如何用Workbench导出数据库排序SQL语句分析报告

说实话，我在做这类分析报告的过程中，遇到了很多错误。
以MySQL Workbench版本6 .3 CE为例。
连接数据库时；我一打开它总是崩溃。
后来发现驱动版本太旧，更换为8 .0驱动更稳定。
你需要记住这个细节；并非所有系统都直接兼容。

有趣的是，当我在“HighCostSQLStatements”下选择“WithSorting”时，有时我单击但报告为空。
后来我不得不查看手册，并检查底部“性能设置”下的“收集详细性能数据”。
然后重新启动后，数据将真正开始运行。
我自己没有这样做，但请注意，数据通常每周收集一次，但在生产环境中，建议保持较短的时间，例如每小时收集一次。

运输时也可能出错。
尝试一下。
有时保存后无法打开文件。
使困惑。
后来发现默认导出的是UTF-8 ，但是直接用记事本打开就会转码。
您必须使用 Notepad++ 等工具并选中“本机文本”模式才能使其工作。
当时Workbench内置的导出功能我不明白为什么这么不可靠。
我认为这是因为底层太粗糙。

顺便说一句，有一小部分需要澄清：这份排序分析报告中的“排序任务”并不是简单地统计排序次数，而是按时间计算权重。
例如，两个语句都使用ORDER BY，但一个只对1 00条数据进行排序，另一个对1 00,000行数据进行排序。
后者的重量一定更大。
看完报告，我差点被这个忽悠了，以为小问题都标红了。
因此，看报告时，应该看“子类”和“子类”两个指标。

最后我建议：这种报道千万不要看，要结合实际情况。
例如，如果图表突然标记为红色。
检查最近是否添加了新标签。
优化算法可能会发生变化。
阅读上一份报告后，我注意到查询的排队时间急剧增加。
经过检查，我发现数据库已经从InnoDB切换到了MyISAM——这显然是由于版本升级造成的，与SQL本身无关。

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单基因肿瘤分析报告需要一个完整的流程。

1 . 数据源分为两部分。
公共图书馆包括 TCGA、GEO 和 GTEx。
对于自有数据，客户提供RNA-seq等。

2 表达差异是第一步。
使用 DESeq2 计算 logFC 和 p 值。
乳腺癌示例 logFC=2 .5 ，p=1 .3 e-1 0
3 控制机制需要拆除。
要查找上游 miRNA，请使用 miRDB 和 TargetScan。
下游看甲基化，TCGA Illumina4 5 0K 数据。
miR-2 1 -5 p 是一个常见的例子。

4 使用 STRING 进行网络分析。
PPI寻找核心蛋白，常见的是EGFR和AKT1 GO 富集着眼于信号通路，PI3 K-AKT 是常客。

5 需要 ceRNA 机制的特写。
lncRNA-miRNA 网络寻找共表达。
MALAT1 是一种经常被引用的 lncRNA。

6 多个组学的可选整合。
转录组+蛋白质组看调控水平。
基因组+表观基因组寻找基因座关联。

7 必须实施临床应用。
列线图计算存活率，C-index=0.7 5 就可以了。
CRISPR验证化疗敏感性，IC5 0下降4 0%。

8 建议不要保存实验。
ceRNA 的细胞系验证。
扩大样本量以验证模型。
小分子抑制剂是前进的方向。

自己掂量一下。