Виды субд: Что такое СУБД — RU-CENTER

ТОП-10 систем управления базами данных в 2019 году

Умение выбрать СУБД важно при разработке любого ПО. Мы собрали 10 систем управления базами данных и разобрались в их преимуществах.

Популярные системы управления базами данных

	Разработчик	Лицензия	Написана на
Oracle	Oracle Corporation	Проприетарная	Assembly, C, C++
MySQL	Oracle Corporation	GPL v2 или проприетарная	C, C++
Microsoft SQL Server	Microsoft Corporation	Проприетарная	C, C++
PostgreSQL	PostgreSQL Global Development Group	Лицензия PostgreSQL (бесплатное ПО с открытым исходным кодом, либеральная лицензия)	C
MongoDB	MongoDB Inc.	Различные варианты лицензирования	C++, C, JavaScript
DB2	IBM	Проприетарная EULA	Assembly, C, C++
Microsoft Access	Microsoft Corporation	Пробное ПО
Redis	Salvatore Sanfilippo	Лицензия BSD	ANSI C

Рейтинг СУБД

SQL-базы данных

1. Oracle

Oracle RDBMS (она же Oracle Database) на первом месте среди СУБД. Система популярна у разработчиков, проста в использовании, у нее понятная документация, поддержка длинных наименований, JSON, улучшенный тег списка и Oracle Cloud.

• Разработчик: Oracle Corporation
• Написана на:Assembly, C, C++
• Блог: Oracle NoSQL
• Скачать: Oracle NoSQL
• Последняя версия: 18.3

Особенности

• Обрабатывает большие данные.
• Поддерживает SQL, к нему можно получить доступ из реляционных БД Oracle.
• Oracle NoSQL Database с Java/C API для чтения и записи данных.

2. MySQL

MySQL работает на Linux, Windows, OSX, FreeBSD и Solaris. Можно начать работать с бесплатным сервером, а затем перейти на коммерческую версию. Лицензия GPL с открытым исходным кодом позволяет модифицировать ПО MySQL.

Эта система управления базами данных использует стандартную форму SQL. Утилиты для проектирования таблиц имеют интуитивно понятный интерфейс. MySQL поддерживает до 50 миллионов строк в таблице. Предельный размер файла для таблицы по умолчанию 4 ГБ, но его можно увеличить. Поддерживает секционирование и репликацию, а также Xpath и хранимые процедуры, триггеры и представления.

• Разработчик: Oracle Corporation
• Написана на C, C++
• Последняя версия: 8.0.16
• Скачать: MySql

Особенности

• Масштабируемость.
• Лёгкость использования.
• Безопасность.
• Поддержка Novell Cluster.
• Скорость.
• Поддержка многих операционных систем.

3. Microsoft SQL Server

Самая популярная коммерческая СУБД. Она привязана к Windows, но это плюс, если вы пользуетесь продуктами Microsoft. Зависит от платформы. И графический интерфейс, и программное обеспечение основаны на командах. Поддерживает SQL, непроцедурные, нечувствительные к регистру и общие языки баз данных.

Особенности

• Высокая производительность.
• Зависимость от платформы.
• Возможность установить разные версии на одном компьютере.
• Генерация скриптов для перемещения данных.

4. PosgreSQL

Масштабируемая объектно-реляционная база данных, работающая на Linux, Windows, OSX и некоторых других системах. В PostgreSQL 10 есть такие функции, как логическая репликация, декларативное разбиение таблиц, улучшенные параллельные запросы, более безопасная аутентификация по паролю на основе SCRAM-SHA-256.

• Разработчик: PostgreSQL Global Development Group
• Написана на C
• Используется в компаниях: Apple, Cisco, Fujitsu, Skype, and IMDb
• Последняя версия: 11. 2
• Блог: PostgreSQL
• Скачать: PostgreSQL

Особенности

• Поддержка табличных пространств, а также хранимых процедур, объединений, представлений и триггеров.
• Восстановление на момент времени (PITR).
• Асинхронная репликация.

NoSQL-базы данных

5. MongoDB

Самая популярная NoSQL система управления базами данных. Лучше всего подходит для динамических запросов и определения индексов. Гибкая структура, которую можно модифицировать и расширять. Поддерживает Linux, OSX и Windows, но размер БД ограничен 2,5 ГБ в 32-битных системах. Использует платформы хранения MMAPv1 и WiredTiger.

• Разработчик: MongoDB Inc. в 2007
• Написана на C++
• Последняя версия: 4.1.9
• Блог: MongoDB
• Скачать: MongoDB

Особенности

• Высокая производительность.
• Автоматическая фрагментация.
• Работа на нескольких серверах.
• Поддержка репликации Master-Slave.
• Данные хранятся в форме документов JSON.
• Возможность индексировать все поля в документе.
• Поддержка поиска по регулярным выражениям.

6. DB2

Работает на Linux, UNIX, Windows и мейнфреймах. Эта СУБД идеально подходит для хост-сред IBM. Версию DB2 Express-C нельзя использовать в средах высокой доступности (при репликации, кластеризации типа active-passive и при работе с синхронизируемым доступом к разделяемым данным).

• Разработчик: IBM
• Написана на C, C++, Assembly
• Последняя версия: 11.1
• Скачать: DB2

Особенности DB2 11.1

• Улучшенное встроенное шифрование.
• Упрощённая установка и развёртывание.

7. Microsoft Access

Система управления базами данных от Microsoft, которая сочетает в себе реляционное ядро БД Microsoft Jet с графическим интерфейсом пользователя и инструментами разработки ПО.

Идеально подходит для начала работы с данными, но производительность не рассчитана на большие проекты. В MS Access можно использовать C, C#, C++, Java, VBA и Visual Rudimental.NET. Access хранит все таблицы БД, запросы, формы, отчёты, макросы и модули в базе данных Access Jet в виде одного файла.

• Разработчик: Microsoft Corporation
• Последняя версия: 16.0
• Скачать: Microsoft Access

Особенности

• Можно использовать VBA для создания многофункциональных решений с расширенными возможностями управления данными и пользовательским контролем.
• Импорт и экспорт в форматы Excel, Outlook, ASCII, dBase, Paradox, FoxPro, SQL Server и Oracle.
• Формат базы данных Jet.

8. Cassandra

СУБД активно используется в банковском деле, финансах, а также в Facebook и Twitter. Поддерживает Windows, Linux и OSX. Для запросов к БД Cassandra используется SQL-подобный язык — Cassandra Query Language (CQL).

• Разработчик: Apache Software Foundation
• Написана на: Java
• Последняя версия: 3.11.4
• Блог: Cassandra
• Скачать: Cassandra

Особенности

• Линейная масштабируемость.
• Быстрое время отклика.
• Поддержка MapReduce и Apache Hadoop.
• Максимальная гибкость.
• P2P архитектура.

9. Redis

Redis или Remote Dictionary Server — СУБД с открытым исходным кодом, которая снабжена механизмами журналирования и снимков. Поддерживаются списки, строки, хэши, наборы. Используется для БД, брокеров сообщений и кэшей. Все операции в Redis атомарные. Система написана на языке C и поддерживается практически всеми языками программирования.

• Разработчик: Salvatore Sanfilippo
• Последняя версия: 5.0.5
• Блог: Redis
• Скачать: Redis

Особенности

• Автоматическая обработка отказа.
• Транзакции.
• Сценарии LUA.
• Вытеснение LRU-ключей.
• Поддержка Publish/Subscribe.

10. Elasticsearch

Легко масштабируемая поисковая система корпоративного уровня с открытым исходным кодом. Благодаря обширному и продуманному API обеспечивает чрезвычайно быстрый поиск, работает в том числе с приложениями для обнаружения данных. Используется такими компаниями, как Википедия, The Guardian, StackOverflow, GitHub. ElasticSearch позволяет создавать копии индексов и сегментов.

• Разработчик: Elastic NV
• Написана на Java
• Последняя версия: 7.2.0
• Блог: Elasticsearch
• Скачать: Elasticsearch

Особенности

• Масштабируемость вплоть до нескольких петабайт структурированных и неструктурированных данных.
• Многопользовательская поддержка.
• Масштабируемый поиск, поиск в режиме реального времени.

Рейтинги СУБД

Рейтинг			СУБД	Модель базы данных	Балл
Июль 2017	Июнь 2017	Июль 2016			Июль 2017	Июнь 2017	Июль 2016
1	1	1	Oracle	Реляционная СУБД	1374. 88	+23.11	-66.65
2	2	2	MySQL	Реляционная СУБД	1349.11	+3.8	-14.18
3	3	3	Microsoft SQL Server	Реляционная СУБД	1226	+27.03	+33.11
4	4	5↑	PostgreSQL	Реляционная СУБД	369.44	+0.89	+58.28
5	5	4↓	MongoDB	Документная СУБД	332.77	-2.23	+17.77
6	6	6	DB2	Реляционная СУБД	191.25	+3.74	+6.17
7	7	8↑	Microsoft Access	Реляционная СУБД	126.13	-0.42	+1.23
8	8	7↓	Cassandra	СУБД типа BigTable	124. 12	-0.0	-6.58
9	9	10↑	Redis	СУБД типа «ключ-значение»	121.51	+2.63	+13.48
10	11↑	11↑	Elasticsearch	Поисковая система	115.98	+4.42	+27.36

А какую СУБД предпочитаете вы? Аргументируйте свой выбор 😉

Системы управления базами данных — Базы данных

По модели данных

Иерархические

Используется представление базы данных в виде древовидной (иерархической) структуры,
состоящей из объектов (данных) различных уровней.

Между объектами существуют связи, каждый объект может включать в себя несколько объектов
более низкого уровня. Такие объекты находятся в отношении предка (объект более близкий к корню)
к потомку (объект более низкого уровня), при этом возможна ситуация, когда объект-предок не имеет
потомков или имеет их несколько, тогда как у объекта-потомка обязательно только один предок.
Объекты, имеющие общего предка, называются близнецами (в программировании применительно к структуре
данных дерево устоялось название братья).

Иерархической базой данных является файловая система, состоящая из корневого каталога,
в котором имеется иерархия подкаталогов и файлов.

Примеры: Caché, Google App Engine Datastore API.

Сетевые

Сетевые базы данных подобны иерархическим, за исключением того,
что в них имеются указатели в обоих направлениях, которые соединяют родственную информацию.

Примеры: Caché.

Реляционные

Практически все разработчики современных приложений,
предусматривающих связь с системами баз данных, ориентируются на реляционные СУБД.
По оценке Gartner в 2013 году рынок реляционных СУБД составлял 26 млрд долларов с годовым
приростом около 9%, а к 2018 году рынок реляционных СУБД достигнет 40 млрд долларов.
В настоящее время абсолютными лидерами рынка СУБД являются компании Oracle, IBM и Microsoft,
с общей совокупной долей рынка около 90%, поставляя такие системы как Oracle Database, IBM DB2
и Microsoft SQL Server.

Объектно-ориентированные

Управляют базами данных, в которых данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов.

Этот вид СУБД позволяет работать с объектами баз данных так же, как с объектами в программировании в
объектно-ориентированных языках программирования. ООСУБД расширяет языки программирования, прозрачно
вводя долговременные данные, управление параллелизмом, восстановление данных, ассоциированные запросы и
другие возможности.

Примеры: GemStone.

Объектно-реляционные

Этот тип СУБД позволяет через расширенные структуры баз данных и язык запросов использовать возможности
объектно-ориентированного подхода: бъекты, классы и наследование.

Зачастую все те СУБД, которые называются реляционными, являются, по факту, объектно-реляционными.

В данном курсе мы будем, в первую очередь, гооврить об этом виде СУБД.

Примеры: PostgreSQL, DB2, Oracle, Microsoft SQL Server.

По способу доступа к БД

Файл-серверные

В файл-серверных СУБД файлы данных располагаются централизованно на файл-сервере.
СУБД располагается на каждом клиентском компьютере (рабочей станции).
Доступ СУБД к данным осуществляется через локальную сеть.
Синхронизация чтений и обновлений осуществляется посредством файловых блокировок.
Преимуществом этой архитектуры является низкая нагрузка на процессор файлового сервера.
Недостатки: потенциально высокая загрузка локальной сети;
затруднённость или невозможность централизованного управления;
затруднённость или невозможность обеспечения таких важных характеристик как высокая надёжность,
высокая доступность и высокая безопасность.
Применяются чаще всего в локальных приложениях, которые используют функции управления БД;
в системах с низкой интенсивностью обработки данных и низкими пиковыми нагрузками на БД.

На данный момент файл-серверная технология считается устаревшей,
а её использование в крупных информационных системах — недостатком.

Примеры: Microsoft Access, Paradox, dBase, FoxPro, Visual FoxPro.

