阿里云1212（阿里云1218事件）

本文目录一览：

• 1、MySQL Mycat 分布式架构
• 2、饿了么乘胜追击开启双12，外卖市场陷入胶着战
• 3、docker中tomcat文件不允许操作
• 4、运行app大概一个月花费多少钱
• 5、面对支付宝红包大战微信支付为何一毛不拔？
• 6、数据库多对多的联系必须有属性吗

MySQL Mycat 分布式架构

参考：

图中是两组分片，红色我们称为shard1，蓝色我们称为shard2

51 52是服务器

两个3307互为主从(双主)，3309是本地3307的从库

说明：没有明确说明是只在某一个节点上做的，就是两个节点都做

两台虚拟机 db01 db02

每台创建四个mysql实例：3307 3308 3309 3310

mysql软件我们之前已完成二进制安装，直接初始化即可

我们server-id规划为：db01上是7/8/9/10,db02上是17/18/19/20

"箭头指向谁是主库"

10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307

10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307

10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307

两个分片，每个分片四个mysql节点

shard1：

Master：10.0.0.51:3307

slave1：10.0.0.51:3309

Standby Master：10.0.0.52:3307

slave2：10.0.0.52:3309

shard2：

Master：10.0.0.52:3308

slave1：10.0.0.52:3310

Standby Master：10.0.0.51:3308

slave2：10.0.0.51:3310

shard1

10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307

db02

db01

db02

10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307

db01

10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307

db02

shard2

10.0.0.52:3308 ----- 10.0.0.51:3308

db01

db02

db01

10.0.0.52:3310 ----- 10.0.0.52:3308

db02

10.0.0.51:3310 ----- 10.0.0.51:3308

db01

这个复制用户在谁上建都行

注：如果中间出现错误，在每个节点进行执行以下命令

常见方案：

360 Atlas-Sharding 360

Alibaba cobar 阿里

Mycat 开源

TDDL 淘宝

Heisenberg 百度

Oceanus 58同城

Vitess 谷歌

OneProxy

DRDS 阿里云

我们装的是openjdk，不是官方的那个

Mycat-server-xxxxx.linux.tar.gz

配置环境变量

我们mycat的命令也是在bin目录下

启动

8066就是对外提供服务的端口，9066是管理端口

连接mycat：

默认123456

db01:

我们一般先把原schema.xml备份，然后自己新写一个：

xml和html看起来差不多，xml是从下往上调用的

前三行我们不用看，直接从第四行schema开始看起：

定义了schema，然后以/schema结尾

为什么要用逻辑库？

业务透明化

此配置文件就是实现读写分离的配置

重启mycat

读写分离测试

总结：

以上案例实现了1主1从的读写分离功能，写操作落到主库，读操作落到从库.如果主库宕机，从库不能在继续提供服务了。

我们推荐这种架构

一写三读，

不设置双写的原因是：性能没提升多少，反而引起主键冲突的情况

配置文件：

之后重启：mycat restart

真正的 writehost：负责写操作的writehost

standby writeHost ：和readhost一样，只提供读服务

我们此处写了两个writehost，默认使用第一个

当写节点宕机后，后面跟的readhost也不提供服务，这时候standby的writehost就提供写服务，

后面跟的readhost提供读服务

测试：

读写分离测试

对db01 3307节点进行关闭和启动,测试读写操作

结果应为另一台(52)的3307(17)是写，3309(19)是读

一旦7号节点恢复，此时因为7落后了，写节点仍是17

balance属性

负载均衡类型，目前的取值有3种：

writeType属性

负载均衡类型，目前的取值有2种：

switchType属性

-1 表示不自动切换

1 默认值，自动切换

2 基于MySQL主从同步的状态决定是否切换 ，心跳语句为 show slave status

datahost其他配置

dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"

maxCon="1000"：最大的并发连接数

minCon="10" ：mycat在启动之后，会在后端节点上自动开启的连接线程，长连接，好处是连接速度快，弊端是占内存

tempReadHostAvailable="1"

这个一主一从时（1个writehost，1个readhost时），可以开启这个参数，如果2个writehost，2个readhost时

heartbeatselect user()/heartbeat 监测心跳

其他参数sqlMaxLimit自动分页,必须在启用分表的情况下才生效

创建测试库和表:

