这篇博客，用之前GWAS教程中的示例数据（快来领取 | 飞哥的GWAS分析教程），把数据分为Base数据和Target数据，通过plink运行二分类的logistic模型进行GWAS分析，然后通过PRSice...-2软件，进行PRS分析。...---- 正文 ---- 数据使用GWAS分析教程中的数据。 HapMap_3_r3_1.bed HapMap_3_r3_1.bim HapMap_3_r3_1.fam 1....对基因型数据进行质控 质控标准： geno 0.1 # SNP 缺失率大于10% maf 0.05 # maf大于0.05 mind 0.1 # 样本缺失率大于10% hwe 1e-5 # 哈温平衡P值大于...对base数据进行GWAS分析 这里，将性别作为协变量，将PCA的3个值作为协变量，进行GWAS分析，把表型数据单独提取出来。
在本专题中我们首先将 RavenDB 视为一个简单的键/值存储。只需将数据存储进去并通过键访问数据即可。同时我们还学习了使用过期功能来存储与时间相关的数据。...从键/值存储的简单模型开始，我们开始考虑真实的文档模型，学习了如何构建嵌入值来存储本质上是文档一部分的数据，还研学习了如何对关系和集合、多对一和多对多关联进行建模。...然后，我们介绍了更高级的建模技术，例如如何处理引用和配置数据，以及如何处理时态信息和分层结构。 接下来，我们讨论了建模时必须考虑的一些约束，例如如何处理文档的增长以及RavenDB中文档的良好大小。...然后我们学习了如何处理带有附件的二进制数据，以及使用修订功能进行审计和更改跟踪，并且了解了我们可以在 RavenDB 中如何让文档数据过期。简要介绍了索引和查询时的引用处理。...我们介绍的最后一个主题是 ACID模式 VS BASE模式。在RavenDB中文档以某种方式存储和访问，而我们默认使用查询以获得更高的性能并有更多的优化机会。
1、事务支持 别的关系型数据库和RavenDb一起使用 using (var transaction = new TransactionScope()) { BlogPost entity =...Temp-Index-Score - When querying RavenDB, this value is the Lucene score of the entity for the query...This e-tag is updated by RavenDB every time the document is changed....获取元数据，然后修改并保存 2）通过documentStore.RegisterListener(myStoreListener) 注册一个IDocumentStoreListener，当有session要进行保存的时候...收到一个POCO的时候，它会默认把它序列化为JSON格式的数据。
Elasticsearch 是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎，可以说 Lucene 是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架。...Elasticsearch是基于Apache Lucene的搜索服务器。它由Shay Banon开发并于2010年发布。现在是由Elasticsearch BV负责维护。其最新版本是：5.2.0。...它是基于Java编程语言，这使Elasticsearch能够在不同的平台上运行。使用户能够以非常快的速度来搜索非常大的数据量。...Elasticsearch可以用来替代MongoDB和RavenDB等做文档存储。 Elasticsearch使用非标准化来提高搜索性能。...Elasticsearch是受欢迎的企业搜索引擎之一，目前被许多大型组织使用，如Wikipedia，The Guardian，StackOverflow，GitHub等。
携程酒店搜索系统是一个基于Lucene开发的类似Solar的搜索引擎系统，本文将从四个部分描述对搜索引擎的优化。 第一部分，通过优化存储来降低响应时延，提升用户体验，降低硬件成本。...第二三部分，通过召回和纠错的智能化来提升用户体验。第四部分，通过重新设计搜索DSL提高业务灵活性和研发效率。本文也描述了在优化过程中遇到的各种问题和解决方法。...1）优点：较为灵活，规则简单 2）缺点：有的情形，时间复杂度会退化到指数级别 2.2.3 酒店联想引擎中使用的语义分析 为了克服上述经典语法分析的一些弱点，酒店联想使用一种依据知识图谱分类分层的简化依存分析方式...另一方面，由于Lucene倒排索引下都是按docid排序的，docid是按数据插入顺序自增，所以我们可以先按热度排好序建入索引，再使用totalHitsThreshold=n限制召回的匹配条数，确保粗筛召回的是最热的...一方面是用户对于其智能化的需求，一方面又是用户对于其响应速度的需求，保持两者之间的平衡一直是个难题。
