


Bagaimana untuk Melaksanakan Hubungan Ramai-ke-Ramai dengan Bidang Tambahan dalam Ajaran 2?
Jadual Pautan Many-to-Many dengan Medan Tambahan dalam Doktrin 2
Pengenalan
Pemodelan pangkalan data selalunya melibatkan penciptaan perhubungan banyak-ke-banyak. Dalam kes di mana maklumat tambahan perlu disimpan untuk setiap perhubungan, jadual banyak-ke-banyak tradisional menjadi tidak mencukupi. Artikel ini meneroka mencipta perhubungan sedemikian menggunakan Doktrin 2, dengan medan tambahan ditambahkan pada jadual pautan.
Cabaran
Pada mulanya, cuba mencipta perhubungan banyak-ke-banyak dengan medan tambahan menghasilkan jadual pautan tanpa nilai yang dikehendaki. Percubaan seterusnya untuk menstruktur semula reka letak pangkalan data untuk memasukkan jadual "Stok" yang berasingan dengan perhubungan dengan entiti "Produk" dan "Kedai" juga terbukti tidak berjaya.
Penyelesaian
Kunci untuk menyelesaikan isu ini terletak pada pemahaman bahawa perkaitan banyak-ke-banyak dengan nilai tambahan menjadi entiti yang berbeza. Dalam konteks contoh ini, jadual "Stok" dengan medan "jumlah"nya mewakili entiti berasingan yang bukan lagi hubungan banyak-ke-banyak tulen.
Model Entiti
Berdasarkan pemahaman ini, model entiti berikut ialah dicadangkan:
-
Produk:
- Memegang maklumat produk, termasuk nama dan stok inventori.
-
Kedai:
- Serupa dengan Produk tetapi menyimpan maklumat dan stok kedai inventori.
-
Stok:
- Mewakili hubungan antara Produk dan Kedai, termasuk medan "jumlah".
Pemetaan dengan Doktrin 2
Pemetaan Doktrin 2 yang sepadan untuk entiti akan kelihatan seperti ini:
// Product.php class Product { /** @ORM\OneToMany(targetEntity="Entity\Stock", mappedBy="product") */ protected $stockProducts; } // Store.php class Store { /** @ORM\OneToMany(targetEntity="Entity\Stock", mappedBy="store") */ protected $stockProducts; } // Stock.php class Stock { /** @ORM\Column(type="integer") */ protected $amount; /** @ORM\ManyToOne(targetEntity="Entity\Store", inversedBy="stockProducts") */ protected $store; /** @ORM\ManyToOne(targetEntity="Entity\Product", inversedBy="stockProducts") */ protected $product; }
Dengan mengikuti pendekatan ini, anda boleh mencipta hubungan pangkalan data yang kompleks dengan medan tambahan menggunakan Doktrin 2, memberikan fleksibiliti yang lebih besar dalam pemodelan data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melaksanakan Hubungan Ramai-ke-Ramai dengan Bidang Tambahan dalam Ajaran 2?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini