### SQL Server 实验知识点解析 — 索引与视图 #### 一、实验目标概述 本实验旨在通过一系列操作加深对SQL Server中索引和视图的理解与应用能力。具体包括以下几个方面： 1. **索引创建**：熟练掌握通过SQL Server图形界面工具以及Transact-SQL语句（`CREATE INDEX`）来创建索引。 2. **索引查看**：学会使用SQL Server图形界面工具和Transact-SQL语句（`sp_helpindex`）来查看索引信息。 3. **索引删除**：熟悉使用SQL Server图形界面工具和Transact-SQL语句（`DROP INDEX`）来删除索引。 4. **索引重命名**：了解如何使用系统存储过程`sp_rename`来重命名索引。 5. **视图创建**：掌握使用SQL Server图形界面工具和Transact-SQL语句（`CREATE VIEW`）创建视图的方法。 6. **视图修改**：学习如何使用Transact-SQL语句（`ALTER VIEW`）来修改已有的视图。 7. **视图删除**：了解使用Transact-SQL语句（`DROP VIEW`）删除视图的基本方法。 #### 二、实验内容详解 ##### 1. 创建主键索引 - **SQL Server管理平台**: 打开SQL Server Management Studio (SSMS)，选择目标数据库，找到表`student_info`或`curriculum`，右键点击“设计”，在表设计器中选中主键列，设置为主键。 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO -- 为student_info表创建主键索引 ALTER TABLE student_info ADD CONSTRAINT PK_student_info PRIMARY KEY (学号); -- 为curriculum表创建主键索引 ALTER TABLE curriculum ADD CONSTRAINT PK_curriculum PRIMARY KEY (课程编号); ``` ##### 2. 创建唯一性索引 - **SQL Server管理平台**: 同上，但需在索引属性中设置唯一性。 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO CREATE UNIQUE INDEX idx_unique_course ON curriculum (课程编号); ``` ##### 3. 创建非聚集索引 - **SQL Server管理平台**: 与创建主键索引相似，但在属性中选择非聚集类型。 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO CREATE NONCLUSTERED INDEX grade_index ON grade (分数); ``` ##### 4. 创建复合唯一索引 - **SQL Server管理平台**: 选择多列并设置为唯一索引。 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO CREATE UNIQUE INDEX grade_id_c_ind ON grade (学号, 课程编号); ``` ##### 5. 查看索引信息 - **SQL Server管理平台**: 在表设计视图中右键表 -> “修改” -> “索引/键”。 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO EXEC sp_helpindex @objname = 'grade'; EXEC sp_helpindex @objname = 'student_info'; ``` ##### 6. 创建聚集索引和唯一索引 - **SQL Server管理平台**: 同创建主键索引，但在属性中选择聚集类型和唯一性。 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO CREATE CLUSTERED INDEX idx_grade_clustered ON grade (学号); CREATE UNIQUE INDEX idx_grade_unique ON grade (课程编号); ``` ##### 7. 重命名索引 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO EXEC sp_rename 'grade.grade_index', 'grade_ind', 'INDEX'; ``` ##### 8. 删除索引 - **SQL Server管理平台**: 在表设计视图中选择索引 -> 右键点击 -> “删除”。 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO DROP INDEX grade.grade_ind; ``` ##### 9. 创建视图 - **SQL Server管理平台**: 新建查询窗口 -> 输入`CREATE VIEW`语句 -> 执行。 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO -- 创建v_stu_i视图 CREATE VIEW v_stu_i AS SELECT 学号, 性别, 家庭住址 FROM student_info; -- 创建v_stu_c视图 CREATE VIEW v_stu_c AS SELECT 学号, 姓名, 课程编号 FROM student_info JOIN curriculum ON student_info.学号 = curriculum.学生编号 WHERE 学号 = '0003'; ``` ##### 10. 修改视图 - **SQL Server管理平台**: 编辑视图 -> 修改查询 -> 保存。 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO ALTER VIEW v_stu_c AS SELECT 学号, 姓名, COUNT(*) AS 课程数目 FROM student_info JOIN curriculum ON student_info.学号 = curriculum.学生编号 GROUP BY 学号, 姓名; ``` ##### 11. 删除视图 - **Transact-SQL语句**: ```sql USE studentsdb; GO DROP VIEW v_stu_c; ``` 通过以上实验内容的操作与实践, 学生们可以深入理解SQL Server中的索引与视图的创建、管理及优化等关键技术, 进一步提升数据库管理和数据处理的能力。

