MySQL进阶篇（二） 索引

news2024/12/26 23:16:21

一、索引概述

1. 介绍

索引（index）是帮助 MySQL 高效获取数据 的 数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

2. 优缺点

在这里插入图片描述

二、索引结构

1. 概述

MySQL 的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2. 二叉树

在这里插入图片描述

二叉树缺点：
（1）顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
（2）大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树。
红黑树缺点：
（1）大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

3. B-Tree（多路 平衡查找树）

知识小贴士 : 树的度数指的是一个节点的子节点个数。

以一颗最大度数（max-degree）为 5(5阶)的 b-tree 为例，那这个 B 树每个节点最多存储 4 个key，5 个指针：
在这里插入图片描述

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

4. B+Tree

B+Tree 是 B-Tree 的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一下其结构示意图：
在这里插入图片描述
我们可以看到，两部分：
（1）绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
（2）红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

B+Tree 与 B-Tree 相比，主要有以下三点区别：
（1）所有的数据都会出现在叶子节点。
（2）叶子节点形成一个单向链表。
（3）非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的 链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。
在这里插入图片描述

5. Hash

5.1 结构

哈希索引就是采用一定的 hash 算法，将键值换算成新的 hash 值，映射到对应的槽位上，然后存储在 hash 表中。在这里插入图片描述

如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了 hash 冲突（也称为 hash 碰撞），可以通过链表来解决。
在这里插入图片描述

5.2 特点

（1）Hash 索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，…）。
（2）无法利用索引完成排序操作。
（3）查询效率高，通常(不存在 hash 冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+tree 索引。

5.3 存储引擎支持

在 MySQL 中，支持 hash 索引的是 Memory 存储引擎。 而 InnoDB 中具有自适应hash功能，hash 索引是 InnoDB 存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的。

6. 思考题

为什么 InnoDB 存储引擎选择使用 B+tree 索引结构?
（1）相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
（2）对于 B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
（3）相对 Hash 索引，B+tree 支持范围匹配及排序操作；

三、索引分类

1. 索引分类

在 MySQL 数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。
在这里插入图片描述

2. 聚集索引和二级索引

而在在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：
在这里插入图片描述

聚集索引选取规则：
（1）如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
（2）如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
（3）如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引。

在这里插入图片描述
（1）聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据。
（2）二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的 SQL 语句时，具体的查找过程是什么样子的。

 select * from user where name = 'Arm' ;

具体过程如下:
（1）由于是根据 name 字段进行查询，所以先根据 name=‘Arm’ 到 name 字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。
（2）由于查询返回的数据是 *，所以此时，还需要根据主键值 10，到聚集索引中查找 10 对应的记录，最终找到 10 对应的行 row。
（3）最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询。

四、索引语法

（1）创建索引

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... ) ;

（2）查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

（3）删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name ;

1. 案例演示

先来创建一张表 tb_user，并且查询测试数据。

create table tb_user(
id int primary key auto_increment comment '主键',
name varchar(50) not null comment '用户名',
phone varchar(11) not null comment '手机号',
email varchar(100) comment '邮箱',
profession varchar(11) comment '专业',
age tinyint unsigned comment '年龄',
gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
status char(1) comment '状态',
createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';

数据准备好了之后，接下来，我们就来完成如下需求：
A. name 字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。

CREATE INDEX idx_user_name ON tb_user(name);

B. phone 手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。

CREATE UNIQUE INDEX idx_user_phone ON tb_user(phone);

C. 为 profession、age、status 创建联合索引。

CREATE INDEX idx_user_pro_age_sta ON tb_user(profession,age,status);

D. 为 email 建立合适的索引来提升查询效率。

CREATE INDEX idx_email ON tb_user(email);

完成上述的需求之后，我们再查看 tb_user 表的所有的索引数据。

show index from tb_user;

五、SQL 性能分析

1. SQL 执行频率

MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT 的访问频次：

-- session 是查看当前会话 ; 
-- global 是查询全局数据 ; 
-- 7个下划线代表7个字符
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

在这里插入图片描述

（1）Com_delete: 删除次数
（2）Com_insert: 插入次数
（3）Com_select: 查询次数
（4）Com_update: 更新次数

通过上述指令，我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主，还是以增删改为主，从而为数据库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主，我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以 查询 为主，那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。

2. 慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有 SQL 语句的日志。

MySQL 的慢查询日志默认没有开启，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。
在这里插入图片描述

