Mysql详解Explain索引优化最佳实践

news2024/12/22 20:09:48

目录

  • 1 Explain工具介绍
  • 2 explain 两个变种
  • 3 explain中的列
    • 3.1 id列
    • 3.2 select_type列
    • 3.3 table列
    • 3.4. type列
    • 3.5 possible_keys列
    • 3.6 key列
    • 3.7 key_len列
    • 3.8 ref列
    • 3.9 rows列
    • 3.10 Extra列
  • 4 索引最佳实践
    • 4.1.全值匹配
    • 4.2.最左前缀法则
    • 4.3.不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
    • 4.4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
    • 4.5.尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句
    • 4.6.mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描
    • 4.7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引
    • 4.8.like以通配符开头（'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作
    • 4.9.字符串不加单引号索引失效
    • 4.10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引，详见范围查询优化
    • 4.11.范围查询优化

1 Explain工具介绍

在这里插入图片描述

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈
在 select 语句之前增加 explain 关键字 ，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返回执行计划的信息，而不是执行这条SQL

注意：如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中

Explain分析示例
参考官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html

示例表：

DROP TABLE IF EXISTS `actor`; 
CREATE TABLE `actor` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `actor` (`id`, `name`, `update_time`) VALUES (1,'a','2017-12-22 15:27:18'), (2,'b','2017-12-22 15:27:18'), (3,'c','2017-12-22 15:27:18');

DROP TABLE IF EXISTS `film`;
CREATE TABLE `film` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(10) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film2');

DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`;
CREATE TABLE `film_actor` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `film_id` int(11) NOT NULL,
  `actor_id` int(11) NOT NULL,
  `remark` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1),(2,1,2),(3,2,1);

mysql> explain select * from actor;

在这里插入图片描述
在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行

2 explain 两个变种

1）explain extended：会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可以得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。额外还有 filtered 列，是一个百分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的表）。

mysql> explain extended select * from film where id = 1;

在这里插入图片描述

mysql> show warnings;

在这里插入图片描述

/* select#1 */ select '1' AS `id`,'film1' AS `name` from `test`.`film` where 1

2）explain partitions：相比 explain 多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。

3 explain中的列

接下来我们将展示 explain 中每个列的信息。

3.1 id列

id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。
id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。

3.2 select_type列

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union

mysql> explain select * from film where id = 2;

在这里插入图片描述

2）primary：复杂查询中最外层的 select
3）subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）
4）derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表（derived的英文含义）
用这个例子来了解 primary、subquery 和 derived 类型

mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=off';   #关闭mysql5.7新特性对衍生表的合并

优化

mysql> explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

在这里插入图片描述

mysql> set session optimizer_switch='derived_merge=on';	#还原默认配置

在这里插入图片描述

5）union：在 union 中的第二个和随后的 select

mysql> explain select 1 union all select 1;

在这里插入图片描述

3.3 table列

这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
当 from 子句中有子查询时，table列是 格式，表示当前查询依赖 id=N 的查询，于是先执行 id=N 的查询。
当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为<union1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。

3.4. type列

这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。
依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref
NULL：mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如：在索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表
mysql> explain select min(id) from film;
在这里插入图片描述

const, system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条元组匹配时为system
mysql> explain extended select * from (select * from film where id = 1) tmp;

在这里插入图片描述

mysql> show warnings;

在这里插入图片描述

eq_ref：primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。
mysql> explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;

在这里插入图片描述
虽然都是1但是是从上到下执行

ref：相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

  1. 简单 select 查询，name是普通索引（非唯一索引）
    mysql> explain select * from film where name = ‘film1’;

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。
mysql> explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;

在这里插入图片描述

range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。
mysql> explain select * from actor where id > 1;

在这里插入图片描述

index：扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这种通常比ALL快一些。
mysql> explain select * from film;

在这里插入图片描述

ALL：即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。
mysql> explain select * from actor;

在这里插入图片描述

3.5 possible_keys列

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。

3.6 key列

这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。
如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。

