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  • 2018-11-01 02:48:55

     

    Join 和 Key

    有时为了得到完整的结果,我们需要从两个或更多的表中获取结果。我们就需要执行 join。

    数据库中的表可通过键将彼此联系起来。主键(Primary Key)是一个列,在这个列中的每一行的值都是唯一的。在表中,每个主键的值都是唯一的。这样做的目的是在不重复每个表中的所有数据的情况下,把表间的数据交叉捆绑在一起。

    请看 "Persons" 表:

    Id_PLastNameFirstNameAddressCity
    1AdamsJohnOxford StreetLondon
    2BushGeorgeFifth AvenueNew York
    3CarterThomasChangan StreetBeijing

    请注意,"Id_P" 列是 Persons 表中的的主键。这意味着没有两行能够拥有相同的 Id_P。即使两个人的姓名完全相同,Id_P 也可以区分他们。

    接下来请看 "Orders" 表:

    Id_OOrderNoId_P
    1778953
    2446783
    3224561
    4245621
    53476465

    请注意,"Id_O" 列是 Orders 表中的的主键,同时,"Orders" 表中的 "Id_P" 列用于引用 "Persons" 表中的人,而无需使用他们的确切姓名。

    请留意,"Id_P" 列把上面的两个表联系了起来。

    引用两个表

    我们可以通过引用两个表的方式,从两个表中获取数据:

    谁订购了产品,并且他们订购了什么产品?

    SELECT Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
    FROM Persons, Orders
    WHERE Persons.Id_P = Orders.Id_P 
    

    结果集:

    LastNameFirstNameOrderNo
    AdamsJohn22456
    AdamsJohn24562
    CarterThomas77895
    CarterThomas44678

    SQL JOIN - 使用 Join

    除了上面的方法,我们也可以使用关键词 JOIN 来从两个表中获取数据。

    如果我们希望列出所有人的定购,可以使用下面的 SELECT 语句:

    SELECT Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
    FROM Persons
    INNER JOIN Orders
    ON Persons.Id_P = Orders.Id_P
    ORDER BY Persons.LastName
    

    结果集:

    LastNameFirstNameOrderNo
    AdamsJohn22456
    AdamsJohn24562
    CarterThomas77895
    CarterThomas44678

    不同的 SQL JOIN

    除了我们在上面的例子中使用的 INNER JOIN(内连接),我们还可以使用其他几种连接。

    下面列出了您可以使用的 JOIN 类型,以及它们之间的差异。

    • JOIN: 如果表中有至少一个匹配,则返回行
    • LEFT JOIN: 即使右表中没有匹配,也从左表返回所有的行
    • RIGHT JOIN: 即使左表中没有匹配,也从右表返回所有的行
    • FULL JOIN: 只要其中一个表中存在匹配,就返回行
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  • 关系型数据库表之间可存在的联系/关系(relationship)有三种:一对一、一对多和多对多。

    关系型数据库表之间的联系[关系]详解

    在表中,行和列的逻辑顺序无关紧要。每个表至少包含一列,该列被称为主键,它唯一地标识了表中的每一行。

    是表中扮演特殊角色的列,有两种键:主键、外键。

    主键(Primary Key)由一列或多列组成,唯一地标识了表中的每一行(主键由多列组成时称为复合主键,对于多列组合的主键,某列值可以重复,但列的组合值必须唯一),其值标识了数据库中的特定行,实现了表级完整性——确保没有重复的行。它还被用来和数据库中的其他表之间建立关系。如下面两个表,AgentID列是一个典型的主键,它唯一地标识了Agents(经纪人)表中的每一行,并通过确保没有重复的行来实现表级完整性。它还被用来在Agents表和数据库中的Entertainers(艺人)表之间建立关系。

    通常复制第一个表的主键,并将其插入到第二个表(称为从表)中。在第二个表中,这个主键被称为外键。(为何称为外键?因为第二个表有自己的主键,而你引入的第一个表的主键原本并不在第二个表中。在从表中外键的列名不必主表中主键的列名相同,虽然一般相同。