Клиент-серверные

Клиент-серверная СУБД располагается на сервере вместе с БД и осуществляет доступ к БД
непосредственно, в монопольном режиме.
Все клиентские запросы на обработку данных обрабатываются клиент-серверной СУБД централизованно.
Недостаток клиент-серверных СУБД состоит в повышенных требованиях к серверу.
Достоинства: потенциально более низкая загрузка локальной сети;
удобство централизованного управления;
удобство обеспечения таких важных характеристик как высокая надёжность,
высокая доступность и высокая безопасность.

Примеры: Oracle, Firebird, Interbase, IBM DB2, Informix, MS SQL Server,
Sybase Adaptive Server Enterprise, PostgreSQL, MySQL, Caché, ЛИНТЕР.

Встраиваемые

Встраиваемая СУБД — СУБД, которая может поставляться как составная часть некоторого программного продукта,
не требуя процедуры самостоятельной установки.
Встраиваемая СУБД предназначена для локального хранения данных своего приложения и не
рассчитана на коллективное использование в сети.
Физически встраиваемая СУБД чаще всего реализована в виде подключаемой библиотеки.
Доступ к данным со стороны приложения может происходить через SQL либо через специальные
программные интерфейсы (API).

Примеры: OpenEdge, SQLite, BerkeleyDB, Firebird Embedded, Microsoft SQL Server Compact, ЛИНТЕР.

виды субд — информатика11

По степени распределённости

• Локальные СУБД (все части локальной СУБД размещаются на одном компьютере)
• Распределённые СУБД (части СУБД могут размещаться на двух и более компьютерах).
  

  По способу доступа к БД

• Файл-серверные

В файл-серверных СУБД файлы данных располагаются централизованно на файл-сервере. СУБД располагается на каждом клиентском компьютере (рабочей станции). Доступ СУБД к данным осуществляется через локальную сеть. Синхронизация чтений и обновлений осуществляется посредством файловых блокировок.

Преимуществом этой архитектуры является низкая нагрузка на процессор файлового сервера.

Недостатки: потенциально высокая загрузка локальной сети; затруднённость или невозможность централизованного управления; затруднённость или невозможность обеспечения таких важных характеристик, как высокая надёжность, высокая доступность и высокая безопасность.
Применяются чаще всего в локальных приложениях, которые используют
функции управления БД; в системах с низкой интенсивностью обработки
данных и низкими пиковыми нагрузками на БД.

На данный момент файл-серверная технология считается устаревшей, а её
использование в крупных информационных системах — недостатком^[2].

Примеры: Microsoft Access, Paradox, dBase, FoxPro, Visual FoxPro.

• Клиент-серверные

Клиент-серверная СУБД располагается на сервере вместе с БД и
осуществляет доступ к БД непосредственно, в монопольном режиме. Все
клиентские запросы на обработку данных обрабатываются клиент-серверной
СУБД централизованно.

Недостаток клиент-серверных СУБД состоит в повышенных требованиях к серверу.

Достоинства: потенциально более низкая загрузка локальной сети;
удобство централизованного управления; удобство обеспечения таких важных
характеристик, как высокая надёжность, высокая доступность и высокая
безопасность.

Примеры: Oracle, Firebird, Interbase, IBM DB2, Informix, MS SQL Server, Sybase Adaptive Server Enterprise, PostgreSQL, MySQL, Caché, ЛИНТЕР.

Встраиваемая СУБД — СУБД, которая может поставляться как составная
часть некоторого программного продукта, не требуя процедуры
самостоятельной установки.
Встраиваемая СУБД предназначена для локального хранения данных своего
приложения и не рассчитана на коллективное использование в сети.
Физически встраиваемая СУБД чаще всего реализована в виде подключаемой библиотеки. Доступ к данным со стороны приложения может происходить через SQL либо через специальные программные интерфейсы.

Примеры: OpenEdge, SQLite, BerkeleyDB, Firebird Embedded, Microsoft SQL Server Compact, ЛИНТЕР.

Типы СУБД — Платформа CUBA. Руководство по разработке приложений

3.3.2. Типы СУБД

Тип используемой СУБД определяется свойствами приложения cuba.dbmsType и (опционально) cuba.dbmsVersion, которые влияют на поведение механизмов, зависящих от типа базы данных.

Платформа «из коробки» поддерживает следующие СУБД:

	cuba. dbmsType	cuba.dbmsVersion	JDBC driver
HSQLDB	hsql		org.hsqldb.jdbc.JDBCDriver
PostgreSQL 8.4+	postgres		org.postgresql.Driver
Microsoft SQL Server 2005	mssql	2005	net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver
Microsoft SQL Server 2008	mssql		com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
Microsoft SQL Server 2012+	mssql	2012	com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
Oracle Database 11g+	oracle		oracle.jdbc.OracleDriver
MySQL 5.6+	mysql		com. mysql.jdbc.Driver
MariaDB 5.5+	mysql		org.mariadb.jdbc.Driver

Таблица ниже описывает рекомендованное соответствие типов данных между атрибутами сущностей в Java и колонками таблиц различных СУБД. Эти типы автоматически выбираются Studio при генерации скриптов создания и обновления БД, и для них гарантируется работоспособность всех механизмов платформы.

Как правило, всю работу по преобразованию данных между БД и кодом Java выполняет слой ORM совместно с соответствующим JDBC драйвером. Это означает, что при работе с данными через DataManager, EntityManager и запросы на JPQL никакой ручной конвертации выполнять не нужно — вы просто используете типы Java, перечисленные в левой колонке таблицы.

При использовании native SQL через EntityManager.createNativeQuery() или через QueryRunner для разных типов СУБД некоторые типы данных в Java коде будут отличаться от приведенных. В первую очередь это касается атрибутов типа UUID — только драйвер PostgreSQL возвращает значения соответствующих колонок в этом типе, для других серверов это будет String. Для обеспечения независимости кода от используемой СУБД рекомендуется конвертировать типы параметров и результатов запросов с помощью интерфейса DbTypeConverter.

Типы данных в СУБД—Справка | ArcGIS Desktop

При создании таблицы или добавлении поля в таблицу базы геоданных поля создаются с конкретным типом данных. Типы данных представляют собой классификации, которые позволяют определить возможные значения, операции, которые могут быть выполнены для этих данных, а также каким образом данные этого поля будут храниться в базе данных.

При импорте данных одного типа в поле, имеющее другой тип данных, вам нужно понимать, что является эквивалентами типов данных при их переносе между ArcSDE и вашей системой управления базами данных (СУБД), поскольку это может влиять на содержание данных. Точно так же, при создании новых наборов данных в ArcGIS полезно знать, что является эквивалентами типов данных при их переносе между ArcGIS и вашей СУБД. Например, если вы добавите столбец с плавающей точкой (float) в созданный класс пространственных объектов, то в базе данных SQL Server это будет соответствовать столбцу с численным (numeric) типом данных.

Примечание:

Перемещение данных из одной базы данных в другую может вызывать преобразование типов данных.

Подробнее о конвертации данных из одного типа в другой

Типы данных файловой базы геоданных представляют собой типы данных ArcGIS. Однако среди продуктов СУБД типы данных могут различаться. В расположенных ниже разделах содержится информация о том, каким образом происходит преобразование типов данных СУБД в типы данных ArcGIS.

Типы данных Access

При создании класса пространственных объектов или таблицы в ArcGIS для каждого столбца существует возможность выбора 11 различных типов данных. Эти типы данных преобразуются в типы данных Access, как указано в расположенной ниже таблице.

*Объекты связывания и встраивания (OLE) представляют собой объекты, которые были созданы в других приложениях и сейчас связаны с Microsoft Access или встроены в него. В данном случае, типы данных Большой двоичный объект (BLOB) и Геометрия (GEOMETRY) не существуют в Access, поэтому объект ArcGIS связывается с базой данных Access.

Типы данных в системах управления базами данных и многопользовательских базах геоданных

При создании класса объектов или таблицы в базе данных или многопользовательской базе геоданных с помощью ArcGIS для каждого столбца существует возможность выбора одного из одиннадцати различных типов данных. Выбор используемого типа зависит от типа СУБД, к которой выполняется подключение. Для получения информации о том, каким образом происходит преобразование типов данных СУБД в типы данных ArcGIS, см. раздел Типы данных, поддерживаемых в ArcGIS.

Связанные разделы

Обзор систем управления базами данных (СУБД) для систем контроля и управления доступом (СКУД)

Пивоваров Семён

Руководитель отдела разработки ПО Parsec

Любая современная сетевая СКУД нуждается в базе данных, так как является по своей сути информационной системой, предназначенной для хранения, обработки и анализа информации о происходящих на защищаемом объекте событиях. Также в СКУД должны храниться настройки оборудования, коды карт и личные данные пользователей, уровни доступа и другая нужная информация.

Источник: 

статья была опубликована в журнале «Технологии Защиты» № 1, 2014

(обновлена 14 мая 2020 года)

Терминология

Частая ошибка многих специалистов по безопасности — некорректное использование термина «база данных» (БД) вместо термина «система управления базами данных» (СУБД). Давайте разберёмся, что к чему.

База данных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов, систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины.

Система управления базами данных (СУБД) — совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных.

То есть, упрощённо, «база данных» — это сами данные, представленные в виде совокупности файлов на дисках, с которыми как раз работает «система управления базами данных» (СУБД) — программный продукт, имеющий средства для создания, наполнения, модификации и поиска по базам данных.

Разработчики различных приложений, в том числе и разработчики СКУД, работают именно с СУБД и выбирают СУБД под свои нужды.

Требования к СУБД, применяемым в СКУД

Какие же особенные требования следует предъявить к СУБД, используемой в СКУД с точки зрения пользователя?

• Во-первых — надёжность: никакие данные не должны пропасть! Сбои должны быть минимизированы и не должны приводить к потерям данных, базы должны быть надёжно защищены от несанкционированного доступа, на режимных объектах могут потребоваться функции шифрования данных, необходимо также обеспечивать регулярное резервное копирование баз данных и возможность восстановления из архива при необходимости.
• Во-вторых — производительность: СУБД должна обеспечивать приемлемый уровень производительности для решения возложенных на неё задач.
• В-третьих, на мой взгляд, это уверенность в том, что СУБД будет поддерживаться производителем, и вы не останетесь один на один с проблемой в случае какого-то серьёзного сбоя или сложной ситуации.

Виды СУБД

СУБД на данный момент существует великое множество и классифицируются они по разным признакам. Но мы не будем останавливаться в данной статье на всём многообразии этих типов, опустим перспективные и экзотические технологии типа объектно-ориентированных и иерархических СУБД. Стандартом де-факто в современных информационных системах являются реляционные СУБД, в которых данные хранятся в табличном виде, о них мы и будем говорить. Так чем же различаются все эти системы? Перечислю ключевые параметры важные как для разработчиков, так и для пользователей системы.

Способы доступа к БД

1. Клиент-серверные СУБД
2. Файл-серверные СУБД
3. Встраиваемые СУБД

В клиент-серверных СУБД (Microsoft SQL Server, Oracle, Firebird, PostgreSQL, InterBase, MySQL и др.)

• Вся обработка данных ведётся в одном месте, на сервере, в том же месте, где хранятся (обычно) данные.
• К файлам данных имеет доступ только один сервер, одна система — это сама СУБД.
• Приложения-клиенты посылают запросы на обработку и получение данных из СУБД и получают ответы.
• Приложения-клиенты не имеют непосредственного доступа к файлам данных.

Все промышленные СУБД на данный момент являются именно клиент-серверными.

В файл-серверных СУБД (Paradox, Microsoft Access, FoxPro, dBase и др.), наоборот,

• Приложения имеют общий доступ ко всем файлам базы данных (хранящимся обычно в каком-то разделяемом файловом хранилище) и совместно обрабатывают эти данные.
• Каждое приложение самостоятельно обрабатывает данные.

На данный момент файл-серверная технология считается устаревшей, а её использование в крупных информационных системах — недостатком. Проблема в том, что файл-серверные СУБД не имеют многих преимуществ клиент-серверных, таких как кэширование данных, параллелизм запросов, высокая производительность и обладают рядом недостатков (сложности с поддержанием целостности базы, восстановлением, блокировками и т.д.), что приводит в свою очередь к пониженной надёжности и производительности. Состояние базы в файловых СУБД необходимо постоянно отслеживать и проводить операции по её «лечению» с помощью встроенных или сторонних утилит.

Встраиваемые СУБД (SQLite, Firebird Embedded, Microsoft SQL Server Compact и др.)

• Поставляются в составе готового программного продукта, не требуя процедуры самостоятельной установки.
• Предназначены для локального хранения данных приложения и не рассчитаны на коллективное использование в сети.

Встраиваемая бесплатная СУБД SQLite широко используется в известной мобильной ОС Android, разработанной в компании Google, и во многих мобильных приложениях.

Схема лицензирования

1. Бесплатные СУБД
2. Коммерческие промышленные СУБД (большинство производителей предлагают также бесплатную ограниченную версию)

Файл-серверные и встраиваемые СУБД практически все являются бесплатными, из бесплатных клиент-серверных СУБД наиболее известные: Firebird, PostgreSQL и MySQL.

Чисто коммерческий продукт, разработанный компанией Borland: СУБД InterBase. Ранее у этой СУБД была бесплатная версия с открытым исходным кодом: InterBase 6.0, но проект InterBase 6.0 Open Source Edition перестал поддерживаться компанией Borland. В 2001 году группа энтузиастов создала отдельный Open source проект СУБД Firebird, упомянутой выше, который получил широкую известность и множество поклонников среди разработчиков.

Большинство производителей промышленных СУБД дают возможность пользоваться бесплатными редакциями своих продуктов, которые являются урезанными по функционалу и по производительности вариантами полнофункциональной версии СУБД.

Сравнение свободных и коммерческих СУБД

Свободные СУБД

+

• Бесплатно.
• Менее требовательны к железу.
• Богатый функционал.
• Хорошая производительность.
• Надежность.

−

• Проект в любой момент может закрыться, т.к. поддерживается энтузиастами.
• Сложнее найти грамотного специалиста для обслуживания.

Коммерческие СУБД

+

• Высокая производительность.
• Масштабируемость.
• Надёжность.
• Поддерживаемость.
• Задокументированность.
• Встроенные инструменты для разработки и администрирования.

−

• Требовательность к ресурсам.
• Высокая цена.

В приведённой ниже таблице приведены ограничения наиболее часто используемых бесплатных редакций промышленных СУБД.

При превышении максимального размера базы запись в БД прекратится, но эту проблему легко предотвратить. В основном, объём требуется для хранения постоянно накапливающихся в системе событий, остальные данные (настройки контроллеров, данные субъектов доступа, уровни доступа и т.п.) относительно статичны и только на сверхкрупных системах могут превысить ограничения бесплатных Express-версий. Необходимо настроить средствами вашей СУБД процедуру периодического удаления старых событий из БД. Во многих СКУД эти процедуры предусмотрены разработчиками и их надо просто настроить.

Что касается ограничений по производительности: если система небольшая, не подразумевает больших нагрузок на СУБД, спокойно можно ограничиться бесплатной редакцией, её будет более чем достаточно. Если же задача накладывает повышенные требования на подсистему СУБД: большое количество пользователей в системе, большой трафик событий и поток обновлений данных в системе (объекты с большим количеством временных посетителей) и высокие требования к глубине архива событий, то всегда можно перейти с бесплатной редакции на коммерческий вариант, оплатив необходимую лицензию.

СУБД в СКУД

В таблице ниже приведены данные из открытых источников относительно типа применяемой СУБД в популярных в России системах контроля и управления доступом.

Как видно, большинство производителей СКУД поставляют бесплатную версию промышленной клиент-серверной СУБД Microsoft SQL Server Express Edition и свободную (бесплатную) кроссплатформенную СУБД Firefird (примерно 50 на 50).

Конкретный выбор той или иной СУБД — дело вкуса и предпочтений каждого производителя, благо — выбор есть. При выборе разработчики учитывают также вопросы удобства и простоты администрирования, наличие встроенных бесплатных инструментов для администрирования и разработки.

СУБД для СКУД помимо высокой надёжности и производительности должна быть удобной и недорогой в поддержке. Разработчики СКУД прекрасно понимают, что даже на крупных объектах зачастую нет выделенных специалистов для обслуживания СКУД, обладающих навыками администрирования СУБД, поэтому стараются включать в свои продукты функции, облегчающие и автоматизирующие процессы обслуживания базы данных.

Прежде всего — резервное копирование БД, основа основ, которая позволяет администратору системы спокойно спать. Все СУБД имеют собственные средства для создания резервных копий, но хорошим тоном считается, когда функция резервного копирования интегрирована в продукт и администратору необходимо лишь включить/настроить её и периодически проверять функционирование.

Вторая частая проблема — восстановление данных после сбоя. Здесь опять же на выручку приходит свежая резервная копия, но если её нет, или критично восстановление всех возможных данных, то потребуются дополнительные усилия. К счастью, в промышленных СУБД (чего не скажешь о старых файловых СУБД типа Paradox) такие явления происходят нечасто, их может вызвать разве что «умирающий» жёсткий диск или сбой электропитания. В этом случае потребуются услуги специалиста-администратора СУБД, который сможет с помощью встроенных в любую серьёзную СУБД инструментов восстановить максимум из возможного. Также следует учесть, что некоторые производители СКУД в рамках технической поддержки оказывают услуги по восстановлению баз.

Рекомендации

• При выборе СКУД обратите внимание на то, какая СУБД поставляется совместно с системой.
• Если вы эксплуатируете СКУД, то выясните, какая СУБД в ней используется.
• Оцените трафик данных и нагрузку в вашей системе, чтобы определиться с требуемыми аппаратными ресурсами сервера СУБД и нужной редакцией СУБД (проконсультируйтесь у производителя вашей СКУД при необходимости).
• Если в вашей СКУД используется Express-версия Microsoft SQL Server или Oracle, то необходимо задаться вопросом: «Насколько нам хватит бесплатного объёма базы?». Настройте периодическое удаление из базы старых событий средствами СКУД (если таковые имеются) либо же рассмотрите вопрос о миграции на платную неограниченную версию СУБД.
• Настройте резервное копирование баз данных средствами СКУД или же средствами СУБД и регулярно проверяйте его выполнение.
• Найдите специалиста по СУБД (администратора), к которому можно будет обратиться в случае повреждения базы данных, узнайте в технической поддержке производителя СКУД возможность предоставления такого рода услуг.

Хотите узнать больше?

Пройдите бесплатный курс «Основы систем контроля и управления доступом» в Академии Parsec. На курсе будут рассмотрены основные компоненты СКУД, их назначение и принципы работы, основные термины, необходимые для понимая устройства и специфики работы систем контроля доступа. По окончании курса вы получите сертификат.

Конфигуратор СКУД

Автоматический подбор оборудования и программного обеспечения профессиональной системы контроля доступа

Перейти к подбору

история, виды, примеры, применение Big Data

NoSQL – это подход к реализации масштабируемого хранилища (базы) информации с гибкой моделью данных, отличающийся от классических реляционных СУБД. В нереляционных базах проблемы масштабируемости (scalability) и доступности (availability), важные для Big Data, решаются за счёт атомарности (atomicity) и согласованности данных (consistency) [1].

Зачем нужны нереляционные базы данных в Big Data: история появления и развития

NoSQL-базы оптимизированы для приложений, которые должны быстро, с низкой временной задержкой (low latency) обрабатывать большой объем данных с разной структурой [2]. Таким образом, нереляционные хранилища непосредственно ориентированы на Big Data. Однако, идея баз данных такого типа зародилась гораздо раньше термина «большие данные», еще в 80-е годы прошлого века, во времена первых компьютеров (мэйнфреймов) и использовалась для иерархических служб каталогов. Современное понимание NoSQL-СУБД возникло в начале 2000-х годов, в рамках создания параллельных распределённых систем для высокомасштабируемых интернет-приложений, таких как онлайн-поисковики [1].

Вообще термин NoSQL обозначает «не только SQL» (Not Only SQL), характеризуя ответвление от традиционного подхода к проектированию баз данных. Изначально так называлась опенсорсная база данных, созданная Карло Строззи, которая хранила все данные как ASCII-файлы, а вместо SQL-запросов доступа к данным использовала шелловские скрипты [3]. В начале 2000-х годов Google построил свою поисковую систему и приложения (GMail, Maps, Earth и прочие сервисы), решив проблемы масштабируемости и параллельной обработки больших объёмов данных. Так была создана распределённые файловая и координирующая системы, а также колоночное хранилище (column family store), основанное на вычислительной модели MapReduce. После того, как корпорация Google опубликовала описание этих технологий, они стали очень популярны у разработчиков открытого программного обеспечения. В результате этого был создан Apache Hadoop и запущены основные связанные с ним проекты. Например, в 2007 году другой ИТ-гигант, Amazon.com, опубликовав статьи о своей высокодоступной базе данных Amazon DynamoDB. Далее в эту гонку NoSQL- технологий для управления большими данными включилось множество корпораций: IBM, Facebook, Netflix, eBay, Hulu, Yahoo! и другие ИТ-компаний со своими проприетарными и открытыми решениями [1].

Многообразие NoSQL-решений

Какие бывают NoSQL-СУБД: основные типы нереляционных баз данных

Все NoSQL решения принято делить на 4 типа:

1. Ключ-значение (Key-value) – наиболее простой вариант хранилища данных, использующий ключ для доступа к значению в рамках большой хэш-таблицы [4]. Такие СУБД применяются для хранения изображений, создания специализированных файловых систем, в качестве кэшей для объектов, а также в масштабируемых Big Data системах, включая игровые и рекламные приложения, а также проекты интернета вещей (Internet of Things, IoT), в т.ч. индустриального (Industrial IoT, IIoT). Наиболее известными представителями нереляционных СУБД типа key-value считаются Oracle NoSQL Database, Berkeley DB, MemcacheDB, Redis, Riak, Amazon DynamoDB, которые поддерживают высокую разделяемость, обеспечивая беспрецедентное горизонтальное масштабирование, недостижимое при использовании других типов БД [2].
2. Документно-ориентированное хранилище, в котором данные, представленные парами ключ-значение, сжимаются в виде полуструктурированного документа из тегированных элементов, подобно JSON, XML, BSON и другим подобным форматам [4]. Такая модель хорошо подходит для каталогов, пользовательские профилей и систем управления контентом, где каждый документ уникален и изменяется со временем [2].  Поэтому чаще всего документные NoSQL-СУБД используются в CMS-системах, издательском деле и документальном поиске. Самые яркие примеры документно-ориентированных нереляционных баз данных – это CouchDB, Couchbase, MongoDB, eXist, Berkeley DB XML [1].
3. Колоночное хранилище, которое хранит информацию в виде разреженной матрицы, строки и столбцы которой используются как ключи. В мире Big Data к колоночным хранилищам относятся базы типа «семейство столбцов» (Column Family). В таких системах сами значения хранятся в столбцах (колонках), представленных в отдельных файлах. Благодаря такой модели данных можно хранить большое количество атрибутов в сжатом виде, что ускоряет выполнение запросов к базе, особенно операции поиска и агрегации данных [4]. Наличие временных меток (timestamp) позволяет использовать такие СУБД для организации счётчиков, регистрации и обработки событий, связанных со временем: системы биржевой аналитики, IoT/IIoT-приложения, систему управления содержимым и т.д. Самой известной колоночной базой данных является Google Big Table, а также основанные на ней Apache HBase и Cassandra. Также к этому типу относятся менее популярные ScyllaDB, Apache Accumulo и Hypertable [1].
4. Графовое хранилище представляют собой сетевую базу, которая использует узлы и рёбра для отображения и хранения данных [4]. Поскольку рёбра графа являются хранимыми, его обход не требует дополнительных вычислений (как соединение в SQL). При этом для нахождения начальной вершины обхода необходимы индексы. Обычно графовые СУБД поддерживают ACID-требования и специализированные языки запросов (Gremlin, Cypher, SPARQL, GraphQL и т.д.) [1]. Такие СУБД используются в задачах, ориентированных на связи: социальные сети, выявление мошенничества, маршруты общественного транспорта, дорожные карты, сетевые топологии [3]. Примеры графовых баз: InfoGrid, Neo4j, Amazon Neptune, OrientDB, AllegroGraph, Blazegraph, InfiniteGraph, FlockDB, Titan, ArangoDB.

Виды NoSQL-СУБД

Чем хороши и плохи нереляционные базы данных: главные достоинства и недостатки

По сравнению с классическими SQL-базами, нереляционные СУБД обладают следующими преимуществами:

• линейная масштабируемость – добавление новых узлов в кластер увеличивает общую производительность системы [1];
• гибкость, позволяющая оперировать полуструктирированные данные, реализуя, в. т.ч. полнотекстовый поиск по базе [2];
• возможность работать с разными представлениями информации, в т.ч. без задания схемы данных [1];
• высокая доступность за счет репликации данных и других механизмов отказоустойчивости, в частности, шаринга – автоматического разделения данных по разным узлам сети, когда каждый сервер кластера отвечает только за определенный набор информации, обрабатывая запросы на его чтение и запись. Это увеличивает скорость обработки данных и пропускную способность приложения [5].
• производительность за счет оптимизации для конкретных видов моделей данных (документной, графовой, колоночной или «ключ‑значение») и шаблонов доступа [2];
• широкие функциональные возможности – собственные SQL-подобные языки запросов, RESTful-интерфейсы, API и сложные типы данных, например, map, list и struct, позволяющие обрабатывать сразу множество значений [2].

