pysam 模块介绍!!!! http://pysam.readthedocs.io/en/latest/index.html 在开发基因组相关流程或工具时,经常需要读取.处理和创建bam.vcf.bcf文件.目前已经有一些主流的处理此类格式文件的工具,如samtools.picard.vcftools.bcftools,但此类工具集成的大多是标准功能,在编程时如果直接调用的话往往显得不够灵活. 本文介绍的是一个处理基因组数据的python模块,它打包了htslib-1.3.samtools-1

索引可以提高数据的检索效率,也可以降低数据库的IO成本,并且索引还可以降低数据库的排序成本.排序分组操作主要消耗的就是CPU资源和内存,所以能够在排序分组操作中好好的利用索引将会极大地降低CPU资源的消耗. 如何判定是否需要创建索引? 1.较频繁地作为查询条件的字段 这个都知道.什么是教频繁呢?分析你执行的所有SQL语句.最好将他们一个个都列出来.然后分析,发现其中有些字段在大部分的SQL语句查询时候都会用到,那么就果断为他建立索引. 2.唯一性太差的字段不适合建立索引 什么是唯一性太差的字段.

建立索引的优缺点: 为什么要创建索引呢? 这是因为,创建索引可以大大提高系统的性能.         第一.通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性.         第二.可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因.         第三.可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义.         第四.在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间.         第五.通过使用索引,可以在查询的过程中

http://jingyan.baidu.com/article/3f16e003cb9a0f2591c10324.html?qq-pf-to=pcqq.c2c PL/SQL Developer是一个集成开发环境,专门开发面向Oracle数据库的应用.在访问oracle数据库比较常用的可视化查询工具. 在日常数据库查询维护过程中,我们都会遇到查询数据慢,时间长,导致不能及时查询到自己想要的数据.通常数据库工程师,都会适当将常用表的字段进行建立索引,从而快速访问数据库表中的特定信息. 利用plsq

数据库索引: 索引有单列索引,复合索引之说,如果某表的某个字段有主键约束和唯一性约束,则Oracle 则会自动在相应的约束列上建议唯一索引.数据库索引主要进行提高访问速度. 建设原则: 1.索引应该经常建在where 子句经常用到的列上.如果某个大表经常使用某个字段进行查询,并且检索行数小于总表行数的5%.则应该考虑. 2.对于两表连接的字段,应该建立索引.如果经常在某表的一个字段进行order By 则也经过进行索引. 3.不应该在小表上建设索引. 优缺点: 1.索引主要进行提高数据的查询速度

对于大数据量的表格,尤其是百万行以上的数据表,一定要对其建立索引,否则查询速度极慢.(参考后面的测试结果)建立索引时需注意: MySQL的索引有两种:单列索引(即在某一列上建索引).多列组合索引(即在多个列上建立同一个索引),不像SQL Server分聚集索引,非聚集索引. 如何建立单列索引: 格式:CREATE INDEX 索引名 on 表名(列名) 例如:CREATE INDEX idx_geoinfo_tiny_cabid ON geoinfo_tiny (cabid)#创建一个名为idx

如果希望同时对多个表进行全文检索,那我们该如何处理呢?利用DIH导入数据并建立索引时.schema.xml中配置了uniqueKey为id <uniqueKey>id</uniqueKey> 如果多表主键都为id的话索引会被覆盖 <!--deltaImportQuery和deltaQuery为增量导入时使用.--> <entity name="case" pk="id" query="SELECT id,title

时间 -- ::  CSDN博客 原文 http://blog.csdn.net/caohaicheng/article/details/ 看lucene主页(http://lucene.apache.org/)上目前lucene已经到4.9.0版本了, 参考学习的书是按照2.1版本讲解的,写的代码例子是用的3.0.2版本的,版本 的不同导致有些方 法的 使用差异,但是大体还是相同的. 源代码用到的jar包(3.0.2版本)下载地址 参考资料: 1.公司内部培训资料 2.<Lucene搜索引擎

Solr学习笔记之3.Solr导入SQLServer数据建立索引 一.下载MSSQLServer的JDBC驱动 下载:Microsoft JDBC Driver 4.0 for SQL Server 地址:http://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?displaylang=en&id=11774 二.配置Solr dataimport for SQLServer 1.依赖jar包配置 将MSSQLServer的JDBC驱动中的sqlj

