下图描述了细分的基本思想,每次细分都是在每条边上插入一个新的顶点,可以看到随着细分次数的增加,折线逐渐变成一条光滑的曲线.曲面细分需要有几何规则和拓扑规则,几何规则用于计算新顶点的位置,拓扑规则用于确定新顶点的连接关系.下面介绍两种网格细分方法:Catmull-Clark细分和Loop细分. Catmull-Clark subdivision: Catmull-Clark细分是一种四边形网格的细分法则,每个面计算生成一个新的顶点,每条边计算生成一个新的顶点,同时每个原始顶点更新位置.下图为Cat

转载:  https://www.cnblogs.com/shushen/p/5251070.html 下图描述了细分的基本思想,每次细分都是在每条边上插入一个新的顶点,可以看到随着细分次数的增加,折线逐渐变成一条光滑的曲线.曲面细分需要有几何规则和拓扑规则,几何规则用于计算新顶点的位置,拓扑规则用于确定新顶点的连接关系.下面介绍两种网格细分方法:Catmull-Clark细分和Loop细分. Catmull-Clark subdivision: Catmull-Clark细分是一种四边形网格的

转自 http://blog.csdn.net/tonyxf121/article/details/7796657 join的实现原理 join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果.如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再一次作为循环条件到后一个表中查询数据. 接下来通过一个三表join查询来说明MySQL的Nested Loop Join的实现方式.

转自http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-1692317/ 一 介绍  相信许多开发/DBA在使用MySQL的过程中,对于MySQL处理多表关联的方式或者说性能一直不太满意.对于开发提交的含有join的查询,一般比较抗拒,从而建议将join拆分,避免join可能带来的性能问题,同时也增加了程序和DB的网络交互.5.5 版本之前,MySQL本身只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环(Nested Loop).如果关联表的数据量很大,则join关联的执行时间

MySQL Join算法与调优白皮书(一) MySQL Join算法与调优白皮书(二) MySQL Join算法与调优白皮书(三) MySQL Join算法与调优白皮书(四) MariaDB Join MySQL数据库虽然提供了BKA Join来优化传统的JOIN算法,的确在一定程度上可以提升JOIN的速度.但不可否认的是,仍然有许多用户对于Hash Join算法有着强烈的需求.Hash Join不需要任何的索引,通过扫描表就能快速地进行JOIN查询,通过利用磁盘的带宽带最大程度的解决大数据量下

一.联接过程介绍 为了后面一些测试案例,我们事先创建了两张表,表数据如下:   1 2 3 4 CREATE TABLE t1 (m1 int, n1 char(1)); CREATE TABLE t2 (m2 int, n2 char(1)); INSERT INTO t1 VALUES(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'); INSERT INTO t2 VALUES(2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd'), (5, 'e'), (6, 'f'); 联接操作

案例分析: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出 c 表中有 h 表中无的记录,所以想到了用 left join 的特性(返回左边全部记录,右表不满足匹配条件的记录对应行返回 null)来满足需求,不料这个查

书接上文<SQL夯实基础(八):联接运算符算法归类>. 这里先解释下EXPLAIN 结果中,第一行出现的表就是驱动表(Important!). 对驱动表可以直接排序,对非驱动表(的字段排序)需要对循环查询的合并结果(临时表)进行排序(Important!) 一.联接过程介绍 为了后面一些测试案例,我们事先创建了两张表,表数据如下: )); )); , , , 'c'); , , , , , 'f'); 联接操作的本质就是把各个联接表中的记录都取出来依次匹配的组合加入结果集并返回给用户.如果没有

MySQL的JOIN(二):JOIN原理 表连接算法 Nested Loop Join(NLJ)算法: 首先介绍一种基础算法:NLJ,嵌套循环算法.循环外层是驱动表,循坏内层是被驱动表.驱动表会驱动被驱动表进行连接操作.首先驱动表找到第一条记录,然后从头扫描被驱动表,逐一查找与驱动表第一条记录匹配的记录然后连接起来形成结果表中的一条记.被驱动表查找完后,再从驱动表中取出第二个记录,然后从头扫描被驱动表,逐一查找与驱动表第二条记录匹配的记录,连接起来形成结果表中的一条记录.重复上述操作,直到驱动表

44 答疑(三) Join的写法 35节介绍了join执行顺序,加了straight_join,两个问题: --1 如果用left join,左边的表一定是驱动表吗 --2 如果两个表的join包含多个条件的等值匹配,是都要写到on里面呢,还是只把一个写到on,把其他的条件写到where部分? create table a(f1 int, f2 int, index(f1))engine=innodb; create table b(f1 int, f2 int)engine=innodb; ,

OpenNURBS 3DM Viewer eryar@163.com Abstract. The openNURBS Toolkit consists of C++ source code for a library that will read and write a openNURBS 3D model file(.3dm). More than 400 software development teams and applications including Rhinoceros, exc

