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请问数据库中外键的用法
okli
2003-08-20 01:18:38
如题,设计数据库的时候各位一般在哪些情况下使用外键,一般如何使用?
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请问数据库中外键的用法
如题,设计数据库的时候各位一般在哪些情况下使用外键,一般如何使用?
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okli
2003-08-20
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能举个简单的一对多的例子么?
在我的代码里面,由于主键的值(在主表中)和外键的值(在相关表中)的关系有时候变动,哪我该如何保持数据一致性比较好?
hjb111
2003-08-20
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联接相关基础表是用外键!
pengdali
2003-08-20
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一对多关系
一对多关系是最常见的关系类型。在这种关系类型中,表 A 中的行可以在表 B 中有许多匹配行,但是表 B 中的行只能在表 A 中有一个匹配行。例如,publishers 表和 titles 表是一对多的关系:每一个出版商可出版许多书,但每一本书只能有一个出版商。
如果在相关列中只有一列是主键或具有唯一约束,则创建的是一对多关系。
一对多关系中的主键方由一个键 符号表示。关系中的外键方由一个无穷大 符号表示。
多对多关系
在多对多关系中,表 A 中的一行可与表 B 中的多行相匹配,反之亦然。通过定义称为连接表的第三方表创建这样的关系,该连接表的主键包括表 A 和表 B 中的外键。例如,authors 表和 titles 表是多对多关系,该关系通过从这些表中的每个表与 titleauthors 表的一对多关系定义。titleauthors 表的主键由 au_id 列(authors 表的主键)和 title_id 列(titles 表的主键)组成。
一对一关系
在一对一关系中,表 A 中的一行最多只能与表 B 中的一行相匹配,反之亦然。如果两个相关列都是主键或具有唯一约束,则创建的是一对一关系。
这种关系不常见,因为这种方式的大部分相关信息都在一个表中。使用一对一关系可以是为了:
分割一个含有许多列的表。
出于安全考虑而隔离表的某一部分。
存储可以很容易删除的临时数据,只需删除表即可删除这些数据。
存储只应用于主表子集的信息。
一对一关系的主键方由键 符号表示。外键方也由键 符号表示。
都要用到外键。
CrazyFor
2003-08-20
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一对多关系中的"多"的表的字段一般都为外键.
pengdali
2003-08-20
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一对多关系
一对多关系是最常见的关系类型。在这种关系类型中,表 A 中的行可以在表 B 中有许多匹配行,但是表 B 中的行只能在表 A 中有一个匹配行。例如,publishers 表和 titles 表是一对多的关系:每一个出版商可出版许多书,但每一本书只能有一个出版商。
如果在相关列中只有一列是主键或具有唯一约束,则创建的是一对多关系。
一对多关系中的主键方由一个键 符号表示。关系中的外键方由一个无穷大 符号表示。
多对多关系
在多对多关系中,表 A 中的一行可与表 B 中的多行相匹配,反之亦然。通过定义称为连接表的第三方表创建这样的关系,该连接表的主键包括表 A 和表 B 中的外键。例如,authors 表和 titles 表是多对多关系,该关系通过从这些表中的每个表与 titleauthors 表的一对多关系定义。titleauthors 表的主键由 au_id 列(authors 表的主键)和 title_id 列(titles 表的主键)组成。
一对一关系
在一对一关系中,表 A 中的一行最多只能与表 B 中的一行相匹配,反之亦然。如果两个相关列都是主键或具有唯一约束,则创建的是一对一关系。
这种关系不常见,因为这种方式的大部分相关信息都在一个表中。使用一对一关系可以是为了:
分割一个含有许多列的表。
出于安全考虑而隔离表的某一部分。
存储可以很容易删除的临时数据,只需删除表即可删除这些数据。
存储只应用于主表子集的信息。
一对一关系的主键方由键 符号表示。外键方也由键 符号表示。
都要用到外键。
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数据库
、电子图书使用方法.ppt
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包含了一些学术基础知识的学习文档。 文件夹结构如下: 图书馆讲座 ├── 学科资源专场 │ ├── 信息及电气学科文献资源利用方法概述.pdf │ ├── 化学及相关学科信息资源概述.pdf │ ├── 医学与生命科学类文献调研概述1.pdf │ ├── 医学与生命科学类文献调研概述2.pdf │ └── 商业经济类文献检索方法与技巧.pdf ├── 实用软件系列 │ ├── [emuch.net]Endnote8.rar │ ├── endnode │ │ └── Endnote X6 │ │ ├── ENX6Inst.msi │ │ └── License.dat │ ├── Excel初级操作与应用(适用于初学者)2.pdf │ ├── Excel初级操作与应用(适用于初学者).pdf │ ├── Excel初级操作与应用(适用于初学者)示例.rar │ ├── Excel实例与应用(适用于已经掌握基本操作者).pdf │ ├── Excel实例与应用(适用于已经掌握基本操作者)示例.rar │ ├── 如何使用“MS WORD”制作长文档2003.pdf │ ├── 如何使用“MS WORD”制作长文档2007.pdf │ └── 认识与利用个人文献管理软件.pdf ├── 常用资源系列 │ ├── Internet免费学术资源的检索与利用.pdf │ ├── Web of Science 引文
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方案。本课程讲解了以下的...
论文研究 - 基于超分辨率卷积神经网络的乳腺X线照片超分辨率成像
目的:应用和评估基于超分辨率卷积神经网络(SRCNN)的超分辨率方案,以增强数字乳房X线照片的图像分辨率。 材料和方法:从用于乳腺X线筛查的数字
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(CBIS-DDSM)的精选乳腺成像亚组
中
,总共采集了711个包括乳房病变的
中
外侧斜(MLO)图像。 我们首先训练了超分辨率卷积神经网络(SRCNN),这是一种基于深度学习的超分辨率方法。 使用训练有素的SRCNN,可以从低分辨率图像
中
重建高分辨率图像。 我们比较了超分辨率方法和使用线性插值方法(最近邻和双线性插值)获得的图像质量。 为了研究SRCNN处理过的图像的图像质量与乳腺钼靶病变的临床特征之间的关系,我们比较了实施SRCNN产生的图像质量,包括乳房密度,乳房成像报告和数据系统( BI-RADS)评估,以及经过验证的病理信息。 为了进行定量评估,测量了峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM),以评估图像恢复质量和感知的图像质量。 结果:SRCNN产生的超分辨率图像质量显着高于使用线性插值方法获得的图像(p <0.001)。 经SRCNN处理的密集乳房,高风险BI-RADS评估组和经病理证实的恶性病例的图像质量分别显着高于低密度
orbit-db-identity-provider:OrbitDB 的默认身份提供者
轨道
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身份提供者 OrbitDB 的默认身份提供者 Identities是一个在管理身份的 目录 测试 建造 棉绒 执照 安装 本项目使用npm和nodejs $ npm i --save orbit-db-identity-provider
用法
Identity对象包含证明拥有某些外部标识符和 OrbitDB 公钥的签名。 包括在内是为了证明 OrbitDB
中
外部标识符的所有权。 创建身份 const Identities = require ( 'orbit-db-identity-provider' ) const options = { id : 'local-id' } const identity = await Identities . createIdentity ( options ) console . log ( identity . toJSON
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