数据库一对一,一对多,多对多关系

关联映射:一对多/多对一

存在最普遍的映射关系,简单来讲就如球员与球队的关系;

一对多:从球队角度来说一个球队拥有多个球员 即为一对多

多对一:从球员角度来说多个球员属于一个球队 即为多对一

数据表间一对多关系如下图:

 

 

 

关联映射:一对一

一对一关系就如球队与球队所在地址之间的关系,一支球队仅有一个地址,而一个地址区也仅有一支球队。

数据表间一对一关系的表现有两种,一种是外键关联,一种是主键关联。图示如下:

一对一外键关联:

 

 

一对一主键关联:要求两个表的主键必须完全一致,通过两个表的主键建立关联关系

 

 

 

 

关联映射:多对多

多对多关系也很常见,例如学生与选修课之间的关系,一个学生可以选择多门选修课,而每个选修课又可以被多名学生选择。

数据库中的多对多关联关系一般需采用中间表的方式处理,将多对多转化为两个一对多。

数据表间多对多关系如下图:

 

每天学一点,每天积累一天,进步就不止一点点!PS:好记性不如烂笔头,学会总结,学会思考~~~ ----要飞翔,必须靠自己!

转载于:https://www.cnblogs.com/lykbk/p/regrgrgrg5656565656.html

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/491788.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

一文读懂产业互联网的前世今生!

来源:全球物联网观察摘要:随着云计算等企业级技术应用的发展普及, 产业互联网实际已经在各行各业展开实践。广度上不仅覆盖服务业、工业和农业,还从商业扩展到公益和政府,整个社会走向全面互联;深度上从营销…

反对量子计算的理由

来源: 悦智网量子计算如今十分流行。几乎每天都有新闻媒体发布相关新闻。其实人类研究量子计算已经长达几十年,却未得出任何实用的结果,大多数评论员都忘记或者掩饰了这一事实。 IBM指出量子计算机能够“使很多学科领域取得突破性进展&#x…

吴恩达《机器学习》学习笔记一——初识机器学习

吴恩达《机器学习》学习笔记一一、 什么是机器学习?二、监督学习三、无监督学习初识机器学习这是个人学习吴恩达《机器学习》课程的一些笔记,供自己和大家学习提升。第一篇内容较少,日后继续加油。课程链接:https://www.bilibili.…

院士张钹:AI奇迹短期难再现 深度学习技术潜力已近天花板

来源:软件定义世界(SDX)在Alphago与韩国围棋选手李世石对战获胜三年过后,一些迹象逐渐显现,张钹院士认为到了一个合适的时点,并接受了此次的专访。张钹,计算机科学与技术专家,俄罗斯…

吴恩达《机器学习》学习笔记二——单变量线性回归

吴恩达《机器学习》学习笔记二——单变量线性回归一、 模型描述二、 代价函数1.代价函数和目标函数的引出2.代价函数的理解(单变量)3.代价函数的理解(两个参数)三、 梯度下降——求解最优参数1.梯度下降的步骤2.梯度下降的数学表达…

吴恩达《机器学习》学习笔记三——多变量线性回归

吴恩达《机器学习》学习笔记三——多变量线性回归一、 多元线性回归问题介绍1.一些定义2.假设函数二、 多元梯度下降法1. 梯度下降法实用技巧:特征缩放2. 梯度下降法的学习率三、 特征选择与多项式回归四、 正规方程法1. 一些定义2. 正规方程解的公式3. 梯度下降法和…

五大核心构成的AIoT,正在遭遇三大挑战,两条突破口外还有什么?