如果要开启慢查询日志，需要在 MySQL 的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1

# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动 MySQL 服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息 /var/lib/mysql/localhost-slow.log。

重启 MySQL ，然后，再次查看开关情况，慢查询日志就已经打开了。

systemctl restart mysqld

3. profile 详情

show profiles 能够在做 SQL 优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling 参数，能够看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作：

SELECT @@have_profiling ;

在这里插入图片描述

可以看到，当前 MySQL 是支持 profile 操作的，但是开关是关闭的。可以通过set语句在 session/global 级别开启 profiling：

SET profiling = 1;

开关已经打开了，接下来，我们所执行的 SQL 语句，都会被 MySQL 记录，并记录执行时间消耗到哪儿去了。 我们直接执行如下的 SQL 语句：

select * from tb_user;
select * from tb_user where id = 1;
select * from tb_user where name = '白起';
select count(*) from tb_sku;

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;

-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;

-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

查看每一条 SQL 的耗时情况:
在这里插入图片描述

查看指定 SQL 各个阶段的耗时情况 :
在这里插入图片描述

4. explain 执行计划

EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;

Explain 执行计划中各个字段的含义:
在这里插入图片描述

六、索引使用

在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：profession，age，status。

1. 最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始， 并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。

注意 ： 最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段(即是第一个字段)必须存在，与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关。

2. 范围查询

联合索引中，出现范围查询(>,<)，范围查询右侧的列索引失效。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status = '0';

当范围查询使用 > 或 < 时，走联合索引了，但是索引的长度为 49，就说明范围查询右边的 status 字段是没有走索引的。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and status = '0';

当范围查询使用 >= 或 <= 时，走联合索引了，但是索引的长度为 54，就说明所有的字段都是走索引的。

所以，在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询，而避免使用 > 或 <。

3. 索引失效情况

3.1 索引列运算

不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。

在 tb_user 表中，除了前面介绍的联合索引之外，还有一个索引，是 phone 字段的单列索引。

当根据 phone 字段进行等值匹配查询时, 索引生效。

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';

当根据 phone 字段进行函数运算操作之后，索引失效。

explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';

3.2 字符串不加引号

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;

如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。

3.3 模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。

explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';

3.4 or 连接的条件

当 or 连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。

explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;

由于 age 没有索引，所以即使 id、phone 有索引，索引也会失效。所以需要针对于 age 也要建立索引。

3.5 数据分布影响

如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

select * from tb_user where phone >= '17799990005';
select * from tb_user where phone >= '17799990015';

在这里插入图片描述
是因为 MySQL 在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

is null 、is not null 是否走索引，得具体情况具体分析，并不是固定的。

4. SQL 提示

SQL 提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在 SQL 语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
在这里插入图片描述

5. 覆盖索引

尽量使用覆盖索引，减少 select *。 那么什么是覆盖索引呢？ 覆盖索引是指查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 。

explain select id, profession from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;

explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;

explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';

在这里插入图片描述

从上述的执行计划我们可以看到，这四条 SQL 语句的执行计划前面所有的指标都是一样的，看不出来差异。但是此时，我们主要关注的是后面的 Extra，前面两条 SQL 的结果为 Using where; Using Index ; 而后面两条SQL的结果为: Using index condition 。
在这里插入图片描述

6. 前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text，longtext等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO， 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

（1）语法

create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;

（2）示例:
为tb_user表的email字段，建立长度为5的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user(email(5));

（3）前缀长度
可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高， 唯一索引的选择性是 1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;

7. 单列索引与联合索引

单列索引：即一个索引只包含单个列。
联合索引：即一个索引包含了多个列。

在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

七、索引设计原则

（1）针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
（2）针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引。
（3）尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
（4）如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
（5）尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
（6）要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
（7）如果索引列不能存储 NULL 值，请在创建表时使用 NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

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/1362578.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

React 实现拖放功能

React 实现拖放功能

介绍 本篇文章将会使用react实现简单拖放功能。 样例 布局拖放 LayoutResize.js import React, {useState} from "react"; import { Button } from "antd"; import "./LayoutResize.css";export const LayoutResize () > {const [state,…
阅读更多...
imgaug库指南（六）：从入门到精通的【图像增强】之旅

imgaug库指南（六）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言 在深度学习和计算机视觉的世界里&#xff0c;数据是模型训练的基石&#xff0c;其质量与数量直接影响着模型的性能。然而&#xff0c;获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此&#xff0c;数据增强技术应运而生&#xff0c;成为了解决这一问题的…
阅读更多...
海康威视安全接入网关 任意文件读取漏洞复现

