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  • 关系模型中设计约束条件

    千次阅读 2019-02-26 15:27:19
    关系模型中设计约束条件 一、介绍 关系模型是目前最重要也是应用最广泛数据模型。简而言之,关系就是一张二维,由和列组成。关系模型将数据模型组织成表格形式,这种表格数学上称为关系 设计...

    关系模型中设计表时的约束条件

    一、介绍

    • 关系模型是目前最重要的也是应用最广泛的数据模型。简而言之,关系就是一张二维表,由行和列组成。关系模型将数据模型组织成表格的形式,这种表格在数学上称为关系

    • 设计表时,可对表中的一个字段或多个字段的组合设置约束条件,不满足约束条件的数据将被数据库管理系统拒绝录入。约束分为表级约束和字段级约束,表级约束是对表中几个字段的约束,字段级约束是对表中一个字段的约束

    二、常见的约束形式

    • 1.主键约束

      • 主键用来保证表中每条记录的唯一性,因此在设计数据库表时,建议为所有的数据库表都定义一个主键,用于保证数据库表中记录的唯一性。一张表只允许设置一个主键,这个主键可以是一个字段,也可以是一个字段组合。单个字段作为主键时,使用字段级约束;用字段组合作为主键时,则使用表级约束。在录入数据的过程中,必须在所有的主键字段中输入数据,即任何主键字段的值不允许为 null 。如果不在主键字段中输入数据,或输入的数据在表中已经存在,则这条记录将被拒绝。可以在创建表时创建主键,也可以对表中已有的主键进行修改或者增加新的主键
    • 2.外键约束

      • 外键约束主要用于定义表于表之间的某种关系,对于表 A 来说,外键字段的取值是 null,或者是来自于表 B 的主键字段的取值,表 A 与表 B 必须存放在同一关系型数据库中。外键字段所在的表称为子表,主键字段在的所在的表称为父表,父表与子表之间通过外键字段建立起了外键约束关系,即表 A 称为表 B 的子表,表 B 称为表 A 的父表。子表与父表之间的外键约束关系如下:

        • 如果子表的记录 “参照” 了父表的某条记录,则父表中该记录的删除(delete)或修改(update)操作可能以失败告终

        • 如果试图直接插入(insert)或者修改(update)子表的 “外键值”,子表中的 “外键值” 必须是父表中的 “主键值” 或者 null,否则插入(insert)或者修改(update)操作失败

    • 3.非空约束

      • 如果在一个字段中允许不输入数据,可以将该字段定义为 null,如果在一个字段中必须输入数据,则应当该字段定义为 not null。如果设置某个字段的非空约束,直接在该字段的数据类型后面加上 not null 关键字即可
    • 4.唯一性约束

      • 如果一个字段值不允许重复,则应当对该字段添加唯一性约束(unique)。与主键约束不同,一张表中可以存在多个唯一性约束。如果设置某个字段的唯一性约束,直接在该字段的数据类型后面加上 unique 关键字即可
    • 5.默认约束

      • 默认值字段用于指定一个字段的默认值,当尚未在该字段中输入数据时,该字段中将自动填入这个默认值。如果设置某个字段的默认值约束,直接在该字段的数据类型后面加上 “default 默认值” 即可
    • 6.检查约束

      • 检查(check)约束用于检查字段的输入值是否满足指定的条件,在表中输入或者修改记录时,如果不符合检查约束指定的条件,则数据不能写入该字段
    • 7.自增约束

      • 自增(AUTO_INCREMENT)约束是 MySQL 唯一扩展的完整性约束,当向数据库表中插入新记录时,字段上的值会自动生成唯一的 ID。在具体设置自增约束时,一个数据库表中只能有一个字段使用该约束,该字段数据类型必须是整型类型。由于设置自增约束后的字段会生成唯一的 ID,所以该字段也经常会被设置为主键
    • 8.删除约束

      • 在 MySQL 数据库中,一个字段的所有约束都可以用 alter table 命令进行删除
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  • 数据库中的关系模型

    2020-05-26 15:45:04
    关系数据库是建立在关系模型。而关系模型本质上就是若干个存储数据二维,可以把它们看作很多Excel。 核心概念: 表的每一行称为记录(Record),记录是一个逻辑意义上数据。 表的每一列称为字段...

