資料庫關注

1. 資料庫專用晶元為什麼受關注

數據、演算法和算力是數字經濟時代的重要資源，數據是新生產資料，演算法是新生產關系，算力是新生產力。如果沒有算力的支撐，生產資料將無法得到加工利用，人工智慧、物聯網、數字孿生等新興技術也難以走向應用普及。因此，將數據和演算法協調起來的類似於柏睿的DPU「睿鯤」數據加速安全晶元尤為引人關注,網路有相關信息。

2. 如何在KEGG資料庫中查找關注pathway

1．打開KEGG資料庫首頁，鏈接如下：http://www.genome.jp/kegg/，如下所示：

點擊「KEGG PATHWAY」字樣鏈接，可見如下界面：

一直往下看，會發現KEGG數據針對pathway做了分類，主要包含Metabolism、Genetic Information Processing、Environmental Information Processing、Cellular Process、Organismal Systems、Human Diseases、Drug Development七個方向，並針對每個方向還有更為細致的分類，例如Metabolism包含Carbohydratemetabolism、Energy metabolism、Lipid metabolism等，各位看官可以根據您的研究方向或感興趣通路選擇具體的pathway進行查看。

2．假如我們關注Carbohydrate metabolism下的Pentose phosphate pathway，點擊後獲得如下界面：

其中最上面的Reference pathway表示我們目前查看的通路是所有物種通用的pathway，下面的一段文字是對這個pathway的介紹，再下面網路圖顯示此pathway具體信息。

其中帶有Pentosephosphate pathway字樣的方框點擊開可發現對這個通路的其他信息介紹，同時可看到這個通路的ID（map00030），這個用map開頭+數字組成的ID表示所有物種通用的通路ID，如果是某一特定物種的ID，會以該物種的3個字母簡寫名字+數字組成，例如hsa00030。在網路圖中方框表示的是參與反應的酶，例如1.1.1.47，這是酶的ECnumber，國際酶學委員會賦予的編號。

小圓圈表示化學反應中的化合物，例如beta-D-Glucose（C00221）。箭頭代表的是反應方向，虛線表示此反應可以通過中間產物或其中途徑發生聯系。大橢圓表示與此通路相關的另一個pathway。如果您想要只關注human的Pentose phosphate pathway，就可以在Reference pathway處進行選擇，之後點擊Go即可。

這個時候您會發現在第一行顯示與不選擇物種時有一定區別，會標記為human信息，同時點擊網路圖中的帶有Pentose phosphate pathway的方框，裡面會有human的這個通路的信息，包含了human該通路的pathway ID（hsa00030）和介紹。

網路圖本身也有變化，部分方框為淺綠色，其他不變。其中淺綠色方框為人類含有的酶，例如3.1.1.17，把滑鼠放在上面會有相關信息顯示。白色方框的酶在人類中不含有，把滑鼠放在上面不會有任何信息顯示。

淺綠色方框可以點擊開查看詳細信息，例如點擊3.1.1.17，獲得如下界面，Entry為該酶在KEGG資料庫中的ID，Gene name為此酶的簡化名，Difinition為此酶的通用名字EC number，KO是在KEGG資料庫中該酶的同源序列號，Pathway中羅列出了該酶參與的通路，除此之外，還顯示很多其他信息，例如編碼該酶的三級結構（Structure）、基因序列（NT seq）和氨基酸序列（AA seq）等信息。

注意哦，上圖的右上角，有一個Help字樣，如果您對此頁面中信息不清楚，可以點擊Help，頁面里對每項都有相應的詳細介紹。

如果您知道自己關注通路的ID，可以直接在第一步的基礎上直接搜索，也可以獲得特定物種的通路信息，例如上面的human的Pentosephosphate pathway，ID為hsa00030，我們就可以直接用這個ID進行搜索，具體操作為在步驟1的第二幅圖中填入ID號，選擇物種has，點擊Go即可，頁面如下：

在出現的頁面中，點擊hsa00030這個通路即可。

3. 內存資料庫為什麼值得關注

資料庫作為承載新一輪技術革命的基礎物料，業界普遍認為，資料庫技術是支撐人工智慧、雲計算、區塊鏈等新技術的根本，各種利用數據分析而來的應用場景，都是通過龐大數據資源進行計算的結果，價值不言而喻，如柏睿數據為代表的新興數據智能企業，依靠自研技術為中國贏得2項資料庫國際標准制定權，我們也能看到中國的自主核心技術越來越受到國內外市場的認可，網路有相關資訊！

4. 新浪微博的「關注功能」資料庫是如何設計的

你好。方法有二個：

我覺得是這樣設計的

一個欄位記錄他所關注的好友信息

應該是json的

然後去資料庫查最新的就是更新就是

uchome就是這么乾的

sql">--用戶表(如果這個表數據相當多，可以用分區表)
createtableuserinfo
(useridnumber(38,0),--可以用序列遞增值也成，自己看著辦
usernamevarchar2(60),
phonevarchar2(20),
addressvarchar2(20),
sexchar(1),
cdatedatedefaultsysdate
--其他欄位，自己添加
);

_userinfoprimarykey(userid);

