59_Django数据库_表关系之多对多

最新推荐文章于 2024-11-04 21:15:00 发布
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博客围绕Django数据库展开，聚焦多对多表关系相关内容，虽内容待完善，但核心是探讨Django数据库中多对多表关系的知识。

待完善

Django实现数据库的表间三种关系
2302_76774649的博客
01-22 1461
一对多（One-to-Many）关系：通过ForeignKey字段实现。一个模型的实例可以关联多个另一个模型的实例。一对一（One-to-One）关系：通过字段实现。每个模型的实例只能关联一个另一个模型的实例，反之亦然。多对多（Many-to-Many）关系：通过字段实现。每个模型的实例可以关联多个另一个模型的实例，反之亦然。Django 的 ORM 自动管理这些关系，并提供简洁的查询 API 来进行关联查询。
IBM_DB_DJANGO
05-10
2. **模型映射**: 实现了Django的ORM，将数据库表映射为Python类，允许开发者以面向对象的方式操作数据。 3. **查询支持**: 支持Django的查询API，如过滤、排序、分组等，可以方便地执行复杂的数据库查询。 4. **...
数据库设计多对多关系的几种形态
12-07 186
数据库设计多对多关系的几种形态 前言：多对多关系至少需要3个表，我们把一个表叫做主表，一个叫做关系表，另外一个叫做字典表或者副表（字典表是纪录比较少，而且基本稳定的，例如：版块名称；副表是内容比较多，内容变化的，例如）。  按照数据库的增删查改操作，多对多关系的查找都可以用inner join或者select * from 主表 where id in (select 主表id from 关系表...
数据库设计中，多对多关系使用使用逗号分割关联讨论
v587的博客
08-03 4344
进公司一个月，发现公司很多人喜欢用逗号分割，去存储其它表的主键，做多对多关联，但存在很多乱用现象。这里对这种方式做了下总结。         在传统数据库设计中，多对多关系存储通常都是用一张中间表来简历两张表的关系。例如用户和角色，一个用户有多个角色，而一个角色下又会有多个用户。这样，理所当然的我们会想着用张中间表去存储两者的关系。这样角色就能很容易的查出自己对应的多个用户。
数据库逻辑设计反模式1-存储多值
weixin_30583563的博客
01-03 169
在SQL反模式这本书中以产品和产品联系人说明了此反模式。 开始的时候一个产品只有一个产品联系人，一个产品联系人需要负责多个产品， product_id（产品id）和account_id（产品联系人id）是多对一的关系，表设计如下： 目标：变成多对多关系 随着业务的发展， 一个产品可能存在多个产品联系人，即产品和联系人需要是多对多的关系。 为了尽少的改动，即把a...
SQL反模式学习笔记9 元数据分裂
baibin7264的博客
10-13 158
目标：支持可扩展性。优化数据库的结构来提升查询的性能以及支持表的平滑扩展。 反模式：克隆表与克隆列 1、将一张很长的表拆分成多张较小的表，使用表中某一个特定的数据字段来给这些拆分出来的表命名。 2、将一个列拆分成多个之列，使用别的列中的不同值给拆分出来的列命名。 为了达到减少每张表记录数的目的，你不得不创建一些有很...
Django数据库多对多
weixin_43631940的博客
08-13 870
Django models 通过ManyToManyField字段，实现数据库多对多关联
Django---数据库(多表关联)
卡布达的博客
11-04 637
首先，需要在models.py文件中定义模型。一对一关系（OneToOneField）：一个模型实例只能与另一个模型实例相关联。外键关系（ForeignKey）：一个模型实例可以与一个或多个其他模型实例相关联（多对一）。多对多关系（ManyToManyField）：一个模型实例可以与多个其他模型实例相关联，反之亦然。author = models.ForeignKey(Author, on_delete=models.CASCADE) # 外键关系。
django 表关系之 多对多
记录点滴
12-27 2918
应用场景： 比如一篇文章和标签的关系。一篇文章可以有多个标签，一个标签可以被多篇文章所引用。因此标签和文章的关系就是典型的多对多的关系。 下边只是一篇文章对应多个标签；一个标签对应多篇文章就不举例了，自己脑补下！ 实现方式： django为实现多对多的关系，提供了专门的字段ManyToManyField。还是拿文章和标签举例： class Articles(models.Model): title = models.CharField(max_length=200, null=.
django导入mysql数据库_Django数据库导入导出
weixin_42106765的博客
01-20 993
Django数据库导入从网上下载的一些数据，Excel表，xml文件，txt文件等有时候我们想把他们导入数据库，应该如何操作呢？备注：你可能会问数据从哪里来，比如你用python从以前的blog上获取过来的，想到如现在的博客，或者别人整理好的数据，一个个地从网站后台复制黏贴太麻烦，这就是批量导入的必要性。建议不要先看源码，按教程一步步做下去，遇到问题再试试源代码，直接复制粘贴，很快会忘记，自己动手...
Django中数据库的数据关系:一对一,一对多,多对多
12-24
一对一的关系极为一个数据仅对应一个数据，用下图的结构图可以帮助理解： 下面用代码实现一下，首先要创建工程项目如下： 接着，我们定义模型： 来到models.py文件，创建两个模型： from django.db import models...
Django_ORM.zip_Oldboy 3_django_django orm_orm_session
09-24
在"Oldboy 3"的课程中，可能详细讲解了如何设置和使用Django ORM进行数据库操作，比如模型的定义、字段类型、模型间的关系（一对一、一对多、多对多），以及如何进行查询（查询集、过滤、排序、分组等）。...
django-blog.rar_django_django blog
09-23
7. **数据库操作**：Django的ORM（对象关系映射）允许开发者用Python代码操作数据库，无需直接写SQL。 8. **权限与认证**：Django内置了用户认证系统，可实现注册、登录、权限控制等功能。 9. **中间件...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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