数据库设计基础：简单来说，数据规范化的含义、关系型数据库中关系的目的、“一对多”关系。

数据规范化简单说

数据库的结构必须以不重复数据的方式来设计。在数据库管理系统中，这样做最方便的不是，而是使用诸如数据库设计的可视化数据库架构构建工具，以便整个数据库架构尽在掌握。

假设我们正在设计一个网上商店数据库的结构。我们需要存储销售的产品信息。此外，每个产品属于一个产品类别。我们该如何存储这些信息呢？

首先想到的可能是创建一个产品表格，在每个产品记录中存储其名称、描述、价格和类别名称： 为什么这样做不好呢？想象一下，一个在线商店已经在运营，拥有许多类别和许多产品。需要更改其中一个类别的名称。利用这种实现，您必须在产品表中的每个记录中进行更改，将类别名称替换为新的名称。

我们存储了大量相同的数据，且很难修改。此外，可能会发生这样的情况，在许多记录中更改类别名称的过程中过，数据库崩溃，部分名称未被更改。这将导致严重的数据不一致性，从而可能导致严重的错误。

那么我们该如何进行呢？让我们回到关系数据库的主要优势：创建表之间关系的能力。我们只需创建一个单独的表来存储类别数据。因此，当我们需要更改类别名称时，只会影响一条记录：

数据规范化结构是一个概念，其中绝对相同的数据不能在不同的记录中重复。这意味着当我们需要存储关于产品类别的信息时，我们将产品信息与类别信息分别存储。

那么我们如何理解某个产品属于哪个类别呢？我们需要在产品和类别之间建立关系。为此，我们在产品表中添加字段category_id，并在每个产品记录中存储该类别记录的id。

id是每条记录在任何表中都有的一个唯一（不重复）编号（除了多对多关系的表，但略后再谈）。在同一表中不能有两个相同的id，这使我们能够以100％的准确度通过其唯一编号来获取所需的记录。

看看它是怎么表现的： 通过在产品记录中存储属于它们的类别的唯一编号，我们可以在获取每个产品时，也一起获取该类别的所有数据：

SELECT
    p.id, 
    p.name, 
    p.description, 
    p.price,
    c.id as 'category_id',
    c.name as 'category_name', 
    c.image as 'category_image'
FROM
    product p, category c
WHERE
    p.category_id = c.id;

一对多的关系

在上图中，我们创建了“ 一对多”关系，也称为 one-to-many 或 1:М。同样，这是用示例来解释最简单：在我们的关系中，“ 一”是类别，而“ 多”是产品。

这意味着一个产品只能属于一个类别（adidas 的运动鞋只能是“ 鞋类”，而不是“ 手套” 或“ 帽子”）。与此同时，一个类别可以有多个产品（“ 鞋类” 中可以包括“ adidas 的运动鞋”、“ 皮靴”、“ nike 的运动鞋”等等）。

由于这种关系，我们提供了必要的逻辑，我在前面提供了一个例子。此外，当获取产品信息时，我们不仅可以获取类别的信息，还可以获取属于特定类别的产品列表。让我们扩展我们的 SQL 查询：

SELECT
    p.id, 
    p.name, 
    p.description, 
    p.price,
    c.id as 'category_id', 
    c.name as 'category_name', 
    c.image as 'category_image'
FROM
    product p, 
    category c
WHERE
    p.category_id = c.id
    AND
    c.id = N;

在 N 的位置，我们需要用类别的唯一编号来替换它。

在邻近的文章中，您可以找到有关其他类型的关系数据关系的信息：多对多和一对一。如果您觉得有用，可以通过点赞/评论/关注我的教育YouTube频道来支持我。