数据库go

⑴ 关于sql “GO”用法

go就是用于一个sql语句的结束 比如说一个批处理语句是这样的 select *from b select *from a 在后一个select后面加上一个go这样可以一次执行两条sql 语句

⑵ 这个数据库定义视图时，其中的GO是什么意思啊

可以当做一段批处理的结束
一般创建对象的语句要求必须是批处理句首，所以要用go结束之前的批处理操作
像你图中的一段代码，就被解释为两段批处理（因为有两个go）

⑶ 创建数据库的问题和go命令什么时候使用

use database
go
SELECT [name] FROM table
这样执行就不会有错误了。
Go是链接语句 表示 第一条语句如果执行不成功 那么第二条语句继续执行。
如果不加上Go的话 如果第一条执行不成功的话 第二条也不会执行的。
GO必须单独在一行才可以 ，不然会执行不成功的。

⑷ 数据库 T-SQL 里的 GO 是什么意思

GO代表一个批处理的结束

你可以把每个GO之间的语句当成是一句SQL

GO不是标准的语法,只是查询分析器为了区分多个批处理而设的分隔符而已

⑸ 一文极速读懂 Gene Ontology （GO）数据库

官方：基因本体（GO）知识库是有关基因功能的全球最大信息来源。 这些知识既是人类可读的，也是机器可读的，并且是生物医学研究中大规模分子生物学和遗传学实验的计算分析的基础。

在读懂基因本体论（Gene Ontology）前，我们先看看什么是本体论：

本体论（Ontology ）是探究世界的本原或基质的哲学理论 。

本体论通常处理的问题：存在哪些本质，如何将这些本质分组，在层次结构内关联以及如何根据相似性和差异进行细分 。

基因本体论（Gene Ontology）包含生物学领域知识体系本质的表示形式，本体通常由一组类（或术语或概念）组成，它们之间具有关系。 基因本体论（GO）从三个方面（GO domains）描述了我们对生物学领域的了解：

理解了上述的概念，现在举个例子，如果站在基因本体论GO的角度来解释一个基因的话：

基因产物：细胞色素C（cytochrome c）

分子功能：氧化还原酶活性

细胞组分：线粒体基质

生物过程：氧化磷酸化

自定义同义词类型也用于本体中。 例如，许多同义词被指定为系统同义词。 此类型的同义词是术语名称的确切同义词。

GO以图的形式构建，术语作为同种的节点，术语间的关系（对象属性）作为连接。

GO图中的节点与其他节点可以具有任意数量和类型的关系， 就像层次结构，例如，家谱或一个物种的分类法

一个节点可能与多个子节点（更特定的节点）具有连接，也可以具有多个父节点（较宽的节点）

利用关系与关系间的连接可以推断相应的分组注释，节点间关系的推断，这个会在后面详细研究：

上图表示：A is a B，B is part of C，所以可以推断 A is part of C

节点间总体与部分关系：

一个节点可能与一个节点有一部分关系。 下图说明了这一点：

上图： mitochondrion 是两个节点的父节点：it is an organelle and it is part of the cytoplasm ； organelle 有两个子节点: mitochondrion is an organelle, and organelle membrane is part of organelle

我们将上面的关系图简化表示为 箭头导向性图 ，这是图中常见的关系表示：

接下我们详细看看GO是怎样来描述这几种关系的：

如果我们说 A is a B ，则意味着节点A是节点B的子类型。例如，有丝分裂细胞周期是细胞周期，或者裂解酶活性是催化活性。

应该注意的是，a并不代表是实例。 从本体论上来说，一个实例是某个事物的具体示例。 例如 猫是哺乳动物，但加菲猫是猫的实例，而不是猫的亚型。 GO中的术语表示实体或现象的类别，而不是特定的表现形式（或实例）。 但是，如果我们知道猫是哺乳动物，则可以说猫的每个实例都是哺乳动物。

使用 is a 对批注进行分组是 安全的 。例如，如果将基因产物X注释为具有酪氨酸激酶活性，并且本体论证明酪氨酸激酶活性是激酶活性的一种（类型），那么我们可以安全地得出结论，基因产物X具有激酶活性。

利用上面得到结论，我们可以将 is a 关系和其他关系类型结合来推断，下图表示了可以推断的关系：

关系的一部分用于表示整个部分的关系。 part of 只有当B一定是A的一部分时，才会在A和B之间部分关系：无论B存在于何处，它都是A的一部分，B的存在意味着A的存在。但是，考虑到A的出现，我们不能肯定地说B的存在。