Обратной стороной вышеуказанных достоинств являются следующие недостатки:

• ограниченная емкость встроенного языка запросов [5]. Например, HBase предоставляет всего 4 функции работы с данными (Put, Get, Scan, Delete), в Cassandra отсутствуют операции Insert и Join, несмотря на наличие SQL-подобного языка запросов. Для решения этой проблемы используются сторонние средства трансляции классических SQL-выражений в исполнительный код для конкретной нереляционной базы. Например, Apache Phoenix для HBase или универсальный Drill.
• сложности в поддержке всех ACID-требований к транзакциям (атомарность, консистентность, изоляция, долговечность) из-за того, что NoSQL-СУБД вместо CAP-модели (согласованность, доступность, устойчивость к разделению) скорее соответствуют модели BASE (базовая доступность, гибкое состояние и итоговая согласованность) [1]. Впрочем, некоторые нереляционные СУБД пытаются обойти это ограничение с помощью настраиваемых уровней согласованности, о чем мы рассказывали на примере Cassandra. Аналогичным образом Riak позволяет настраивать требуемые характеристики доступности-согласованности даже для отдельных запросов за счет задания количества узлов, необходимых для подтверждения успешного завершения транзакции [1]. Подробнее о CAP-и BASE-моделях мы расскажем в отдельной статье.
• сильная привязка приложения к конкретной СУБД из-за специфики внутреннего языка запросов и гибкой модели данных, ориентированной на конкретный случай [5];
• недостаток специалистов по NoSQL-базам по сравнению с реляционными аналогами [5].

Подводя итог описанию основных аспектов нереляционных СУБД, стоит отметить некоторую некорректность запроса «NoSQL vs SQL» в связи с разными архитектурными подходами и прикладными задачами, на которые ориентированы эти ИТ-средства. Традиционные SQL-базы отлично справляются с обработкой строго типизированной информации не слишком большого объема. Например, локальная ERP-система или облачная CRM. Однако, в случае обработки большого объема полуструктурированных и неструктурированных данных, т.е. Big Data, в распределенной системе следует выбирать из множества NoSQL-хранилищ, учитывая специфику самой задачи. В частности, для самостоятельных решений интернета вещей (Internet of Things), в т.ч. промышленного, отлично подходит Cassandra, о чем мы рассказывали здесь. А в случае многоуровневой ИТ-инфраструктуры на базе Apache Hadoop стоит обратить внимание на HBase, которая позволяет оперативно, практически в режиме реального времени, работать с данными, хранящимися в HDFS.

Нереляционные СУБД находят больше областей приложений, чем традиционные SQL-решения

Источники

1. https://ru.wikipedia.org/wiki/NoSQL
2. https://aws.amazon.com/ru/nosql/
3. https://ru.bmstu.wiki/NoSQL
4. https://tproger.ru/translations/types-of-nosql-db/
5. https://habr.com/ru/sandbox/113232/

Related Entries

Типы подразделений • Экологический справочник

Существует ряд различных типов подразделения, как показано в таблице ниже:

Последнее обновление: 8:40, 25 февраля 2015 г.

Подразделение Поверхностей

Обзор

Поверхности подразделения — это обычный примитив моделирования, который приобрел популярность в
анимация и визуальные эффекты за последние десятилетия.

Как следует из названия, поверхности подразделения — это в основном поверхностей .

Более конкретно, поверхности подразделения — это кусочно-параметрических поверхностей , определенных на
сетки произвольной топологии — обе концепции, которые будут описаны в разделах
которые следуют.

Подразделение — это и операция, которая может применяться к полигональной сетке для ее уточнения, и
математический инструмент, который определяет нижележащую гладкую поверхность, на которую повторное деление
сетки сходится.Явное подразделение просто применить некоторое количество
раз, чтобы обеспечить более гладкую сетку, и эта простота исторически привела ко многим инструментам
представляя форму таким образом. Напротив, получение гладкой поверхности, которая в конечном итоге
определяет форму — его «предельная поверхность» — значительно сложнее, но обеспечивает большую
точность и гибкость. Эти различия привели к путанице в том, как некоторые инструменты
выставить поверхности подразделения.

Конечная цель состоит в том, чтобы все инструменты использовали поверхности подразделения как истинные примитивы поверхности.Таким образом, акцент здесь делается не столько на подразделении, сколько на природе.
поверхности, которая является результатом этого. Помимо обеспечения последовательной реализации
подразделение — тот, который включает в себя ряд широко используемых расширений функций — значительный
Ценность OpenSubdiv в том, что он делает поверхность ограничения более доступной.

С момента своего появления OpenSubdiv вызвал интерес со стороны пользователей и разработчиков.
с широким спектром навыков, интересов и опыта. Этот документ
предназначен для представления поверхностей подразделения с точки зрения полезной при использовании
OpenSubdiv.Одна из его целей — предоставить общий обзор тем, кто
с меньшим опытом работы с алгоритмами или математикой подразделения. Другой
состоит в том, чтобы предоставить обзор набора функций, доступных в OpenSubdiv, и
представьте эти возможности с помощью терминологии, используемой OpenSubdiv (поскольку большая часть ее
перегружен).

Кусочно-параметрические поверхности

Кусочно-параметрические поверхности, пожалуй, наиболее широко используемое геометрическое представление.
в промышленном дизайне, развлечениях и многих других сферах.Многие объекты, с которыми мы работаем
в повседневной жизни — автомобили, мобильные телефоны, ноутбуки — все было спроектировано и визуализировано в первую очередь
как кусочно-параметрические поверхности, прежде чем эти проекты были одобрены и реализованы.

Кусочно-параметрические поверхности — это, в конечном счете, просто наборы более простых примитивов моделирования.
называемые патчами. Пятна представляют собой «кусочки» большей поверхности в большей части
так же, как грань или многоугольник составляют часть многоугольной сетки.

Параметрические патчи

Патчи — это строительные блоки кусочно-гладких поверхностей и множества различных видов
патчи эволюционировали для удовлетворения потребностей геометрического моделирования.Два наиболее эффективных
и общие патчи показаны ниже:

Патчи состоят из набора точек или вершин, которые влияют на прямоугольный кусок гладкого
поверхность (также существуют треугольные пятна). Этот прямоугольник «параметризован» двумя
направлений, превращая простой двухмерный прямоугольник в трехмерную поверхность:

Точки, которые контролируют форму поверхности, обычно называются контрольными.
точек или контрольных вершин, а также совокупность всего набора, определяющего патч как
сетка управления, корпус управления, клетка управления или просто корпус, клетка,
и т.п.Для краткости мы будем часто использовать термин «клетка», который нам нужен.
в более общем смысле позже.

Итак, патч состоит из двух объектов: его контрольных точек и поверхности.
затронутые ими.

Способ воздействия контрольных точек на поверхность — вот что делает различные типы
патчи уникальные. Даже участки, определяемые одинаковым количеством точек, могут иметь разные
поведение. Обратите внимание, что все 16 точек патча B-Spline выше относительно далеки от
поверхность, которую они определяют, по сравнению с аналогичным патчем Безье.Два патча в
этот пример фактически представляет собой точно такой же кусок поверхности — каждый с набором
контрольных точек, оказывающих на нее различное воздействие. С математической точки зрения каждый элемент управления
точка имеет связанную с ней «базисную функцию», которая влияет на поверхность в конкретном
способ, когда перемещается только эта точка:

Именно эти базовые функции часто приводят к именам различных патчей.

У этих различных свойств контрольных точек патчей есть свои плюсы и минусы.
которые становятся более очевидными, когда мы собираем патчи в кусочки поверхности.

Кусочные поверхности

Кусочно-параметрические поверхности представляют собой наборы патчей.

Для прямоугольных участков один из простейших способов создания коллекции — определить
набор патчей с использованием прямоугольной сетки контрольных точек:

Обратите внимание, что мы можем перекрывать точки соседних участков B-сплайна.Это перекрытие
означает, что перемещение одной контрольной точки влияет на несколько патчей, но также обеспечивает
что эти патчи всегда проходят гладко (это было намерением дизайнера, а не
для других типов патчей). Соседние пятна Безье имеют общие точки только на своих границах
и согласование точек на этих границах, чтобы поверхность оставалась гладкой.
возможно, но неудобно. Это делает B-шлицы более подходящим представлением поверхности.
для интерактивного моделирования, но патчи Безье служат и многим другим полезным целям.

Более сложная B-шлицевая поверхность:

Так же, как заплатка состояла из клетки и поверхности, то же самое теперь верно и для
коллекция. Управляющая клетка управляется дизайнером, и поверхность каждого
отображаемых исправлений, чтобы они могли оценить его эффект.

Произвольная топология

Кусочные поверхности, обсуждавшиеся до сих пор, были ограничены коллекциями патчей.
над регулярными сетками контрольных точек.В прямоугольных
параметрические поверхности, которые привлекательны, но представление поверхности, которое поддерживает
У произвольной топологии есть много других преимуществ.

Прямоугольные параметрические поверхности получили широкое распространение, несмотря на их топологию.
ограничения, и их популярность продолжается и сегодня в некоторых областях. Часто сложные объекты
нужно много таких поверхностей, чтобы представить их, и для
эффективно собирать их, в том числе «сшивать» несколько поверхностей вместе или разрезать
отверстия в них («обрезка»).Это сложные методы, и хотя они эффективны в
в одних контекстах (например, промышленный дизайн) они становятся громоздкими в других (например, анимация
и визуальные эффекты).

Одна многоугольная сетка может представлять формы с гораздо большей сложностью, чем одиночная
прямоугольная кусочная поверхность, но ее граненый характер со временем становится проблемой.

Поверхности подразделения сочетают топологическую гибкость полигональных сеток с
лежащая в основе гладкость кусочно-параметрических поверхностей.Так же прямоугольный кусочно
параметрические поверхности имеют набор контрольных точек (его клетка хранится в виде сетки)
и нижележащая поверхность, поверхности подразделения также имеют набор контрольных точек
(его клетка хранится в виде сетки) и нижележащая поверхность (часто называемая ее «пределом»).
поверхность »).

Обычные и нестандартные элементы

Сетка содержит вершины и грани, которые образуют клетку для нижележащего
поверхность, и топология этой сетки может быть сколь угодно сложной.

В областях, где грани и вершины сетки соединяются, образуя прямоугольную форму.
сеток, предельная поверхность становится одной из прямоугольных кусочно-параметрических
ранее упомянутые поверхности. Эти области сетки называются «регулярными»:
они обеспечивают поведение, знакомое по использованию аналогичных прямоугольных поверхностей и
их предельная поверхность относительно проста. Все остальные области
считаются «нерегулярными»: они обеспечивают желаемую топологическую гибкость и, следовательно,
менее знакомы (и в некоторых случаях менее предсказуемы) и их предельная поверхность
может быть намного сложнее.

Необычные черты бывают разных форм. Наиболее широко упоминается
экстраординарная вершина, то есть вершина, которая в случае четырехугольного подразделения
схема, подобная Catmull-Clark, не имеет четырех инцидентных лиц.

Наличие этих неровностей приводит к ограничению поверхности вокруг них
аналогично нерегулярные, т.е.е. его нельзя представить так просто, как для обычных
регионы.

Стоит отметить, что неправильные области уменьшаются в размерах и становятся более «изолированными».
как подразделение применяется. Лицо с множеством необычных вершин вокруг него
делает поверхность очень сложной, и выделение этих деталей — способ
помогите справиться с этой сложностью:

Обычно необходимо провести какое-то локальное деление на этих участках.
чтобы разбить эти части поверхности на более мелкие, более управляемые части, а
термин «адаптивное подразделение функций» стал популярным в последние годы для описания
этот процесс.Независимо от того, сделано ли это явно или неявно, глобально или локально,
что наиболее важно, так это то, что существует нижележащий кусок предельной поверхности для каждого
лицо — хотя и потенциально сложное с необычными чертами — которое может
оцениваться почти так же, как прямоугольные кусочные поверхности.

Поддержание гладкой поверхности на этих неровных участках является основным преимуществом
поверхностей подразделения, как сложность получаемых поверхностей, так и их
качество — причина использовать их с осторожностью.Когда топология в значительной степени нерегулярна,
его поверхность связана с более высокой стоимостью, поэтому минимизация неровностей
выгодно. А в некоторых случаях качество поверхности, то есть воспринимаемое
гладкость неровных поверхностей может привести к нежелательным артефактам.

Произвольная многоугольная сетка часто не является хорошей клеткой для подразделения, независимо от того,
насколько хороша эта полигональная сетка.

Как и в случае прямоугольных кусочно-параметрических поверхностей, клетка должна иметь форму
воздействуют на нижележащую поверхность, которую он должен представлять.Видеть
Советы по моделированию для связанных рекомендаций.

Немногообразная топология

Так как клетка поверхности подразделения хранится в сетке, и часто
манипулируют в том же контексте, что и полигональные сетки, тема многообразия
в сравнении с немногообразной топологией заслуживает некоторого внимания.