TIP：Reference data 会使一个单一的文档，因此我们可以使用 RavenDB 做更多的任务，这些将在后续内容中讲解。...层次结构 当数据分层越多，其复杂程度约高，这时在某些情况下，如果我们遍历层次结构的话，会出现大量的性能开销。...分离层次结构给我们带来了很多的便利性，比如分层操作、查询，而且分离层次结构可以很好的与缓存和异步加载相结合使用。...这种方式如果进行单级别查询的话是很方便的，但是如果要查询某个级别下的所有级别的话就需要使用到索引，索引相关的内容我将在后面的专题文章种讲解。...在 RavenDB 中对时态数据进行建模的方法是 完全接受其文档性质 ，因为在大多数时态域中，文档和视图随时间变化的概念非常重要。
由于数据限制必须是 JSON ，因此使用 RavenDB 作为键/值存储是完全没问题的。使用 RavenDB 缓存信息的常见场景有：存储购物车信息、存储用户会话数据、缓存热点数据等等。...在使用 RavenDB 作为键/值存储的情况下，下面所列的内容是很有用的： 可以独立于使用的集合生成文档标识符； 通过提供要加载的 ID，可以在单个调用中完成加载文档； RavenDB 为文档提供自动过期功能...，可以作为缓存/会话数据一起使用； 可以使用文档标识符作为前缀，执行搜索操作； 包含可用于获取相关数据，而无需进行多次远程调用； 将 RavenDB 用作此类信息的键/值存储的好处在于，不仅限于这些键/...如果在 RavenDB 中存储购物车数据，也可以从其中提取数据。可以查看正在购买的最受欢迎的商品，或者对库存进行预测，或者提供有用商品销量预测等功能。...但是考虑到 RavenDB 对数据的处理能力，仅将 RavenDB 用于键/值数据有点浪费。因此，我们还能将它作为标准的数据库进行操作，下一篇文章我将讲解 RavenDB 数据建模。
/www.w3schools.com/sql/default.asp 2）了解HTTP(S)协议，request方法(GET,POST,PUT,PATCH,DELETE,OPTIONS) 3）不要害怕使用...Google——Google搜索的力量：http://www.powersearchingwithgoogle.com/ 4）看一些和数据结构及算法有关的书 5）学习关于认证的基础实现 6）学习面向对象原则...CosmosDB：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db DynamoDB：https://aws.amazon.com/dynamodb/ 3）搜索引擎...ElasticSearch：https://www.elastic.co/ Solr：http://lucene.apache.org/solr/ Sphinx：http://sphinxsearch.com...：https://github.com/ravendb/ravendb CouchDB：http://couchdb.apache.org/ 6、对象关系的映射框架 Gorm：https://github.com
根据两种数据分类，搜索也相应的分为两种：结构化数据搜索和非结构化数据搜索。...现场搜索（例如标题，作者，内容）。 按任何字段排序。 使用合并结果进行多索引搜索。 允许同时更新和搜索。 灵活的分面，突出显示，连接和结果分组。 快速，内存效率和错误容忍的建议。...主要功能列表包括： 全文搜索 突出 分面搜索 实时索引 动态群集 数据库集成 NoSQL 功能和丰富的文档处理（例如 Word 和 PDF 文件） ElasticSearch Elasticsearch...它的成熟转化为丰富的功能，而不仅仅是简单的文本索引和搜索； 如分面，分组，强大的过滤，可插入的文档处理，可插入的搜索链组件，语言检测等。 Solr 在搜索领域占据了多年的主导地位。...尽管 Solr 和 Lucene 都是同一个 Apache 项目的一部分，但是，人们会首先期望 Solr 具有如此高要求的功能。 特征差异比较 这两个搜索引擎都是流行的，先进的的开源搜索引擎。