使用的 part of 进行分组注释是 安全的 。 例如，如果将基因产物X标注为位于线粒体内膜上，而本体论记录了线粒体内膜与线粒体之间的关系的一部分，则可以安全地得出结论X位于线粒体内。

利用上面得到结论，我们可以将 part of 关系和其他关系类型结合来推断，下图表示了可以推断的关系：

has part 是对关系部分的逻辑补充，它从父级的角度代表了“部分-整体”关系。

与 part of 一样，GO关系 has part 仅在A始终将B作为一部分的情况下使用，即A必定具有B的部分。 但是，如果B存在，我们不能肯定地说A存在。 即所有A都有B部分，但是A只是B的一部分。

使用 has part 注释进行分组是 不正确的 。 例如，我们可以在本体论中断言受体酪氨酸激酶活性具有部分激酶活性。 然而，将所有注释归类到受体酪氨酸激酶活性下的激酶活性将是不正确的。

利用上面得到结论，我们可以将 has part 关系和其他关系类型结合来推断，下图表示了可以推断的关系：

一种过程直接影响另一种过程或质量的表现，即前者调节后者。 调节的目标可以是另一种过程，例如调节途径或酶促反应，或者可以是质量，例如细胞大小或pH。 与 part of 关系类似，该关系专门用于表示必定的调节：如果同时存在A和B，则B总是调节A，但是A可能不总是受B调节，即所有B都调节A; 一些A受B调节。

如果将基因产物X注释为参与调节糖酵解的过程，则不能得出结论X参与糖酵解是 不正确的 。 但是，某些工具使用调节关系来对批注进行分组, 这可用于基因集富集, 所得的基因集包括与分组术语有因果关系的过程中涉及的基因。

利用上面得到结论，我们可以将 regulates 关系和其他关系类型结合来推断，下图表示了可以推断的关系：

GO的结构可以用下图来表示，这个图也叫有向无环图（Directed Acyclic Graph ，DAG）。

如上图所示，三个GO域（细胞成分，生物学过程和分子功能）分别由一个单独的根本体术语表示。

一个域中的所有术语都可以将其父源追溯到一个根术语，通过到本体根的中间术语可能存在许多不同的路径。

这三个根节点是不相关的，并且没有公共的父节点，这意味着来自不同本体的术语之间没有任何关系。但是，GO本体之间也存在其他关系，例如，分子功能术语“细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶活性”是生物过程“细胞周期”的一部分。GO本体间相关 http://geneontology.org/docs/ontology-relations/ 。

某些基于图的软件可能需要一个根节点。在这种情况下，可以将“假”术语添加为三个现有根节点的代。

GO只代表生物学的当前认知，因此随着生物学知识的积累，它会不断地被修订和扩展。也就是说目前的GO术语不一定代表某个基因产物所有的功能，组分或参加的过程，只是现阶段对它的认知。

每周更新一次，由GOC本体团队与请求更新的科学家共同完成的。

⑹ GO语言（三十）：访问关系型数据库（上）

本教程介绍了使用 Godatabase/sql及其标准库中的包访问关系数据库的基础知识。

您将使用的database/sql包包括用于连接数据库、执行事务、取消正在进行的操作等的类型和函数。

在本教程中，您将创建一个数据库，然后编写代码来访问该数据库。您的示例项目将是有关老式爵士乐唱片的数据存储库。

首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。

1、打开命令提示符并切换到您的主目录。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 data-access 的目录。