    外键(Foreign Key):关系R中的一个属性组,它不是R的候选键,但它与另一个关系S的候选键相对应,则称这个属性组为R的外键(外码)。关系R称为参照关系(Referencing Relation也称为参照表从表),关系S称为被参照关系(Referenced Relation也称为被参照表主表)

    外键很重要,这不仅是因为它被用来在两个表之间建立关系,还因为它可确保关系级完整性。保关系级完整性意味着两个表中的行将被正确地关联起来,因为外键的值必须与其引用的主键的值相同。外键还有助于避免出现致命的“孤行”。

     

    建立外键约束(FOREIGN KEY)后,从表中的外键的取值,要么在主表有对应的值,要么为NULL,但不能是主表中没有对应的值。特殊情况下,从表和主表可以是同一个表。

     

    表之间可存在的联系/关系(relationship)有三种:一对一、一对多和多对多。

    【请注意,在英语国家讲数据库的英语文献中,relation有时指“表”,有时指两表之间的联系(relationship)。

    relationship和relation通常都翻译为关系,但在数据库中两者含义不同。relationship[关系;联系;关联],在数据库中指不同表之间的数据彼此联系的方法。数据库表之间的表之间的relationship有:一对一、一对多、多对多。relation[关系],在数据库指表,从本质上说,关系是一个包含行和列的二维表或数组。应根据语境区别理解。】

    先介绍一对一,如下图,其中Agents(经纪人)为主表,而Compensation(报酬)为从表。Agents表中的每行都只关联到Compensation表中的一行,而Compensation表中的每行也都只关联到Agents表中的一行。请注意,AgentID实际上是这两个表的主键,它还是从属表的外键。

     

    一对多,如下图,其中一个表中的一行可能关联到另一个表中的多行,但后者中的一行只关联到前者中的一行。要建立这种关系,可将位于“一”端的表中的主键作为外键插入到位于“多”端的表中。

    下图演示了一个典型的一对多关系。在这个示例中,Entertainers( 艺人)表中的一行可能关联到Engagements(预约)表中的多行,但Engagements表中的一行只关联到Entertainers表中的一行。你可能猜到了,在Engagements表中,EntertainerID为外键。

     

    多对多,两个表的任一个表中的一行都可能关联到另一个表中的多行,为了正确地建立这种关系,必须创建链接表(linking table)。链接表让你能够将一个表中的行关联到另一个表中的行,还可避免添加、删除或修改相关的数据时出现问题。为了定义链接表,可复制多对多关系中每个表中的主键,并根据它们来定义链接表的结构。这些列有两个作用:它们一起构成了链接表的复合主键,同时单独充当外键。

    下图演示了一个无法解析的多对多关系,其中Customers( 客户)表中的一行可能关联到Entertainers(艺人)表中的多行,同时Entertainers表中的一行可能关联到Customers表中的多行。

    多对多关系是无法直接解析的,通过创建并使用链接表,可正确地解析多对多关系,如下图所示:

    链接表是以Customers(客户)表中的CustomerID和Entertainers(艺人)表中的EntertainerID为基础创建的。与数据库中的其他表一样,这个新的链接表也有名称——Engagements(预约)。实际上,Engagements是一个典型的存储事件信息的表。演唱组合1003(JV & the Deep Six)在2月23日为顾客10001(Doris Hartwig)演出了。链接表让你能够存储有关这种关联的额外信息,如日期,还可能有演出合约的价格。链接表能够将多对多关系涉及的两个表中的任意数量的行关联起来。

     

    外键约束详解及术语释疑 https://blog.csdn.net/cnds123/article/details/39827049

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  • UML中类之间的六大关系

    万次阅读 多人点赞 2018-08-11 13:54:10
    理解六大关系中在代码中的体现,就可以轻松的阅读设计模式 一、泛化关系(Generalization) 说明:这种关系就是面向对象语言中的继承关系,逻辑上可以用"is a"表示。 代码体现:子类继承父类。 UML...

