问题：
表 mytable 有10000行记录，其中有一个整型值字段 Score，会在每一次循环中，遍历更新一次，并查询是否存在值大于95的记录：

select B
use myTable
select A
use myIndex

scan
   *select A
   lnPara = A.ParaIndex
   select B
   * 批量更新所有记录
   update mytable set score = setNewScore(lnPara)
   locate for score > 95
   if found()
      do something
   endif
endscan

Score 字段是否有必要建立索引，以便 locate for score > 95 能快速查询？
存在这个疑问是因为：
update mytable set score = setNewScore(lnPara)
会遍历更新10000次score，同时VFP要自动维护score的索引，这造成性能损失。
两相权衡之下，究竟是建立索引效率高，还是不要索引更快？

DeepSeek 回答：
在你的当前代码逻辑下，不建议为score字段建立索引，原因如下：
索引维护成本：每次UPDATE都会导致score索引的完全重建（10000次更新）
查找频率低：每次循环只执行1次LOCATE
总操作比例：更新操作:查找操作 = 10000:1

恰好，我也没创建Score索引。
话说，DeepSeek 的分析，正确吗？

我感觉用 select 比直接 循环更好一些

select * from A where score > 95 into cursor temp

if reccount("temp") > 0
    再scan do something
endif

“locate for”有没有索引速度相差很大，记录越多越明显

[此贴子已经被作者于2025-11-1 18:34编辑过]

myIndex 表有2000行记录，负责提供参数，用于遍历 myTable 表以生成 score值，然后测试是否出现 > 95 的结果。
其中，setNewScore() 函数很耗时，完整 Scan...Endscan 一遍外层循环，需时5个小时以上。
故而，程序对于性能异常敏感，哪怕能节省1毫秒、10毫秒，也是极好的！
我们的目标是：能抠就抠，抠到极致！

不知道统计的啥，5个小时，太吓人了
大概率有很大提速空间

前几天发现记录多时， 2 个表 update，速度很慢，改用 set relation to 后 replace 速度秒完成

尝试以不同的参数，去调用某个非常耗时的除重过程……其实这原本是 Python 的活儿，只不过既然用到了几个本地表，感觉还是 VFP 方便，就直接用 VFP 干了。
确实，VFP本地表，有无恰当的索引，执行性能相差十万八千里！

10000记录不多，需时5个小时以上就有点夸张了。
可能是循环嵌套层次和遍历扫描次数多的问题，那是指数级的增大。
1、首先要优化代码和数据结构，尽量减少循环嵌套层次。
2、使用CDX索引，平时由系统自动维护，检索不用遍历扫描。

个人很喜欢与 DeepSeek 讨论问题，讨论得越深入问题就越清晰。
但目前看到 DeepSeek 对vfp学习得不多，vfp简单的问题基本上能给出正确的回复。很多深入点的问题回答看似是从C\C++翻译过来的，如有关指针和结构类型数据问题，她虽然知道vfp的sys(2600)与指针有关，但她给出可用sys(2600)通过返回值得到字符串的指针。但深入讨论后她会变得灵活多变，觉得很有趣。

学习了

频繁更新又需要作为查询条件进行频繁查询的字段需要建立索引, 更新时考虑使用事务进行批量更新, 一批只会重建一次索引,从而降低多次重建索引带来的性能问题

[此贴子已经被作者于2025-11-3 15:51编辑过]

确实，我疏忽了！感谢指教！
其实，顶楼的代码可能应为 score 字段创建索引的。
我老眼昏花，以为要重建索引10000次，事实上，只有1次！
update mytable set score = setNewScore(lnPara)
这一句代码，其实也就相当于批量事务，VFP在内部自动维护索引时，只需重建1次。