3、创建一个模块，您可以在其中管理将在本教程中添加的依赖项。

运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。

此命令创建一个 go.mod 文件，您添加的依赖项将在其中列出以供跟踪。

注意： 在实际开发中，您会指定一个更符合您自己需求的模块路径。有关更多信息，请参阅一下文章。

GO语言（二十五）：管理依赖项（上）

GO语言（二十六）：管理依赖项（中）

GO语言（二十七）：管理依赖项（下）

接下来，您将创建一个数据库。

在此步骤中，您将创建要使用的数据库。您将使用 DBMS 本身的 CLI 创建数据库和表，以及添加数据。

您将创建一个数据库，其中包含有关黑胶唱片上的老式爵士乐录音的数据。

这里的代码使用MySQL CLI，但大多数 DBMS 都有自己的 CLI，具有类似的功能。

1、打开一个新的命令提示符。

在命令行，登录到您的 DBMS，如下面的 MySQL 示例所示。

2、在mysql命令提示符下，创建一个数据库。

3、切到您刚刚创建的数据库，以便您可以添加表。

4、在文本编辑器的 data-access 文件夹中，创建一个名为 create-tables.sql 的文件来保存用于添加表的 SQL 脚本。

将以下 SQL 代码粘贴到文件中，然后保存文件。

在此 SQL 代码中：

（1）删除名为album表。 首先执行此命令可以让您更轻松地稍后重新运行脚本。

（2）创建一个album包含四列的表：title、artist和price。每行的id值由 DBMS 自动创建。

（3）添加带有值的四行。

5、在mysql命令提示符下，运行您刚刚创建的脚本。

您将使用以下形式的source命令：

6、在 DBMS 命令提示符处，使用SELECT语句来验证您是否已成功创建包含数据的表。

接下来，您将编写一些 Go 代码进行连接，以便进行查询。

现在你已经有了一个包含一些数据的数据库，开始你的 Go 代码。

找到并导入一个数据库驱动程序，该驱动程序会将您通过database/sql包中的函数发出的请求转换为数据库可以理解的请求。

1、在您的浏览器中，访问SQLDrivers wiki 页面以识别您可以使用的驱动程序。

2、使用页面上的列表来识别您将使用的驱动程序。为了在本教程中访问 MySQL，您将使用 Go-MySQL-Driver。

3、请注意驱动程序的包名称 - 此处为github.com/go-sql-driver/mysql.

4、使用您的文本编辑器，创建一个用于编写 Go 代码的文件，并将该文件作为 main.go 保存在您之前创建的数据访问目录中。

5、进入main.go，粘贴以下代码导入驱动包。

在此代码中：

（1）将您的代码添加到main包中，以便您可以独立执行它。

（2）导入 MySQL 驱动程序github.com/go-sql-driver/mysql。

导入驱动程序后，您将开始编写代码以访问数据库。

现在编写一些 Go 代码，让您使用数据库句柄访问数据库。

您将使用指向结构的指针sql.DB，它表示对特定数据库的访问。

编写代码

1、进入 main.go，在import您刚刚添加的代码下方，粘贴以下 Go 代码以创建数据库句柄。

在此代码中：

（3）使用 MySQL 驱动程序Config和FormatDSN类型以收集连接属性并将它们格式化为连接字符串的 DSN。

该Config结构使代码比连接字符串更容易阅读。

（4）调用sql.Open 初始化db变量，传递 FormatDSN。

（5）检查来自 的错误sql.Open。例如，如果您的数据库连接细节格式不正确，它可能会失败。

为了简化代码，您调用log.Fatal结束执行并将错误打印到控制台。在生产代码中，您会希望以更优雅的方式处理错误。

（6）调用DB.Ping以确认连接到数据库有效。在运行时， sql.Open可能不会立即连接，具体取决于驱动程序。您在Ping此处使用以确认 database/sql包可以在需要时连接。

（7）检查来自Ping的错误，以防连接失败。

（8）Ping如果连接成功，则打印一条消息。

文件的顶部现在应该如下所示：

3、保存 main.go。

1、开始跟踪 MySQL 驱动程序模块作为依赖项。

使用go get 添加 github.com/go-sql-driver/mysql 模块作为您自己模块的依赖项。使用点参数表示“获取当前目录中代码的依赖项”。

2、在命令提示符下，设置Go 程序使用的DBUSER和DBPASS环境变量。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

3、在包含 main.go 的目录中的命令行中，通过键入go run来运行代码。

连接成功了！

接下来，您将查询一些数据。

⑺ 数据库中 go的用法

GO在SQL Server分析器里用
相当于批处理

GO
xxxx
xxxxx
xxx
GO

一次执行GO里边的所有

⑻ go数据库有哪些官网

go数据库有sql2go官网。

用于将 sql 语句转换为 golang 的 struct. 使用 ddl 语句即可。例如对于创建表的语句: show create table xxx. 将输出的语句，直接粘贴进去就行。toml2go网。用于将编码后的 toml 文本转换问 golang 的 struct。

