AbstractRapid advances in high-thro

Abstract
Rapid advances in high-throughput sequencing techniques have created interesting computational challenges in bioinformatics. One of them refers to management of massive amounts of data generated by automatic sequencers. We need to deal with the persistency of genomic data, particularly storing and analyzing these large-scale processed data. To find an alternative to the frequently considered relational database model becomes a compelling task. Other data models may be more effective when dealing with a very large amount of nonconventional data, especially for writing and retrieving operations. In this paper, we discuss the Cassandra NoSQL database approach for storing genomic data. We perform an analysis of persistency and I/O operations with real data, using the Cassandra database system. We also compare the results obtained with a classical relational database system and another NoSQL database approach, MongoDB

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในอัตราความเร็วสูงลำดับเทคนิคได้สร้างความท้าทายคอมพิวเตอร์ที่น่าสนใจใน bioinformatics หนึ่งในนั้นอ้างอิงถึงของจำนวนข้อมูลที่สร้างขึ้น โดย sequencers อัตโนมัติขนาดใหญ่ เราต้องจัดการกับ persistency ของ genomic ข้อมูล จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลประมวลผลขนาดใหญ่เหล่านี้โดยเฉพาะ หาทางเลือกในการพิจารณามักสัมพันธ์ ฐานข้อมูลแบบจำลองกลายเป็น งานน่าสนใจ รูปแบบข้อมูลอื่น ๆ อาจเพิ่มประสิทธิภาพเมื่อทำงานกับจำนวนมากของข้อมูลทั้ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเขียน และเรียกการดำเนินการ ในเอกสารนี้ เราหารือวิธีการฐานข้อมูล Cassandra NoSQL สำหรับจัดเก็บข้อมูล genomic เราทำการวิเคราะห์ persistency และการดำเนินการรับเข้าข้อมูลจริง ใช้ระบบฐานข้อมูล Cassandra เรายังเปรียบเทียบได้กับระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่คลาสสิกอีกวิธีฐาน NoSQL, MongoDB

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในเทคนิคการจัดลำดับสูงผ่านได้สร้างความท้าทายที่น่าสนใจในการคำนวณชีวสารสนเทศ หนึ่งในนั้นหมายถึงการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ sequencers เราจำเป็นต้องจัดการกับ persistency ของข้อมูลจีโนมโดยเฉพาะอย่างยิ่งการจัดเก็บและการวิเคราะห์เหล่านี้ขนาดใหญ่การประมวลผลข้อมูล เพื่อหาทางเลือกที่จะพิจารณารูปแบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์บ่อยครั้งกลายเป็นงานที่น่าสนใจ รูปแบบข้อมูลอื่น ๆ อาจจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อต้องรับมือกับจำนวนมากของข้อมูล nonconventional โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเขียนและเรียกการดำเนินงาน ในบทความนี้เราจะหารือวิธีการฐานข้อมูล NoSQL คาสซานดราสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจีโนม เราดำเนินการวิเคราะห์ของ persistency และ I / O การดำเนินงานที่มีข้อมูลจริงโดยใช้ระบบฐานข้อมูลคาสซานดรา นอกจากนี้เรายังเปรียบเทียบผลที่ได้กับระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คลาสสิกและอีกวิธีการฐานข้อมูล NoSQL, MongoDB

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในเทคนิคช่วยออกแบบที่น่าสนใจลำดับการคำนวณความท้าทายทางชีวสารสนเทศ หนึ่งในนั้น หมายถึง การจัดการของจำนวนมหาศาลของข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยซีเควนเซอร์อัตโนมัติ เราต้องจัดการกับความดื้อรั้นของข้อมูลจีโนม โดยเฉพาะอย่างยิ่งการจัดเก็บและวิเคราะห์เหล่านี้ขนาดใหญ่การประมวลผลข้อมูลเพื่อค้นหาทางเลือกที่จะบ่อยพิจารณาแบบจำลองฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เป็นงานที่น่าสนใจ รูปแบบข้อมูลอื่น ๆอาจจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อจัดการกับจำนวนมากของข้อมูล nonconventional , โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเขียนและการดำเนินงาน ในบทความนี้เราจะหารือ Cassandra nosql ระบบฐานข้อมูลสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจีโนม .เราแสดงการวิเคราะห์และการคงอยู่ของ I / O การดำเนินงานกับข้อมูลที่แท้จริง โดยใช้ Cassandra ฐานข้อมูลระบบ เราสามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้กับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ระบบและวิธีการคลาสสิกอีก nosql mongodb ฐานข้อมูล ,