本节为分区高级篇,主要针对分区底层原理进行介绍,建议不了解分区概念的先看下面的分区入门篇:
索引可以让查询锁定更少的行。如果你的查询从不访问那些不需要的行,那么就会锁定更少的行,从两个方面来看这对性能都有好处。
在MySQL 5.6之前,当查询使用到复合索引时,MySQL会先根据索引的最左前缀原则,在索引上查找到满足条件的记录的主键或行指针,然后再根据这些主键或行指针到数据表中查询完整的行记录。之后,MySQL再根据WHERE子句中的其他条件对这些行进行过滤。这种方式可能导致大量的数据行被检索出来,但实际上只有很少的行满足WHERE子句中的所有条件。
索引条件下推,也叫索引下推,英文全称Index Condition Pushdown,简称ICP。
PS:项目构建基本就是这样,当你的项目启动后,就可以在127.0.0.1:9090中看到。
根据官网的文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/multiple-column-indexes.html
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
mysql进行完整备份时使用--all-database参数 比如: #mysqldump -u root -h localhost -p --all-database > /root/all.sql 数据导入的时候,可以先登陆mysql数据库中,使用source /root/all.sql进行导入。 问题: 想要在mysqldump备份数据库的时候,过滤掉某些库。 这种情况mysqldump备份的时候就不能使用--all-database了,而是使用--database。 如下:备份数据库的时候过滤掉
left join 会把左表中有on过滤后的临时表中没有的添加进来,右表用null填充
对于原始的芯片数据,在分析之前,我们首先要做的就是质量过滤,主要是探针水平的过滤,包含以下三个方面;
MySQL 8.0.30 版本中,mysqldump 逻辑备份工具引入了 mysqld-long-query-time[1] 选项,用于设置 mysqldump 备份的会话级别慢查询阈值 long_query_time。
用一个形象的比喻来说明这三者的区别。首先空格很好理解,一个空字符串吗,占据一定的空间大小。不好理解的其实是空值和null,空值相当于一个杯子是真空状态的,什么也没有,null表示的杯子中有空气。
今天在测试一个线上功能的时候,发现了slowlog的一个特点,之前从来没遇到。这里分享一下。
fastp是最近新出的一款NGS数据质量过滤工具,相比传统的QC工具,有两个主要特点,第一个就是运行速度快,第二个就是提供了质控前后数据详细统计结果。github地址如下
注:本篇文章是基于sql-labs靶场来实验,没有的可以参考上篇文章安装方式和资源都在里面。本篇文章适合有一点基础的朋友,没有基础可以提前了解也不影响,我做了一些简单的原理说明。
上一篇文章简要说明了映射的使用方法,这次介绍一下信号过滤。 信号过滤,在RAC中会对RACSignal信号发送的信息进行过滤,只有符合判断要求的信号才能被订阅到。 信号过滤有以下几种方法:filter、ignore、ignoreValue、distinctUntilChanged
最nb的是可以使用URL编码进行绕过,因为服务器会自动解一层url编码,所以可以对过滤掉的字符进行一次url编码
框架使用summernote富文本控件提交数据后,数据库存储数据(源码中的字体样式被过滤掉了,
背景: 随着手机的普及,现在移动开发很火爆,已经远远超过了pc端。 在移动设备经常会发生用户发送的内容中包含emoji表情,在显示时就是乱码。 一般是因为Mysql表设计时,都是用UTF8字符集的。把带有emoji的昵称字段往里面insert一下就没了,整个字段变成了空字符串。 这是因为Mysql的utf8字符集是3字节的,而emoji是4字节,这样整个昵称就无法存储了。
影响基因型填充准确率的因素有很多,比如分型结果的质量,填充软件的选择,reference panel的选择,样本量的大小, SNP的密度等等。
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话,你会发现它是一条直线,就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线,这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。
UTF-8编码有可能是两个、三个、四个字节。Emoji表情是4个字节,而Mysql的utf8编码最多3个字节,所以数据插不进去。
今天我们使用的是替换rm命令的方法,然后做一个简单的配置,让系统不能执行rm -rf /*
切勿直接使用数组的length属性,因为被删除后length属性会减少,导致遍历提前结束,删除不彻底。
当前主流测序平台的数据存储格式无外乎两种,FASTQ(Illumina, MGI),BAM(Life Ion Torrent,PacBio),对于 BAM 文件,通常也需要先转换成 FASTQ 文件后再进行质控处理。
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来(实际数据本身:返回实际数据是对时间和处理资源的浪费),这种类型的检索有以下特点:
大家都知道,mysql 一个表中可以创建多个索引,但是在执行一条查询语句的时候,mysql 只能选一个索引,如果我们没有指定 mysql 使用某个索引,那么就是由 mysql 的优化器来决定要使用哪个索引了,然而,mysql 也是会有选错的时候。
Echarts 项目中使用折线图 type: line ,在设置了 dataZoom 区域缩放时,会出现以下问题。
