Relacja typu jeden do wielu oznacza, że jeden rekord z jednej tabeli (w tym przypadku tabela A) może być powiązany z wieloma rekordami z innej tabeli (tabela B). W opisanej sytuacji rekord z tabeli A może odpowiadać dowolnej liczbie rekordów z tabeli B, co ilustruje tę relację. Przykładem takiej relacji może być baza danych systemu zarządzania szkołą, gdzie jeden nauczyciel (rekord z tabeli A) może uczyć wielu uczniów (rekordy z tabeli B), ale każdy uczeń jest przypisany do jednego nauczyciela. Przy projektowaniu baz danych, stosowanie odpowiednich relacji jest kluczowe dla integralności i wydajności systemu. Dbałość o takie relacje przyczynia się do poprawy jakości danych oraz minimalizacji redundancji, co jest zgodne z zasadami normalizacji baz danych. W praktyce, relacje jeden do wielu są powszechnie stosowane w systemach CRM, ERP oraz wielu innych aplikacjach, które wymagają organizacji danych w sposób logiczny i praktyczny.
Podejście pojmujące relację jako nieoznaczoną jest mylne, ponieważ nie uwzględnia struktury i powiązań między rekordami w tabelach. Nieoznaczona relacja nie definiuje w żaden sposób, jakie są zależności między danymi, co sprawia, że analizy przeprowadzane na takich danych mogą prowadzić do błędnych wniosków. Natomiast koncepcja relacji wiele do wielu, choć może wydawać się pasująca, nie odzwierciedla opisanego scenariusza, w którym z jednego rekordu w tabeli A wychodzi wiele rekordów w tabeli B, ale z każdego rekordu w tabeli B wychodzi dokładnie jeden rekord w tabeli A. Tego typu podejście prowadzi do błędnych wizji organizacji danych i często do skomplikowanych operacji przy próbie wyodrębnienia potrzebnych informacji. Również zrozumienie relacji jeden do jednego w tym kontekście jest niewłaściwe, ponieważ zakłada, że każdemu rekordowi z tabeli A odpowiada dokładnie jeden rekord w tabeli B, co nie jest zgodne z przedstawionym opisem. Zatem istotne jest, aby podczas projektowania baz danych i definiowania relacji między tabelami stosować klarowne i uzasadnione zasady, które umożliwią prawidłowe zarządzanie danymi i ich analizę. Właściwe zrozumienie tych relacji jest fundamentem dobrych praktyk w inżynierii danych i projektowaniu baz danych.