Существует множество определений или описаний того, что отличает коллектор.
сетка из той, которой нет.
Они варьируются от кратких, но абстрактных математических определений до наборов
примеры, показывающие многообразные и неоднородные сетки — все они имеют свою ценность
и соответствующая аудитория.Следующее определение не является строгим, но служит
хорошо, чтобы проиллюстрировать большинство локальных топологических конфигураций, которые вызывают сетку
быть неоднородным.

Представьте, что вы «стоите» на гранях меша и «ходите» вокруг каждой вершины.
в очереди. Предполагая правый порядок намотки граней, встаньте сбоку от
лицо в положительном нормальном направлении. И при ходьбе шагай через каждую
падающая кромка в направлении против часовой стрелки к следующей падающей грани.

Для внутренней вершины:

• начало в углу любой грани падения
• пройти вокруг вершины через каждое инцидентное ребро к следующей непосещенной грани; повторить
• , если вы вернетесь с того места, откуда начали, и какие-либо грани или края инцидентов не были посещены,
  сетка не многообразная

Аналогично для граничной вершины:

• начать с угла грани, содержащей переднюю граничную кромку
• пройти вокруг вершины через каждое инцидентное ребро к следующей непосещенной грани; повторить
• , если вы дойдете до другой граничной кромки, и ни одна граница или грани не были посещены
  сетка не многообразная

Если вы можете таким образом обойти все вершины и не встретить ни одного не-многообразия
особенности, сетка, вероятно, разнообразна.

Очевидно, что если вершина не имеет граней,
нечего ходить и этот тест не может быть успешным, так что снова
не многообразие. Все грани вокруг вершины также должны быть в одном месте.
ориентация, в противном случае две смежные грани имеют нормали в противоположных направлениях
и сетка будет считаться неоднородной, поэтому мы действительно должны включить это
ограничение при переходе к следующему лицу быть более строгим.

Рассмотрите возможность обхода указанных вершин следующих неоднородных сеток:

Как упоминалось ранее, многие инструменты не поддерживают не-коллекторные сетки, а в
некоторые контексты, например.грамм. 3D-печати их следует категорически избегать. Иногда
коллекторная сетка может быть желательна и обеспечена в конечном результате, но сетка
могут временно стать не многообразными из-за определенной последовательности моделирования
операции.

Вместо того, чтобы поддерживать или отстаивать использование неоднородных сеток, OpenSubdiv
стремится быть устойчивым к наличию немоллекторных функций, чтобы упростить
использование своих клиентов — избавляя их от необходимости топологического анализа, чтобы
определить, когда можно или нельзя использовать OpenSubdiv.Хотя правила подразделения
не так хорошо стандартизированы в областях, где сетка неоднородна, OpenSubdiv
в большинстве случаев предоставляет простые правила и разумную предельную поверхность.

Как и в случае правильных и неправильных черт, поскольку каждая грань имеет
соответствующий кусок поверхности, связанный с ним — будь то локально многообразие или
нет — можно сказать, что термин «произвольная топология» включает немногообразную топологию.

Подразделение против тесселяции

Предыдущие разделы иллюстрируют поверхности подразделения как кусочно-параметрические поверхности
произвольная топология. Как кусочно-параметрические поверхности они состоят из обоймы и
подстилающая поверхность, определяемая этой клеткой.

Для отображения поверхностей подразделения используются два метода: разделение и тесселяция.
Оба имеют законное использование, но между ними есть важное различие:

• подразделение работает на клетке и производит усовершенствованную клетку
• мозаика работает на поверхности и производит дискретизацию этой поверхности

Наличие и относительная простота алгоритма подразделения позволяет легко
применять повторно, чтобы приблизить форму поверхности, но в результате
изящная клетка, это приближение не всегда очень точное.По сравнению с
клетка, уточненная до другого уровня, или мозаика, в которой используются точки, оцениваемые напрямую
на предельной поверхности расхождения могут сбивать с толку.

Подраздел

Подразделение — это процесс, который дает название «поверхностям подразделения», но это не так.
уникальный для них. Будучи кусочно-параметрическими поверхностями, давайте сначала посмотрим на подразделение в
контекст более простых параметрических патчей, которые их составляют.

Subdivision — это частный случай уточнения , который является ключом к успеху некоторых из
Наиболее широко используемые типы параметрических пятен и их совокупные поверхности.Поверхность может
быть «доработанным», когда существует алгоритм, позволяющий ввести больше контрольных точек.
при сохранении формы поверхности точно такой же, как у . Для интерактивности и дизайна
целей, это позволяет дизайнеру использовать большее разрешение для более точного управления без
внесение нежелательных побочных эффектов в форму. Для более аналитических целей он позволяет
поверхность должна быть разбита на части, часто адаптивно, при сохранении верности
оригинальная форма.

Одна из причин, почему так широко используются как B-сплайн, так и патчи Безье, заключается в том, что они оба
можно уточнить.Единое подразделение — процесс разделения каждого из патчей
в одном или обоих его направлениях — это частный случай уточнения, что оба
эти типы патчей поддерживают:

В случаях, показанных выше для B-шлицев, равномерно очищенные сепараторы производят одинаковые
ограничить поверхность как оригинал (предоставлено в большем количестве штук).Так что будет справедливо сказать, что оба
однородные B-шлицы и поверхности Безье являются поверхностями подразделения.

Поверхность предела остается прежней со многими другими контрольными точками (примерно в 4 раза с каждой
итерация подразделения), и эти точки находятся ближе к поверхности (но не на ней). Это
может возникнуть соблазн использовать эти новые контрольные точки для представления поверхности, но с использованием тех же
количество точек, оцениваемых в соответствующих равномерно распределенных параметрических точках на
поверхность обычно проще и эффективнее.

Обратите внимание, что точки клетки обычно не имеют нормальных векторов, связанных с
их, хотя мы можем явно вычислить нормали для произвольных мест на поверхности, просто
как мы это делаем для позиции. Таким образом, если клетка отображается как заштрихованная поверхность, векторы нормалей на каждом
контрольных точек должны быть изобретены. И положение, и нормали точек на
поэтому более тонкая клетка — оба приближения.

То же верно и для более общих поверхностей подразделения. Subdivision уточнит сетку
произвольной топологии, но полученные точки не будут лежать на предельной поверхности и любой нормальной
векторы, созданные из этих точек и связанные с ними, будут только приближениями к тем
предельной поверхности.

Тесселяция

Нет необходимости использовать подразделение для аппроксимации параметрической поверхности, когда ее можно
вычисляется напрямую, то есть может быть тесселирован. Мы можем оценивать в произвольных местах на
поверхности и соедините полученные точки, чтобы сформировать тесселяцию — дискретизацию
предельная поверхность — это намного более гибкая, чем результаты, достигаемые при равномерном разбиении:

Для простой параметрической поверхности прямая оценка предельной поверхности также проста,
но для более сложных поверхностей разбиения произвольной топологии это не так.Отсутствие четкого понимания взаимосвязи предельной поверхности и
cage исторически приводил к тому, что многие приложения избегали тесселяции.

Стоит отметить, что подразделение можно использовать для создания тесселяции, даже если
предельная поверхность недоступна для прямой оценки. Рекурсивный характер подразделения
действительно приводит к формулам, которые позволяют вычислить точку на предельной поверхности, которая
соответствует каждой точке клетки. Этот процесс часто называют «привязкой».
или «толкать» концы клетки на ограничивающую поверхность.

Поскольку конечный результат
связный набор точек на предельной поверхности, это образует мозаику предела
поверхность, и мы рассматриваем его как отдельный процесс для подразделения (хотя он действительно использует
из него). Тот факт, что такая тесселяция могла быть достигнута с помощью подразделения, является
неотличимы от конечного результата — та же тесселяция может так же легко иметь
были сгенерированы путем оценки предельных участков клетки равномерно 2x, 4x, 8x и т. д.вдоль
каждый край.

Что использовать?

Subdivision, несомненно, полезен для создания более мелких клеток для манипулирования поверхностью,
но тесселяция предпочтительнее для отображения поверхности, когда участки доступны
для прямой оценки. Было время, когда глобальное совершенствование преследовалось в ограниченных
круги как способ быстрой оценки параметрических поверхностей вдоль изопараметрических линий,
но оценка исправлений, то есть тесселяция, обычно преобладает.

Значительная путаница возникла из-за того, как использовались эти две техники и
представлен при отображении формы в приложениях конечного пользователя.Можно утверждать, что если
приложение отображает представление поверхности, удовлетворяющее ее
целей, то нет необходимости обременять пользователя дополнительной терминологией и
выбор. Но когда два изображения одной и той же поверхности значительно различаются между
два приложения, отсутствие какого-либо объяснения или контроля приводит к путанице.

Пока приложения делают разные варианты отображения поверхности, мы ищем
баланс между простотой и контролем. Поскольку разбитые точки не лежат на пределе
поверхность, важно дать понять пользователям, когда вместо этого используется подразделение
тесселяции.Это особенно верно в случаях, когда клетка и
поверхности отображаются в том же стиле, поскольку для пользователей нет визуальной подсказки, чтобы сделать это
различие.

Данные сетки и топология

Способность поверхностей подразделения поддерживать произвольную топологию приводит к использованию
сетки для хранения как топологии клетки, так и значений данных, связанных с ее
контрольные точки, то есть его вершины. Форма сетки или поверхность подразделения.
полученный в результате, представляет собой комбинацию топологии сетки и положения
данные, связанные с его вершинами.

При работе с сетками есть преимущества отделения топологии от данных,
и это даже более важно при работе с поверхностями подразделения. Форма»
упомянутое выше — это не только форма сетки (в данном случае клетки), но и
иметь форму изысканной клетки или предельной поверхности. Наблюдая за ролями, которые оба
данные и топология играют в таких операциях, как подразделение и оценка, значительная
преимущества могут быть получены за счет управления данными, топологией и соответствующими вычислениями
соответственно.

В то время как основное назначение поверхностей подразделения — использовать данные о местоположении, связанные с
вершины для определения гладкой непрерывной предельной поверхности, во многих случаях
непозиционные данные связаны с сеткой. Эти данные часто могут быть интерполированы
плавно, как и положение, но часто предпочтительнее интерполировать его линейно или даже
сделайте прерывистым по краям сетки. Координаты текстуры и цвет общие
примеры здесь.

Кроме позиции, которая назначена и связана с вершинами, нет
ограничения на то, как произвольные данные могут или должны быть связаны или интерполированы.Текстура
координаты, например, могут быть назначены для создания полностью гладкой предельной поверхности
как положение, линейно интерполированное по граням или даже прерывистое между
их. Однако есть последствия, которые следует учитывать — как с точки зрения управления данными.
и производительность — которые описаны ниже как терминология и методы, используемые для
достижения каждого определены.

Отделение данных от топологии

Хотя топология сеток, используемых для хранения поверхностей подразделения, произвольно сложна
и переменная топология параметрических участков, составляющих его предельную поверхность, равна
простой и фиксированный.Бикубический B-сплайн и патчи Безье определяются простым 4×4
сетка контрольных точек и набор базовых функций для каждой точки, которые вместе
сформировать получившуюся поверхность.

Для такого патча положение в заданном параметрическом местоположении является результатом
комбинация данных о местоположении, связанных с его контрольными точками, и весов
соответствующие базисные функции ( весов — значения вычисленных базисных функций
в параметрической локации). Топология и базисные функции остаются прежними, поэтому мы
может использовать веса независимо от данных.Если позиции управления
изменения точек, мы можем просто рекомбинировать новые данные о местоположении с весами, которые мы
просто использовал и применяю ту же комбинацию.

Аналогично, для кусочной поверхности положение в заданном параметрическом местоположении является
результат одного патча, содержащего это параметрическое местоположение, оцененное в заданном
должность.Участвующие контрольные точки — это подмножество контрольных точек, связанных с
этот конкретный патч. Если топология поверхности фиксирована, то же самое будет и с топологией
коллекции пятен, составляющих эту поверхность. Если позиции тех
контрольные точки меняются, мы можем рекомбинировать новые данные о местоположении с теми же весами для
подмножество точек, связанных с патчем.

Это верно для кусочной поверхности произвольной топологии. Независимо от того, насколько сложен
топология, пока она остается фиксированной (т. е. отношения между вершинами, ребрами
и лиц не меняется (или какие-либо другие настройки, влияющие на правила подразделения)),
применяются те же методы.

Это всего лишь один пример значения разделения вычислений, связанных с топологией, от
те, которые связаны с данными. И подразделение, и оценка могут быть разделены на этапы.
включая топологию (вычисление весов) и раздельное объединение данных.

При фиксированной топологии возможна огромная экономия за счет предварительного вычисления информации
связанных с топологией и организацией данных, связанных с контрольными точками в
способ, который можно эффективно с ней комбинировать. Это ключ к пониманию некоторых из
методы, используемые для обработки поверхностей подразделения.