    理解六大关系中在代码中的体现,就可以轻松的阅读设计模式

    一、泛化关系(Generalization)

           说明:这种关系就是面向对象语言中的继承关系,逻辑上可以用"is a"表示。

           代码体现:子类继承父类。

           UML符号:一条实线+空心箭头。

           图示:

                   

    二、实现关系(Realization

           说明:和泛化关系相似,逻辑上也是用"is a"表示。区别在于实现关系继承一个抽象类(abstract、interface),

                      而泛化关系继承一个具体类。 

           代码体现:实现接口或继承某个抽象类。

           UML符号:一条虚线+空心箭头。

           图示:

                    

    三、组合关系(Composition

           说明:是整体与部分的关系,但部分不能脱离整体而独立存在。逻辑上能用"has a"表示。

           代码体现:成员变量。

           UML符号:一条实线+实心菱形。

           图示:

                    

    四、聚合关系(Aggregation

           说明:是整体与部分的关系,部分能脱离整体而独立存在。逻辑上能用"has a"表示。

           代码体现:成员变量

           UML符号:一条实线+空心菱形

           图示:

                            

    五、关联关系(Association

           说明:是整体与部分的关系。逻辑上能用"has a"表示。

           代码体现:成员变量。

           UML符号:双向关联,一条实线或一条实线+两个箭头;单向关联,一条实线+一个箭头。

           图示:

                   

            

           自身关联:在单例模式中可以看到。

             

            关联的多元性图示:

                  

    六、依赖关系(Dependency

           说明:是一种使用关系,即一个类的实现需要另一个类的协助。逻辑上能用"use a"表示。

                      尽量不要使用双向依赖。

           代码体现:局部变量、方法的参数和静态方法的调用。

           UML符号:一条虚线+箭头。

           图示:                            

     七、总结:

            1.六种关系的耦合度大小是:泛化 = 实现 > 组合 > 聚合 > 关联 > 依赖

            2.泛化和实现体现了逻辑上的"is a"的关系,组合、聚合和关联体现了逻辑上的"has a"的关系,

               “依赖”体现了逻辑上的"use a"的关系。

            3.写这篇博客的目的是为学习设计模式和阅读开源框架的源码打基础。

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  • DFT、DTFT、DFS、FFT之间关系

    千次阅读 多人点赞 2020-03-19 13:30:57
    DFT、DTFT、DFS、FFT、FT、FS之间关系 FT和FS是研究连续信号的,在数字信号处理中不涉及。 主要是前四种的关系: DFT(Discrete Fourier Transform):离散傅里叶变换 DTFT(Discrete-time Fourier Transform...

    DFT、DTFT、DFS、FFT、FT、FS之间的关系

    FT和FS是研究连续信号的,在数字信号处理中不涉及。

    主要是前四种的关系:

    • DFT(Discrete Fourier Transform):离散傅里叶变换

    • DTFT(Discrete-time Fourier Transform):离散时间傅里叶变换

    • DFS(Discrete Fourier Series):离散傅里叶级数

    • FFT(Fast Fourier Transform):快速傅里叶变换

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    首先来说图(1)和图(2),对于一个模拟信号,如图(1)所示,要分析它的频率成分,必须变换到频域,这是通过傅立叶变换即FT(Fourier Transform)得到的,于是有了模拟信号的频谱,如图(2);注意1:时域和频域都是连续的!