3.7 key_len列

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。
mysql> explain select * from film_actor where film_id = 2;
在这里插入图片描述

key_len计算规则如下：
字符串，char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，如果是utf-8，一个数字或字母占1个字节，一个汉字占3个字节
char(n)：如果存汉字长度就是 3n 字节
varchar(n)：如果存汉字则长度是 3n + 2 字节，加的2字节用来存储字符串长度，因为varchar是变长字符串
数值类型
tinyint：1字节
smallint：2字节
int：4字节
bigint：8字节　　
时间类型　
date：3字节
timestamp：4字节
datetime：8字节
如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL
索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索引。

3.8 ref列

这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）

3.9 rows列

这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。

3.10 Extra列

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：
1）Using index：使用覆盖索引
覆盖索引定义：mysql执行计划explain结果里的key有使用索引，如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取，这种情况一般可以说是用到了覆盖索引，extra里一般都有using index；覆盖索引一般针对的是辅助索引，整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果，不需要通过辅助索引树找到主键，再通过主键去主键索引树里获取其它字段值
mysql> explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

在这里插入图片描述

2）Using where：使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖
mysql> explain select * from actor where name = ‘a’;

3）Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围；
mysql> explain select * from film_actor where film_id > 1;
在这里插入图片描述

4）Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。

  1. actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct
    mysql> explain select distinct name from actor;

在这里插入图片描述

  1. film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表
    mysql> explain select distinct name from film;
    在这里插入图片描述

5）Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

  1. actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录
    mysql> explain select * from actor order by name;

在这里插入图片描述

  1. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index
    mysql> explain select * from film order by name;
    在这里插入图片描述

6）Select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段是
mysql> explain select min(id) from film;

在这里插入图片描述

4 索引最佳实践

示例表：

CREATE TABLE `employees` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',
  `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
  `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',
  `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';

INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('LiLei',22,'manager',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('HanMeimei', 23,'dev',NOW());
INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES('Lucy',23,'dev',NOW());

4.1.全值匹配

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei';

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22;

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE  name= 'LiLei' AND  age = 22 AND position ='manager';

4.2.最左前缀法则

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'Bill' and age = 31;
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE age = 30 AND position = 'dev';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE position = 'manager';

4.3.不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE left(name,3) = 'LiLei';

在这里插入图片描述
给hire_time增加一个普通索引：

ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_hire_time` (`hire_time`) USING BTREE ;
EXPLAIN  select * from employees where date(hire_time) ='2018-09-30';

在这里插入图片描述

转化为日期范围查询，有可能会走索引：
EXPLAIN select * from employees where hire_time >=‘2018-09-30 00:00:00’ and hire_time <=‘2018-09-30 23:59:59’;
在这里插入图片描述

还原最初索引状态
ALTER TABLE employees DROP INDEX idx_hire_time;

4.4.存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age > 22 AND position ='manager';

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.5.尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句

EXPLAIN SELECT name,age FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

在这里插入图片描述

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name= 'LiLei' AND age = 23 AND position ='manager';

在这里插入图片描述
查询全部字段会进行一个回表增加磁盘IO

4.6.mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描

< 小于、 > 大于、 <=、>= 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name != 'LiLei';

在这里插入图片描述

4.7.is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name is null

4.8.like以通配符开头（‘$abc…’）mysql索引失效会变成全表扫描操作

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like '%Lei'

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'Lei%'

问题：解决like’%字符串%'索引不被使用的方法？
a）使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name like ‘%Lei%’;

b）如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎

4.9.字符串不加单引号索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = '1000';
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 1000;

4.10.少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引，详见范围查询优化

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei';

4.11.范围查询优化

给年龄添加单值索引

ALTER TABLE `employees` ADD INDEX `idx_age` (`age`) USING BTREE ;
explain select * from employees where age >=1 and age <=2000;

没走索引原因：mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子，可能是由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引
优化方法：可以将大的范围拆分成多个小范围

explain select * from employees where age >=1 and age <=1000;
explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000;

还原最初索引状态

ALTER TABLE `employees` DROP INDEX `idx_age`;

索引使用总结：

like KK%相当于=常量，%KK和%KK% 相当于范围

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1018753.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

使用 Feature Flags 实现数据库灰度迁移的监控与可观测性

使用 Feature Flags 实现数据库灰度迁移的监控与可观测性

作者&#xff1a;观测云与胡博 场景描述 很多企业会遇到数据库升级、或数据库迁移的情况&#xff0c;尤其是在自建数据库服务向云数据库服务、自建机房向云机房、旧数据库向新数据库迁移等场景。 然而&#xff0c;我们需要在整个移植过程中保证其稳定性、避免数据遗失、服务宕…
阅读更多...
Windows 安装 chromedriver 和 Python 调试