Для сетки произвольной топологии контрольными точками подстилающей поверхности являются
вершины и связанные с ними данные о положении наиболее знакомы. Но нет ничего
это требует, чтобы контрольные точки патча представляли положение — то же самое
методы применяются независимо от типа задействованных данных.

Вершины и изменяющиеся данные

Самая типичная и основная операция — это оценка положения на поверхности, т. Е.
оценить нижележащие участки предельной поверхности, используя позиции (x, y, z) в
вершины сетки.Учитывая параметрическое (u, v) расположение на одном таком участке, не зависящие от данных
метод оценки сначала вычисляет веса, а затем объединяет позиции вершин (x, y, z)
в результате получается позиция (x, y, z) в этом месте. Но веса и их сочетание
может применяться к любым данным в вершинах, например цвет, координаты текстуры или что-то еще
еще.

Данные, связанные с вершинами, которые интерполированы таким образом, включая положение, называются
быть «вершинными» данными или иметь «вершинную» интерполяцию.Указание других данных как «вершина»
данные приведут к тому, что они будут плавно интерполированы точно таким же образом (с использованием точно
тот же вес), что и позиция. Итак, чтобы сделать простую 2D-проекцию поверхности для
координаты текстуры, будут использоваться 2D-значения, соответствующие позициям (x, y).

Если вместо этого требуется линейная интерполяция данных, связанных с вершинами, данные называются
быть «меняющимися» данными или иметь «изменяющуюся» интерполяцию. Здесь нелинейная оценка
пятна, определяющие гладкую предельную поверхность, игнорируются, а веса для простых линейных
используется интерполяция.Это обычный выбор текстурных координат для оценки
текстуры без бикубических заплаток дешевле в вычислительном отношении. Линейный
интерполяция не обеспечит плавность, требуемую для истинной проекции между
вершины, но и вершина, и переменная интерполяция имеют свое применение.

Поскольку вершины и переменные данные связаны с вершинами (уникальное значение, присвоенное
к каждому), получившаяся поверхность будет непрерывной — кусочно гладкой в ​​случае
вершинные данные и кусочно-линейные в случае варьирования.

Данные и топология с изменяющимися лицами

Чтобы поддерживать неоднородность данных на поверхности, в отличие от вершинных и изменяющихся данных,
должно быть несколько значений, связанных с вершинами, ребрами и / или гранями, чтобы
разрыв существовать.

Разрывы становятся возможными за счет присвоения значений углам граней, аналогично
способу присвоения вершин углам граней при определении
топология сетки. Вспоминая назначение вершин граням:

Индексы вершин присваиваются всем углам каждой грани как часть построения сетки и
часто называют гранями-вершинами отдельной грани или сетки.Все
грани-вершины, которые имеют один и тот же индекс вершины, будут связаны этой вершиной и будут иметь общие
те же данные вершины, связанные с ним.

Путем присвоения граням-вершинам другого набора индексов — индексов, не относящихся к
вершины, но некоторый набор данных, который будет связан с углами каждой грани — углы
которые совместно используют одну и ту же вершину, больше не должны иметь одно и то же значение данных, и данные
прерывистые между гранями:

Этот метод связывания значений данных с гранями-вершинами сетки называется
присвоение данных с изменяющимся лицом для интерполяции с изменением лица.Интерполированное значение
будет непрерывно изменяться в пределах грани (то есть участок предельной поверхности, связанный
с гранью), но не обязательно через ребра или вершины, общие с соседними
лица.

Комбинация связывания значений данных не с вершинами (контрольными точками)
но углы лица и возникающие в результате разрывы, зависящие от данных,
делают этот подход значительно более сложным, чем вершинный или вариативный.Добавленный
сложность данных сама по себе является причиной использовать их только тогда, когда это необходимо, т.е. когда
разрывы желательны и присутствуют.

Отчасти сложность работы с данными с изменяющимся лицом и интерполяцией заключается в
который может быть определен в поведении интерполяции. Если данные непрерывны,
интерполяция может быть такой же гладкой, как нижележащая предельная поверхность вершины
данные или просто линейные, как достигается с различными данными.
Если данные разрываются — по внутренним краям и вокруг вершин —
разрывы создают границы для данных и разделяют нижележащую поверхность на
непересекающиеся области.Интерполяцию по этим границам также можно задать как
плавными или линейными по ряду причин (многие из которых имеют историческую основу).

Более полное описание различных вариантов линейной интерполяции с изменением граней.
данные и интерполяция приведены позже. Эти параметры позволяют обрабатывать данные как
либо вершина, либо переменная, но с добавлением разрывов.

Важный момент, который следует помнить при интерполяции с изменяющимся лицом, заключается в том, что каждый набор данных
может иметь свои собственные разрывы — это приводит к тому, что каждый набор данных имеет уникальные
топология и размер.

Топология, указанная для сбора данных с разными лицами, называется
канал и является уникальным для интерполяции с изменением лица. В отличие от вершинных и различных
интерполяция, которая связывает значение данных с вершиной, количество значений в
канал с изменяющейся гранью не фиксируется количеством вершин или граней. Количество
индексы, присвоенные углам граней, будут одинаковыми для всех каналов, но число
уникальных значений, на которые ссылаются эти индексы, не могут.Мы можем воспользоваться
общая топология сетки в областях, где данные непрерывны, но мы теряем некоторые из них
преимущества вокруг разрывов. Это приводит к более высокой сложности и стоимости.
канала с изменяющимся лицом по сравнению с вершиной или изменяющимися данными. Если топология для
канал фиксирован, хотя аналогичные методы могут быть применены для вычисления коэффициента
связаны с топологией, так что изменения данных могут обрабатываться эффективно.

Схемы и варианты

В то время как предыдущие разделы описывали поверхности подразделения в более общих терминах, этот
В разделе описывается ряд общих вариантов (часто называемых расширениями , от до
алгоритмы подразделения) и способы их представления в OpenSubdiv.

Количество и характер расширений здесь значительно усложняют то, что в противном случае
довольно простые алгоритмы подразделения. Исторически приложения поддерживали либо
подмножество или имели разные реализации одной и той же функции. OpenSubdiv стремится к
обеспечить последовательную и эффективную реализацию этого набора функций.

Учитывая различное представление некоторых из этих функций в других местах, выбранное название
by OpenSubdiv.

Схемы подразделений

OpenSubdiv предоставляет два хорошо известных типа подразделения поверхности — Catmull-Clark (часто упоминается
короче «Catmark») и Loop subdivision.Катмулл-Кларк более широко используется и
подходит для четырехкомпонентных сеток, в то время как Loop предпочтительнее (и требует) чисто триангулированных
сетки.

Множество примеров из предыдущих разделов проиллюстрировали более популярный метод Катмалла-Кларка.
схема. Для примера Loop:

Правила интерполяции границ

Правила граничной интерполяции управляют поведением разбиения и предельной поверхности для граней.
рядом с граничными ребрами и вершинами.

Следующие варианты доступны через перечисление Sdc :: Options :: VtxBoundaryInterpolation :

На примере сетки:

На практике редко используют граничную интерполяцию вообще — эта функция имеет
его использование, позволяющее легко соединять отдельные сетки, реплицируя
вершины вдоль границ, но это использование ограничено.Учитывая глобальный характер
настройки, обычно предпочтительнее явно сделать отверстия на граничных поверхностях
в местах стыковки поверхностей из отдельных сеток, а не заточка
ребра для интерполяции желаемых границ везде.

Остальные варианты выбора «только кромка» и «кромка и угол» затем различаются отдельно.
по тому, является ли поверхность в угловых вершинах гладкой или острой.

Правила интерполяции с изменяющимся лицом

Правила интерполяции с изменяющимся лицом управляют тем, как данные с изменяющимся лицом интерполируются как в
внутри областей с изменяющимся лицом (гладких или линейных) и на границах, где он
прерывистый (ограниченный быть линейным или «закрепленным» рядом способов).Где
топология непрерывна и интерполяция выбрана гладкой, поведение
интерполяция с изменением граней будет соответствовать интерполяции вершин.

Варианты интерполяции с изменяющимся лицом обычно доступны в контексте UV.
для координат текстуры, и ряд названий для таких вариантов эволюционировали в разных
приложения на протяжении многих лет. Варианты, предлагаемые OpenSubdiv, охватывают широкий спектр популярных
Приложения. Эта функция называется изменяющейся гранью , линейная интерполяция , а не
граница обычно используется интерполяция — чтобы подчеркнуть, что ее можно применять
ко всей поверхности (а не только к границам), и что эффекты должны сделать поверхность
вести себя более линейно по-разному.

Для перечисления Sdc :: Options :: FVarLinearInterpolation доступны следующие варианты —
порядок здесь с применением все более линейных ограничений:

Эти правила не могут сделать интерполяцию данных с изменяющимся лицом более плавной, чем
то из вершин.Наличие резких особенностей сетки, созданной
значения резкости, правила интерполяции границ или сама схема разделения
(например, билинейный) имеют приоритет.

Все режимы интерполяции с изменяющимся лицом, проиллюстрированные в УФ-пространстве с использованием простого
сетка четырехугольников, сегментированная на три УФ-области (предполагалось расположение контрольных точек
интерполяцией в случае FVAR_LINEAR_ALL):

(Для тех, кто знаком, эта форма и назначенные ей наборы UV доступны для проверки.
в фигуре «catmark_fvar_bound1» примера OpenSubdiv и фигурах регрессии.)

Полуострые складки

Так же, как некоторые типы параметрических поверхностей поддерживают дополнительные элементы управления
влияют на складки по границам между элементами поверхности, OpenSubdiv предоставляет
дополнительные значения резкости или «веса», связанные с ребрами и вершинами для
добиться аналогичных результатов по произвольной топологии.

Установка максимального значения резкости (в данном случае 10 — число, выбранное для
исторические причины) эффективно изменяет правила подразделения, так что границы
между кусочно-гладкими поверхностями бывают бесконечно резкими или прерывистыми.

Но поскольку у реальных поверхностей никогда не бывает бесконечно острых краев, особенно
при достаточно близком рассмотрении часто предпочтительнее установить резкость
ниже этого значения, что делает складку «полуострой». Постоянное значение веса
присваивается последовательности ребер, связанных ребер, поэтому позволяет создавать
функции, подобные скруглениям и переходам, без добавления дополнительных рядов вершин (хотя
эта техника все еще имеет свои достоинства):

Диапазон значений резкости от 0 до 10, при этом значение 0 (или меньше) не влияет на качество изображения.
поверхность и значение 10 (или более), делающее объект полностью резким.

Следует отметить, что бесконечно острые складки действительно касаются друг друга.
разрывов на поверхности, подразумевая, что геометрические нормали также
прерывистый там. Следовательно, смещение по нормали, скорее всего, приведет к разрыву
раздвиньте поверхность по складке. Если вы действительно хотите сместить поверхность на
складку, может быть, лучше сделать складку полуострой.

Прочие опции

В то время как предыдущие параметры представляют функции, доступные в большом количестве инструментов
и форматы моделирования, существует несколько других, признание и принятие которых более ограничено.В некоторых случаях они предлагают улучшения нежелательного поведения подразделения.
алгоритмы, но их эффекты далеки от идеала.

Учитывая их ограниченную эффективность и отсутствие признания, эти варианты должны быть
использовать с осторожностью.

Правило Чайкина

«Правило Чайкина» — это вариант метода полуострой складки, который пытается
улучшить вид складок вдоль последовательности соединенных краев, когда резкость
значения различаются. Этот выбор изменяет подразделение значений резкости с помощью Чайкина.
алгоритм подразделения кривой для учета всех значений резкости краев вокруг общего
вершина при определении резкости дочерних ребер.

Метод складывания может быть установлен с использованием значений, определенных в перечислении.
Sdc :: Параметры :: CreasingMethod :

Пример интерполяции смежных полуострых складок:

Правило «Деление треугольником»

Правило деления на треугольник — это правило, добавленное к схеме Катмалла-Кларка, которое
изменяет поведение на треугольных гранях, чтобы улучшить нежелательную поверхность
артефакты, которые часто возникают на таких участках.

Пример цилиндра:

Это правило было установлено эмпирическим путем, чтобы треугольники делились более плавно.
Однако это правило нарушает то прекрасное свойство, что две отдельные сетки могут быть
соединяются плавно, перекрывая их границы; я.е. когда есть треугольники
на любой границе невозможно соединить сетки плавно

Что такое SubD?

Я написал небольшую серию статей о различных типах данных САПР, не относящихся к NURBS, на Engineering.com и EngineersRule.com. Как пользователи САПР, мы были приучены отшатываться от ужаса всякий раз, когда сталкиваемся с входящими данными, такими как STL, OBJ, XYZ или другими типами. Я помню, как в конце 90-х первый толчок к VRML был большим разочарованием.Тот факт, что это было так медленно, и вы действительно не могли ничего с этим поделать, вероятно, отбросил дополненную реальность на годы назад. Они сделали еще один шанс перед 2010 годом с большим успехом, но он все еще был не совсем готов к прайм-тайму.