SHOW FULL COLUMNS FROM teacher; -- 增加删除主键 alterCREATE TABLE tt(t INT);ALTER TABLE tt ADD CONSTRAINT pk PRIMARY KEY(t);ALTER TABLE tt DROP PRIMARY KEY; -- 索引 (目录) 查找速度快-- 一般主键,唯一约束都会自动建立索引 -- 建立索引CREATE INDEX iia ON teacher(tname DESC);ALTER TABLE tea

索引建立场合: ① where后边字段 适合建立索引 ② order by 排序字段适合建立索引 ③ 索引覆盖 即 所要查询的字段本身就是索引 直接在索引中查询数据. 例如 select name,age from man 其中name,age 本身具有索引. ④ 连表查询 (外键设置索引) 在生产活动中,一般不使用外键索引.而是使用普通索引代替外键索引. ⑤建立索引字段需要离散度较高字段,例如性别这种字段不适合建立索引,(建立也会用不上索引会走表扫描形式) 索引使用原则 ① 字段独立 sele

1.建立索引的时机:若表中的某字段出现在select.过滤.排序条件中,为该字段建立索引是值得的.2.对于like '%xxx'的模糊查询,普通的索引是无法满足的,需要建立全文索引.3.对于有多个条件的,比如: "...where a=xxx and b=yyy","...where a=xxx order by b","...where a=xxx group by b".需要使用组合索引.但是组合索引只能在SQL语句中满足"最左前缀

需求: 从oracle数据库中根据记录的文件名filename_html(多个文件以逗号隔开),文件路径path,备用文件名bakpath中获取 主机172.21.0.31上对应的html文件内容,并且只能通过sftp访问html文件,获取文件内容建立索引.

凡是数据库中,索引的存在就是为了提高查询速度的,数据库的索引有点类似于书本上面的目录的概念,因为在英文中都是index,事实上也就是目录. 其算法应该叫做“倒排索引”,这个其实也类似于搜索引擎里面的基本算法. 测试:10w条数据,没有索引的情况下,查询一条数据大约需要550ms以上. 建立索引后,数据库的体积增大了3倍左右,但是同样的查询却减少到8ms的级别,提升了70倍 有时候关于sqlite数据库出错或者没法用的情况看这里 下面是在android手机上面的测试代码 查看源代码   打印帮助

基本上创建索引需要三个步骤: 1.创建索引库IndexWriter对象 2.根据文件创建文档Document 3.向索引库中写入文档内容 这其中主要涉及到了IndexWriter(索引的核心组件,用于创建或追加索引).Document(代表一些域Field的集合).Field(具体的域,如文档创建时间.作者.内容等).Analyzer(分词器).Directory(用于描述索引存放位置)这些主要的类. 我们参照上一节的代码来看建立索引. 1.创建IndexWriter // 索引文件的保存位置

建立索引过程 用户提交数据=>solr建立索引=>调用lucene包建立索引 官方建立索引和查询索引的例子如下: http://lucene.apache.org/core/4_10_3/demo/overview-summary.html#About_the_code http://lucene.apache.org/core/4_10_3/core/overview-summary.html#overview_description 其他参考文章如下: http://dataknocker

paip.提升性能--- mysql 建立索引 删除索引 很慢的解决. 作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 目前情况 建立索引非常慢,需8分钟... 目前环境: ---------------- table行: 30W 版本5.0.45-community-nt 系统XP  CPU2.11G  MEM2G 测试语句: ---------------------- CR

背景: 大家知道在定义外键时,都会给出on delete .....   on update .....: 这里指定的就是当主表的列发生变化时,从表的列要用怎么样的变化去迎合.对从表中的外键,建立索引的价值就在这里, 当主表的主键发生变化时,这就要把变化传播到从表,首先要找到从表中的行才行啊.想一想如果没有索引,就要对从表 进行scan,如果有索引就可以对表进行index seek:这就可以大大的提高速度. 然. 如果我们是向从表插入数据,外键约束会增检查主表,也就是说会对主表加锁.有锁的地方就

今天要给一张日志表(6000w数据)建立索引,导致生产系统行锁部分功能卡住 create index idx_tb_cid on tb_login_log(user_id); 开始执行后大概花费了20分钟 中途功能卡住无法使用 SQL> select sid,event from v$session_wait where event='enq: TX - row lock contention'; SID EVENT ---------- ----------------------------

import pymongo mongo = pymongo.Connection('localhost') collection = mongo['database']['user'] collection.ensure_index('user_name', unique=True) 利用python 在mongo中建立索引

建立索引的优点及必要性: 第一.通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性: 第二.可以大大加快 数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因: 第三.可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义: 第四.在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间: 第五.通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能: 建立索引的缺点: 第一.创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加: 第二.索引需要占