首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

数据库一、一怎么设计表关系

1、一一可以两个实体设计一个数据库l例如设计一个夫妻表,里面放丈夫和妻子 2、一可以建两张表,将一这一方的主键作为那一方的外键,例如一个学生表可以加一个字段指向班级(班级与学生一的关系...) 3、可以多加一张中间表,将另外两个表的主键放到这个表(如教师和学生就是的关系) ---- 关于外键的设置: 首先,外键引用的那个列主表必须是主键列或者唯一列。...所以1:n的肯定把外键建立n的那张表上。 1:1,一般要看谁是主表,谁是附属表,外键当然建立附属表。...1:n,1:m ---- 关于主外键及多表联系的进一步理解: 主外键的存在是依托两个实体之间的关系而存在的; 比如班级与学生的关系: 一个班级可以有多个学生,并且一个学生只能属于一个班级,这就是一的关系...; 那么设计数据库的时候就应该在学生表内存放班级的ID作为外键,为什么不在班级表内放学生呢?

4.5K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

DRFManytoMany字段的更新和添加

背景:drf的序列化器给模型输出带来了便利但是对于多字段网上查询的内容却是很少(也有可能是本人不会搜答案)经过我多个日夜的摸索,终于实现了我的需求,现将自己的心得记录一下说下我的需求:定义一个订单模型里面的订单...orderId 是自动生成的UUID订单的区域是外键,下单人也是外键,菜品orderMenu是一个多字段(其实通过我查到的方法说的都是外键字段就可以实现但是个人觉得菜品和订单应该是多会比较好理解...request.data['orderBusinessArea'] = request.data.get('orderBusinessArea_id') # 获取传入过来的信息格式为...('orderMenu') for i in orderMenu: # 我的思路是既然不能在更新主表的时候更新多字段那就单独把多字段提出来更新 # 传入多字段的时候同步传入需要更新的中间表...写的时候又发现了代码的几个bug1、可以更新不是订单人的菜品2、更新的时候只能更新已经生成的菜品内容,因为无法为订单添加新的菜品,这个涉及到中间表的对应关系已经确定了。

62320

使用iptables租户环境的TCP限速

为了方便用户,开发的时候不必自己的开发环境跑一个 SideCar,我用 socat 一台开发环境的机器上 map UDS 到一个端口。...这样用户开发的时候就可以直接通过这个 TCP 端口测试服务,而不用自己开一个 SideCar 使用 UDS 了。 因为所有人都要用这一个地址做开发,所以就有互相影响的问题。...我使用说明文档里用红色大字写了这是开发测试用的,不能压测,还是有一些视力不好的同事会强行压测。隔三差五我就得去解释一番,礼貌地请同事不要再这样做了。 最近实在累了。...方法是 Per-IP rate limiting with iptables[1] 学习到的,这个公司是提供一个租户的 SaaS 服务,也有类似的问题:有一些非正常用户 abuse 他们的服务,由于...因为这个应用内部就可以控制了,但是我这里是想所有的 packet 进行限速,所以就不需要用到这个 module) 完整的命令如下: $ iptables --new-chain SOCAT-RATE-LIMIT

78220

hibernate 一一,一多关联关系使用

关系型数据库 关系数据库,是建立关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库的数据。现实世界的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。...标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言,这种语言执行关系数据库数据的检索和操作。 关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。...简单说,关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库。...此时使用@JoinColumn属性。... 正常建立两个多关系实体 1.实体一 package com.example.demo.entity.manytomany; import java.util.List; import

5.1K20

版本 Python 使用的灵活切换

今天我们来说说 windows 系统上如果有版本的 python 并存时,如何优雅的进行灵活切换。...虽然 Python3 已经出来很久了,虽然 Python2 即将成为历史了,但是因为历史原因,依然有很多公司的老项目继续使用着 Python2 版本(切换成本太高),所以大多数开发者机器上 Python2...和 Python3 都是并存的,本文主要说明这种情况下如何便捷的 Python2 和 Python3 之间进行切换。...补充说明 补充说明下,其实网上也有网友提供了其他两种方法: 使用 Python 自带的 py -2 和 py -3 命令; 另一种和我上面说的类似,但是只重命名了其中一个版本的执行文件名; 如果机器只安装了两个版本的...-m pip install requests python34 -m pip install requests python36 -m pip install requests 这样安装的依赖库就是各个版本之间相互独立的