Fusion 360 использует Tsplines для органического проектирования

Насколько инженеры могли бы участвовать, это сетка в FEA или экспорт файла STL — набор точек, соединенных линиями, чтобы образовать многоугольники, тетраэдры или четырехгранники.

Недавний взрыв 3D-сканирования и 3D-печати действительно подтолкнул вас к этому типу данных.Вы не можете больше игнорировать это. Это похоже на то, как 3D CAD бросает вызов 2D CAD в середине 1990-х годов.

SubD, или моделирование подразбиений, представляет собой набор поверхностей на основе набора точек. Вы можете тянуть и тянуть клетку, чтобы изменить форму поверхности. Это что-то вроде трехмерного эквивалента сплайна, в котором вы перемещаете контрольные точки.

Движок Pixar движет большинством разработчиков субд-моделей

SubD традиционно использовался для таких приложений, как 3dsMax, Maya, Blender, Cinema4D, Zbrush, Mudbox, modo и т. Д.Подумайте о Pixar. Все эти анимированные персонажи имеют похожий округлый выпуклый вид, потому что созданы с помощью одних и тех же инструментов и техник. Персонажи оказываются в играх и фильмах, а также в воображении художников компьютерной графики выходного дня.

Пользователи

CAD высмеивали этот тип данных, потому что он дешевый, быстрый, органичный и, что хуже всего, неточный. Совершенно противоположное тому, что мы делаем. Я думаю, что в основном мы смеялись, потому что не могли использовать этот тип данных в своей работе, и потому что у нас не было инструментов для работы с ними.Geomagic — это единственный инструмент, который серьезные инженеры могут использовать для обработки точечных данных, и это дорого — как подержанный автомобиль. Вам почти нужно специализироваться, чтобы позволить себе такие вещи.

Что ж, пора перестать смеяться. Многие типы данных, которые были неподходящими и недоступными для нас, инженеров САПР, быстро становятся обязательными для чтения. Инструменты моделирования подразделений уже некоторое время присутствуют в Siemens NX, теперь они есть в Autodesk Fusion 360 и появятся в Rhino 7.Я даже слышал слух, что участвует другой игрок среднего уровня (и это не SW, хотя у DS есть предложение в этой сфере, оно не является частью текущего программного обеспечения SW).

Предоставлено Dezignstuff

Почему важно моделирование СУБД? Что ж, это важно для парней вроде меня, которые создают много свупи или органических вещей. Допустим, вы моделируете Corvette в своем любимом историческом САПР на основе NURBS. Скажем, это займет неделю со всеми частями и, возможно, 80% деталей, плюс эскизы, лофты, границы и заливки, и все эти функции.

Теперь предположим, что вы должны были сделать ту же машину в 3dsMax. На это потребуется гораздо меньше времени, особенно на такие твердые вещи, как тело. Телу может потребоваться пара часов, если вы знаете, что делаете, вместо пары дней.

Можно заняться более сложными вещами, например, куклой. Кукла была единственным проектом, который я когда-либо начинал в SW, от которого мне пришлось отказаться. В САПР с историей функций NURBS сделать действительно хорошую куклу или любую человеческую фигуру не очень реально. Но с помощью Subd Modeler это делается постоянно.

Технологии повсюду вокруг нас

Продуктовым дизайнерам приходится делать такие вещи очень часто. Этот блог, и, честно говоря, большую часть последних 15 лет моей жизни был посвящен обучению людей, написанию о том, как сложно выполнять расширенное моделирование поверхностей в программном обеспечении для механического проектирования, которое никогда не существовало. хотел это сделать.

Вот тут-то и пригодится subd. Это просто. Нет истории. Нет никакого дерева функций. Вы просто перемещаете по экрану набор фигур, пока он не станет правильным.

Обратная сторона? Что ж, возможно, это не на 100% точно по размерам. Это точность прищуривания на один глаз. Или уровень точности эскиза поверх эскиза. В любом случае, органические формы обычно не в точности, а в форме. Subd вещи смешиваются естественным образом. Можете ли вы представить себе, каково было бы больше не беспокоиться о том, как смешивать отдельные функции?

В настоящее время в Rhino 7 находится бета-версия субд-моделирования.

Что, если бы существовала система, в которой использовались бы разные инструменты для того, для чего они годны? Subd для форм, NURBS для инженерных функций? Это будущее САПР.И не только в будущем, это происходит сейчас. Это настоящее новшество, а не возвращение платформы в облако, подобное мэйнфрейму. На мой взгляд, это очевидное расширение синхронной технологии (Siemens), уже присутствующей в NX. Это также часть их технологии Convergent, которая объединяет эти различные типы данных с традиционными NURBS.

Но Мэтт, разве сабд не выбросил все, что ты делал в эпизодах Dezignstuff? Что ж, это один из способов взглянуть на это.Другой может заключаться в том, что вы можете смотреть параллельные эпизоды, используя разные техники.

На Youtube есть тысячи видеороликов, показывающих, как создавать объекты с помощью субд-моделирования. Вы можете использовать множество различных инструментов, стоимость которых варьируется от десятков тысяч долларов до бесплатных. Это совершенно другой мир, нежели NURBS CAD, в котором живет большинство из нас, хотя есть некоторые параллели. Концепции построения эскизов сплайнов и контроля кривизны шлицев имеют некоторые параллели в подразделе. Это просто гораздо более интуитивный метод.Что и хорошо, и плохо. Если я услышу, как еще один ютубер говорит «vertisee» (единственное число от множественного числа единственного числа «вершина»), я начну добавлять геритол в чей-нибудь тост с авокадо. Снижение планки входа в мир дизайна для изделий сложной формы неизбежно приведет к появлению грубых пятен, но эту планку необходимо снизить.

Большинство инструментов subd, которые вы видите сегодня, управляются API библиотеки Pixar OpenSubdiv, который берет свое начало в игре, созданной в 1996 году. Но каждый реализует инструменты по-разному и создает новые способы манипулирования геометрией.Это совершенно другой способ работы по сравнению со стандартным методом эскизов и элементов в САПР на основе истории. Вместо того чтобы думать о продукте как о серии процессов, мы будем больше беспокоиться о фактической форме, потому что мы можем контролировать это напрямую.

Если вы читали какую-либо из моих предыдущих тирадов о недостатках программного обеспечения, основанного на истории, вы могли предвидеть это. Есть некоторые параллели между subd и прямым редактированием. Я считаю, что некоторые люди, возможно, будут сопротивляться этому или, возможно, не поймут инструменты редактирования.Я был удивлен, когда люди массово избегали синхронных технологий, и то же самое может случиться и здесь. Но я, со своей стороны, собираюсь вмешаться. Я готов к этому изменению.

Нравится:

Нравится Загрузка …

Связанные

Упражнение по моделированию подразделений

Упражнение по моделированию подразделений

Создание полигональной сетки вручную обычно приводит к грубой и блочной модели, непригодной для производства. Фактически сгенерировать каждый многоугольник необходимого для производства размера было бы утомительно, поэтому мы будем использовать поверхности подразделения.Основная идея поверхности подразделения состоит в том, что пользователь предоставляет «очертание» модели в виде входной полигональной сетки, а затем компьютер разделяет или «сглаживает» входную сетку для создания сетки с гораздо более высоким разрешением.

Примечание. В Maya есть объект типа Subdiv Surface, который является адаптивным типом поверхности subdivision. Мы не будем использовать Subdiv Surfaces в этом классе по разным причинам. Когда мы ссылаемся на поверхности подразделения, мы всегда будем иметь в виду полигональную сетку, созданную командой Smooth .

Есть два типа поверхностей подразделения: интерполирующая и аппроксимирующая. В первом случае поверхность подразделения будет проходить через точки, указанные во входной сетке. Во втором случае входная сетка информирует, но не ограничивает полностью форму поверхности подразделения. Maya использует метод приблизительного подразделения, поэтому хорошо иметь в виду, что ваша сглаженная сетка не всегда будет напоминать входную сетку. См. Куб ниже для демонстрации этого.

Клавиши 1 , 2 и 3 обеспечивают различные режимы просмотра поверхности подразделения. Клавиша 1 покажет только входную сетку, клавиша 2 покажет каркас входной сетки и поверхность подразделения, а клавиша 3 покажет только поверхность подразделения. Попробуйте создать различные полигональные примитивы и посмотреть, как они выглядят в разных режимах сглаживания.

Следует отметить, что различные режимы сглаживания не влияют на саму геометрию, лежащую в основе.Они только обеспечивают предварительный просмотр того, как будет выглядеть разделенная поверхность. Это станет очевидным, когда вы попытаетесь визуализировать свою модель и увидите только входную сетку. Чтобы фактически разделить сетку, вам нужно будет использовать Smooth (Сетка → Smooth) .

Насколько гладкая будет разделенная поверхность, зависит от того, сколько раз она была разделена. Вы можете указать это в Smooth (Options) , или, если вы уже применили Smooth , вы можете редактировать атрибут Divisions узла polySmoothFace в Channel Box.

Как правило, вам нужно всего лишь дважды разделить сетку, чтобы создать сетку, готовую к рендерингу. Если вы все еще можете различить отдельные многоугольники в силуэте разделенной сетки, вам, вероятно, нужно добавить больше деталей во входную сетку. Вы можете изменить количество делений, которые вы видите в режимах сглаживания 2 и 3 , нажав Page Up и Page Down . Чтобы установить уровень разделения в предварительном просмотре равным двум, нажимайте Page Down до тех пор, пока сетка не перестанет разделяться, затем дважды нажмите Page Up .

Как вы, наверное, заметили, разделение сетки приводит к сглаживанию всех резких краев. Сглаженный куб практически похож на сферу. Хотя обычно это желаемое поведение, иногда мы хотим сохранить твердую грань на разделенной поверхности. Есть два основных способа сохранения жестких краев: добавление дополнительных петель краев или использование инструмента Crease Tool.

Самый простой способ усилить края — добавить больше петель. Форма поверхности подразделения зависит от локальных геометрических особенностей области.Добавляя больше ребер, вы делаете геометрию более плотной и, таким образом, уменьшаете влияние поверхности подразделения. Как правило, наличия дополнительных петель с обеих сторон достаточно, чтобы кромка была достаточно жесткой. Попробуйте укрепить различные края, добавив к кубу петли.

Один из быстрых способов добавить дополнительные кромки — использовать команду Bevel ( Edit Mesh → Bevel ). Это создаст красиво изогнутый край с таким количеством дополнительных краев, которое вы выберете.В зависимости от того, на каких краях вы используете Bevel , он может образовывать несколько треугольников, поэтому будьте осторожны при его использовании.

Добавление дополнительных петель по краям — простой метод, который прост в использовании и понимании. Однако это немного неэффективно, так как требует добавления сложности к сетке, которая не дает много информации. Обычно это не проблема, поскольку рендеринг геометрии дешев, но если вы хотите минимизировать количество имеющейся у вас геометрии или укрепить конкретную кромку, используйте инструмент Crease Tool (Edit Mesh → Crease Tool) .

Чтобы сделать кромку более жесткой, выберите нужные кромки с помощью инструмента Crease Tool. Как только края выбраны, щелкните средней кнопкой мыши и перетащите мышь влево и вправо, чтобы отрегулировать твердость краев. Вам следует избегать слишком сильного сгибания края, так как это обычно приводит к неправильным нормальным линиям вдоль сгиба. Попробуйте инструмент Crease Tool на разных краях.

Что-то не так с самолетом на изображении ниже. Он выглядит нормально, когда не разделен, но когда это так, центральная грань действует странно.Выбор объекта и включение нормалей граней обнаруживает проблему ( Display → Polygons → Face Normals ). Нормали центральной грани не указывают в том же направлении, что и остальные грани, что вызывает странное поведение. Прежде чем мы рассмотрим, как решить эту проблему, давайте кратко коснемся того, что такое нормальный.

Нормаль — это вектор, который обычно ортогонален плоскости многоугольника. Он используется в освещении и подразделении, но интуитивно вы можете думать об этом как о описании того, какое направление на сетке является «внешним».Все многоугольники имеют две стороны, поэтому каждая нормаль может указывать двумя способами. Большинство сеток, с которыми вы будете иметь дело, являются «водонепроницаемыми», то есть они образуют одну непрерывную замкнутую поверхность. Сфера и куб — примеры водонепроницаемых моделей, а единичная плоскость — нет. Для водонепроницаемых сеток, если многоугольник виден камерой, то нормаль должна быть ориентирована примерно на камеру, а не внутрь, к замкнутой области.