来源:物联网智库随着IoT与AI逐步走向融合,AIoT正将以全新的方式改变人们的生活。一、新业务需求近年来,物联网呈现突飞猛进的发展态势。根据中商情报网的数据,2018年全球物联网设备已经达到70亿台;到2020年&#xff0c…

机器学习中防止过拟合的方法总结

来自机器学习成长之路公众号 在对模型进行训练时,有可能遇到训练数据不够,即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候,或者在对模型进行过度训练(overtraining)时,常常会导致模型的过拟合(…

吴恩达《机器学习》学习笔记四——单变量线性回归(梯度下降法)代码

吴恩达《机器学习》学习笔记四——单变量线性回归(梯度下降法)代码一、问题介绍二、解决过程及代码讲解三、函数解释1. pandas.read_csv()函数2. DataFrame.head()函数3. Dataframe.insert()函数课程链接: https://www.bilibili.com/video/BV…

从IoT World 2019看全球IoT九大发展趋势

来源:全球物联网观察美国时间5月14日,IoT World2019在美国硅谷圣克拉拉会议中心举行,今年的主题是“工业与IOT的交互”,从大会主题演讲内容和现场产品展示来看,随着5G的商用和人工智能技术的大面积落地,IoT…

美国一箭投放60颗卫星 马斯克组互联网“星链”

来源:新华网美国太空探索公司当地时间23日晚在美国佛罗里达州一处空军基地发射火箭,将60颗小卫星送入近地轨道。这标志着企业家埃隆马斯克组建互联网卫星群的“星链”项目迈出实质性一步,抢在电子商务巨头亚马逊公司创始人杰夫贝索斯的“柯伊…

吴恩达《机器学习》学习笔记五——逻辑回归

吴恩达《机器学习》学习笔记五——逻辑回归一、 分类(classification)1.定义2.阈值二、 逻辑(logistic)回归假设函数1.假设的表达式2.假设表达式的意义3.决策界限三、 代价函数1.平方误差函数的问题2.logistic回归的代价函数四、梯…

协方差与相关系数

定义: 协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。 期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为: 如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一…

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化

吴恩达《机器学习》学习笔记六——过拟合与正则化一、 过拟合问题1.线性回归过拟合问题2.逻辑回归过拟合问题3.过拟合的解决二、 正则化后的代价函数1.正则化思想2.实际使用的正则化三、 正则化的线性回归1.梯度下降的情况2.正规方程的情况四、 正则化的逻辑回归1.梯度下降的情…

5G时代,智能工厂迎来4大改变!

来源:亿欧网作为新一代移动通信技术,5G技术切合了传统制造企业智能制造转型对无线网络的应用需求,能满足工业环境下设备互联和远程交互应用需求。在物联网、工业自动化控制、物流追踪、工业AR、云化机器人等工业应用领域,5G技术起…

主成分分析PCA以及特征值和特征向量的意义

定义: 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA的思想是将n维特征映射到k维上…

吴恩达《机器学习》学习笔记七——逻辑回归(二分类)代码

吴恩达《机器学习》学习笔记七——逻辑回归(二分类)代码一、无正则项的逻辑回归1.问题描述2.导入模块3.准备数据4.假设函数5.代价函数6.梯度下降7.拟合参数8.用训练集预测和验证9.寻找决策边界二、正则化逻辑回归1.准备数据2.特征映射3.正则化代价函数4.…

从认知学到进化论,详述强化学习两大最新突破

来源:大数据文摘深层强化学习(deep RL)近年来在人工智能方面取得了令人瞩目的进步,在Atari游戏、围棋及无限制扑克等领域战胜了人类。通过将表征学习与奖励驱动行为相结合,深层强化学习又引发了心理学和神经科学领域的…

吴恩达《机器学习》学习笔记九——神经网络相关(1)

吴恩达《机器学习》学习笔记九——神经网络相关(1)一、 非线性假设的问题二、 神经网络相关知识1.神经网络的大致历史2.神经网络的表示3.前向传播:向量化表示三、 例子与直觉理解1.问题描述:异或XOR、同或XNOR2.单个神经元如何计算…

刚刚,科学家发现了一大堆解释人类进化的基因...

图片来源:《Nature Genetics》来源:中国生物技术网 5月27日发表在《Nature Genetics》上的一项新研究发现, 以前被认为在不同生物体中具有相似作用的数十种基因,实际上是人类独有的, 这或许有助于解释我们这个物种是如…