本文介绍了数据库设计中常见的数据关系类型，包括一对一、一对多和多对多关系，并通过Python操作MySQL数据库，展示了如何使用外键（foreign key）实现这些关系。通过拆分冗余数据，提高数据组织的清晰性和效率。文中还提供了创建和管理外键的SQL语句示例。
今日重点：外键 一对多
多对多
一对一
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一、引言：
我们在同一数据库创建的表时候，很多时候会出现相同数据的冗余问题，也就是说几个id会有一个或者同n个相同字段，这样就导致数据表结构数据重复冗余，
冗余还无所谓，关键是如果我要改其中一个相同的字段信息，其他跟他相同字段的信息也都要同步修改，这就增加了很多工作量，特别是如果要处理大量数据的时候
所以需要有一种解决方式来处理这种显而易见的问题。
例如：
id
name
gender
dep_name
dep_desc
1
jason
male
外交部
形象代言人
2
egon
male
教学部
教书育人
3
kevin
male
教学部
教书育人
4
tank
male
教学部
教书育人
5
jerry
female
技术部
技术负责人
很显然，上表的id为2/3/4的人员同属于一个字段名(部门)教育部，部门描述也是一样。解决方法：拆分为2个表
+----+-------+--------+--------+
| id | name | gender | dep_id |
+----+-------+--------+--------+
| 1 | jason | male | 1 |
| 2 | egon | male | 2 |
| 3 | kevin | male | 2 |
| 4 | tank | male | 2 |
| 5 | jerry | female | 3 |
+----+-------+--------+--------+
+----+-----------+--------------------------+
| id | dep_name | dep_desc |
+----+-----------+--------------------------+
| 1 | 外交部 | 形象代言人 |
| 2 | 教育部 | 教书育人 |
| 3 | 技术部 | 技术负责人 |
+----+-----------+--------------------------+
"""把所有数据都存放于一张表的弊端
1.组织结构不清晰
2.浪费硬盘空间
3.扩展性极差"""
#上述的弊端产生原因类似于把代码全部写在一个py文件中，你应该怎么做？>>>解耦合！将上述一张表拆成员工和部门两张表ÿ
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