内容概要：本文详细介绍了使用Hadoop框架实现数据去重、TopN计算以及倒排索引的具体步骤和技术细节。对于数据去重，描述了创建Map和Reduce任务以及配置Job参数来去除重复记录。在TopN计算部分，通过编写自定义的Map和Reduce函数筛选前五条最高频的数据记录。对于倒排索引，除了Map和Reduce组件外还增加了Combine功能提升性能，最终成功实现了倒排索引的功能并展示了结果存储。 适用人群：对分布式计算有兴趣的学习者和有一定Java编程经验的大数据分析初学者。 使用场景及目标：旨在为希望深入理解Hadoop及其应用程序的读者提供具体操作指南，帮助他们掌握利用Hadoop进行常见文本处理技巧的方法。 其他说明：本实验环境搭建于本地Linux环境下，所有测试用例均为人工构造的小规模数据集以便快速验证各步骤的效果。

了解操作系统中文件系统的结构和管理过程，掌握经典的算法：混合索引与成组链接法等方法。  模拟混合索引的原理； 假设每个盘块16字节大小，每个盘块号占2字节： 设计支持混合索引算法的索引节点的数据结构；编程模拟实现混合索引算法。 测试：输入一个文件的长度，给出模拟分配占用的磁盘块的情况；输入一个需要访问的地址，计算该地址所在的盘块号。  模拟成组链接法的原理； 设系统具有7个可用磁盘块，每组3块。 编程模拟实现成组链接法。输入请求的磁盘块数，模拟成组链接分配；输入回收的磁盘块号，模拟成组链接回收。 测试：输入请求的磁盘块数，给出分配后的链接情况。输入回收的磁盘块号，给出回收后的链接情况。

python爬虫 网络爬虫，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如：传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性，通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，返回的结果包含大量用户不关心的网页，为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性，根据用户需求定向抓取网页并分析，已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取，爬虫的本质是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其

python爬虫 网络爬虫，是一种按照一定规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。例如：传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具也存在着一定的局限性，通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，返回的结果包含大量用户不关心的网页，为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的爬虫应运而生。 由于互联网数据的多样性和资源的有限性，根据用户需求定向抓取网页并分析，已成为主流的爬取策略。只要你能通过浏览器访问的数据都可以通过爬虫获取，爬虫的本质是模拟浏览器打开网页，获取网页中我们想要的那部分数据。 1.2、Python为什么适合爬虫 因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。 相比与其他静态编程语言，如java，c#，C++，python抓取网页文档的接口更简洁;相比其

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约翰·吉汀斯（John Gittins）的第一版标志着一个时代的终结，在这个时代，一连串的研究人员为了解和“解决”多臂匪徒问题而奋斗。我在那一版的序言中庆祝了这种理解的获得，因此应该保留这种理解似乎是适当的。一个新时代的开始就像蚂蚁堆的搅动一样，狂热的群众突然涌现，并且匆匆忙忙地进行着各种活动。

如果你查询优化统计还没有太多的认识和了解，那么建议你从头开始看，如果你已经很了解，那么可以直接跳到下面去看本文的重点了。 　　什么是查询优化统计信息？ 　　查询优化的统计信息是一些对象，这些对象包含与值在表或索引视图的一列或多列中的分布有关的统计信息。查询优化器使用这些统计信息来估计查询结果中的基数或行数。通过这些基数估计，查询优化器可以创建高质量的查询计划。例如，查询优化器可以使用基数估计选择索引查找运算符而不是耗费更多资源的索引扫描运算符，从而提高查询性能。 　　每个统计信息对象都在包含一个或多个表列的列表上创建，并且包括显示值在第一列中的分布的直方图。在多列上的统计信息对象也