建立学生基本信息查询-Access实例应用优化

建立“成绩信息”表的操作，和“科类信息”表差不多，字段清晰，规则也挺实用的。像“准考证号”设成主键，查询速度快多了，字段范围也设得比较合理，比如“语文”0～150 分，避免输错数据。哦对，“科类”字段还能用查询向导搞定，效率提升不少，挺适合初学 Access 的朋友练手。

客户识别码 客户号码 客户类别 客户信用度 客户姓名 客户通信地址 客户身份证号 客户联系电话 客户邮编 客户归属局 通信费支付方式 开户日期

总分在600～650分之间的理科学生信息查询结果如下： 学生姓名：张三 总分：620分 学科成绩：数学120分，物理110分，化学110分，生物90分 学生姓名：李四 总分：615分 学科成绩：数学115分，物理105分，化学115分，生物80分 学生姓名：王五 总分：605分 学科成绩：数学110分，物理100分，化学110分，生物85分 以上为部分查询结果，具体详情请查看完整查询表。

字符串基本信息函数用于获取字符串的字符集、长度和字节数等信息。其中： charset(x) 函数返回字符串 x 的字符集。 collation(x) 函数返回字符串 x 的字符序。

在银行系统数据库中，创建一个查询视图，用于查询员工的基本信息，包括员工编号、姓名、密码、联系电话和性别。

客户信息表的字段整理得挺全的，尤其适合搞数据挖掘的朋友参考一下。像客户识别码、客户信用度这些，平时做信用模型或者客户分群都用得上。字段命名也比较规范，直接拿来当参考模版都行。 字段的种类覆盖得还挺广，基本从识别、联系到信用信息都有，比如客户身份证号、通信费支付方式、开户日期这些。你在设计客户主题维度的时候，容易就能找到参考对照。 拿来跟数据挖掘项目搭配用也蛮方便的，像客户类别就适合做分类变量，搞机器学习的你肯定懂。还可以结合信用卡客户信用评价数据挖掘方法，这样挖掘出的结果更贴合业务。 建议你配合客户信息主题维度设计模型一起看，对字段之间的逻辑关系就更清晰了。字段定义清楚了，后面不管是建模、数据

单一粒度的客户基本信息表结构清晰、字段集中，蛮适合做一些基础的客户数据挖掘。像客户识别码、信用度、通信费支付方式这些字段，日常做建模或者用户标签时都比较常用，能省不少预的功夫。 字段重复但排布规律，用起来还挺顺手。字段名没搞太复杂，直接就是客户号码、客户类别这类，直白清楚。你做特征工程的时候，按字段组一组，像是“基本身份”、“联系方式”、“账户行为”，分模块更高效。 这类表最大的优点是：单表即可支撑初步建模。比如你想跑个客户流失预测模型，直接用这张表加一点外部行为数据就能上手。字段覆盖还算全，省得你到处找其他表拼。 不过要注意，像开户日期、数据变更日期这些字段的时间维度挺重要，别只当普通字段看

客户基本信息表的字段设计挺全，常用的字段像客户识别码、客户号码、客户类别这些基本都涵盖了，嗯，像客户姓名、身份证号、联系电话也都在，数据完整性还不错。 表结构的设计比较适合做数据仓库里的维表，字段清晰，后期做数据挖掘也方便。比如你要客户信用度时，用客户信用度字段直接搞，省事多了。配合支付方式、开户日期这些，挖信用卡用户画像挺顺手的。 字段比较简单，写 SQL 也不用费劲。你在MySQL或者Hive里写查询，直接按字段走就行。比如：SELECT 客户姓名, 客户信用度 FROM 客户信息表 WHERE 客户类别 = 'VIP';响应也快。 如果你正好在搭数据仓库或搞数据挖掘项目，可以看看下面这俩

1.4：建立“学生信息”表 类似于“科类信息”表和“成绩信息”表，如图 1-4-1 所示。注意：为保护隐私，本表未提供学生照片。 输入字段与主键设置 在图 1-4-1 中输入字段，并设置主键以确保数据的唯一性。 数据有效性规则 为保证数据的准确性，设置字段有效性规则：- 性别字段设为文本类型，通过查阅向导自定义值，输入“男/女”选项，便于快速选择并避免错误输入。 数据库设计原则 设计学生信息表时应遵循数据规范化，确保数据结构清晰，便于维护和查询。