我们重启mycat后连接到8066

发现跟一个库一样，实际上已经分到不同的物理硬件上了

分片：对一个"bigtable"，比如说t3表

热点数据表 核心表

(1)行数非常多，800w下坡

(2)访问非常频繁

分片的目的：

（1）将大数据量进行分布存储

（2）提供均衡的访问路由

分片策略：

范围 range 800w 1-400w 400w01-800w 不适用于业务访问不均匀的情况

取模 mod (取余数) 和节点的数量进行取模

枚举 按枚举的种类分，如移动项目按省份分

哈希 hash

时间 流水

优化关联查询（否则join的表在不同分片上，效率会比单库还要低）

全局表

ER分片

案例：移动统一：先拆出边缘业务，再按地域分片，但对应用来说是统一的

vim rule.xml

tableRule name="auto-sharding-long"

rule

columnsid/columns

algorithmrang-long/algorithm

/rule

function name="rang-long"

class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong"

property name="mapFile"autopartition-long.txt/property

/function

===================================

vim autopartition-long.txt

0-10=0

11-20=1

创建测试表：

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

测试：

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h 127.0.0.1 -P 8066

insert into t3(id,name) values(1,'a');

insert into t3(id,name) values(2,'b');

insert into t3(id,name) values(3,'c');

insert into t3(id,name) values(4,'d');

insert into t3(id,name) values(11,'aa');

insert into t3(id,name) values(12,'bb');

insert into t3(id,name) values(13,'cc');

insert into t3(id,name) values(14,'dd');

取余分片方式：分片键（一个列）与节点数量进行取余，得到余数，将数据写入对应节点

vim schema.xml

table name="t4" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long" /

vim rule.xml

property name="count"2/property

准备测试环境

创建测试表：

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

重启mycat

mycat restart

测试：

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066

use TESTDB

insert into t4(id,name) values(1,'a');

insert into t4(id,name) values(2,'b');

insert into t4(id,name) values(3,'c');

insert into t4(id,name) values(4,'d');

分别登录后端节点查询数据

mysql -S /data/3307/mysql.sock

use taobao

select * from t4;

mysql -S /data/3308/mysql.sock

use taobao

select * from t4;

t5 表

id name telnum

1 bj 1212

2 sh 22222

3 bj 3333

4 sh 44444

5 bj 5555

sharding-by-intfile

vim schema.xml

table name="t5" dataNode="sh1,sh2" rule="sharding-by-intfile" /

vim rule.xml

tableRule name="sharding-by-intfile"

rule columnsname/columns

algorithmhash-int/algorithm

/rule

/tableRule

function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap"

property name="mapFile"partition-hash-int.txt/property

property name="type"1/property

property name="defaultNode"0/property

/function

partition-hash-int.txt 配置：

bj=0

sh=1

DEFAULT_NODE=1

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数， 其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称

准备测试环境

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.51 -P8066

use TESTDB

insert into t5(id,name) values(1,'bj');

insert into t5(id,name) values(2,'sh');

insert into t5(id,name) values(3,'bj');

insert into t5(id,name) values(4,'sh');

insert into t5(id,name) values(5,'tj');

a b c d

join

t

select t1.name ,t.x from t1

join t

select t2.name ,t.x from t2

join t

select t3.name ,t.x from t3

join t

使用场景：

如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，

常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，

而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，

要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat 在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，

避免跨库Join，在进行数据插入操作时，mycat将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。

vim schema.xml

table name="t_area" primaryKey="id" type="global" dataNode="sh1,sh2" /

后端数据准备

mysql -S /data/3307/mysql.sock

use taobao

create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);

mysql -S /data/3308/mysql.sock

use taobao

create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);

重启mycat

mycat restart

测试：

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066

use TESTDB

insert into t_area(id,name) values(1,'a');

insert into t_area(id,name) values(2,'b');

insert into t_area(id,name) values(3,'c');

insert into t_area(id,name) values(4,'d');