    1 数据库中的关系模型

    关系数据库是建立在关系模型上的。而关系模型本质上就是若干个存储数据的二维表,可以把它们看作很多Excel表。

    在这里插入图片描述
    核心概念:

    • 表的每一行称为记录(Record),记录是一个逻辑意义上的数据。
    • 表的每一列称为字段(Column),同一个表的每一行记录都拥有相同的若干字段。
      • 字段定义了数据类型(整型、浮点型、字符串、日期等),以及是否允许为NULL。注意NULL表示字段数据不存在。一个整型字段如果为NULL不表示它的值为0,同样的,一个字符串型字段为NULL也不表示它的值为空串’’。通常情况下,字段应该避免允许为NULL。不允许为NULL可以简化查询条件,加快查询速度,也利于应用程序读取数据后无需判断是否为NULL。

    表与表之间的关系:
    和Excel表有所不同的是,关系数据库的表和表之间需要建立“一对多”,“多对一”和“一对一”的关系,这样才能够按照应用程序的逻辑来组织和存储数据。

    例如,一个班级表:
    在这里插入图片描述
    每一行对应着一个班级,而一个班级对应着多个学生,所以班级表和学生表的关系就是“一对多”:
    在这里插入图片描述
    反过来,如果我们先在学生表中定位了一行记录,例如ID=1的小花,要确定他的班级,只需要根据他的“班级ID”对应的值101找到班级表中ID=101的记录,即六年级一班。所以,学生表和班级表是“多对一”的关系。

    如果我们把班级表分拆得细一点,例如,单独创建一个教师表:
    在这里插入图片描述
    班级表只存储教师ID:
    在这里插入图片描述
    这样,一个班级总是对应一个教师,班级表和教师表就是“一对一”关系。


    参考资料:

    1. C/C++从入门到精通-高级程序员之路【奇牛学院】
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  • 2.1.1 二维表格的基本术语考核要求:达到“识记”层次知识点:主要是一些基本概念(1)二维表格 在关系模型中,一张...表中的行称为关系的一个元组;表中的一列称为关系的一个属性。在关系模型中,对关系作了下列规...

    2.1.1 二维表格的基本术语

    考核要求:达到“识记”

    层次知识点:主要是一些基本概念

    (1)二维表格 在关系模型中,一张二维表格对应一个关系。

    (2)元组(tuple) 表中的一行(即一个记录),表示一个实体;关系是由元组组成的。

    (3)关系:是一个元数为K(K>=1)的元组的集合。 一张二维表格对应一个关系。表中的一行称为关系的一个元组;表中的一列称为关系的一个属性。

    在关系模型中,对关系作了下列规范性的限制: 关系中每一个属性值都是不可分解的;

    关系中不允许出现相同的元组(没有重复元组);

    不考虑元组间的顺序,即没有行序;在理论上,属性间的顺序(即列序)也是不存在的;

    但在使用时按习惯考虑列的顺序。

    (4)超键(Super Key):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键;

    (5)候选键(Candidate Key):不含有多余属性的超键称为候选键;

    (6)主键(Primary Key):用户选作元组标识的一个候选键。

    在以上概念中,主键一定可作候选键,候选键一定可作超键;反之,则不成立。

    比如,在学生表中,如果有“学号”、“姓名”、“出生年月”等字段, 其中学号是唯一的,那么(学号)属于超键,(学号,姓名)的组合也是超键。 同时,(学号)是候选键,而(学号,姓名)由于含有多余属性,所以不是候选键。 在这三个概念中,主键的概念最为重要,它是用户选作元组标识的一个关键字。 如果一个关系中有两个或两个以上候选键,用户就选其中之一作为主键。

