参考链接: FTP README 如何下载 NCBI NR NT数据库? 下载blast:ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+ 先了解BLAST Databases:BLAST FTP Site   如何下载NCBI blast数据库? NCBI提供了一个非常智能化的脚本update_blastdb.pl来自动下载所有blast数据库. 脚本使用方法: perl update_blastdb.pl nr 有哪些可供下载的blast

前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库索引构建情况分析 概述 创建索引可以加快索引相关的查询,但是会增加磁盘空间的消耗,降低写入性能.这时,就需要评判当前索引的构建情况是否合理.有4种方法可以使用 1.mongostat工具 2.profile集合介绍 3.日志 4.explain分析 mongostat mongostat是mongodb自带的状态检测工具,在命令行下使用.它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出.如果发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,首先就要考虑采用

目前有很多的数据库都存储了蛋白序列,比如NCBI Refseq, protein, swissprot 等,在各个数据库之间,或者是在某个数据库中,蛋白序列有大量冗余:为了方便使用,ncbi 构建了nr 库, 全称是 RefSeq non-redundant proteins: Non-redundant protein sequences from GenPept,  Swissprot, PIR, PDF, PDB, and NCBI RefSeq 完整的nr 数据库的蛋白序列和预先构建好的

引言 关于数据库索引,google一个oracle index,mysql index总 有大量的结果,其中很多的使用方法推荐,**索引之n条经典建议云云.笔者认为,较之借鉴,在搞清楚了自己的需求的基础上,对备选方案的原理有个尽可能深 入全面的了解会更有利于我们的选择和决策. 因为某种方案或者技术呈现出某种优势(包括可能没有被介绍到的一定存在的限制),不是定义出来的,而是因为其实现机制决定的.就像LinkedList和 ArrayList分别适用于什么应用不是docment里面定义的,是由其本身

本文引用文章如链接: http://www.codinglabs.org/html/theory-of-mysql-index.html#more-100 参考书籍:Mysql技术内幕 本文主要是阐述mysql索引机制,主要是说明存储引擎Innodb 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引.非聚集索引及覆盖索引等话题. 第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略. 一.数据结构

mysql进阶(二十七)数据库索引原理 前言   本文主要是阐述MySQL索引机制,主要是说明存储引擎Innodb.   第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础.   第二部分结合MySQL数据库中InnoDB数据存储引擎中索引的架构实现讨论聚集索引.非聚集索引及覆盖索引等话题.   第三部分讨论MySQL中高性能使用索引的策略. 一.数据结构及算法理论   Innodb存储引擎实现索引的数据结构是B+树,下面介绍几种数据结构,一步步阐述为什么要使用B+树. 1.

一.B+树是什么 B+ 树是一种树型数据结构,通常用于数据库和操作系统的文件系统中.B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序,其插入与修改操作拥有较稳定的对数时间复杂度.B+ 树元素自底向上插入,这与二叉树恰好相反. B+ 树的创造者Rudolf Bayer没有解释B代表什么.最常见的观点是B代表平衡(balanced),因为所有的叶子节点在树中都在相同的级别上.B也可能代表Bayer,或者是波音(Boeing),因为他曾经工作于波音科学研究实验室 1)B+树的节点 在 B+ 树中的节点通常被表示为

数据库索引详解 索引 当我们在设计数据库的时候,对表的一些属性有时会加上索引,但索引为什么能提高检索速率呢?是不是用了索引就一定可以提高效率呢?不同索引之间有什么区别呢?搞懂这些问题是灵活运用索引的必备条件.接下来,我们将一 一进行讨论. 一.索引的本质 索引也分为不同的种类,而且也有不同的分类方法,比较常用的是普通索引和聚集索引. 1.普通索引 其实对某字段建立了索引就相当于是对该字段新建立了一个表,这个表里的元素是安照这个字段有序排列.这样有什么好处呢?好处就在于如果我们select的时候要

Mysql三剑客系列书籍: 大佬推荐 首先推荐<高性能 MySQL>,这本书是 MySQL 领域的经典之作,拥有广泛的影响力.不但适合数据库管理员(DBA)阅读,也适合开发人员参考学习.不管是数据库新手还是专家,都能从本书中有所收获. 其次如果你对 MySQL 的内部原理有兴趣的话,可以看一下这本书<MySQL 技术内幕:InnoDB 存储引擎>.当然,还有官网的MySQL Internals Manual . 另外个人认为数据库的索引设计和优化也是非常关键的,所以推荐另一本书&l

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树: ⑴树中每个结点至多有m 棵子树: ⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树: ⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An) 其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-

B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指针(i=0,1,…,n),且指针Ai-1 所指

以下的文章主要介绍的是MySQL数据库索引类型,其中包括普通索引,唯一索引,主键索引与主键索引,以及对这些索引的实际应用或是创建有一个详细介绍,以下就是文章的主要内容描述. (1)普通索引 这是最基本的MySQL数据库索引,它没有任何限制.它有以下几种创建方式: 创建索引 CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length)); 如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度:如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 lengt