非关系型数据库（NoSQL）：

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求。

一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动。

⑼ GO数据库介绍（转载）

类似于语义网络。是为了生物界有一个统一的数据交流语言。 因为在生物学界，存在在种种同名异义、异议同名的现象。为此产生了GO项目。

GO是用一套统一的词汇表来描述生物学中的分子功能、生物过程和细胞成分。其思想大概过程：对于一个基因产品（蛋白质或RNA），用某些词汇来描述它是干什么的或位于细胞哪里、或者参与了哪个生物过程，而这些词汇就是来自GO的Term。

（1）提供生物学功能（术语）的逻辑结构及其相互之间的关系，表现为有向无环图
（2）给特定的基因产物（蛋白质，非编码RNA或大分子复合体，简称为'基因'）起一个特定的名字（唯一标识该基因）

Gene Ontology（GO）中最基本的概念是term。GO里面的每一个entry都有一个唯一的数字标记，形如GO:nnnnnnn，还有一个term名，比如"cell", "fibroblast growth factor receptor binding"，或者"signal transction"。每个term都属于一个ontology，总共有三个ontology，它们分别是
细胞成分：细胞的部分或其细胞外环境;
分子功能：基因产物在分子水平上的元素活性，例如结合或催化;
生物过程：具有确定开始和结束的分子事件的操作或集合，与综合生活单元的功能有关

理由一：
在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。
根据GO的知识体系，使用“功能类”（或者叫做“功能模块”）这一概念具有以下优点：我们认为，单个基因的表达情况的改变不足以反映特定功能/通路的整体变化情况。因为类似人类社会的组织结构，生物体的功能的实现决不仅仅是依靠一两个基因功能的改变来实现的。因此过分着重单个基因表达变化，将会在后期结果处理中严重干扰对于结果的合理分析，导致偏倚性加大，而且是无法避免的。因此利用GO的结构体系，把参与同样功能/通路的基因进行“功能类”层面的抽象和整合，提供比基因更高一层次的抽象结论，对理解疾病的发病机制或药物的作用机理等更有帮助。
但是该方法也存在一定的不足，由于生物体内部的调控网络可能具有“scale-free network”的特点，个别功能重要的基因（主效基因）具有“Hub节点”的重要特性，它的功能改变可能对于整个网络来说是至关重要的，在这点上，这些重要的基因又具有一定的“自私独裁”特点。而“功能类”之观点模糊了这种差别特性，过于强调“共性”，而忽视了“个性”，这也是“功能类”的一个不足之处，这就需要结合相关的生物学知识才能够实现

理由二：
GO（gene ontology）对大家而言也许会是一个相对陌生的名词，但是它已经成为生物信息领域中一个极为重要的方法和工具，并正在逐步改变着我们对 biological data的组织和理解方式，它的存在已经大大加快了我们对所拥有的生物数据的整合和利用，我们应该逐步学会理解和掌握这种思想和工具。
众所周知，sequence based biology中的核心内容即是对序列的Annotation（注释），其中主要包含structural annotation和functional annotation，前者涉及分析sequence在genome中的locus以及exon，intron，promoter等的location，而后者则是推断序列编码产物的功能
随着多种生物genome的相继解码，同时大量ESTs以及gene expression profile date的积累，使得annotation的工作量和复杂度大大增加。然而另一方面，大多数基因在不同真核生物中拥有共同的主要生物功能，通过在某些物种中获得的基因或者蛋白质（shared protein）的生物学信息，可以用以解释其他物种中对应的基因或蛋白（especially in comparative genomics）。由于这些繁复的功能信息主要是包含在积累的文献之中，如何有效的提取和综合这些信息就是我们面临的核心困难，这也是GO所要着力解决的问题。通过建立一套具有动态形式的控制字集（controlled vocabulary），来解释真核基因及蛋白在细胞内所扮演的角色，并随着生命科学研究的进步，不断积累和更新。一个ontology会被一个控制字集来描述并给予一定的名称，通过制定“本体”ontologies并运用统计学方法及自然语言处理技术，可以实现知识管理的专家系统控制

总结：
Gene Ontology（GO）包含了基因参与的生物过程，所处的细胞位置，发挥的分子功能三方面功能信息，并将概念粗细不同的功能概念组织成DAG（有向无环图）的结构。
Gene Ontology是一个使用有控制的词汇表和严格定义的概念关系，以有向无环图的形式统一表示各物种的基因功能分类体系，从而较全面地概括了基因的功能信息，纠正了传统功能分类体系中常见的维度混淆问题。
在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。
原文： https://mp.weixin.qq.com/s/e4BkqkMt7L9ZS_KBuv2rvQ