Na rysunku przedstawiono dwie tabele. Aby połączyć je relacją jeden do wielu, jeden po stronie Klienci wiele po stronie Zamowienia, należy
Odpowiedzi
Informacja zwrotna
Relacja jeden do wielu polega na tym że jedna wartość z jednej tabeli może być związana z wieloma wartościami w innej tabeli W tym przypadku jeden klient może mieć wiele zamówień co oznacza że musimy dodać pole klucza obcego w tabeli Zamowienia które będzie odnosiło się do Klientów Klucz obcy w bazach danych to pole które odwołuje się do klucza głównego w innej tabeli Dobre praktyki projektowania baz danych sugerują aby takie połączenia realizować za pomocą kluczy obcych co pozwala na utrzymanie integralności danych oraz łatwiejsze ich przetwarzanie W praktyce oznacza to że w tabeli Zamowienia dodajemy pole które przechowuje ID z tabeli Klienci Standardy branżowe jak SQL ANSI określają sposób tworzenia takich relacji co zapewnia kompatybilność z większością systemów zarządzania bazami danych Dzięki temu możemy łatwo uzyskać wszystkie zamówienia przypisane do konkretnego klienta co jest funkcjonalnością często wymaganą w aplikacjach biznesowych
Dodanie pola klucza obcego do tabeli Klienci i połączenie go z ID tabeli Zamowienia nie jest poprawne ponieważ relacja jeden do wielu wymaga aby klucz obcy znajdował się po stronie tabeli która reprezentuje wiele elementów czyli w tym przypadku Zamowienia Jeśli połączymy relacją pola ID z obu tabel nie uzyskamy semantyki relacji jeden do wielu a jedynie relację równoważności co nie odzwierciedla rzeczywistego scenariusza w którym jeden klient może posiadać wiele zamówień Zdefiniowanie trzeciej tabeli z dwoma kluczami obcymi przypomina projektowanie tabeli asocjacyjnej stosowanej raczej w relacjach wiele do wielu niż jeden do wielu Taka konstrukcja jest bardziej skomplikowana i niepotrzebna w tym konkretnym przypadku wprowadza nadmiarowość oraz dodatkowe obciążenie operacyjne Takie błędne podejścia mogą wynikać z niezrozumienia podstawowych zasad modelowania danych oraz zaniedbania w stosowaniu dobrych praktyk projektowych takich jak normalizacja baz danych i optymalizacja struktury relacyjnej Prowadzą one do nieefektywnego przetwarzania danych i trudności w ich późniejszym zarządzaniu
