数据库关注

1. 数据库专用芯片为什么受关注

数据、算法和算力是数字经济时代的重要资源，数据是新生产资料，算法是新生产关系，算力是新生产力。如果没有算力的支撑，生产资料将无法得到加工利用，人工智能、物联网、数字孪生等新兴技术也难以走向应用普及。因此，将数据和算法协调起来的类似于柏睿的DPU“睿鲲”数据加速安全芯片尤为引人关注,网络有相关信息。

2. 如何在KEGG数据库中查找关注pathway

1．打开KEGG数据库首页，链接如下：http://www.genome.jp/kegg/，如下所示：

点击“KEGG PATHWAY”字样链接，可见如下界面：

一直往下看，会发现KEGG数据针对pathway做了分类，主要包含Metabolism、Genetic Information Processing、Environmental Information Processing、Cellular Process、Organismal Systems、Human Diseases、Drug Development七个方向，并针对每个方向还有更为细致的分类，例如Metabolism包含Carbohydratemetabolism、Energy metabolism、Lipid metabolism等，各位看官可以根据您的研究方向或感兴趣通路选择具体的pathway进行查看。

2．假如我们关注Carbohydrate metabolism下的Pentose phosphate pathway，点击后获得如下界面：

其中最上面的Reference pathway表示我们目前查看的通路是所有物种通用的pathway，下面的一段文字是对这个pathway的介绍，再下面网络图显示此pathway具体信息。

其中带有Pentosephosphate pathway字样的方框点击开可发现对这个通路的其他信息介绍，同时可看到这个通路的ID（map00030），这个用map开头+数字组成的ID表示所有物种通用的通路ID，如果是某一特定物种的ID，会以该物种的3个字母简写名字+数字组成，例如hsa00030。在网络图中方框表示的是参与反应的酶，例如1.1.1.47，这是酶的ECnumber，国际酶学委员会赋予的编号。

小圆圈表示化学反应中的化合物，例如beta-D-Glucose（C00221）。箭头代表的是反应方向，虚线表示此反应可以通过中间产物或其中途径发生联系。大椭圆表示与此通路相关的另一个pathway。如果您想要只关注human的Pentose phosphate pathway，就可以在Reference pathway处进行选择，之后点击Go即可。

这个时候您会发现在第一行显示与不选择物种时有一定区别，会标记为human信息，同时点击网络图中的带有Pentose phosphate pathway的方框，里面会有human的这个通路的信息，包含了human该通路的pathway ID（hsa00030）和介绍。

网络图本身也有变化，部分方框为浅绿色，其他不变。其中浅绿色方框为人类含有的酶，例如3.1.1.17，把鼠标放在上面会有相关信息显示。白色方框的酶在人类中不含有，把鼠标放在上面不会有任何信息显示。

浅绿色方框可以点击开查看详细信息，例如点击3.1.1.17，获得如下界面，Entry为该酶在KEGG数据库中的ID，Gene name为此酶的简化名，Difinition为此酶的通用名字EC number，KO是在KEGG数据库中该酶的同源序列号，Pathway中罗列出了该酶参与的通路，除此之外，还显示很多其他信息，例如编码该酶的三级结构（Structure）、基因序列（NT seq）和氨基酸序列（AA seq）等信息。

注意哦，上图的右上角，有一个Help字样，如果您对此页面中信息不清楚，可以点击Help，页面里对每项都有相应的详细介绍。

如果您知道自己关注通路的ID，可以直接在第一步的基础上直接搜索，也可以获得特定物种的通路信息，例如上面的human的Pentosephosphate pathway，ID为hsa00030，我们就可以直接用这个ID进行搜索，具体操作为在步骤1的第二幅图中填入ID号，选择物种has，点击Go即可，页面如下：

在出现的页面中，点击hsa00030这个通路即可。

3. 内存数据库为什么值得关注

数据库作为承载新一轮技术革命的基础物料，业界普遍认为，数据库技术是支撑人工智能、云计算、区块链等新技术的根本，各种利用数据分析而来的应用场景，都是通过庞大数据资源进行计算的结果，价值不言而喻，如柏睿数据为代表的新兴数据智能企业，依靠自研技术为中国赢得2项数据库国际标准制定权，我们也能看到中国的自主核心技术越来越受到国内外市场的认可，网络有相关资讯！

4. 新浪微博的“关注功能”数据库是如何设计的

你好。方法有二个：

我觉得是这样设计的

一个字段记录他所关注的好友信息

应该是json的

然后去数据库查最新的就是更新就是

uchome就是这么干的

sql">--用户表(如果这个表数据相当多，可以用分区表)
createtableuserinfo
(useridnumber(38,0),--可以用序列递增值也成，自己看着办
usernamevarchar2(60),
phonevarchar2(20),
addressvarchar2(20),
sexchar(1),
cdatedatedefaultsysdate
--其他字段，自己添加
);