    2.1.2 关系模式、关系子模式和存储模式

    考核要求:达到“识记”

    层次知识点:三种模式的理解

    (1)关系模式:关系模型的定义包括:模式名,属性名,值域名以及模式的主键。它仅仅是对数据特性的描述,不涉及到物理存储方面的描述。

    (2)子模式: 子模式是用户所用到的那部分数据的描述。除了指出用户数据外,还应指出模式和子模式之间的对应性。

    (3)存储模式:关系存储时的基本组织方式是文件,元组是文件中的记录。

    几个模式的理解(教材30页的例子):

    在教学模型中,有实体类型“学生”,其属性有学号S#、SNAME、AGE、SEX分别表示学生的学号、姓名、年龄、性别;实体类型“课程”的属性C#、CNAME、TEACHER分别表示课程号、课程名和任课教师名。学生用S表示,课程用C表示,S和C之间有M:N联系,联系类型SC的属性是GRADE.

    关系模式为:

    学生关系S (S#、SNAME、AGE、SEX)

    课程关系C(C#、CNAME、TEACHER)

    学习关系SC(S#、C#、GRADE)

    以下则为关系子模式:

    成绩关系子模式G (S#、SNAME、C#、GRADE,GRADE),它对应的数据来自关系S和SC.

    2.1.3 关系模型的三类完整性规则

    考核要求:达到“领会”

    层次知识点:三类完整性规则的理解

    (1)实体完整性规则 要求关系中元组在组成主键的属性上不能有空值。如果出现空值, 那么主键值就起不了唯一标识元组的作用。(对关系主键的约束)

    (2)参照完整性规则 要求外键值必须是另一个关系的主键的有效值,或者是空值。 (对关系外键的约束) 外键:(外来关键字)将一个关系的主键(比如 学生关系S中的S#) 放到另一个关系(比如SC)中,此时称S#是关系SC的外键。

    注意事项:

    外键和相应的主键可以不同名,只要定义在相同值于域上即可;

    两个关系可以是同一个关系模式,表示了属性之间的联系。

    外键值是否允许空,应视具体情况而定

    假设数据库有如下关系:

    学生关系S (S#、SNAME、AGE、SEX)

    课程关系C(C#、CNAME、TEACHER)

    学习关系SC(S#、C#、GRADE)

    那么(1)S#是关系S的主键,因此在关系S中不能为空;(实体完整性规则)

    (2)C#是关系C的主键,因此在关系C中不能为空;(实体完整性规则)

    关系SC中:

    S#、C#的组合为主键,因此S#、C#不能为空;(实体完整性规则)

    S#是来自S的外键,因此它必须和关系S中某个元组的S#相同。(参照完整性规则)

    C#是来自C的外键,因此它必须和关系C中某个元组的C#相同。(参照完整性规则)

    (3)用户定义的完整性规则:这是针对某一具体数据的约束条件,由应用环境决定, 例如,学生的年龄限制为15~30周岁。 用户定义的完整性规则反映某一具体应用涉及的数据必须满足的语义要求。 系统提供定义和检验这类完整性的机制。

    2.1.4 关系模型的形式定义

    考核要求:达到“识记”

    层次知识点:三个组成部分的了解

    关系模型有三个组成部分:

    数据结构、数据操作和完整性规则关系模型的的数据结构是关系;

    关系模型提供一组完备的高级关系运算(关系代数+关系演算),支持数据库的各种操作;

    关系模型包括三类完整性规则。

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  • MYSQL中表之间的关系

    2019-03-16 15:45:28
    我们已经知道,关系数据库是建立在关系模型。而关系模型本质上就是若干个存储数据二维,可以把它们看作很多Excel表的每一行称为记录(Record),记录是一个逻辑意义上数据。 表的每一列称为字段...