A

join

B

为了防止跨分片join，可以使用E-R模式

A join B

on a.xx=b.yy

join C

on A.id=C.id

table name="A" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long"

childTable name="B" joinKey="yy" parentKey="xx" /

/table

饿了么乘胜追击开启双12，外卖市场陷入胶着战

最近，互联网再次剑拔弩张。巨头们群雄逐鹿入场社区团购，纷纷押注在这个赛道上。然而在经历了旷日持久纠缠的外卖赛道上，同样战火四起。从10月饿了么月活反超，到双方在双11期间策略差异，种种线索表明这场仗依旧激烈，伯仲难分。

刚刚进入12月，饿了么立刻宣布：1212超级粉丝狂欢季正式启动。

从下半年开始，饿了么一直动作频频。

7月份宣布战略升级，从送外卖到送万物；8月份祭出百亿补贴；10月份升级百亿补贴并覆盖全品类；11月份，饿了么借双11主场优势囤券入局。

12月，饿了么又一次发起双12冲锋，发力“超级会员”。 开通或续费超级吃货卡季卡，授权成为品牌会员后，享受饿了么和大牌商家联合推出的双重权益。除了获得三个月共12张无门槛红包之外，还有大牌商家的券包礼包。除了超级会员之外，还有千万消费红包，“百亿补贴”持续加码，买一赠一等消费权益覆盖餐饮、生活服务、商超、水果生鲜、医药 健康 等品类商家。

双11刚结束，为何饿了么又借着双12吹响冬季战役的号角？

一方面是冬季战役在外卖市场中的重要性。外卖受季节性影响，夏季和冬季为外卖旺季。此次饿了么双12再发进攻，剑指冬季战役。

另一方面超级会员是饿了么帮助品牌商家提升用户黏性手段。饿了么的会员体系搭建，为平台和品牌其的拉新和留存提供了有效的支撑。据悉，饿了么的超级会员人均下单频次是普通用户的2.3倍，客单价远高于普通用户，人均消费额相比普通用户高出39%。这也就是如何把用户牢牢地黏在平台下。

饿了么对本地生活战场的持续投入加注，一方面是来自饿了么对近场经济的自信，同时也向外界传达同城业务回暖的信号。未来很长一段时间双方依旧将会咬的很紧，呈胶着状态。但商场如战场，此消彼长，不进则退，饿了么的一系列行动正在潜移默化的改变原有市场格局。

最为关键的是，饿了么准备好了弹药。在基础建设层面，过去一年，饿了么完成了和阿里集团的整合，包括从流量、用户的打通。产品技术等设施上阿里云，两者完成整合。饿了么，口碑以及客如云商家中台，三者的融合，利于外卖行业的从高频带动低频的引导。

在供给层面，饿了么线下崛起。今年双十一期间，饿了么抢先占领了电商零售之外的线下商家入口，把电商狂欢变成大型“本地生活”福利节。双11期间，饿了么和近百万商家共同推出了可多次使用的电子卡券包。

一套组合拳打下来，饿了么越打越兴奋。数据显示，最近半年，饿了么已为各大品牌新增了5000万会员用户。

在双12这个流量爆发的关键节点，随着饿了么、商家、品牌，围绕老百姓最关心的衣食住行吃喝玩乐等类目，对冬季战役的全面打响，外卖市场又将进入新的较量与博弈。

docker中tomcat文件不允许操作

在服务器上使用docker安装tomcat时遇到了无法访问tomcat的问题。是因为使用docker pull tomact 下载的tomcat镜像中包含有两个webapps 文件夹。一个文件夹名为webapps,但是这个文件夹是空的，另外一个文件夹名为webapps.dist，里面有tomcat完整的文件夹和文件。

图示：

问题重现

1、使用docker下载tomcat镜像

docker pull tomcat:9

1

1

图示:

2、创建tomcat容器

docker run -d -p 8080:8080 tomcat:9

1

1

图示：

3、tomcat容器已经运行，但是还是无法访问tomcat的首页。

4、立刻查看防火墙端口和ECS安全组的情况。

查看防火墙状态

systemctl status firewalld

1

1

开启防火墙

systemctl start firewalld

1

1

查看端口信息

firewall-cmd --list-ports # 只看端口信息

1

1

开启端口和重启防火墙

开端口命令：firewall-cmd --zone=public --add-port=8080/tcp --permanent

重启防火墙：systemctl restart firewalld.service

1

2

1

2

查看安全组情况

注意：防火墙8080 端口开了并且阿里云安全组也开放了才能访问远程。

5、以上步骤都没问题，进入容器内部，发现两个webapps。

docker exec -it 53724a20a48c /bin/bash

1

1

其中webapps文件夹为空，而webapps.dist包含完整的tomcat文件。

6、将目录下webapps.dist里文件复制到webapps。然后将webapps.dist删除.

cp -r webapps.dist/* ./webapps

rm -rf webapps.dist

1

2

1

2

运行app大概一个月花费多少钱

运行app需要看很多方便的，一、服务器的费用，一般一个月几百元，如果用户数量多，并发数高，一个月几千元，当然了像直播那种app，一个月服务器的付费都是多少万的；二是人员工资成本，app运行需要员工来管理，客服、财务、运营等等，要看您的app后台需要多少人来打理了；三是推广费用，这部分应该是最高的成本，一般一个app想要推广出去，所花的费用是比开发费用更高的。推广也分为线下和线上推广，要看您想要时间什么效果，推广的费用也不一样，并且推广不是一个月就能见成效的，需要累计，一个月花费几万元是很正常的

希望对您有用！

面对支付宝红包大战微信支付为何一毛不拔？

最近，支付宝的红包支付成为了现象级营销活动，人们都玩得乐此不疲，十个亿的金额也让很多人感觉蚂蚁金服真是财大气粗。

不过，很多人非常吃惊的是，作为支付宝的对手，去年就宣布在线下要超越支付宝的微信支付却在补贴上面偃旗息鼓，即便是双12这么重要的线下支付高潮期，微信支付也是一言不发。难道土豪缺钱，还是土豪在憋大招，很多人相信是后者。

腾讯系公司是松散的联盟，烧钱需要协同，而投入方并不一定是受益方，谁都不想做牺牲

也许，微信支付有难言之隐。作为腾讯的一个业务板块，微信支付自身能动用的资源非常有限，微信支付还只是依附于财付通的一个对外业务，更无法与独立自主将其作为核心业务的支付宝相提并论，心有余而力不足是有可能的。

蚂蚁金服的各种优惠活动推出以后，所投入的营销费用能换来效益的增长，而腾讯微信打造的是松散的联盟，这些钱很多都流出去了，长期坚持是无法做到的，这也是腾讯多次以微信支付负担的手续费过重为由对中间环节收费的原因之一

阿里是统一的整体，各部分的营销可以做到协调一致，也可以不讲究自身独立单元的盈亏，但腾讯也好，京东也好，包括美团等等，都是独立的经营实体，要独立核算自负盈亏，还要应对股市与投资人，很难做到不计较个人得失为整体付出，于是，就难以做到服从大局。

实际上，多年来中国银联就是如此的困境，自身业务单一，虽然联盟众多合作伙伴也不少，但每次营销都需要具体的银行来给与补贴，而且是真金白银，但各家银行各怀心事，不愿意为其他实质上的竞争对手做局添柴，也就难以形成合力对抗互联网金融公司。

蚂蚁大量投入有其他收获，腾讯即便补贴也收获简单

更重要的是，补贴和优惠属于大笔的烧钱，而阿里巴巴和蚂蚁金服单独拿出一个都是土豪，与这样的土豪一起烧钱，那绝对是以亿或者十亿百亿计算，即便是腾讯，也得掂量掂量。如果是烧到半路再退出下，还不如不去碰。

支付宝提供红包支付优惠获取用户，价值可以通过自家的口碑或者后台的完善的金融业务赚回来，至少成就了自家的生意，因为阿里巴巴是强力统一的整体，但是，腾讯的核心业务是游戏，再多的在支付上补贴，充其量也就是换来更多人使用一下支付，后面的金融体系尚未搭建完成，支付所形成的业务无法积淀变现。