2.3K40

Kubernetes简化集群

它们需要一种互连形式,使服务可以不同的集群访问。 许多项目都解决了集群问题;在这里,我们总结了最常见的方法。...Submariner 有一个基于代理的集中式架构,该代理收集关于集群配置的信息并发回参数以供使用。 Submariner 不支持将端点分布多个集群(集群服务)的服务。...Skupper Skupper 网络暴露的命名空间中实现了集群服务。当一个服务被暴露时,Skupper 会创建特定的端点,使它们整个集群上可用。...例如,我们将在后面讨论,Liqo 集成方法支持实现与 CNI 无感的集群服务支持,其中服务端点使用正确的 IP 地址添加到 K8s (即考虑到 natting 规则和网络拓扑)。...简而言之,Liqo 提供了集群的统一访问,防止 Kubernetes 用户提前了解集群拓扑结构。

2.3K21

TextBind:开放世界轮交织的模态指令跟随

当涉及到模态指令跟随时,这一挑战进一步加剧。 我们介绍了TextBind,这是一个几乎无需注释的框架,用于赋予更大型的语言模型轮交织的模态指令跟随能力。...我们的方法仅需要图像描述,并从语言模型生成模态指令-响应对话。我们发布了我们的数据集、模型和演示,以促进未来模态指令跟随领域的研究。...数据 TextBind提供了处理和生成任意交织的图像和文本内容的示例,使语言模型能够开放世界场景与用户进行自然互动。...demo 语言模型能够执行各种任务,包括根据一组图像创作引人入胜的故事,比较多个图像的共同和不同之处,用生动的图像解释概念,生成带有插图的长篇连贯故事等等。...最有趣的是,我们模型的核心创新在于其能够广泛的真实场景与用户自然互动。欢迎访问我们的demo[1]。

28520

快速学习-JPA的一

第3章 JPA的一 3.1 示例分析 我们采用的示例为客户和联系人。 客户:指的是一家公司,我们记为A。 联系人:指的是A公司的员工。 不考虑兼职的情况下,公司和员工的关系即为一。...3.2 表关系建立 多关系,我们习惯把一的一方称之为主表,把的一方称之为从表。在数据库建立一的关系,需要使用数据库的外键约束。 什么是外键?...cascade:指定要使用的级联操作 fetch:指定是否采用延迟加载 orphanRemoval:是否使用孤儿删除 @ManyToOne 作用:建立一的关系...3、如果还想删除,使用级联删除引用 没有从表数据引用:随便删 实际开发,级联删除请慎用!...(的情况下) 3.5.3级联操作 级联操作:指操作一个对象同时操作它的关联对象 使用方法:只需要在操作主体的注解上配置cascade /** * cascade:配置级联操作 *

1.9K20

MyBatis 使用注解方式实现一

getter and setter ... } 通过关系表,连接学生表和教师表,根据id获取各自的姓名,基本业务:查询所有老师下的所有学生 手绘的...凑合看吧 哈哈,因为一个老师下有多个学生,所以老师的实习类里声明一个学生...#{tid}") List<Student> findStudents(Long tid); } @Select("select id,name from TEACHER")的...List.class,column ="id",传到 many = @Many(select = "com.example.mapper.RelationMapper.findStudents"))}) ...List findStudents(Long tid) 接到传递过来的id 并赋值给sql语句中 #{tid} 这样就完成了,老师学生通过关系表完成1。...在对应的实现类,实现findTeacherAndStudents()方法即可,控制层同理~ layui后台传来的的roles集合进行遍历展示职位: userlimit.html部分代码 {field

26710

超越stacking, 使用optuna模型进行加权融合

模型加权融合是一个常见的提升机器学习效果的方案。 但是各个模型的权重如何确定呢?...有些方案是使用线性回归或者逻辑回归模型进行学习,这种方案一般叫做stacking ensemble,但是这种方案一般是可微的Loss进行优化的,无法直接auc,acc等不可微的评价指标进行优化。...由于optuna是一个强大的不可微问题调优工具,我们可以使用它来寻找模型融合的权重,直接auc,acc等不可微的评价指标进行优化,当给予足够的搜索次数时,其结果相比stacking ensemble通常更加有竞争力...AUC提升了0.67个百分点,达到了0.9305 # 五,获取CV预测结果 # 为了充分利用训练数据集,采用类似stacking的方式,用5折CV的方式获取各个模型训练集的预测结果 def get_cv_preds...optuna_ensemble_score:', test_score(best_params)) optuna_ensemble_score: 0.9320248463114754 nice,optuna模型融合方案测试集

96141
领券