关系
在数据库中,将实体与实体的关系反应到表的设计上来,可以细分为 3 种,分别为:一对一(1:1)
,一对多(1:N)
(或多对一(N:1)
)和多对多(N:N)
。
在此,所有的关系都是指表与表之间的关系。
一对一
一对一,即一张表的一条记录只能与另外一张表的一条记录相对应,反之亦然。
例如,咱们设计一张「个人信息表」,其字段包含:姓名、性别、年龄、身高、体重、籍贯和居住地等。
ID | 姓名 | 性别 | 年龄 | 身高 | 体重 | 籍贯 | 居住地 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Charies | 男 | 18 | 182 | 75 | 中国 | 北京 |
2 | Swift | 女 | 18 | 172 | 50 | 美国 | 纽约 |
如上表所示,基本满足咱们的要求,其中姓名、性别和年龄属于常用数据,但是身高、体重、籍贯和居住地为不常用数据。如果每次查询都要查询所有数据的话,那么不常用数据就会影响效率,而且又不常用。因此,咱们可以将常用的数据和不常用的数据分离存储,即分为两张表,例如:
表 1:常用数据
ID | 姓名 | 性别 | 年龄 |
---|---|---|---|
1 | Charies | 男 | 18 |
2 | Swift | 女 | 18 |
表 2:不常用数据
ID | 身高 | 体重 | 籍贯 | 居住地 |
---|---|---|---|---|
1 | 182 | 75 | 中国 | 北京 |
2 | 172 | 50 | 美国 | 纽约 |
如上面表1
和表2
所示,通过字段ID
,表1
中的一条记录只能匹配表2
中的一条记录,反之亦然,这就是一对一
的关系。
一对多/多对一
一对多,即一张表中的记录可以对应另外一张表中的多条记录,但是反过来,另外一张表中的一条记录只能对应第一张表中的一条记录。
例如,咱们设计「国家城市表」,其包含两个实体,即国家和城市。
表 3:国家表
COUNTRY_ID | 国家 | 位置 |
---|---|---|
1 | 中国 | 亚洲 |
2 | 美国 | 北美洲 |
3 | 俄罗斯 | 亚洲和欧洲 |
表 4:城市表
CITY_ID | 城市 | 国家 |
---|---|---|
1 | 北京 | 中国 |
2 | 深圳 | 中国 |
3 | 纽约 | 美国 |
4 | 莫斯科 | 俄罗斯 |
如上面表3
和表4
所示,通过字段国家
,表3
中的一条记录可以匹配表4
中的多条记录,但反过来,表4
中的一条记录只能匹配表3
中的一条记录,这就是典型的一对多
的关系。
多对多
多对多,即一张表中的记录可以对应另外一张表中的多条记录,反过来,另外一张表中的一条记录也可以对应第一张表中的多条记录。
例如,咱们设计「教师学生表」,其包含两个实体,即教师和学生。
表 5:教师表
TEA_ID | 姓名 | 性别 |
---|---|---|
1 | 刘涛 | 女 |
2 | 刘亦菲 | 女 |
3 | 刘德华 | 男 |
表 6:学生表
STU_ID | 姓名 | 性别 |
---|---|---|
1 | 齐岳 | 男 |
2 | 杜康 | 男 |
观察上面的表5
和表6
,咱们会发现:表5
和表6
的设计满足了实体的属性,但没有维护实体之间的关系,即一个老师教过多个学生,一个学生也被多个老师教过。但是无论咱们在表5
中还是在表6
中增加字段,都会出现一个问题,那就是:该字段要保存多个数据,并且还是与其他表有关系的字段,不符合设计规范。因此,咱们可以再设计一张「中间表」,专门用来维护表5
和表6
的关系。
表 7:中间表
ID | TEA_ID | STU_ID |
---|---|---|
1 | 1 | 1 |
2 | 1 | 2 |
3 | 2 | 1 |
4 | 3 | 2 |
观察上面的表5
、表6
和表7
,咱们会发现增加表7
之后,咱们维护表5
和表6
的关系更加方便啦!无论是想从表5
通过表7
查到表6
,还是想从表6
通过表7
查到表5
,都非常容易啦!这就是典型的多对多
的关系。
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