张伟（程序员）：李娜，最近我们学校要搞一个学工管理系统的升级，听说还要加入淄博地区高校排名的功能，你觉得这个能行吗？

李娜（技术顾问）：当然可以，只要数据结构和算法合理，就能实现。不过得先明确什么是“淄博排名”，是按成绩、学生人数还是其他指标来排呢？

张伟：主要是按学生的综合成绩排名，但也要考虑学校的整体表现，比如就业率、科研成果等。你有什么建议吗？

李娜：我觉得可以先从学工管理系统中提取相关数据，然后做一个多维评分模型，再根据这些数据生成排名。这需要数据库设计和后端逻辑的支持。

张伟：听起来不错，那数据库怎么设计呢？

李娜：我们可以设计几个表，比如学生表、课程表、成绩表、学校信息表，还有排名结果表。这样数据之间就可以关联起来。

张伟：那你能不能给我一个具体的数据库结构示例？

李娜：好的，下面是一个简单的SQL结构示例：

CREATE TABLE student (
    student_id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    gender VARCHAR(10),
    major VARCHAR(100),
    school_id INT
);

CREATE TABLE course (
    course_id INT PRIMARY KEY,
    course_name VARCHAR(100),
    credit INT
);

CREATE TABLE score (
    student_id INT,
    course_id INT,
    grade FLOAT,
    FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES student(student_id),
    FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES course(course_id)
);

CREATE TABLE school_info (
    school_id INT PRIMARY KEY,
    school_name VARCHAR(100),
    location VARCHAR(100),
    employment_rate FLOAT,
    research_score INT
);

CREATE TABLE ranking (
    rank_id INT PRIMARY KEY,
    school_id INT,
    total_score FLOAT,
    rank INT,
    FOREIGN KEY (school_id) REFERENCES school_info(school_id)
);
    

张伟：这个结构挺清晰的。那接下来就是如何计算排名了，你能给个例子吗？

李娜：当然可以，我可以用Python写一个脚本，读取数据库中的数据，然后计算每个学校的综合得分，最后排序生成排名。

张伟：太好了，那代码应该怎么写呢？

李娜：下面是用Python和SQLite的示例代码，假设我们已经有一个数据库文件叫`university.db`：

import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('university.db')
cursor = conn.cursor()

# 查询所有学校的信息
cursor.execute("SELECT * FROM school_info")
schools = cursor.fetchall()

# 每个学校的总分初始化为0
school_scores = {}

for school in schools:
    school_id = school[0]
    employment_rate = school[2]
    research_score = school[3]

    # 查询该学校所有学生的成绩
    cursor.execute(f"SELECT s.student_id, s.name, sc.grade FROM student s JOIN score sc ON s.student_id = sc.student_id WHERE s.school_id = {school_id}")
    scores = cursor.fetchall()

    # 计算平均成绩
    total_grade = sum([score[2] for score in scores])
    avg_grade = total_grade / len(scores) if len(scores) > 0 else 0

    # 综合得分：成绩占60%，就业率占20%，科研占20%
    total_score = avg_grade * 0.6 + employment_rate * 0.2 + research_score * 0.2
    school_scores[school_id] = total_score

# 将得分排序并生成排名
sorted_schools = sorted(school_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 插入到排名表中
for i, (school_id, score) in enumerate(sorted_schools):
    cursor.execute("INSERT INTO ranking (school_id, total_score, rank) VALUES (?, ?, ?)", (school_id, score, i+1))

# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
conn.close()
    

张伟：这段代码看起来很实用！那如果我要扩展排名维度，比如加入学生数量或者班级规模怎么办？

李娜：可以修改评分公式，比如加上学生数量权重，或者班级规模的影响。例如，在计算总分时，可以加一个学生数的系数。

张伟：明白了。那在前端展示排名的时候，有没有什么需要注意的地方？

李娜：前端展示的话，可以用表格或图表显示排名，也可以支持筛选和排序功能。比如，用户可以选择按就业率、科研分数或综合排名来查看。

张伟：那如果数据量很大，会不会影响性能？

李娜：确实，如果数据量非常大，可能需要优化查询，比如使用索引、缓存或者分页处理。另外，可以考虑将排名结果缓存起来，避免每次都要重新计算。

张伟：那我们在部署的时候，应该注意哪些问题？

李娜：首先确保数据库连接正常，权限设置正确。其次，测试一下整个流程，包括数据导入、排名计算和前端展示是否正常。最后，做好日志记录和错误处理，方便后续维护。

张伟：谢谢你的详细讲解，我现在对这个项目更有信心了。

李娜：不客气，如果你在开发过程中遇到问题，随时可以来找我讨论。

张伟：好的，那我们继续努力，争取早日上线这个排名功能！

李娜：加油！