StarRocks#StarRocks(表设计概述)

StarRocks中, 一张表的列可以分为维度列(也成为key列)和指标列(value列), 维度列用于分组和排序, 指标列可通过聚合函数SUM, COUNT, MIN, MAX, REPLACE, HLL_UNION, BITMAP_UNION等累加起来 因此, StarRocks的表也可以认为是多维的key到多维指标的映射。

在StarRocks中, 表中数据按列存储, 物理上, 一列数据会经过分块编码压缩等 *** 作, 然后持久化于非易失设备, 但在逻辑上, 一列数据可以看成由相同类型的元素构成的数组 一行数据的所有列在各自的列数组中保持对齐, 即拥有相同的数组下标, 该下标称之为序号或者行号 该序号是隐式, 不需要存储的, 表中的所有行按照维度列, 做多重排序, 排序后的位置就是该行的行号。

查询时, 如果指定了维度列的等值条件或者范围条件, 并且这些条件中维度列可构成表维度列的前缀, 则可以利用数据的有序性, 使用range-scan快速锁定目标行 例如: 对于表table1: (event_day, siteid, citycode, username)➜(pv); 当查询条件为event_day > 2020-09-18 and siteid = 2, 则可以使用范围查找; 如果指定条件为citycode = 4 and username in ["Andy", "Boby", "Christian", "StarRocks"], 则无法使用范围查找。

我的理解是shortkey index表是表的行对应的其起始维度的key。这些key也是存储在不同的行上，列式存储？？但是维度列的前缀是什么意思？？怎么对应行号的（Per-column cardinal index）？？？

StarRocks的排序键对比传统的主键具有:

需要注意的点：

一般用明细模型来处理的场景有如下特点：

注意事项

在数据分析领域，有很多需要对数据进行统计和汇总 *** 作的场景：

原理：

StarRocks会将指标列按照相同维度列进行聚合。当多条数据具有相同的维度时，StarRocks会把指标进行聚合。从而能够减少查询时所需要的处理的数据量，进而提升查询的效率。

由于存储引擎会为主键建立索引，而在导入数据时会把主键索引加载在内存中，所以主键模型对内存的要求比较高，还不适合主键特别多的场景。目前primary主键存储在内存中，为防止滥用造成内存占满，限制主键字段长度全部加起来编码后不能超过127字节。目前比较适合的两个场景是：

原有的表模型整体上采用了读时合并(Merge-On-Read)的策略，写入时处理简单高效，但是读取(查询)时需要在线合并多版本。由于Merge算子的存在使得谓词无法下推和索引无法使用，严重影响了查询性能。而主键模型通过主键约束，保证同一个主键下仅存在一条记录，这样就完全避免了Merge *** 作。

StarRocks中为加速查询，在内部组织并存储数据时，会把表中数据按照指定的列进行排序，这部分用于排序的列（可以是一个或多个列），可以称之为Sort Key。明细模型中Sort Key就是指定的用于排序的列（即 DUPLICATE KEY 指定的列），聚合模型中Sort Key列就是用于聚合的列（即 AGGREGATE KEY 指定的列），更新模型中Sort Key就是指定的满足唯一性约束的列（即 UNIQUE KEY 指定的列）。

如何选择排序列

适用场景

Bloom Filter（布隆过滤器）是用于判断某个元素是否在一个集合中的数据结构，优点是空间效率和时间效率都比较高，缺点是有一定的误判率。

适用场景

理解StarRocks表设计 @ StarRocks_table_design @ StarRocks Docs

单细胞研究|| 利用 Illumina®技术的近期单细胞研究文献综述（应用篇一） 主要介绍单细胞技术在癌症、宏基因组学、干细胞、发育生物学、免疫学、神经生物学方面的应用。

单细胞研究|| 利用 Illumina®技术的近期单细胞研究文献综述（应用二） ，主要介绍单细胞技术在药物发现、生殖健康、微生物生态学和进化、植物生物学、法医学、等位基因 – 特定基因表达方面的应用。

单细胞研究|| 利用 Illumina®技术的近期单细胞研究文献综述(样本制备)

单细胞测序带来数据分析的独特挑战单个哺乳动物细胞包含50,000–300,000个转录本，且各个细胞间的基因表达值存在显著差异。虽然每个单个细胞可表达数十万个转录本，但高达85%的转录本仅有1–100个拷贝。因此，在 scRNA-Seq 中捕获低丰度mRNA转录本并扩增合成的cDNA以确保所有转录本最终在文库中均匀呈现至关重要。