    关系模型

    我们已经知道,关系数据库是建立在关系模型上的。而关系模型本质上就是若干个存储数据的二维表,可以把它们看作很多Excel表。

    表的每一行称为记录(Record),记录是一个逻辑意义上的数据。
    表的每一列称为字段(Column),同一个表的每一行记录都拥有相同的若干字段。

    字段定义了数据类型(整型、浮点型、字符串、日期等),以及是否允许为NULL。
    注意NULL表示字段数据不存在。一个整型字段如果为NULL不表示它的值为0,同样的,一个字符串型字段为NULL也不表示它的值为空串''。
    通常情况下,字段应该避免允许为NULL。不允许为NULL可以简化查询条件,加快查询速度,也利于应用程序读取数据后无需判断是否为NULL。

    主键
    在关系数据库中,一张表中的每一行数据被称为一条记录。一条记录就是由多个字段组成的。
    例如,students表的两行记录:

     

    自增整数类型:数据库会在插入数据时自动为每一条记录分配一个自增整数,这样我们就完全不用担心主键重复,也不用自己预先生成主键;
    全局唯一GUID类型:使用一种全局唯一的字符串作为主键,类似8f55d96b-8acc-4636-8cb8-76bf8abc2f57。GUID算法通过网卡MAC地址、时间戳和随机数保证任意计算机在任意时间生成的字符串都是不同的,大部分编程语言都内置了GUID算法,可以自己预算出主键。

    联合主键

     

    关系数据库实际上还允许通过多个字段唯一标识记录,即两个或更多的字段都设置为主键,这种主键被称为联合主键。

     

    对于联合主键,允许一列有重复,只要不是所有主键列都重复即可:

     


    如果我们把上述表的id_num和id_type这两列作为联合主键,那么上面的3条记录都是允许的,因为没有两列主键组合起来是相同的。
    没有必要的情况下,我们尽量不使用联合主键,因为它给关系表带来了复杂度的上升。

     

    主键是关系表中记录的唯一标识。主键的选取非常重要:主键不要带有业务含义,而应该使用BIGINT自增或者GUID类型。主键也不应该允许NULL。

     


    可以使用多个列作为联合主键,但联合主键并不常用。

     

     

     

    外键
    当我们用主键唯一标识记录时,我们就可以在students表中确定任意一个学生的记录:

     

     

     

     

     

     

     


    我们还可以在classes表中确定任意一个班级记录:

     

     

     

     

     

     

     


    但是我们如何确定students表的一条记录,例如,id=1的小明,属于哪个班级呢?
    由于一个班级可以有多个学生,在关系模型中,这两个表的关系可以称为“一对多”,即一个classes的记录可以对应多个students表的记录。
    为了表达这种一对多的关系,我们需要在students表中加入一列class_id,让它的值与classes表的某条记录相对应:

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    https://blog.csdn.net/weixin_43650254/article/details/88583282

     

     

    关系就是实体与实体之间的关系,我们将这种关系分为三种:一对一,一对多,多对多。一般我们指的关系是表与表之间关系。

     

    一对一

     

    一张表的一条记录一定只能与另外一张表的一条记录进行对应,反之亦然。

     

    下面用学生表来举例。

    学生表:姓名,性别,年龄,身高,体重,婚姻状况,籍贯,家庭住址,紧急联系人。

    Id(P)

    姓名

    性别

    年龄

    身高

    体重

    婚姻状况

    籍贯

    家庭住址

    紧急联系人

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

           表设计成以上这种形式,不是不可以,它确实符合要求。但是其中性别,年龄,体重生属于常用数据,但是婚姻状况,籍贯,住址,联系人属于不常用数据。如果每次查询都是查询所有数据,那么这些不常用数据会影响查询效率,实际这些不常用数据又不用。这种情况,解决方案就是,将常用数据和不常用数据分离,分离成两张表。