比如，双11阿里巴巴大笔的烧钱，虽然看起来没赚钱，可这种极限挑战却培养成熟了阿里云，京东们也跟着烧钱，却只能换来业务量的增长，属于白白跟着折腾。腾讯自然明白这个道理，不到万不得已，不会跟着徒劳无功的消耗资源。

当然，对于微信来说，其用户数和支付用户数上的增长已经趋于天花板，如今只能处在被支付宝追着打的地步，而支付从来就不是一种可以的行业，无论如何也做不到像社交那样的独一无二，即便投入再多的资源，对于微信支付来说都是边缘收益非常低的，没有必要跟随。

腾讯的核心业务是游戏，主要时刻在寒假，现在不是投入时刻

再有，腾讯的核心业务是游戏，一切都要以此为主，主要的资源倾斜，在王者荣耀步入生命周期后半段，吃鸡游戏面临网易等的围攻情况下，腾讯自然会把更多的资金用在这方面，至于支付只是属于“搂草打兔子”，虽然也知道是未来的重点，可面对短期利益和长期价值的纠结，也只能暂时更关注游戏投入

还存在一种可能，每年第四季度，特别是11月份12月份，都是传统的商家打折促销时期，也是电子商务的旺季，而对于以游戏为主的腾讯而言，每年的第一季度，围绕着春节和寒假，才是业务的高潮，腾讯需要积累资源为这个季度的营销服务。与此同时，当年微信支付为了拉拢商家承诺的支付结算免费期即将结束，面对步步紧逼的对手，收费与不收费都将是腾讯又一次艰难的决定。

扫码发红包的设计体现了支付宝的优势，其他商家很难跟随

支付宝在2017年9月就开始了扫码发红包，而包括微信支付在内的其他对手却没有一个跟随，这确实很反常。应该说，很多支付企业可能是想跟但又不敢跟随，因为羊毛党的存在。

根据支付宝该活动的规则显示：参与赚取赏金的用户可以通过吱口令、二维码图片、活动海报、链接等途径邀请其他用户来领取红包。当其他的用户领取了你的红包，并且在实体门店使用该红包后，你就可以得到一笔支付宝赏金，金额属于随机，最高99元。这个活动不仅叫醒了“沉睡中”的用户，同时也提升了支付宝APP的使用频率，用户们也确实获得了红包福利。

很多人说，收到以【支付宝】或【支付宝红包】打头的短信，让你复制此条信息打开支付宝领取最高1212元现金红包，每天领一次。实际上，支付宝官方对此进行了辟谣，所有这些短信都与支付宝无关，只是一些人在钻了空子，打着支付宝的名义薅支付宝的羊毛。上面这种极端获利情况，很有可能是这些人通过伪基站群发短信获取。

应该说，确实有很多人会钻空子，但至今这个活动还在正常进行而且还要延期，说明一切都处在支付宝可以忍受的范围之内。甚至，有人认为，支付宝这次的活动可以说很高明，别看羊毛党撸羊毛，或许这正是支付宝要的。这笔钱等于就是变向发给羊毛党的推广钱。通过推荐好友扫码拿红包，再给推荐的人给奖励，其实本质上就是让广大用户通过各种手段来推支付宝，等于是让全民都来变相的推广支付宝。而用户的玩法是多种多样的，或者是具有创意的，你让支付宝自己的人来推，可搞不出这么多花样来。但把这是全权交给广大网民，那就觉得是五花八门各显神通了。

不过，这一切都是支付宝已经基本完成了实名制认证以及信用账户建立的基础上，通过这一年的付款码发放，也基本建立了商家与普通个人用户之间的区隔，再加上蚂蚁金服强大的风控能力，羊毛党才没有兴风作浪。其他的支付企业，包括微信在内，都还没有完成实名制改造，大量的个人之间的转账也依然无法和商家付款进行区分，如果做类似的活动，基本上就会被羊毛党薅光拔净。

所以，我们看到微信的红包营销方式就委婉很多，各种线下门店消费后，可以抢红包，有门店的红包，还有朋友的红包，抢了以后，下次消费满一定金额就可以使用，以不确定性和复杂的流程提高薅羊毛的成本来规避羊毛党的侵袭。