如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,称为‘覆盖索引’。即只需扫描索引而无须回表。 只扫描索引而无需回表的优点: 1.索引条目通常远小于数据行大小,只需要读取索引,则mysql会极大地减少数据访问量。 2.因为索引是按照列值顺序存储的,所以对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO少很多。 3.一些存储引擎如myisam在内存中只缓存索引,数据则依赖于操作系统来缓存,因此要访问数据需要一次系统调用 4.innodb的聚簇索引,覆盖索引对innodb表特别有用。(innodb的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值,所以如果二级主键能够覆盖查询,则可以避免对主键索引的二次查询)
在刚工作的时候,发现分页场景下,当offset变大,MySQL处理速度非常慢!具体sql如下:
本“新词发现”模块基于信息熵和互信息两种算法,可以在无语料的情况下提取一段长文本中的词语,并支持过滤掉系统中已存在的“旧词”,得到新词列表。
但是对秒杀这个场景来说,最终能够抢到商品的人数是固定的,也就是说100人和10000人发起请求的结果都是一样的,并发度越高,无效请求也越多。
今天有一个需求,有一些学生成绩的数据,里面包含一些重复信息,需要从数组对象中过滤掉重复的数据。
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话,你会发现它是一条直线,就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线,这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来,就会导致一个特别高的流量峰值,它对资源的消耗是瞬时的。
如果你看过秒杀系统的流量监控图的话,你会发现它是一条直线,就在秒杀开始那一秒是一条很 直很直的线,这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来,就会导致一 个特别高的流量峰值,它对资源的消耗是瞬时的。
对于如何使用minfi 分析甲基化芯片数据,我们在之前的文章中详细讲解了每一步处理的具体用法。今天主要给出一个piepeline, 包括从文件读取一直到最终的DMP/DMR差异结果。
很多老程序员的常识性问题,往往是难倒新人的最后一根稻草。因为这类简单基础的问题,却往往连最起码的教程资料都查不到,因为老程序员懒得写也不敢写,怕被骂太水皮毛。
emcms是国内第一个开源外贸的网站管理系统,目前大多数的外贸网站都是用的semcms系统,该系统兼容许多浏览器,像IE,google,360极速浏览器都能非常好的兼容,官方semcms有php版本,asp版本,我们SINE对其安全检测的同时发现该系统存在高危的网站漏洞,该漏洞影响版本semcms 2.6 2.7 2.8,包括目前最新的semcms 3.2版本漏洞。
2. 当用户来查询某一个row时,可以先通过内存中的布隆过滤器过滤掉大量不存在的row请求,然后去再磁盘进行查询
MySQL - 索引优化案例实操 中 关于 【Case 3 : like KK% 一般情况都会走索引】 ,我们来详细聊一聊
本文为 DM 源码阅读系列文章的第七篇,在 上篇文章 中我们介绍了 relay log 的实现,主要包括 relay log 目录结构定义、relay log 数据的处理流程、主从切换支持、relay log 的读取等逻辑。本篇文章我们将会对 DM 的定制化数据同步功能进行详细的讲解。
随着H5在各行业领域的运用,无论是在APP内嵌入H5页面的hybrid应用还是直接在微信公众号或者轻应用中使用H5页面都是非常的常见(比如前端页面通过HTTP 接口调用拉取数据进行交互,实现前后台分离)。 而随着此类 技术的应用和发展,作为一个 测试人员,跟上时代的变化,除了保证前端页面UI的正确性,也要保证HTTP接口的正确性,从而保证了整个业务功能逻辑的正确性,而接口如果手工测试,不仅 工作量很大,而且效率比较地下,而它的特点更适合通过搭建自动化框架来测试,既能提升效率,又能保证质量。
1 背景 随着H5在各行业领域的运用,无论是在APP内嵌入H5页面的hybrid应用还是直接在微信公众号或者轻应用中使用H5页面都是非常的常见(比如前端页面通过HTTP 接口调用拉取数据进行交互,实现前后台分离)。而随着此类技术的应用和发展,作为一个测试人员,跟上时代的变化,除了保证前端页面UI的正确性,也要保证HTTP接口的正确性,从而保证了整个业务功能逻辑的正确性,而接口如果手工测试,不仅工作量很大,而且效率比较地下,而它的特点更适合通过搭建自动化框架来测试,既能提升效率,又能保证质量。 HTTP 接口
通过第一个服务hao-service-autodeliver的配置形式,使用固定ip和服务名均可正常通过网关项目访问到服务,但是固定ip的方式不太灵活,而 lb://zhao-service-autodeliver可以实现随机的负载均衡,且不用填写固定ip也避免了不要的麻烦
ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取、转换和加载。 一般随着业务的发展扩张,产线也越来越多,产生的数据也越来越多,这些数据的收集方式、原始数据格式、数据量、存储要求、使用场景等方面有很大的差异。作为数据中心,既要保证数据的准确性,存储的安全性,后续的扩展性,以及数据分析的时效性,这是一个很大的挑战。
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