     

    常用信息表

    Id(P)

    姓名

    性别

    年龄

    身高

    体重

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    不常用信息表

    婚姻状况

    籍贯

    家庭住址

    紧急联系人

     

     

     

     

     

     

     

     

     

           如果两张表分成这样,那么问题就来,如果我们需要查询某个人的家庭住址,那么怎么查询呢?也就是两个表之间没有关联关系。解决办法就是,让不常用信息和常用信息一定能够对应得上,找一个具有唯一性的字段来共同连接两张表。通过分析和观察,我们可以拿ID这个字段来将两张表共同连接起来。

     

    所以不常用信息表可以改成这样。

    Id(P)

    婚姻状况

    籍贯

    家庭住址

    紧急联系人

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

           因为id是主键,是唯一的(上面表中P表示主键,以下也是P代表主键),这样两张表就有了关系,在常用表中的一条记录,永远只能在不常用表中匹配一条记录,反过来,在不常用表中一条记录,永远只能在常用表中匹配一条记录,这个关系就是一对一。

     

    一对多(多对一)

           定义:一张表中有一条记录可以对应另外一张表中的多条记录,但是反过来,另外一张表的一条记录只能对应第一张表的一条记录,这种关系就是一对多,或者多对一。

     

    下面通过一个国家有多个省份来举例一对多的关系

     

    国家表

    ID(P)

    名称

    全球所属位置

     

     

     

     

    省份表

    ID(P)

    名称

    所在国家位置

     

     

     

     

           以上关系,一个国家可以在省份表中找到多条记录(也有可能是一条),但是一个省份表永远只能找到一个国家。这就是典型的一对多关系。但是以上设计,解决了实体的设计表问题,但是没有解决关系问题,省份找不出国家,国家找不到省份。

    解决方案:在某一张表中增加一个字,能够找到另外一张表的中的记录。应该在省份表中增加一个字段指向国家表,因为省份表的记录只能匹配到一条国家记录。

     

    修改后的省份表如下

    ID(P)

    名称

    所在国家位置

    国家ID(P)

     

     

     

     

     

    多对多

     

    定义:一张表(A)中的一条记录能够对应另外一张表(B)中的多条记录,同时B表中的一条记录也能在对应A表中的多条记录,这就是多对多关心。

    以下通过教师教学,老师和学生表来设计举例。

    老师表

    T_Id(P)

    姓名

    性别

     

     

     

     

    学生表

    S_Id(P)

    姓名

    性别

     

     

     

     

           以上设计方案实现了实体的设计,但是没有维护实体之间的关系。一个老师教过多个学生,一个学生也被多个老师教过,这种场景以上表就体现不了。

     

    解决方案:不管在哪张表增加字段,都会出现一个问题,该字段要保存多个数据,而且是与气体表有关系的字段,不符合表设计规范,这种情况,我们增加一个中间关系表。

     

    具体设计如下:

    老师表

    T_Id(P)

    姓名

    性别

     

     

     

     

    学生表

    S_Id(P)

    姓名

    性别

     

     

     

     

    中间关系表:

    ID

    T_Id(老师)

    S_ID(学生)

    1

     

     

    2

     

     

     

           增加中间表之后,中间表与老师表形成一对多关系,而且中间关系表是多表。这样就能够唯一找到一表的关系。同样的学生表与中间表也是一对多的关系。

     学生找老师的过程:1 找出学生id-> 2中间表寻找匹配记录(多条)-> 3老师表匹配(一条)

     老师找学生过程:   1 找出学生id –> 2中间表寻找匹配记录(多条)-> 3学生表匹配(一条)

           这样就从一对多,然后到多对一,从而就得到结果就是多对多的效果。这种多对多,在现实项目中最常见的就是电子商务网站上的订单和会员之间的关系。

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空空如也

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在关系模型中表中的行称为