Windows 安装 chromedriver 和 Python 调试

下载 chromedriver 从官方网站上下载 chromedriver 的版本&#xff0c;这个版本需要和你 Chrome 的版本对应上。 下载的地址为&#xff1a;ChromeDriver - WebDriver for Chrome - Downloads 这个地方&#xff0c;将会打开一个新的浏览器界面&#xff0c;Chrome for Testing …
阅读更多...
9参数化重采样时频变换，基于MATLAB平台，程序已调通，可直接替换数据进行分析。

9参数化重采样时频变换，基于MATLAB平台，程序已调通，可直接替换数据进行分析。

参数化重采样时频变换&#xff0c;基于MATLAB平台&#xff0c;程序已调通&#xff0c;可直接替换数据进行分析。 9matlab参数化重采样时频变换 (xiaohongshu.com)
阅读更多...
Debian 12安装Docker

Debian 12安装Docker

1.更新系统包 #apt update 2.安装依赖包 #apt install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release 3.添加Docker源 &#xff08;1&#xff09;添加Docker 官方GPG密钥 #curl -fsSL https://download.docker.com/linux/debian/gpg | gpg --dearmor -o /usr/s…
阅读更多...
OPENCV实现DNN图像分类

OPENCV实现DNN图像分类

使用步骤1 使用步骤2 使用步骤3 使用步骤4 使用步骤5 使用步骤6 完整代码如下： import numpy as np
阅读更多...
lv5 嵌入式开发-1 进程的创建和回收

lv5 嵌入式开发-1 进程的创建和回收

目录 1 进程概念 2 进程内容 3 进程类型 4 进程状态 5 查看进程信息 5.1 相关命令ps top /proc 5.2 相关命令 nice renice 5.3 相关命令job bg fg 6 子进程概念 7 子进程创建 – fork 8 父子进程 9 思考 10 进程结束 – exit/_exit 11 进程的回收 11.1 进程回…
阅读更多...
opencv形状目标检测

opencv形状目标检测

1.圆形检测 OpenCV图像处理中“找圆技术”的使用-图像处理-双翌视觉OpenCV图像处理中“找圆技术”的使用,图像处理,双翌视觉https://www.shuangyi-tech.com/news_224.htmlopencv 找圆心得&#xff0c;模板匹配比霍夫圆心好用 - 知乎1 相比较霍夫找直线算法&#xff0c; 霍夫找…
阅读更多...
RK3568平台开发系列讲解（调试篇）系统运行相关频率设置

RK3568平台开发系列讲解（调试篇）系统运行相关频率设置

🚀返回专栏总目录 文章目录 一、CPU 频率设置二、DDR 频率设置三、NPU 频率设置沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 📢 CPU 默认是 interactive 状态，它会根据 CPU 使用率和目标负载来动态地调整 CPU 频率。为获得更高运行速度或者性能评估，我们需要手动固…
阅读更多...
红外成像技术

红外成像技术

针对GI S设备红外检测目前未被大众认可的原因&#xff1a; 1 、 目前对GI S带电检测的意义认识不够&#xff0c; 许多单位认为GI S测温发现不了什么&#xff0c; 对其测温仅仅检测接头。 2、 GI S外壳温度异常的原因多种&#xff0c; 出现外壳温度异常大家不会分析&#xff0c;…
阅读更多...
stringBuffer.append(analyze)；使用这个拼接时候如何在字符串参数字符串参数整数参数字符串数组参数内容之间添加空格

stringBuffer.append(analyze)；使用这个拼接时候如何在字符串参数字符串参数整数参数字符串数组参数内容之间添加空格

stringBuffer.append(analyze);使用这个拼接时候如何在字符串参数字符串参数整数参数字符串数组参数内容之间添加空格&#xff1f; 在添加参数到 StringBuffer 时&#xff0c;你可以在每次添加参数之后都添加一个空格&#xff0c;如下所示&#xff1a; StringBuffer stringBu…
阅读更多...
【Linux入门】---Linux权限管理详解