--用戶關注信息表(如果這個表數據相當多，可以用分區表)：
createtableuserattention
(useridnumber(38,0),--用戶ID
attention_useridnumber(38,0),--被關注的用戶ID
statusnumber(18,0),--關注狀態(或者說關注等級，自己定義：0代表什麼，1代表什麼)
cdatedatedefaultsysdate,--創建時間
udatedatedefaultsysdate--修改時間
--其他欄位，自己添加
);

--為保持數據完整性：不管是「用戶ID」還是「被關注的用戶ID」其ID必須在userinfo表中存在！
_userattentionprimarykey(userid,attention_userid);
_userattention_useridforeignkey(userid)referencesuserinfo(userid);
_userattention_att_useridforeignkey(attention_userid)referencesuserinfo(userid);

userattention表中一個userid對應該可能有N條記錄(而不像你說的：用一條記錄，其不同的attention_userid用逗號隔開，這樣設置是不合理的)

--好比QQ號，我的QQ可以添加N個QQ好友，但我想：騰迅應該不會將我這N個QQ好友用字串連成一條記錄（這也太吝嗇啦）

5. 資料庫與數據倉庫的本質區別是什麼

1、存放值區別：

資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；

2、數據變化區別：

資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；

3、數據結構區別：

資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；

4、訪問頻率不同：

資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；

5、目標人群區別：

資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；

6. 影響資料庫性能的主要因素有哪些

以MySQL為例：

影響資料庫性能的主要因素總結如下：

1、sql查詢速度

2、網卡流量

3、伺服器硬體

4、磁碟IO

以上因素並不是時時刻刻都會影響資料庫性能，而就像木桶效應一樣。如果其中一個因素嚴重影響性能，那麼整個資料庫性能就會嚴重受阻。另外，這些影響因素都是相對的。

例如：當數據量並沒有達到百萬千萬這樣的級別，那麼sql查詢速度也許就不是個重要因素，換句話說，你的sql語句效率適當低下可能並不影響整個效率多少，反之，這種情況，無論如何怎麼優化sql語句，可能都沒有太明顯的效果。

相關內容拓展：

1、SQL查詢速度

風險：效率低下的SQL

2、網卡流量

風險：網卡IO被占滿（100Mb/8=100MB）

方案：

①減少從伺服器的數量。從伺服器都要從主伺服器上復制日誌，所以，從伺服器越多，網路流量越大。

②進行分級緩存。前方大量緩存突然失效會對資料庫造成嚴重的沖擊。

③避免使用「select * 」進行查詢

④分離業務網路和伺服器網路

3、磁碟IO

風險：磁碟IO性能突然下降。

方案：使用更好的磁碟設備解決。

7. 資料庫和數據倉庫的區別是什麼

大家都知道，我們在進行數據分析工作的時候會用到資料庫這一工具，可能大家還聽說過數據倉庫這個工具，資料庫和數據倉庫很容易被大家混淆。很多人認為資料庫和數據倉庫是一類事物，其實並不只是這樣的，那麼大家知不知道資料庫和數據倉庫的區別是什麼呢？下面我們就為大家介紹一下資料庫和數據倉庫的相關知識。
一般來說，傳統資料庫是為存儲而生，而數據倉庫很明顯，是為分析而生。實現目的的不同一開始就註定它們的差異。傳統資料庫包括增刪改查，但數據倉庫注重查詢。而傳統資料庫的主要任務是執行聯機事務處理。主要負責日常操作。而數據倉庫系統在數據分析和決策方面為用戶或「知識工人」提供服務，可以以不同的格式組織和提供數據，以便應付不同的需求，這種系統稱作聯機分析處理。這就是資料庫和數據倉庫的相關知識。
那麼數據倉庫和資料庫的區別是什麼呢？首先需要我們考慮用戶和系統的面向對象，資料庫是面向顧客的，用戶操作員，客戶和信息技術人員的事務和查詢處理。數據倉庫是面向市場的，用於知識工人的數據分析。從中我們可以發現資料庫和數據倉庫的面向對象是不一樣的。
當然，在數據內容中兩者也是有很大的區別的，一般來說資料庫管理當前數據。但是一般這種數據比較瑣碎，很難用於決策。數據倉庫系統管理大量歷史數據，提供匯總和聚集機制，而且在不同的粒度層上存儲和管理信息。
在資料庫設計設計中，資料庫和數據倉庫也是有區別的，資料庫系統採用實體聯系數據模型和面向應用的資料庫設計。而數據倉庫系統採用星形或雪花模型和面向主題的資料庫設計。
而在視圖中，二者也是有所區別的，資料庫關注一個企業或部門內部的當前數據，不涉及歷史數據或不同單位的數據。數據倉庫經常需要跨域資料庫模式的不同版本。
在訪問模式中，資料庫和數據倉庫也是有所區別的，資料庫系統主要由短的原子事務組成，一般需要並發控制和恢復機制。而數據倉庫系統的訪問大部分是只讀操作。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於資料庫和數據倉庫之間的區別的相關知識，通過對這些知識的了解我們可以更好地區分資料庫和數據倉庫，也希望大家在學習過程中能夠融會貫通，得心應手。