Если вы правильно смоделировали свою сетку, то исправить обычные проблемы легко.Самый быстрый способ — выбрать вашу сетку и Conform нормалей ( Normals → Conform ). Это сделает все нормали точными. Это не значит, что они правильные, просто последовательные. Если конформность выбирает неправильное направление, вы можете отменить их, используя Обратное (Нормали → Обратное) . Если вам нужно настроить размер нормалей, отображаемых в Maya, вы можете использовать Display → Polygons → Normals Size … .

При создании сложной поверхности подразделения, такой как грань, небольшие изменения положения вершин могут вызвать недопустимые искажения поверхности подразделения.Одним из инструментов для решения этой проблемы является инструмент Sculpt Geometry Tool (Сетка → Sculpt Geometry Tool) . Вместо того, чтобы воздействовать на одну вершину за раз, этот инструмент воздействует на область вершин в соответствии с заданной операцией. В настройках инструмента доступны различные операции, такие как Push, Pull, Smooth, Relax и Erase. Smooth и Relax хороши для решения проблем, вызванных неровными вершинами, однако Smooth имеет тенденцию выравнивать поверхность, поэтому Relax — лучший выбор для изогнутых поверхностей. Действия Push and Pull довольно очевидны.Стирание удалит деформации от предыдущей лепки.

При моделировании поверхности с разбиением убедитесь, что нижележащая сетка не сильно отличается от поверхности с разбиением. Хорошее соответствие между двумя сетками приведет к лучшей деформации при анимации. Предварительный просмотр подразделения может скрыть ошибки в базовой модели, поэтому обязательно переключайтесь между режимами подразделения, чтобы убедиться, что все в порядке. Также обязательно моделируйте квадраты, так как они обычно подразделяются более четко и последовательно.

Теперь вы знаете все о различных аспектах моделирования подразделений. Переходите к другим упражнениям, чтобы больше узнать об основах Maya.

Вернуться к упражнениям

объектов SubD

объектов SubD

Объекты

Rhino SubD — это высокоточные субдитированные поверхности Catmull Clark, предназначенные для быстрого моделирования и редактирования сложных органических форм.

• объектов SubD в Rhino поддаются измерению и изготовлению.Их можно преобразовать в высококачественные объекты NURBS или сетки (квадраты или треугольники) и экспортировать в форматы файлов (например, IGES, STEP, OBJ, STL …), которые поддерживают сетки или NURBS.

• Большинство команд создания и редактирования SubD можно найти в меню SubD и на панели инструментов SubD Tools.

• Документ «Правила Rhino SubD» предоставляет золотое стандартное техническое описание математического определения, используемого объектами Rhino SubD.

• Нажмите клавишу Tab или используйте команду SubDDisplayToggle для переключения объектов SubD между плоским и гладким режимами.

Ребра и вершины SubD

Объекты Rhino SubD имеют два типа кромок (складки и гладкие) и четыре типа вершин (гладкие, складки, уголки и выточки).

Команды преобразования объектов SubD

С помощью этих команд можно преобразовать

объектов SubD в NURBS и сетки или из них.

ToNURBS — SubD → NURBS

Сетка — SubD → Высокополигональная сетка

ExtractControlPolygon — SubD → Низкополигональная сетка

QuadRemesh — NURBS или сетка → Quad mesh → SubD (обратный инжиниринг)

ToSubD — NURBS или сетка → SubD

Rhinoceros 7 © 2010-2021 Robert McNeel & Associates.17 мая 2021 г.

Учебные пособия по Rhino 7 SubD [McNeel Wiki]

Резюме: Rhino 7 включает новый тип геометрии Sub-D, позволяющий более гибкое моделирование. SubD от Rhino точны и воспроизводимы. Это позволяет преобразовать наш SubD в NURBS для изготовления.

Традиционно объекты SubD основаны на сетке и хорошо подходят для более приближенных типов моделирования, таких как моделирование персонажей и создание гладких органических форм.Однако объекты Rhino SubD представляют собой высокоточные сплайновые поверхности и, таким образом, вносят определенный уровень точности в процесс создания сложных форм произвольной формы.

Перейдите в обсуждение Rhino SubD, чтобы присоединиться к обсуждению этого нового инструмента. Вы можете скачать Rhino 7 Eval, чтобы попробовать SubD уже сегодня.

Введение в SubD в Rhino 7

Видео начинается с изучения поверхностей SubD и их сравнения с NURBS, прежде чем перейти к рассмотрению некоторых примеров того, как и почему можно использовать SubD вместе с традиционным рабочим процессом NURBS в Rhino.Фил Кук из SimplyRhino рассматривает SubD, или Subdivision Surface Modeling, который разрабатывается для Rhino v7. (37 минут) SimplyRhino — самый популярный реселлер Rhino3D в Великобритании, они предлагают профессиональное обучение и поддержку для Rhino и всех ключевых Rhino. плагины.

Изучение SubD на Rhino 7

Знаете ли вы, что в Rhino 7 есть инструменты SubD? Присоединитесь к Брайану Джеймсу в этом видео, где он исследует использование инструментов создания и редактирования SubD, которые в настоящее время добавлены в V7.(8 минут)

Моделирование вилки, понимание основных элементов управления SubD

Начало работы с SubD — блокировка модели

Моделирование раковины SubD с помощью Rhino 7

Моделирование мыши с помощью SubD

Моделирование рамки для монет в Rhino 7 SubD

Новая команда SubD Reflect, симметричная копия

Обратный инжиниринг поверхностей с помощью SubD

Компонент Sub D Rhino Grasshopper

Rhino wip 7 подраздел «добавить»

QuadRemesh в SubD в Rhino 7 WIP

Использование моделей Tsplines в Rhino 7

Использование поверхности для извлечения для разделения СУБ на несколько частей

Плавные края сложной скульптурной формы

Ручной утюг Timelapse

Коробка против гладкого режима

Робот-рыба, замедленная съемка, сборка

Замедленная съемка концептуального велосипеда, сборка

Подраздел

Разделение многоугольников рекурсивно разбивает выбранные многоугольники на более мелкие.Одно подразделение увеличивает количество полигонов в четыре раза; Modo делит каждый четырехугольник на четыре меньших многоугольника.

Подразделить:

• выберите Subdivide на вложенной вкладке Mesh Edit или

• нажмите D в режиме компонента Многоугольники или

• нажмите Shift + D , чтобы открыть диалоговое окно Subdivide Polygons или

• выберите Геометрия > Многоугольник > Подразделить .

Свойства подразделений полигонов

• Метод подразделения : Тип подразделения, применяемого к геометрии.

• Faceted — Создает новые многоугольники с вершинами, которые идеально выровнены с плоскостью исходного многоугольника.Визуально форма модели не претерпевает значительных изменений (если только эти полигоны не являются полигонами Subdivision Surface), кроме добавленных вершин (увеличенного разрешения) для дальнейшей деформации.

• Smooth — использует значение Max Smoothing Angle , чтобы определить, где в модели есть края, которые выходят за пределы порога резкости и не должны сглаживаться. Modo разбивает все другие полигоны, которые встречаются с ребрами ниже Max Smooth Angle , не только на 4 дополнительных полигона, но Modo немного перемещает полученные вершины, чтобы скруглить (или сгладить) поверхность сетки.Чтобы увидеть, что делает этот параметр, создайте сферу с несколькими сторонами и сегментами, а затем примените Subdivide Polygons с параметром Smooth .

• SDS Subdivide — перемещает все точки в сетке, включая исходные точки, к предельной поверхности, которую Modo получает, используя исходную сетку в качестве контрольных точек. Это похоже на параметр Smooth и дает тот же результат, что и активация Subdivision Surfaces с уровнем подразделения 1, а затем замораживание геометрии.Это добавляет равномерную плотность всей сетке при работе с поверхностями подразделения.

• Catmull-Clark — Обеспечивает сглаживание выбранной предельной поверхности, хотя этот алгоритм дает несколько иные результаты, чем вариант Modo SDS Subdivide . Этот тип подразделения, разработанный Эдом Кэтмаллом и Джимом Кларком из Pixar, дает некоторые преимущества, так как он намного меньше искажает UV-карту, и вы можете применить Edge Creasing .

• Fractal : Добавляет некоторую рандомизацию в положение точек после того, как Modo разделит их. Это может быть полезно при создании органических объектов, таких как пересеченная местность или камни.

• Максимальный угол сглаживания : определяет, когда параметр Smooth должен перемещать вновь созданные вершины. Если угол между исходными вершинами больше, чем Максимальный угол сглаживания , новые вершины попадают в ту же плоскость, что и исходные вершины.Например, для куба с прямыми углами, если Максимальный угол сглаживания меньше 90 градусов, новые вершины находятся в одной плоскости без какого-либо эффекта округления.

• Linear UVs : Когда включено, интерполирует новые значения, сохраняя исходные положения UV без сглаживания. Используйте с запеченными картами (такими как карта нормалей или карта диффузных цветов для игрового персонажа), которые требуют фиксированных положений полигонов. Когда этот параметр отключен, дополнительные, вновь созданные вершины из разбиения полигонов требуют значений UV (чтобы не нарушать существующие карты UV), которые плавно интерполируются на основе существующих соседних значений.Это обеспечивает наилучшие и наиболее приятные результаты (за исключением запеченных карт).

• Граничные правила : определяет, как перемещать точки на границах сетки. Биговка обеспечивает более резкий переход между поверхностями; сглаживание обеспечивает плавные переходы поверхности.

• Smooth All — перемещает все позиции на границе в соответствии с правилом сглаживания Pixar Subdivision Surfaces.

• Crease All — Перемещает точки с двумя смежными краями (валентность = 2) в соответствии с правилом сгиба. Modo сглаживает другие позиции на границе двумя граничными краями.

• Crease Edges — Перемещает точки с двумя смежными ребрами (валентность = 2) на основе правила сглаживания. Modo сглаживает другие позиции на границе двумя граничными краями.

• Фоновое ограничение : Выберите это, чтобы использовать фоновую сетку для ограничения подразделения. При разделении сетка будет пытаться выровняться по контурам фоновой сетки. Это полезно, если у вас уже есть сетка и вы хотите, чтобы к ней подошла другая сетка.

Примечание: Эффект аналогичен формованию поверх фоновой сетки путем ограничения фона при преобразовании.Дополнительные сведения см. В разделе «Фоновое ограничение».

На изображениях ниже показан пример.

Разделить в процессуальном порядке

Modo имеет процедурную операцию Subdivide mesh, доступную в списке Mesh Operations .В макете Model вы можете найти стек в нижней половине вкладки Mesh Ops в правой части интерфейса.

Примечание: Для получения информации об использовании вкладки Mesh Ops см. Использование вкладки Mesh Ops.

Вы можете добавить инструмент, нажав кнопку Добавить элемент над списком Операции с сеткой .В разделе Операции с сеткой > Многоугольник дважды щелкните Subdivide .

Вы можете развернуть элемент Subdivide в стопке, щелкнув маленькую стрелку перед ним. Это показывает входные данные, которые использует операция. Для Subdivide требуются следующие входные данные:

• Выделение — позволяет выбрать полигоны, которые вы хотите разделить.

• Инструментальная труба — Позволяет добавлять к операции спады и вспомогательные инструменты.

Процедурная операция «Разделить сетку» имеет те же свойства, что и традиционный инструмент. Вы можете найти свойства на панели Свойства под списком Операции с сеткой , когда элемент выбран.

Команда UnSubdivide восстанавливает подразделенные полигоны с использованием алгоритма Катмулла-Кларка в обратном порядке.Эта операция находит четыре пары четырехугольников из исходной разбитой сетки, затем объединяет их и перемещает угловые точки в их исходные положения перед разбиением. UnSubdivide может применяться как при прямом моделировании, так и процедурно как операция с полигональной сеткой.

Итерация устанавливает количество повторений операции.

Чтобы воссоздать исходную сетку клетки, UnSubdivide расширяет четырехъядерные пары полигонов, начиная с начальных пар. Меню UnSubdivide Polygon предлагает дополнительные параметры для поиска первых 4 пар четырехугольников.

Flat — Отключить перемещение позиций вершин.

Угол UV Подсказка — Используйте угол UV, чтобы найти 4 пары четырехугольников на корневом уровне.

Угол материала Подсказка — Используйте Угол материала, чтобы найти 4 пары четырехугольников на уровне корня.

Угол детали Подсказка — Используйте угол детали для определения корневых четырехугольников.

Сглаживание группового угла Подсказка — Используйте сглаживающий групповой угол, чтобы найти 4 пары четырехугольников на корневом уровне.

Указание угла набора выделенного объекта — Используйте угол набора многоугольника, чтобы определить местонахождение 4 пар четырехугольников на корневом уровне.

Имя набора выбора — Выберите именованный набор выбора многоугольника.

Примечание: Разрывы могут появиться в тех случаях, когда некоторые полигоны не объединены в пары четырехугольников.

.