如何考虑存储及性能的改进和优化
有关系模式：User（userId, userName）， Article（articleId, userId, title, content），Vote（articleId, score），User为用户关系，Article为用户发表的文章关系，Vote为文章得票关系，title为文章标题、score为得票数。 
（1）用SQL语言查询所有没发表过文章的用户名； 
（2）用SQL语言查询得票数大于100的所有文章标题，按得票数倒序排列； 
（3）用SQL语言查询出发表文章数大于5，文章平均得票数大于100的用户名，按平均得票数倒序排列； 
（4）设计这些表的主键、外键和索引，并指出上面三个查询所使用的索引。 
（5）当用户数超过1000万，文章数超过1亿时，如何考虑存储及性能的改进和优化？ 


------解决方案--------------------
1、
select 
* 
from 
[user] a 
where 
not exists(select 1 from Article where UserID=a.userId)
或
select 
a.* 
from 
[User] a 
left join 
Article b on a.userId=b.UserID where b.ID is null 
2、
select 
a.[title],b.score
from 
Article a 
join 
Vote b on a.ArticleID =b.ArticleID and b.score>100
order by b.Score desc
或
 select 
*
from 
Article a ,Vote b
where a.ArticleID=b.ArticleID and b.Score>100 order by b.Score desc
3、
select 
* 
from 
[User] a
where 
(select count(1) from Article where UserID=a.userId)>5
and 
exists(select 1 from Article b join Vote c on b.ArticleID=c.ArticleID and b.UserID=a.userId and avg(c.Score)>100)
order by 
(select avg(c.Score)>100 from Article b join Vote c on b.ArticleID=c.ArticleID and b.UserID=a.userId ) desc

或
----Vote 中的Score 没有时，数量为0的情况下
select 
a.UserId,a.userName,avg(c.Score)
 as [平均数],count(1) as[文章数]
from 
[User] a
left join
Article b on a.userId=b.UserID
left join 
Vote c on b.ArticleID=c.ArticleID
where 
avg(c.Score) >100
group by 
a.UserId,a.userName
having count(1)>5

User:UserID 唯一聚集
Article:UserID,ArticleID 创组合索引
Vote:ArticleID 唯一聚集
------解决方案--------------------
关注！
------解决方案--------------------
order by
(select avg(c.Score) from Article b join Vote c on b.ArticleID=c.ArticleID and b.UserID=a.userId ) desc --去掉>100 



------解决方案--------------------
因为所查询的内容 
大多数都是和userid有强关系 
或者说 
都是根据userid 来把 Article表 进行group 分组

ArticleID 本身应该是自增列吧

------解决方案--------------------
mark
------解决方案--------------------
Article表上为什么要创组合索引,只创ArticleID 索引不行吗？
因为两列都存在where中，有覆盖索引理论上会快，
分别建索引，会扫描两次