关系数据库中表与表之间的关系有

一对一、一对多、多对多。

扩展：

关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。

关系数据库的定义造成元数据的一张表格或造成表格、列、范围和约束的正式描述。每个表格（有时被称为一个关系）包含用列表示的一个或更多的数据种类。 每行包含一个唯一的数据实体，这些数据是被列定义的种类。当创造一个关系数据库的时候，你能定义数据列的可能值的范围和可能应用于那个数据值的进一步约束。

数据库界面

而SQL语言是标准用户和应用程序到关系数据库的接口。其优势是容易扩充，且在最初的数据库创造之后，一个新的数据种类能被添加而不需要修改所有的现有应用软件。

数据库

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

存在一对一和一对多，多对多关系。

根据今日头条资料，关系型数据库表之间关系一般分为：一对一和一对多，多对多关系。

关系型数据库，全称叫关系型数据库管理系统。

表与表之间一般存在三种关系，即一对一，一对多，多对多关系。

例如:一个人可以拥有多辆汽车，要求查询某个人拥有的所有车辆。

分析：这种情况其实也可以采用 一张表，但因为一个人可以拥有多辆汽车，如果采用一张表，会造成冗余信息过多。好的设计方式是，人和车辆分别单独建表，那么如何将两个表关联呢？有个巧妙的方法，在车辆的表中加个外键字段(人的编号)即可。

例如：学生选课，一个学生可以选修多门课程，每门课程可供多个学生选择。

分析：这种方式可以按照类似一对多方式建表，但冗余信息太多，好的方式是实体和关系分离并单独建表，实体表为学生表和课程表，关系表为选修表，其中关系表采用联合主键的方式(由学生表主键和课程表主键组成)建表。

什么是视图？

在 SQL 中，视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。

第一点：

使用视图，可以定制用户数据，聚焦特定的数据。

解释：

在实际过程中，公司有不同角色的工作人员，我们以销售公司为例的话，

采购人员，可以需要一些与其有关的数据，而与他无关的数据，对他没

有任何意义，我们可以根据这一实际情况，专门为采购人员创建一个视

图，以后他在查询数据时，只需select * from view_caigou 就可以啦。

第二点：使用视图，可以简化数据 *** 作。

解释：我们在使用查询时，在很多时候我们要使用聚合函数，同时还要

显示其它字段的信息，可能还会需要关联到其它表，这时写的语句可能

会很长，如果这个动作频繁发生的话，我们可以创建视图，这以后，我

们只需要select * from view1就可以啦～，是不是很方便呀～

第三点：使用视图，基表中的数据就有了一定的安全性

因为视图是虚拟的，物理上是不存在的，只是存储了数据的集合，我们可以

将基表中重要的字段信息，可以不通过视图给用户，视图是动态的数据的集

合，数据是随着基表的更新而更新。同时，用户对视图，不可以随意的更改

和删除，可以保证数据的安全性。

第四点：可以合并分离的数据，创建分区视图

随着社会的发展，公司的业务量的不断的扩大，一个大公司，下属都设有很

多的分公司，为了管理方便，我们需要统一表的结构，定期查看各公司业务

情况，而分别看各个公司的数据很不方便，没有很好的可比性，如果将这些

数据合并为一个表格里，就方便多啦，这时我们就可以使用union关键字，

将各分公司的数据合并为一个视图。

以上，就是我认为视图的作用，实际上很多公司都使用视图来查询数据的。

内连接: 只连接匹配的行

SELECT * from gradeclass gc inner join grade g on gc.grade_id=g.Id，

左外连接: 包含左边表的全部行（不管右边的表中是否存在与它们匹配的行），以及右边表中全部匹配的行

select * from grade g rigth OUTER JOIN gradeclass g on g.grade_id=gc.Id（这里的outer可以省略）

右外连接: 包含右边表的全部行（不管左边的表中是否存在与它们匹配的行），以及左边表中全部匹配的行

select * from grade g rigth OUTER JOIN gradeclass g on g.grade_id=gc.Id（这里的outer可以省略）

全外连接: 包含左、右两个表的全部行，不管另外一边的表中是否存在与它们匹配的行。

交叉连接: 生成笛卡尔积－它不使用任何匹配或者选取条件，而是直接将一个数据源中的每个行与另一个数据源的每个行都一一匹配

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