有这样一个关系问题,大家怎么处理

tengxiang05 2007-12-22 09:20:34
主键表(单据主体: bill)
id, code, date.......

处键表(单据明细: items)
id, bill_id, amount......


关系: (FK_bill_items) bill.id -> items.bill_id

这样之后: items.bill_id 必须在 bill 是存在的, 构成数据的完整
----
然而现在前端应用程有种特殊的需求: 预知 bill_id, 要先存 items, 再存 bill
这样必须 据FK_bill_items 去掉,这样数据设计不太好,
解决的方法之一: 就是通过前端的应用程先写外部的存储文件,这样前端变复杂,

--
除此之外, 有什么两全的办法, (想FK_bill_items 继续存在, )
...全文
119 8 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
8 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
w2jc 2007-12-22
  • 打赏
  • 举报
回复
预知 bill_id, 要先存 items, 再存 bill
---------------------------------------
看不出有什么特别难的,
先在bill表中插入记录,获得一个有效的bill_id。
既然 bill_id已经存在了,就可以先保存item的具体内容,
等bill的内容有了,再根据bill_id去更新bill表就可以。

要不就是我没有完全理解LZ的意思...
tengxiang05 2007-12-22
  • 打赏
  • 举报
回复
没人就算了
yinqi025 2007-12-22
  • 打赏
  • 举报
回复
外键约束还让它存在好了,不强制约束应该就可以的呀
tengxiang05 2007-12-22
  • 打赏
  • 举报
回复
up
tengxiang05 2007-12-22
  • 打赏
  • 举报
回复
首先
谢谢楼上几位, 由于分少只有50分, 等明天涨几分, 把全部分都加上去
------

预知 bill_id, 要先存 items, 再存 bill
---------------------------------------
看不出有什么特别难的,
先在bill表中插入记录,获得一个有效的bill_id。
既然 bill_id已经存在了,就可以先保存item的具体内容,
等bill的内容有了,再根据bill_id去更新bill表就可以。

要不就是我没有完全理解LZ的意思...
-------------
to w2jc: 可能我没表达清楚, 是这样的, bill_id 是预先知道, 由于别的原因,
要先处理items 表, 然后再处理 bill 表,
---
to dawugui : 不能外键, 当然可以, 但是我希望是外键, 保证数据的完整性
--
to roy_88:
楼主说的情况可用触发器\存储过程封装...(判断插入数据库的顺序)
----可否详细说说
应用程序控制时,在点保存、确定时再分别按顺序插入表..
---- 通过应用程序的方法是有, 先暂时存到外部文件, 但比较麻烦,希望通过数据库方面解决

或者有更好的办法
中国风 2007-12-22
  • 打赏
  • 举报
回复
同上
外健关系是为列中的数据提供引用完整性的约束。FOREIGN KEY 约束要求列中的每个值在被引用表中对应的被引用列中都存在。FOREIGN KEY 约束只能引用被引用表中为 PRIMARY KEY 或 UNIQUE 约束的列或被引用表中在 UNIQUE INDEX 内引用的列。

---
楼主说的情况可用触发器\存储过程封装...(判断插入数据库的顺序)
...
应用程序控制时,在点保存、确定时再分别按顺序插入表..
OracleRoob 2007-12-22
  • 打赏
  • 举报
回复
不同意楼上的说法,合理的使用外键,以及外键中的级联更新、级联删除,还是很有必要的。
dawugui 2007-12-22
  • 打赏
  • 举报
回复
所以能不用所谓的外键就不要用.
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

34,875

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
MS-SQL Server相关内容讨论专区
社区管理员
  • 基础类社区
  • 二月十六
  • 卖水果的net
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