_userinfoprimarykey(userid);

--用户关注信息表(如果这个表数据相当多，可以用分区表)：
createtableuserattention
(useridnumber(38,0),--用户ID
attention_useridnumber(38,0),--被关注的用户ID
statusnumber(18,0),--关注状态(或者说关注等级，自己定义：0代表什么，1代表什么)
cdatedatedefaultsysdate,--创建时间
udatedatedefaultsysdate--修改时间
--其他字段，自己添加
);

--为保持数据完整性：不管是“用户ID”还是“被关注的用户ID”其ID必须在userinfo表中存在！
_userattentionprimarykey(userid,attention_userid);
_userattention_useridforeignkey(userid)referencesuserinfo(userid);
_userattention_att_useridforeignkey(attention_userid)referencesuserinfo(userid);

userattention表中一个userid对应该可能有N条记录(而不像你说的：用一条记录，其不同的attention_userid用逗号隔开，这样设置是不合理的)

--好比QQ号，我的QQ可以添加N个QQ好友，但我想：腾迅应该不会将我这N个QQ好友用字串连成一条记录（这也太吝啬啦）

5. 数据库与数据仓库的本质区别是什么

1、存放值区别：

数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；

2、数据变化区别：

数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；

3、数据结构区别：

数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

4、访问频率不同：

数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

5、目标人群区别：

数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；

6. 影响数据库性能的主要因素有哪些

以MySQL为例：

影响数据库性能的主要因素总结如下：

1、sql查询速度

2、网卡流量

3、服务器硬件

4、磁盘IO

以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能，那么整个数据库性能就会严重受阻。另外，这些影响因素都是相对的。

例如：当数据量并没有达到百万千万这样的级别，那么sql查询速度也许就不是个重要因素，换句话说，你的sql语句效率适当低下可能并不影响整个效率多少，反之，这种情况，无论如何怎么优化sql语句，可能都没有太明显的效果。

相关内容拓展：

1、SQL查询速度

风险：效率低下的SQL

2、网卡流量

风险：网卡IO被占满（100Mb/8=100MB）

方案：

①减少从服务器的数量。从服务器都要从主服务器上复制日志，所以，从服务器越多，网络流量越大。

②进行分级缓存。前方大量缓存突然失效会对数据库造成严重的冲击。

③避免使用“select * ”进行查询

④分离业务网络和服务器网络

3、磁盘IO

风险：磁盘IO性能突然下降。

方案：使用更好的磁盘设备解决。

7. 数据库和数据仓库的区别是什么

大家都知道，我们在进行数据分析工作的时候会用到数据库这一工具，可能大家还听说过数据仓库这个工具，数据库和数据仓库很容易被大家混淆。很多人认为数据库和数据仓库是一类事物，其实并不只是这样的，那么大家知不知道数据库和数据仓库的区别是什么呢？下面我们就为大家介绍一下数据库和数据仓库的相关知识。
一般来说，传统数据库是为存储而生，而数据仓库很明显，是为分析而生。实现目的的不同一开始就注定它们的差异。传统数据库包括增删改查，但数据仓库注重查询。而传统数据库的主要任务是执行联机事务处理。主要负责日常操作。而数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或“知识工人”提供服务，可以以不同的格式组织和提供数据，以便应付不同的需求，这种系统称作联机分析处理。这就是数据库和数据仓库的相关知识。
那么数据仓库和数据库的区别是什么呢？首先需要我们考虑用户和系统的面向对象，数据库是面向顾客的，用户操作员，客户和信息技术人员的事务和查询处理。数据仓库是面向市场的，用于知识工人的数据分析。从中我们可以发现数据库和数据仓库的面向对象是不一样的。
当然，在数据内容中两者也是有很大的区别的，一般来说数据库管理当前数据。但是一般这种数据比较琐碎，很难用于决策。数据仓库系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，而且在不同的粒度层上存储和管理信息。
在数据库设计设计中，数据库和数据仓库也是有区别的，数据库系统采用实体联系数据模型和面向应用的数据库设计。而数据仓库系统采用星形或雪花模型和面向主题的数据库设计。
而在视图中，二者也是有所区别的，数据库关注一个企业或部门内部的当前数据，不涉及历史数据或不同单位的数据。数据仓库经常需要跨域数据库模式的不同版本。
在访问模式中，数据库和数据仓库也是有所区别的，数据库系统主要由短的原子事务组成，一般需要并发控制和恢复机制。而数据仓库系统的访问大部分是只读操作。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于数据库和数据仓库之间的区别的相关知识，通过对这些知识的了解我们可以更好地区分数据库和数据仓库，也希望大家在学习过程中能够融会贯通，得心应手。