根据两种数据分类，搜索也相应的分为两种：结构化数据搜索和非结构化数据搜索。...3、现场搜索（例如标题，作者，内容）。 4、按任何字段排序。 5、使用合并结果进行多索引搜索。 6、允许同时更新和搜索。 7、灵活的分面，突出显示，连接和结果分组。...主要功能列表包括： 1、全文搜索 2、突出 3、分面搜索 4、实时索引 5、动态群集 6、数据库集成 7、NoSQL 功能和丰富的文档处理（例如 Word 和 PDF 文件） ElasticSearch...它的成熟转化为丰富的功能，而不仅仅是简单的文本索引和搜索；如分面，分组，强大的过滤，可插入的文档处理，可插入的搜索链组件，语言检测等。 Solr 在搜索领域占据了多年的主导地位。...尽管 Solr 和 Lucene 都是同一个 Apache 项目的一部分，但是，人们会首先期望 Solr 具有如此高要求的功能。 特征差异比较 这两个搜索引擎都是流行的，先进的的开源搜索引擎。
根据两种数据分类，搜索也相应的分为两种：结构化数据搜索和非结构化数据搜索。...现场搜索（例如标题，作者，内容）。 按任何字段排序。 使用合并结果进行多索引搜索。 允许同时更新和搜索。 灵活的分面，突出显示，连接和结果分组。 快速，内存效率和错误容忍的建议。...主要功能列表包括： 全文搜索 突出 分面搜索 实时索引 动态群集 数据库集成 NoSQL 功能和丰富的文档处理（例如 Word 和 PDF 文件） ElasticSearch Elasticsearch...它的成熟转化为丰富的功能，而不仅仅是简单的文本索引和搜索；如分面，分组，强大的过滤，可插入的文档处理，可插入的搜索链组件，语言检测等。 Solr 在搜索领域占据了多年的主导地位。...尽管 Solr 和 Lucene 都是同一个 Apache 项目的一部分，但是，人们会首先期望 Solr 具有如此高要求的功能。 特征差异比较 这两个搜索引擎都是流行的，先进的的开源搜索引擎。
上一篇文章我们讲解了 RavenDB 的安装以及示例数据库的创建，并且其中涉及到了 RavenDB Stuido 的使用，但是只是简单的讲解了一下。...那么在这篇文章中我将带领大家来具体的学习 如何在 RavenDB Studio 中实现增删改查。...单击左侧菜单栏中的 Documents 菜单，在 COLLECTIONS 分类模块下选择 Categories 表，接着选择 New document in current collection 下拉按钮...二、更新 如果我们需要修改某个表的结构的时候，我们可以进行批量修改，批量修改后，表中所有数据的结构都随之改变。...例如我们使用补丁给 Categories 增加本地化，用多种语言存储 Name 和 Description 。
本文将围绕以下几个关键自研技术点进行深入分析： 1）存算分离：自研混合存储架构，实现冷热一体搜索，成本节约50%-80%。 2）读写分离：无依赖、自闭环，读写资源隔离的同时提升5-20倍写入吞吐。...缓存模块同时对高频访问数据进行缓存，降低对象存储的访问频次。针对对象存储和本地磁盘访问性能差异，采用IO并行化技术结合多级缓存实现冷热一体混合搜索能力。...查询性能优化：IO 并行化、查询裁剪，实现冷热一体搜索。 智能分层：按数据查询频率智能下沉、卸载，提升易用性实现无感知降本。...6）磁盘硬链接：向Lucene中追加Segments时使用了硬链接，避免了磁盘数据copy，只需要更改文件的inode即可。...四 性能测评 使用esrally压测http_logs和geonames数据性能，各对比项释义如下： 50th percentile latency: 50分位耗时 90th percentile latency
根据两种数据分类，搜索也相应的分为两种：结构化数据搜索和非结构化数据搜索。...灵活的分面，突出显示，连接和结果分组 快速，内存效率和错误容忍的建议 可插拔排名模型，包括矢量空间模型和Okapi BM25 可配置存储引擎（编解码器） 跨平台解决方案 作为Apache许可下的开源软件提供...主要功能列表包括： 全文搜索 突出 分面搜索 实时索引 动态群集 数据库集成 NoSQL功能和丰富的文档处理（例如Word和PDF文件） 3.3 ElasticSearch Elasticsearch是一个开源...它的成熟转化为丰富的功能，而不仅仅是简单的文本索引和搜索； 如分面，分组，强大的过滤，可插入的文档处理，可插入的搜索链组件，语言检测等。 Solr 在搜索领域占据了多年的主导地位。...从技术上讲，NRT搜索的能力确实来自Lucene，它是 Solr 和 Elasticsearch 使用的基础搜索库。
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