【Linux入门】---Linux权限管理详解

文章目录 1.shell命令以及运行原理2.linux用户分类su指令切换用户 3.Linux权限管理3.1Linux文件访问者3.2文件类型和访问权限3.3文件权限值的表示方法3.4文件访问权限的相关设置方法chmod指令--权限修改方法①chmod指令--权限修改方法②chown指令chgrp指令umask指令file指令 4.…
阅读更多...
按键点亮led灯

按键点亮led灯

原理图: K0这个按键按下时&#xff0c;开发板D1这个灯亮&#xff0c;松开&#xff0c;灯灭 代码如下: #include "stm32f4xx.h" void LED_Init(void) {//1.定义一个GPIO外设的结构体变量 GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;//RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Pe…
阅读更多...
【自学开发之旅】Flask-前后端联调-异常标准化返回（六）

【自学开发之旅】Flask-前后端联调-异常标准化返回（六）

注册联调&#xff1a; 前端修改&#xff1a; 1.修改请求向后端的url地址 文件&#xff1a;env.development修改成VITE_API_TARGET_URL http://127.0.0.1:9000/v1 登录&#xff1a;token验证 校验forms/user.py from werkzeug.security import check_password_hash# 登录校验…
阅读更多...
目标检测前言，RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN

目标检测前言，RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN

一、RCNN&#xff1a; 找到概率最高的目标之后&#xff0c;与其他目标进行IOU交并比计算&#xff0c;若高于一定值&#xff0c;则说明这两张图片预测的是同一个目标&#xff0c;则把概率低的目标删掉 二、Fast RCNN 因为是直接得到特征图之后进行映射&#xff0c;所以不限制输入…
阅读更多...
AXMB-GY v2.0: 全新开源的爱希彩虹易支付模板，简洁轻量级设计

AXMB-GY v2.0: 全新开源的爱希彩虹易支付模板，简洁轻量级设计

AXMB-GYv2.0&#xff1a;全新发布的开源爱希彩虹易支付模板。该模板对用户中心、登录、注册、找回密码和支付页面进行了美化&#xff0c;采用了简洁轻量级的设计风格。作为全开源模板&#xff0c;它提供了灵活且自由的定制和二次开发选项。同时&#xff0c;该模板具有出色的兼容…
阅读更多...
Typora偏好设置中图床的配置文件点击打开没有反应

Typora偏好设置中图床的配置文件点击打开没有反应

Typora偏好设置中图床的配置文件点击打开没有反应 突然发现Typora偏好设置中图床打开配置文件点击没有反应&#xff0c;如下按钮所示 可能是因为系统不知道用什么软件打开json&#xff0c;直接进入配置文件json目录&#xff0c;一般位置在C:\Users\<your_user_name>\.pi…
阅读更多...
CSS选择器笔记

CSS选择器笔记

A plate #id #fancy A B plate apple #id A #fancy pickle .classname .small A.className orange.small #id.className #big.wide A,B both plate,bento * all A * plate * AB 紧跟在盘子后的苹果 plate apple A~B 跟在盘子后面所有的泡菜 plate~b…
阅读更多...
Mybatis学习笔记5 面向接口CRUD练习

Mybatis学习笔记5 面向接口CRUD练习

新建项目 大致目录结构 核心配置文件 日志配置文件,只需要引入logback依赖 配置文件名为logback.xml即可 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <configuration debug"false"><!--定义⽇志⽂件的存储地址--><propert…
阅读更多...
8.全配置自动生成模块前后端

8.全配置自动生成模块前后端

文章目录 学习资料配置式开发全新的模块&#xff08;快速实现&#xff09;字典管理代码生成器详细属性设置全智能模块开发查询调整-多表连接药品模块-生产厂家下拉框 学习资料 https://www.bilibili.com/video/BV13g411Y7GS/?p19&spm_id_frompageDriver&vd_sourceed0…
阅读更多...
Qt ffmpeg音视频转换工具

Qt ffmpeg音视频转换工具

Qt ffmpeg音视频转换工具&#xff0c;QProcess方式调用ffmpeg&#xff0c;对音视频文件进行格式转换&#xff0c;支持常见的音视频格式&#xff0c;主要在于QProcess的输出处理以及转换的文件名和后缀的处理&#xff0c;可以进一步加上音视频剪切合并和音视频文件属性查询修改的…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023