由此可见，罗马不是一天建成的。支付宝敢于挑战中国互联网上能力巨大的羊毛党且让活动可以持续进行下去，这种能力将给很多商家以信心，未来与支付宝进行联合做营销活动也就打开了大门。

蚂蚁烧钱，阿里看热闹，腾讯不敢跟，这是一场非对称战争

在四处投资以遏制阿里巴巴组建“反阿里联盟”的背景下，腾讯一年时间竟然投资了100多家公司，以2017年2000亿左右的应收来看，腾讯的现金流已经吃紧。于此同时，为了股价的需要，腾讯必须对标阿里巴巴的收入和利润，否则，港股都可能被其带动的一泻千里。

在这种情况下，腾讯的第四季度必须死保业绩，以避免第三季度的亮眼财报之后引发的市场看多突然结束。作为事实上的投资公司，腾讯的股价是第一生命，不允许有任何的闪失，因此，不投入或者少投入就成为无奈的选择。

由此，我们得看到，蚂蚁金服和阿里巴巴是两家公司，支付宝投入并不会导致阿里巴巴的收入利润受到影响。可以看出，这完全是一场不对称的战争，腾讯跟不起。在2016年，阿里巴巴571亿，腾讯只有414亿，这场消耗战，腾讯是打不起的。

蚂蚁金服并没有上市，并没有业绩压力，蚂蚁金服十亿十亿的补贴，只要自己能承受就没有任何问题，而蚂蚁金服2016财年的盈利就超过30亿，到了2017年，只是蚂蚁小贷三个季度就赚了将近50亿。所以，再烧钱补贴个几十亿玩上一年都不成问题。

但是，微信支付只是腾讯的一部分，其收入与支出都是要算到上市公司应收和利润中的，如果腾讯跟着蚂蚁金服去烧钱，上个季度仅仅能和阿里巴巴在增幅上打个平手的腾讯势必会导致其财报大大逊色，这是资本市场不可接受的。所以，腾讯有钱也不敢跟着烧。

以上分析都是猜测，或者一种或者几种因素是真实的，或者一种也不成立，我们只有看看接下来春节期间微信支付的动作才能做出更准确的分析。

数据库多对多的联系必须有属性吗

数据库实体间有三种关联关系：一对一，一对多，多对多。

一对一实例：一个学生只有个身份证编号。

一对多实例：一个班级有多个学生。

多对多实例：多对多就是双向一对多，一个学生可以选择多门课，一门课也有多名学生。

1

2

3

1

2

3

1.一对多关系处理：

我们以学生和班级之间的关系来说明一对多的关系处理方法。

假设现有基本表学生表（学号，姓名，……），班级表（班级号，备注信息，……）。

1

2

1

2



方法一：

新增一个关系表，用来表示学生与班级的属于关系，该关系表包含字段（学生号，班级号）。通过学生号与班级号的对应关系表示学生属于的班级。

1

1

方法二：

在学生表中新增字段（班级号），该字段作为学生表的外键与班级表中的班级号关联。每一个学生实体在班级号字段的值，表示该学生属于的班级。

1

1

小结：一般情况下，一对多关系采用方法二来处理。一对多的两个实体间，在“多”的实体表中新增一个字段，该字段是“一”实体表的主键。

2.多对多关系处理：



在多对多关系中，我们要新增加一个关系表。如在上面示例中，在学生表和课程表的基础上增加选课表来表示学生与课程之间的多对多关系。在选课表中，必须含有的属性有学生号和课程号。（学生号，课程号）这个属性集刚好也就是选课表的关键字。

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文章知识点与官方知识档案匹配

MySQL入门技能树数据库组成表

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...库中两个实体集之间的联系有一对一、一对多和多对多

数据库实体间三种对应关系:一对一,一对多,多对多。 ps:本人亲测,阿里云2核4G5M的服务器性价比很高,新用户一块多一天,老用户三块多一天,最高可以买三年,感兴趣的可以戳一下:阿里云折扣服务器 一对一关系示例:一个学生对应一个学生...

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最新发布 什么是数据库中的一对多关系？

但是，如果您忘记了存储所有信息的表，并想象实际上有不同的表，每个表都代表层次结构中的一个级别，则可视化起来会更容易一些。实际