海康威视安全接入网关 任意文件读取漏洞复现

0x01 产品简介 海康威视安全接入网关是一种网络安全产品，旨在提供安全、可靠的远程访问和连接解决方案. 0x02 漏洞概述 海康威视安全接入网关使用Jquery-1.7.2 , 该版本存在任意文件读取漏洞，可获取服务器内部敏感信息泄露（安博通应用网关也存在此漏洞） 0x03 复现环境 …
阅读更多...
未完成销量任务的智己汽车突发大规模车机故障，竞争压力不小

未完成销量任务的智己汽车突发大规模车机故障，竞争压力不小

2024年刚开年&#xff0c;智己汽车便上演了一出“开门黑”。 近日&#xff0c;不少车主在社交平台发帖&#xff0c;反映智己LS6出现大规模车机故障&#xff0c;包括但不限于主驾驶屏幕不显示车速、档位、行驶里程&#xff0c;左右转盲区显示失效&#xff0c;无转向灯、雷达提醒…
阅读更多...
04 帧 Frame

04 帧 Frame

文章目录 04 帧 Frame4.1 相机相关信息4.2 特征点提取4.2.1 特征点提取 ExtractORB()4.3 ORB-SLAM2对双目/RGBD特征点的预处理4.3.1 双目视差公式4.3.2 双目图像特征点匹配 ComputeStereoMatches()4.3.3 根据深度信息构造虚拟右目图像&#xff1a;ComputeStereoFromRGBD() 4.4 …
阅读更多...
Unity 欧盟UMP用户隐私协议Android接入指南

Unity 欧盟UMP用户隐私协议Android接入指南

Unity 欧盟UMP用户协议Android接入指南 官方文档链接开始接入mainTemplate.gradle 中引入CustomUnityPlayerActivity 导入UMP相关的包java类中新增字段初始化UMPSDK方法调用![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d882171b068c46a1b956e80425f3a9cf.png)测…
阅读更多...
【STM32】STM32学习笔记-ADC单通道 ADC多通道(22)

【STM32】STM32学习笔记-ADC单通道 ADC多通道(22)

00. 目录 文章目录 00. 目录01. ADC简介02. ADC相关API2.1 RCC_ADCCLKConfig2.2 ADC_RegularChannelConfig2.3 ADC_Init2.4 ADC_InitTypeDef2.5 ADC_Cmd2.6 ADC_ResetCalibration2.7 ADC_GetResetCalibrationStatus2.8 ADC_StartCalibration2.9 ADC_GetCalibrationStatus2.10 A…
阅读更多...
网络优化篇(一)---------TCP重传性能优化

网络优化篇(一)---------TCP重传性能优化

本文通过一个TCP重传优化的实际问题，详细讲解问题的分析、定位、优化过程。 通过本文你将学到: 如何通过linux命令和/proc文件系统分析TCP性能数据如何通过linux命令和netlink api分析某个具体的TCP连接的性能数据如何通过bcc工具分析TCP性能数据如何通过调整系统参数优化TCP重…
阅读更多...
63.接口安全设计（活动管理系统：三）

63.接口安全设计（活动管理系统：三）

文章目录 一、参数校验二、统一封装返回值三、做权限控制四、加验证码五、 限流六、加ip白名单七、校验敏感词八、使用https协议九、数据加密十、做风险控制 在日常工作中&#xff0c;开发接口是必不可少的事情&#xff0c;无论是RPC接口还是HTTP接口&#xff0c;我们都应该考虑…
阅读更多...
opencv007 图像运算——加减乘除

opencv007 图像运算——加减乘除

今天学习图像处理的基础——加减乘除&#xff0c;总体来说比较好理解&#xff0c;不过生成的图片千奇百怪哈哈哈哈 opencv中图像的运算本质是矩阵的运算 加法 做加法之前要求两张图片形状&#xff0c;长宽&#xff0c;通道数完全一致 cv2.add(img1, img2) add的规则是两个图…
阅读更多...
【算法笔记】深入理解dfs（两道dp题）

