请教一个有关索引的问题(高分送出)
两个有关学生成绩的表
A.学生成绩表
考试编码 年级编码 班级编码 学号编码 成绩 班排名 年排名 ...
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B.学生总成绩表
考试编码 年级编码 班级编码 学号编码 总成绩 班排名 年排名 ...
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要求:
1.每个年级的每次考试成绩记录数大约为1万条(行),基本上在一次输入后,不会轻易修改数据;
2.在成绩输入完成后,要对班排名/年排名,以及总成绩的班排名/年排名进行计算汇总;
3.A表可能在一定情况下会要求取总成绩的班排名或年排名,也就是说A表要与B表关联
需求:
因为成绩表和总成绩表的数据量会很大,如何对两个表设计索引,提高对成绩和总成绩的查询/更新/插入操作速度...
[解决办法]
关注
[解决办法]
貌似很难同时提高查询修改,插入等操作的吧,建立索引的同时就降低了插入的效率...
[解决办法]
关注,学习.
[解决办法]
是呀，我也想知道，难道这里没人会？？
[解决办法]
学习
[解决办法]
在大型数据库,索引是为了加快查询速度.
通常用对where做条件的列,建立索引
[解决办法]
A.学生成绩表
考试编码 年级编码 班级编码 学号编码 成绩 班排名 年排名 ...
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B.学生总成绩表
考试编码 年级编码 班级编码 学号编码 总成绩 班排名 年排名 ...
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先不说搂主讨论的索引问题，揣测一下数据表的结构吧：
A表--
考试编码 ，估计用于区别考试科目了，不知道1年级考的数学和2年级考的数学编码是否一样，那么上学期和下学期考数学是否一样？还是同一年级同一科目都是一个编码？ 还是将考试编码设计成复合的，比如‘2005A3SX’2005年上学期3年级数学科目考试？
年级编码 ，估计区别同一个学生同一科目在不同年级时候的不同成绩吧，调取历史考试成绩应该游泳。也为年排名准备筛选条件了。
班级编码 ，区别不同的班级了
学号编码 ，
成绩 ，
班排名 ，？？？这个很有问题啊，按这样的结构，搂主的系统应该这样维护数据：增加、删除、修改一条记录的时候，遍历所有同一个班级的同一个考试编号 的同一个年级编号的所有记录，去修改遍历过的记录的当前字段 hoho
年排名 ，？？？这个比上面的还狠，按这样的结构，搂主的系统应该这样维护数据：增加、删除、修改一条记录的时候，遍历所有同一个年级的同一个考试编号 的所有记录，去修改遍历过的记录的当前字段 hoho hoho
另外修改（增、删） A 表中的任意一条记录，都要维护 B 表中的所有相关记录！！
不如这样：
A学生成绩
年度 ， 级 ， 班 ， 科目 ，考试编号 ，学生（编号），成绩
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2005年 3年级 2班 数学 第1次考试 001学生 120分
其实从整个系统考虑的话可能也不是这样，就说学生编号，至少能分辨出哪一年入学的吧，或还有其它信息，那有些机构又可以调整。
B表？！ 还是用几个视图吧，SQL Server 几万条记录应该不会有多慢的。
总之，先把表结构设计好，才好讨论其它的。
[解决办法]
简单分析一下A表，考试编码 年级编码 班级编码 学号编码 成绩 班排名 年排名
其中年级编码 班级编码 学号编码属于学生的个人信息，而其余字段为每次考试所有考试科目的明细，两者应该是属于master-detail的关系。个人认为不应该这样设计。
[解决办法]
友情帮顶一下:)
[解决办法]
早上來幫你頂一下,
索引這塊我也比較模糊,幫不上忙了
[解决办法]
我记得微软书本上说过：
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索引可以提高查询的速度
但是会降低插入、更新的速度
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lz要同时实现查询、更新和插入的功能，我还是学习了
[解决办法]
up,楼上的观点是正确的
[解决办法]
1> 建议这样设计,
设计一:
A表作为基础数据表,去掉B表
B表的数据由A表统计出来,几W数据优化查询和建立了索引,是很快的
可以专门写一个存储过程来统计.
设计二:
A表作为基础数据表,B表作为汇总表
B表数据由A表汇总,这个可以通过写一个存储过程,讲A表的数据汇总再插入B表
因为lZ说A表数据insert后基本很少去修改,
但是A表数据修改后,就不得不重新汇总B表了,这个是一个问题哟!
[如果是Oracle就好了,物化视图就是解决这个问题的好东西!!]
2> 关于索引
的确索引会降低插入,更新的数据,但是对查询带来的好处是远远大于对修改,插入的降低.
而且对插入,更新的速度降低也是非常小的.
[解决办法]
（一）深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。
进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
（二）何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。
动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引
列经常被分组排序 应 应
返回某范围内的数据 应 不应
一个或极少不同值 不应 不应
小数目的不同值 应 不应
大数目的不同值 不应 应
频繁更新的列 不应 应
外键列 应 应
主键列 应 应
频繁修改索引列 不应 应
事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
[解决办法]
表结构设计的有问题
昨晚上看到聚簇索引和唯一聚簇索引2个概念，不知道有什么不同，呆会发帖子问一下
[解决办法]
A表可以按考试编码，年级编码，班级编码，成绩 建立联合索引
B表可以按考试编码，年级编码，班级编码，总成绩 建立联合索引
索引的顺序为上面的先后顺序
[解决办法]
结合表结构,加些实例数据.会更清楚点.