实现 字符串分割, 算法 如下: 算法 1: DECLARE remove_column myvarray_list; x ); sub ); i NUMBER; j NUMBER; c NUMBER; rcount NUMBER; BEGIN remove_column := myvarray_list(); --init array. sub:='ORA-26786: 键为 ("AAC001") = (11370911196606055225) 的行存在, 但具有冲突列 "

第三章 使用Python进行数字计算 尽管IPython强大的shell和扩展后的控制台能被任何Python程序员使用,但是这个工具最初是科学奖为科学家设计的.它的主要设计目标就是为使用Python进行交互式科学计算提供一个方便易用的环境. IPython只是为NumPy.Scipy.Pandas.Matplotlib等包提供了一个交互式接口,其本身并不提供科学计算的功能.这些工具组合在一起就形成了可以匹敌如Matlab.Mathmatic这样被广泛使用的商业产品的科学计算框架. NumPy提供

背景: 之前介绍过 MySQL 5.5 新功能.参数,现在要用MySQL5.6,所以就学习和了解下MySQL5.6新的特性和功能,尽量避免踩坑.在后续的学习过程中文章也会不定时更新. 一:参数默认值的改变. Table Changes to Server Defaults in MySQL 5.6 Parameter Old Default New Default Version back_log 50 Autosized usingmax_connections 5.6.6 binlog_ch

数据.特征和数值优化算法是机器学习的核心,而牛顿法及其改良(拟牛顿法)是机器最常用的一类数字优化算法,今天就从牛顿法开始,介绍几个拟牛顿法算法.本博文只介绍算法的思想,具体的数学推导过程不做介绍. 1. 牛顿法 牛顿法的核心思想是”利用函数在当前点的一阶导数,以及二阶导数,寻找搜寻方向“(回想一下更简单的梯度下降法,她只用了当前点一阶导数信息决定搜索方向). 牛顿法的迭代公式是(稍微有修改,最原始的牛顿法\(\gamma=1\): \[{{\bf{x}}_{n + 1}} = {{\bf{x}}

表连接算法 Nested Loop Join(NLJ)算法: 首先介绍一种基础算法:NLJ,嵌套循环算法.循环外层是驱动表,循坏内层是被驱动表.驱动表会驱动被驱动表进行连接操作.首先驱动表找到第一条记录,然后从头扫描被驱动表,逐一查找与驱动表第一条记录匹配的记录然后连接起来形成结果表中的一条记.被驱动表查找完后再找驱动表的第二个记录,再从头扫描被驱动表,逐一查找与驱动表第二条记录匹配的记录,连接起来形成结果表中的一条记录.重复上述操作,直到驱动表的全部记录都处理完毕为止.这就是嵌套循环连接算法的

本文介绍一些优化 MySQL 索引设计和查询的建议.在进行优化工作前,请务必了解MySQL EXPLAIN命令: 查看执行计划 索引 索引在逻辑上是指从索引列(关键字)到数据的映射,通过索引可以快速的由关键字查找到数据记录.顺序查找复杂度为O(n), 树状索引查找复杂度为O(logn), 哈希索引为O(1). MySQL中的索引一般是指BTree索引, InnoDB存储引擎使用B+树来实现BTree索引. BTree索引保持数据之间的顺序,可以极大的加快精确搜索(=, in).范围搜索(<,>

前言 查阅了网上许多关于通过DFS算法对有向图中所有简单回路的查找,发现有很多关于使用DFS求解有向回路中所有简单回路的帖子,(在按照节点编号情况下)但大多数仅仅寻找了编号递增的回路.又或者未对结果去重.P.S.下述有向图中所有节点均使用数字进行编号,如节点0.节点1 \(\cdots\) 1. 算法描述 本算法基于DFS,思路与传统DFS基本类似,只不过在遍历过程中对所经过的路径通过一个栈进行保存,当找到回路时,检测此条回路是否已经在结果集中出现,若未出现,则将其放入结果集.本过程中比较关键的

一.Index Condition Pushdown(ICP) Index Condition Pushdown (ICP)是mysql使用索引从表中检索行数据的一种优化方式,从mysql5.6开始支持,mysql5.6之前,存储引擎会通过遍历索引定位基表中的行,然后返回给Server层,再去为这些数据行进行WHERE后的条件的过滤.mysql 5.6之后支持ICP后,如果WHERE条件可以使用索引,MySQL 会把这部分过滤操作放到存储引擎层,存储引擎通过索引过滤,把满足的行从表中读取出.IC

在Oracle中,确定连接操作类型是执行计划生成的重要方面.各种连接操作类型代表着不同的连接操作算法,不同的连接操作类型也适应于不同的数据量和数据分布情况. 无论是Nest Loop Join(嵌套循环),还是Merge Sort Join(合并排序连接),都是适应于不同特殊情况的古典连接方法.Nest Loop Join算法虽然可以借助连接列索引,但是带来的随机读成本过大.而Merge Sort Join虽然可以减少随机读的情况,但是带来的大规模Sort操作,对内存和Temp空间压力过大.两种