面试时无意间被问到了这个问题:数据库索引的存储结构一般是B+树,为什么不适用红黑树等普通的二叉树? 经过和同学的讨论,得到如下几个情况: 1. 数据库文件是放在硬盘上,每次读取数据库都需要在磁盘上搜索,因此需要考虑磁盘寻道时间,我们都知道磁盘寻道开销是非常大的.同时,索引一般也是非常大的,内存不能放下,因此也会放在磁盘上.(另外,还与局部性原理与磁盘预读有关系). 2. B+树所有的关键字都出现在叶子节点的链表(稠密索引)中,且链表中的关键字是有序的.非叶子节点只起索引作用(稀疏索引). 叶子节

要使用索引对数据库的数据操作进行优化,那必须明确几个问题:1.什么是索引2.索引的原理3.索引的优缺点4.什么时候需要使用索引,如何使用围绕这几个问题,来探究索引在数据库操作中所起到的作用. 1.数据库索引简介 回忆一下小时候查字典的步骤,索引和字典目录的概念是一致的.字典目录可以让我们不用翻整本字典就找到我们需要的内容页数,然后翻到那一页就可以.索引也是一样,索引是对记录按照多个字段进行排序的一种展现.对表中的某个字段建立索引会创建另一种数据结构,其中保存着字段的值,每个值还包括指向与它相关记

mysql的limit性能,数据库索引问题,dblog问题,redis学习 继续学习. dblog实际上是把日志记录在另一个数据库里面. 问题1: 一张表定义了5个索引,但是sql语句中用到了3个有索引的字段,但是真正生效使用索引的只有两个,原因是什么?

B-树和B+树的应用:数据搜索和数据库索引  B-树 1 .B-树定义 B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用. 定义:一棵m 阶的B-树,或者为空树,或为满足下列特性的m 叉树:⑴树中每个结点至多有m 棵子树:⑵若根结点不是叶子结点,则至少有两棵子树: ⑶除根结点之外的所有非终端结点至少有[m/2] 棵子树:⑷所有的非终端结点中包含以下信息数据: (n,A0,K1,A1,K2,…,Kn,An)其中:Ki(i=1,2,…,n)为关键码,且Ki<Ki+1,  Ai 为指向子树根结点的指

原文:SQL Server 数据库索引 一.什么是索引 减少磁盘I/O和逻辑读次数的最佳方法之一就是使用[索引] 索引允许SQL Server在表中查找数据而不需要扫描整个表. 1.1.索引的好处: 当表没有聚集索引时,成为[堆或堆表] [堆]是一堆未加工的数据,以行标识符作为指向存储位置的指针.表数据没有顺序,也不能搜索,除非逐行遍历.这个过程称为[扫描].当存在聚集索引时,非聚集索引的指针由聚集索引所定义的值组成,所以聚集索引变得非常重要. 因为页面大小固定,所以列越少,所能存储的行就越多.

数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询.更新数据库表中数据.索引的实现通常使用B树及其变种B+树. 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法.这种数据结构,就是索引. 为表设置索引要付出代价的:一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动). 上图展示了一种可能的索引方式.左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物

sql2005数据库置疑修复断电崩溃索引损坏 数据库索引错误修复/数据库表损坏/索引损坏/系统表混乱等问题修复 客 户 名 称 济南某电子商务公司 数 据 类 型 SQL2005数据库 故 障 检 测 因服务器突然断电导致数据库崩溃,客户一张重要的数据表无法查询,截断日志和检查修复后,故障仍在,应客户要求,工程师远程检测数据库文件发现,数据库文件存在部分坏页!检测为索引错误! 客 户 要 求 必须直接可以使用! 修 复 结 果 数据库文件收到后,我们发现除了常见的索引页损坏,还有部分页为乱码,工

B树: B+树 1) B+-tree的磁盘读写代价更低 B+-tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针.因此其内部结点相对B 树更小.如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多.一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多.相对来说IO读写次数也就降低了. 个盘快.当需要把内部结点读入内存中的时候,B 树就比B+ 树多一次盘块查找时间(在磁盘中就是盘片旋转的时间). 2) B+-tree的查询效率更加稳定 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而

什么是索引: SQL索引有两种,聚集索引和非聚集索引,索引主要目的是提高了SQL Server系统的性能,加快数据的查询速度与减少系统的响应时间. 聚集索引:该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序. 非聚聚索引:该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同. 下面举两个简单的例子: 我们拿出一本新华字典,它的目录实际上就是一种索引:非聚集索引.我们可以通过目录迅速定位我们要查的字.而字典的内容部分一般都是按照拼音排序的,这实际上又是一种索引:聚集索引. 创建索引的好处: 1. 加