    但是,计算机只能处理数字信号,首先需要将原模拟信号在时域离散化,即在时域对其进行采样,采样脉冲序列如图(3)所示,该采样序列的频谱如图(4),可见它的频谱也是一系列的脉冲。所谓时域采样,就是在时域对信号进行相乘,(1)×(3)后可以得到离散时间信号x[n],如图(5)所示;由前面的性质1,时域的相乘相当于频域的卷积,那么,图(2)与图(4)进行卷积,根据前面的性质2知,**会在各个脉冲点处出现镜像,于是得到图(6),它就是图(5)所示离散时间信号x[n]的DTFT(Discrete time Fourier Transform),即离散时间傅立叶变换,这里强调的是“离散时间”四个字。**注意2:此时时域是离散的,而频域依然是连续的。

    经过上面两个步骤,我们得到的信号依然不能被计算机处理,因为频域既连续,又周期。我们自然就想到,既然时域可以采样,为什么频域不能采样呢?这样不就时域与频域都离散化了吗?没错,接下来对频域在进行采样,频域采样信号的频谱如图(8)所示,它的时域波形如图(7)。现在我们进行频域采样,即频域相乘,图(6)×图(8)得到图(10),那么根据性质1,这次是频域相乘,时域卷积了吧,图(5)和图(7)卷积得到图(9),不出所料的,镜像会呈周期性出现在各个脉冲点处。我们取图(10)周期序列的主值区间,并记为X(k),它就是序列x[n]的DFT(Discrete Fourier Transform),即离散傅立叶变换。可见,DFT只是为了计算机处理方便,在频率域对DTFT进行的采样并截取主值而已。有人可能疑惑,对图(10)进行IDFT,回到时域即图(9),它与原离散信号图(5)所示的x[n]不同呀,它是x[n]的周期性延拓!没错,因此你去查找一个IDFT的定义式,是不是对n的取值区间进行限制了呢?这一限制的含义就是,取该周期延拓序列的主值区间,即可还原x[n]!

    FFT呢?FFT的提出完全是为了快速计算DFT而已,它的本质就是DFT!我们常用的信号处理软件MATLAB或者DSP软件包中,包含的算法都是FFT而非DFT。

    DFS,是针对时域周期信号提出的,如果对图(9)所示周期延拓信号进行DFS,就会得到图(10),只要截取其主值区间,则与DFT是完全的一一对应的精确关系。这点对照DFS和DFT的定义式也可以轻易的看出。因此DFS与DFT的本质是一样的,只不过描述的方法不同而已。

    我理解的就是:

    DTFT(离散时间傅里叶变换,强调的是离散时间,只保证时域是离散的)得到对时域连续信号的离散化采样后的频谱函数,这个采样后时域的信号是离散的(采样序列是离散的),但是由于采样信号在频域的周期性,而且根据时域相乘、频域卷积的原则,原信号的频谱(是连续的)会搬移在采样信号的每一个脉冲点,这样一来,DTFT得到的频谱函数就是连续且周期的DTFT就是对时域的采样!

    但是,连续且周期的频谱信号不能够被计算机所处理,所以要就要对频域信号进行采样了(DFT)!

    与时域采样相同,频域采样也是一系列的周期序列信号相乘,这样,频域的信号就是离散的了,但此时频域信号仍然是周期的。一旦对频域进行采样后(频域相乘、时域卷积),时域又和周期脉冲信号卷积了,结果就是DTFT求出的时域离散信号被搬移到每一个脉冲所在处了,但这样就实现了时域和频域的离散化!DFT就是对DTFT后的频域信号再进行一次离散化采样,得到了离散周期的时域、频域信号!(DFT会对得到的周期性频谱截取主值)

    此时,时域是离散的,但是有周期性,计算机不好处理!

    通过DFS截取时域离散周期信号的主值!

    DTDF是数学家的杰作、DFT是工程师的杰作!离散化有助于计算机分析!

    综上所述,要将模拟信号转化为可以计算机处理的离散信号,经过一下几步:

    1.DTFT对时域离散化采样

    2.DFT对频域离散化采样(顺便截取频域周期信号主值)

    3.DFS截取时域周期信号主值

    4.这样,就将连续信号转化为离散信号了(时域、频域都离散)

    文章参考:参考链接

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