已知丰度的外参定量标准可帮助区分具有生物学意义的基因表达改变导致的技术变异性/噪声。分子索引也可校正测序偏差，而近期对自动样本处理的改进可进一步降低技术变异性。

DNA扩增和单细胞DNA-Seq技术的杂峰可通过使用专为此目的设计的计算算法来减少。本节着重描述一些单细胞测序数据分析方法（表 2）。

表2 单细胞测序数据分析方法总结

参考文献

NGS常用于检测组织基因组DNA中的SNV，但是分析单细胞中的SNV易受到WGA相关杂峰的影响。为克服这一技术挑战，作者开发了单细胞多重置换扩增（SCMDA）以及相关的单细胞变异检出算法SCaller。在本研究中，作者从成纤维细胞克隆中分离了未扩增的基因组DNA。他们还从这些克隆中分离了单个细胞并使用 SCMDA 对单细胞基因组 DNA 进行了扩增。他们利用 HiSeq 2500 和 HiSeq X Ten 系统对经 SCMDA 扩增和未扩增的样本进行了全基因组测序，并使用SCaller对SNV进行了鉴定。通过比较来自单细胞和亲本克隆的SNV，作者证实他们的程序能准确分析单细胞基因组中的 SNV。

Illumina的技术：HiSeq 2500和 HiSeq X Ten 系统

单细胞基因组已为未培养微生物带来了大量单个基因组草图；但是，扩增步骤期间MDA杂峰导致覆盖不完整以及不均匀。元基因组学数据集不会发生相同序列偏移，但微生物群落的基因组复杂性妨碍了基因组草图的再现。在本研究中，作者研发了一种新的从元基因组学引导的、单细胞扩增基因组装数据生成种群基因组装的新方法。该研究通过完成海洋组1奇古菌门和SAR324类群浮游细菌的单细胞扩增基因组验证了该方法。SAR324类群基因组改进的方法组合揭示了存在多个单细胞扩增基因组中未发现的基因。

Illumina的技术：TruSeq LT Nano Kit、MiSeq系统

scRNA-Seq法提供了研究复合组织和疾病的无偏倚方法。但是，数据会发生高水平的技术噪声，并强烈依赖于表达程度。当基于重要生物学差异聚类细胞时，细胞间差异具有挑战性。例如，分割方法（包括k 均值聚类和BackSPIN算法）基于细胞周期分离细胞，而不是组织特异性信号。作者引入通路和基因集过离散分析 （PAGODA） ，通过检测已测量细胞可分类的所有重要的和潜在的重叠通路克服了该挑战。

Illumina的技术：HiSeq 2000系统

现代单细胞测序技术，尤其那些涉及大规模平行方法的技术，常会分离出受压、破碎或灭活细胞。这些低质量细胞可导致数据杂峰，且必须从分析中将其排除。在本研究中，作者提供了scRNA-Seq的首个工具，可以简单彻底的方式处理并移除低质量细胞。分析流程使用了 20 个高度组织的整合到机器学习算法中的生物学和技术功能集。作者在CD4+ T 细胞、骨髓树突状细胞和小鼠ESC上验证了该方法。方法还定义了视觉上无法检测的低质量细胞的新类型。

Illumina的技术：HiSeq 2000系统

scRNA-Seq数据集受固有技术噪声影响，不利于对细胞亚群的鉴定。为克服该困难以及影响基因表达异质性的未知隐藏因素，作者研发了一种模型（scLVM） ，以说明RNA-Seq数据集中未观察到的因素并使用单个小鼠ESC验证其模型。研究还是用HiSeq 2000系统在初始T细胞分化为TH2细胞过程中执行单个T细胞的RNA-Seq。研究将scLVM模型应用到T细胞RNA-Seq数据集并校正细胞周期基因表达。该研究能鉴定通过仅使用非线性 PCA 或 k 均值聚类无法发现的分化中 T 细胞的 2 个亚群。

Illumina的技术：Nextera XT DNA Sample Preparation Kit、HiSeq 2000系统

鉴定成分细胞类型对于了解给定器官或组织的功能至关重要。鉴定细胞类型的现有方法涉及基于特定标记成像和分离细胞，但是如果细胞类型稀有（如CSC或CTC）则该方法具有挑战性。在本研究中，作者使用HiSeq 2500 系统对数百个来自小鼠肠类器官的随机选定细胞执行 RNA-Seq。为鉴定类器官内的细胞亚群，研究研发了RaceID，一种在细胞符合群体中鉴定稀有细胞类型的计算方法。研究通过在取样的类器官细胞群鉴定单个激素生成细胞类型验证了该算法，并确定Reg4作为这些稀有肠道内分泌细胞的新标记。最后，研究使用 Reg4 捕获这些稀有细胞，以研究其遗传多样性，确定大量肠道内分泌细胞谱系。

Illumina的技术：HiSeq 2500系统

scRNA-Seq可在单个细胞群中捕获振荡动力学，并可发现大量测序试验中缺失的振荡。但是，连续RNA-Seq时期数列试验不可行，且对于大多数振荡系统可能无法同步化。先前已研发了Monocle254计算算法来在scRNA-Seq数据中通过几个不同时间点的数据拟时间排序解决该挑战。在本研究中，作者研发了Oscope，一种使用来自非同步细胞的scRNA-Seq数据确定并鉴定振荡基因的转录动力学的计算算法。研究通过将该模型应用到多种 scRNA-SeqIllumina 数据集（包括人 ESC）对 Oscope 进行了验证，且研究发现了与 Fluidigm C1 芯片上的捕获位点和输出孔位置相关的振荡模式。

