap...number-int-cols表示生成Int类型,number-of-cols表示生成char类型、 root@80cdcfd8e850:/# mysqlslap -uroot -p --number-int-cols...root@80cdcfd8e850:/# mysqlslap -uroot -p --number-int-cols=5 --number-char-cols=20 --auto-generate-sql...running queries: 100 Average number of queries per client: 10 自定义数据库查询语句 root@80cdcfd8e850:/# mysqlslap
mysqlslap 是 mysql 自带的压测工具，可以模拟多个客户端同时向服务器发起请求。 命令选项： --concurrency 并发数量，多个用 , 隔开。...100 并发： mysqlslap --no-defaults --iterations=5 --concurrency=100 --number-of-queries=2000 --auto-generate-sql...of clients running queries: 500 Average number of queries per client: 20 复制代码 1000 并发： mysqlslap...of clients running queries: 1000 Average number of queries per client: 20 复制代码 1500 并发： mysqlslap...单机写并发测试 100 插入并发： mysqlslap --no-defaults --iterations=5 --concurrency=100 --number-of-queries=2000
得到结果 Active Internet connections (servers and established) Proto Recv-Q Send-Q Local Address...unix 2 [ ACC ] SEQPACKET LISTENING 9464 1/systemd /run/udev/control 二：结果分析
结果：差异基因热图，火山图 ，PCA图 , 韦恩图）生存分析（KM-plot / log-rank test / 单因素cox回归）构建生存模型（方法：Lasso回归 / cox多因素回归 / /随机森林...1.和Gtex联合分析；2.不做T-N差异分析；3.从GEO数据库中找T-N的数据做差异分析，差异基因在TCGA里面继续分析。...###三个R包差异分析结果都有统一的change列，所以可以用相同的函数取子集。###不出错的前提：行名是基因名，有change列，change列有UP的取值。...成一簇：说明画热图的基因在两个分组间有明显的表达模式；不成一簇：说明画热图的基因在两个分组间表达模式不是特别明显；换一组基因或者增删基因，可能改变聚类的结果。...intersect_all(cg1,cg2,cg3)gs = sample(cg,100)dat = log2(cpm(exp)+1)draw_heatmap(dat[gs,],Group)以上代码输出的结果出现分组与聚类不匹配的问题
根据上面的生存分析的介绍可以大概的了解了生存分析的概念和原理以及KM曲线的绘制。...但是生存分析中COX回归的结果不容易直接输出，本文简单的介绍一种自定义函数，批量并且规则的输出结果的方式。...90 NA 0 6 12 1022 1 74 1 1 50 80 513 0 #cox 回归分析...HR，HR的置信区间，wald.test和 p.value的信息，最简单的是在summary结果中进行复制粘贴，当然效率很低。...还可以构建自定义函数，数据框的形式一次输出所有变量的COX回归结果 #查看待分析的变量 covariates <- names(lung[,4:10]) covariates [1] "age"
MySQLSlap是MySQL自带的基准测试工具，无需单独安装即可使用。下面记录一下在服务器上用 MySQLSlap做MySQL基本测试的步骤。...然后屏幕上会输出当前测试的结果， 如下图所示： 因为在参数中指定了--engine=myisam,innodb，所以会单独对这2个引擎做基准测试。...对测试结果大概翻译如下： 运行引擎InnoDB 运行所有查询的平均秒数：0.936秒 运行所有查询的最小秒数：0.865秒 运行所有查询的最大秒数：1.017秒 正在运行的查询的连接数：100 每连接的平均查询数...： 可以看到，其实就是创建了一个库，然后自动生成了一些插入和查询的SQL语句来执行，来生成测试结果，最后再把这个库删除掉。...MySQLSlap常用参数说明 ： 1.--auto-generate-sql： 由系统自动生成SQL脚本进行测试 2.
spss logistic回归分析结果如何分析 如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一、二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为...另外在“选项”对话框中，“输出”一栏中，系统默认为“在每个步骤中”，这里更改为“在最后一个步骤中”，即：输出结果将仅仅给出最终结果，而省略每一步的计算过程。...（二）结果解读 其他结果参照文章《利用SPSS进行Logistic回归分析》中解读，这里重点将两点： 第一，分类变量编码（图1-7），由于这里包括性别分类变量，而我们对性别赋值为1和0，但在spss中系统会默认把我们的数值进行置换...如果男性为1那么spss中最终输出的将是女性的分析结果。...而有的文献中提到的Crode OR和Adjust OR则分别为单因素优势率（Crode odds ratio）和多因素优势率（Adjust odds ratio），即仅对性 别单个变量的单因素分析或者对性别和年龄等多个变量进行多因素分析后所得到的不同结果
单细胞进阶分析主要是拟时序分析，细胞通讯分析，以及SCENIC转录因子分析。但实际上随着越来越多单细胞研究从CNS正刊跌落到CNS子刊，再到普通的数据挖掘文章，所谓的进阶分析也要沦落为标准分析啦。...不过，虽然细胞通讯分析越来越普通，但它的难度并不会降低，在试图学习这个分析方法之前，大家需要自己提前了解一下：细胞通讯分析的背景知识，而且呢，还得看看细胞通讯分析的实例，多读文献，总归是没有错的！...细胞通讯分析相关软件工具超级多 细胞通讯分析相关软件工具也不少了，但是缺乏一个综述文章，或者说一个benchmark文章，对这些工具进行测评。...growth factors 其实CellPhone-DB数据库远不止这些啦，不过通常呢，我们只能是做到对数据分析结果的有限解读啦！ 居然就可以根据上面的细胞通讯关系绘制出来机制图： ?...同样的分析，完全不同的展现方式 主要是靠大家对这个细胞通讯分析流程的理解，以及对结果的解读，后续我们会针对此推文前面提到的5款做细胞通讯分析软件的用法解读，并且合理的使用它们的分析结果来支撑我们的数据成为一个合理的生物学故事
前面讲述了富集分析泡泡图的绘制，富集分析结果也可以用网络形式同时展示富集的条目以及对应的基因。 首先看下示例数据，列数可多可少，这里只用到Description列和geneID列。...column 设置只保留geneID和Description列，且geneID列在前 (Specify columns to be included in final matrix) 点击提交，下载结果...（如果结果直接在浏览器打开了，则右键另存为下载） 获得转换后的数据格式如下 (两列文件，基因和其对应的富集条目)： geneID Description PER1 HALLMARK_TNFA_SIGNALING_VIA_NFKB
cellchat <- computeCommunProbPathway(cellchat) cellchat <- aggregateNet(cellchat) 今天继续介绍： （1）我们如何来理解这些分析结果...； （2）我们如何将这些结果有效地展示出来，也就是可视化。...CellChat分析结果可视化 目前CellChat提供了多种图形来对结果进行可视化，包括但不限于： Hierarchical plot （层次聚类图） Chord diagram （和弦图） Circle...plot （环状图） Bubble plot （气泡图） 此外结果的可视化也分为在单个受体-配体层次与代谢通路（多个受体-配体整合）层次，上游分析的相关结果分别存储在cellchat@net和cellchat...首先来查看一下我们分析的结果中有哪些信号通路： cellchat@netP$pathways #### [1] "MHC-I" "CD99" "MIF" "MHC-II"
本文是基于docker 1.10.3版本的源码，对docker stats命令进行源码分析，看看docker stats命令输出的数据是从cgroups fs中怎么怎么计算出来的。...docker/docker/api/client/stats.go#141 docker daemon相关代码入口可参考：/docker/docker/daemon/daemon.go#1474 ##源码分析结果
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