在資料庫中，將實體與實體的關係反應到表的設計上來，可以細分為 3 種，分別為：一對一(1:1)，一對多(1:n)（或多對一(n:1)）和多對多(n:n)。
在此，所有的關係都是指表與表之間的關係。
一對一，即一張表的一條記錄只能與另外一張表的一條記錄相對應，反之亦然。
例如，咱們設計一張「個人資訊表」，其欄位包含：姓名、性別、年齡、身高、體重、籍貫和居住地等。
id姓名
性別年齡
身高體重
籍貫居住地
1charies男18
18275
中國北京
2swift女18
17250
美國紐約
如上表所示，基本滿足咱們的要求，其中姓名、性別和年齡屬於常用資料，但是身高、體重、籍貫和居住地為不常用資料。如果每次查詢都要查詢所有資料的話，那麼不常用資料就會影響效率，而且又不常用。因此，咱們可以將常用的資料和不常用的資料分離儲存，即分為兩張表，例如：
表 1：常用資料
id姓名
性別年齡
1charies男18
2swift女18
表 2：不常用資料
id身高
體重籍貫
居住地1
18275
中國北京
2172
50美國
紐約如上面表1和表2所示，通過字段id，表1中的一條記錄只能匹配表2中的一條記錄，反之亦然，這就是一對一的關係。
一對多，即一張表中的記錄可以對應另外一張表中的多條記錄，但是反過來，另外一張表中的一條記錄只能對應第一張表中的一條記錄。
例如，咱們設計「國家城市表」，其包含兩個實體，即國家和城市。
表 3：國家表
country_id
國家位置1中國
亞洲2美國北美洲
3俄羅斯
亞洲和歐洲
表 4：城市表
city_id
城市國家1北京
中國2深圳中國3紐約
美國4莫斯科俄羅斯
如上面表3和表4所示，通過字段國家，表3中的一條記錄可以匹配表4中的多條記錄，但反過來，表4中的一條記錄只能匹配表3中的一條記錄，這就是典型的一對多的關係。
多對多，即一張表中的記錄可以對應另外一張表中的多條記錄，反過來，另外一張表中的一條記錄也可以對應第一張表中的多條記錄。
例如，咱們設計「教師學生表」，其包含兩個實體，即教師和學生。
表 5：教師表
tea_id
姓名性別1劉濤
女2劉亦菲女
3劉德華
男表 6：學生表
stu_id
姓名性別1齊嶽
男2杜康男
觀察上面的表5和表6，咱們會發現：表5和表6的設計滿足了實體的屬性，但沒有維護實體之間的關係，即乙個老師教過多個學生，乙個學生也被多個老師教過。但是無論咱們在表5中還是在表6中增加字段，都會出現乙個問題，那就是：該字段要儲存多個資料，並且還是與其他表有關係的字段，不符合設計規範。因此，咱們可以再設計一張「中間表」，專門用來維護表5和表6的關係。
表 7：中間表
idtea_id
stu_id11
1212
3214
32觀察上面的表5、表6和表7，咱們會發現增加表7之後，咱們維護表5和表6的關係更加方便啦！無論是想從表5通過表7查到表6，還是想從表6通過表7查到表5，都非常容易啦！這就是典型的多對多的關係。
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