【算法笔记】深入理解dfs（两道dp题）

DFS过程的概述 一个一个节点的搜&#xff0c;如果是树状结构的话&#xff0c;先找到最左边那一条分支搜到最后一个节点&#xff0c;这个时候最后一个节点&#xff08;假设是b&#xff09;的数据会被更新&#xff08;具体看题目的要求&#xff09;&#xff0c;然后返回到上一个…
阅读更多...
debug mccl 02 —— 环境搭建及初步调试

debug mccl 02 —— 环境搭建及初步调试

1, 搭建nccl 调试环境 下载 nccl 源代码 git clone --recursive https://github.com/NVIDIA/nccl.git 只debug host代码&#xff0c;故将设备代码的编译标志改成 -O3 (base) hipperhipper-G21:~/let_debug_nccl/nccl$ git diff diff --git a/makefiles/common.mk b/makefiles/…
阅读更多...
TypeScript接口、对象

TypeScript接口、对象

目录 1、TypeScript 接口 1.1、实例 1.2、联合类型和接口 1.3、接口和数组 1.4、接口和继承 1.5、单继承实例 1.6、多继承实例 2、TypeScript 对象 2.2、对象实例 2.3、TypeScript类型模板 2.4、鸭子类型&#xff08;Duck typing&#xff09; 1、TypeScript 接口 接口…
阅读更多...
rust sqlx包（数据库相关）使用方法+问题解决

rust sqlx包（数据库相关）使用方法+问题解决

可以操作pgsql、mysql、mssql、sqlite 异步的&#xff0c;性能应该不错&#xff0c;具体使用有几个坑 除了sqlx库&#xff0c;还有对于具体数据库的库&#xff0c;比如postgres库 演示以pgsql为例&#xff0c;更新时间2024.1.6 官方github: sqlx github rust官方文档&#xff1…
阅读更多...
C++ Qt开发：Charts与数据库组件联动

C++ Qt开发：Charts与数据库组件联动

Qt 是一个跨平台C图形界面开发库&#xff0c;利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序&#xff0c;在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置&#xff0c;实现图形化开发极大的方便了开发效率&#xff0c;本章将重点介绍Charts组件与QSql数据库组件的常用方法及灵活…
阅读更多...
【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍

【深度学习】cv领域中各种loss损失介绍

文章目录 前言一、均方误差二、交叉熵损失三、二元交叉熵损失四、Smooth L1 Loss五、IOU系列的loss 前言 损失函数是度量模型的预测输出与真实标签之间的差异或误差&#xff0c;在深度学习算法中起着重要作用。具体作用&#xff1a; 1、目标优化&#xff1a;损失函数是优化算法…
阅读更多...
Unable to connect to Redis server

Unable to connect to Redis server

报错内容&#xff1a; Exception in thread "main" org.redisson.client.RedisConnectionException: java.util.concurrent.ExecutionException: org.redisson.client.RedisConnectionException: Unable to connect to Redis server: 175.24.186.230/175.24.186.230…
阅读更多...
C语言scanf（）函数详解

C语言scanf（）函数详解

目录 1. scanf&#xff08;&#xff09;函数简介 1.1 函数原型 1.2 头文件 1.3 返回值 1.4 参数 2.格式说明符 3.输入格式控制 关于‘ * ’的例子 关于width域宽的例子 关于length长度修饰符的说明 4. 其他常见问题说明 4.1 scanf&#xff08;&#xff09;函数连…
阅读更多...
2024年【烟花爆竹经营单位主要负责人】考试题及烟花爆竹经营单位主要负责人考试资料

2024年【烟花爆竹经营单位主要负责人】考试题及烟花爆竹经营单位主要负责人考试资料

题库来源&#xff1a;安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2024年【烟花爆竹经营单位主要负责人】考试题及烟花爆竹经营单位主要负责人考试资料&#xff0c;包含烟花爆竹经营单位主要负责人考试题答案和解析及烟花爆竹经营单位主要负责人考试资料练习。安全生产模拟考试一点通…
阅读更多...
纹理贴图如何为游戏角色增添质感

纹理贴图如何为游戏角色增添质感

在线工具推荐&#xff1a; 3D数字孪生场景编辑器 - GLTF/GLB材质纹理编辑器 - 3D模型在线转换 - Three.js AI自动纹理开发包 - YOLO 虚幻合成数据生成器 - 三维模型预览图生成器 - 3D模型语义搜索引擎 游戏角色的3D建模是位移贴图技术广泛应用的领域之一。通过位移贴图&a…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023