Illumina的技术：Nextera XT DNA Sample Preparation Kit、HiSeq 2500系统

scRNA-Seq是一种发现新细胞类型、了解调控网络和重建发育过程的成熟方法。但是，scRNA-Seq通常涉及来自组织的分离细胞，因此破坏了其自然空间关系。为在scRNA-Seq数据中捕获空间关系，作者研发了Seurat，一种将较小的引导空间指定的“标志”基因集的scRNA-Seq与补充性原位杂交数据结合起来的计算策略。研究通过空间绘制从斑马鱼胚胎分离的851个单个细胞并创建空间模式的全转录组图对Seurat进行了验证。Seurat 可正确定位细胞的罕见亚群，并可绘制空间受限细胞以及表达模式更分散的细胞。

Illumina的技术：Nextera XT DNA Sample Preparation Kit、HiSeq 2500系统

Illumina的技术：HiSeq 2500系统

在分析单细胞DNA-Seq数据前，必须将DNA拷贝数异常与WGA杂峰区分开。该要求使得单细胞测序数据DNA拷贝数分析和单倍型分析有难度。在本研究中，作者研发了一种单细胞基因组分析法，可在单细胞全基因组确定单倍型和拷贝数——称为haplarithmisis的程序。方法解读单细胞的SNP等位基因片段，并将这些数据整合到计算工作流程中进行关联疾病变异的归因（siCHILD） 。作者通过对来自人体外受精胚胎的单个淋巴细胞和人分裂球确定单细胞基因组中带有疾病等位基因的单倍型验证了该方法。

Illumina的技术：TruSeq DNA LT Sample Preparation Kit、HumanCytoSNP-12v21 BeadChips、HiSeq 2000/2500系统

在单细胞DNA-Seq中，序列杂峰由必要的DNA扩增法引入，如MDA255和 MALBAC。256在本研究中，作者开发了一种新的统计方法，用于定量评估由于WGA产生的单细胞DNA扩增偏差。通过比较MDA和MALBAC DNA文库，研究提供由MDA和MALBAC生成的单细胞文库的基准比较，并还确定了扩增水平下基因组范围偏差的普遍特征。该研究的统计模型可校正单细胞 WGA 数据中的等位基因偏差。

Illumina的技术：MiSeq 和 HiSeq 2500系统

案例推理（case-based reasoning）和专家系统的区别本人正在写论文，搞不懂两者的区别。

本来以为CBR是专家系统的一种，结果看到一篇论文《智能故障诊断技术综述》

上面写着智能故障诊断技术分为：专家系统，神经网络，模糊逻辑，故障树和案例推理。

难道专家系统和案例推理莫不相关？

但是又看到别的论文，题目就是《基于案例推理的导d故障诊断专家系统研究》

《基于案例推理的鱼病诊断专家系统及其数据库设计》

请问两者到底有什么联系和区别？您有什么证据？

专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。要获得高质量的专家系统，必须成功地把专家的知识转换到计算机上，因而“知识”是专家系统的核心。因此，专家系统也称为“知识库系统 (Knowledge Base Systems) ”。专家系统的“知识”是与专家知识、经验、专长等相关的信息集合，构成知识的信息汇聚于“知识库”中，以“知识表示方法”被计算机理解和接受。

专家系统的基本设计思想就是将知识和控制推理策略分开，形成一个知识库，专家系统在控制推理策略的导引下，利用存储起来的知识来分析和处理问题。这样，在解决问题时，用户为系统提供一些已知数据，然后可以从系统中获得专家水平的结论。

案例推理,即CBR(CASE-BASED REASONING)，是一种类比推理方法，它提供了一种近似人类思维模型的建造专家系统的新的方法学，这与人对自然问题的求解相一致。它强调这样的思想：人类在解决问题时，常常回忆过去积累下来的类似情况的处理，通过对过去类似情况处理的适当修改来解决新的问题。过去的类似情况及其处理技术被称之为案例(CASE)。过去的案例还可以用来评价新的问题及新问题的求解方案，并且对可能的错误进行预防。运用这一基本思想进行推理被称为CBR技术。

简单可以这么理解：专家系统和案例推理都是运用过去的经验来解决新的问题。传统的专家系统是基于规则进行推理的，也就是要建立大量的知识规则，然后按照规则推理出结果，而案例推理是一种较新的推理方法，它是把过去的经验转化为案例，然后通过案例的匹配，检索出与新问题像近的案例，再进行修正，成为新问题的解决方案。目前，在专家系统的推理中，目前也有很多采用案例推理或者把案例推理和规则推理进行结合。

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