我记得在播客014中听到Joel Spolsky提到他几乎从未使用过外键(如果我没记错的话)。然而,对我来说,它们对于避免数据库中的重复和后续数据完整性问题非常重要。
人们是否有一些可靠的理由(以避免与Stack Overflow原则一致的讨论)?
编辑:“我还没有创建外键的理由,所以这可能是我真正建立一个外键的第一个理由。”
我记得在播客014中听到Joel Spolsky提到他几乎从未使用过外键(如果我没记错的话)。然而,对我来说,它们对于避免数据库中的重复和后续数据完整性问题非常重要。
人们是否有一些可靠的理由(以避免与Stack Overflow原则一致的讨论)?
编辑:“我还没有创建外键的理由,所以这可能是我真正建立一个外键的第一个理由。”
当前回答
我同意德米特里的话,但要补充一点。
我在一个批处理计费系统中工作,需要在30多个表中插入大量的行。我们不允许做数据泵(Oracle),所以我们必须做批量插入。这些表上有外键,但我们已经确保它们不会破坏任何关系。
在插入之前,我们禁用外键约束,这样Oracle就不会一直进行插入。插入成功后,我们重新启用约束。
PS:在一个大型数据库中,一条记录有许多外键和子行数据,有时外键可能不好,您可能希望禁止级联删除。对于在计费系统中的我们来说,如果进行级联删除,将花费太长时间,并且对数据库造成太大负担,因此我们只是在主驱动程序(父)表上使用一个字段将记录标记为坏记录。
其他回答
Quite often we receive the errors with FK constraints Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails Suppose there are two tables inventory_source and contract_lines, and we are referring inventory_source_id in contract_lines from inventory_source and suppose we want to delete record from inventory_source and the record is already present in contract_lines or we want to delete the PK column from Base table, we get errors for FK constraints, we can avoid it using the steps jotted below.
CREATE TABLE inventory_source (
inventory_source_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
display_name varchar(40) NOT NULL,
state_id int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (inventory_source_id),
KEY state_id (state_id),
CONSTRAINT ba_inventory_source_state_fk FOREIGN KEY (state_id) REFERENCES ba_state (state_id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE contract_lines(
contract_line_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
inventory_source_id int(11) NULL ,
PRIMARY KEY (contract_line_id),
UNIQUE KEY contract_line_id (contract_line_id),
KEY AI_contract_line_id (contract_line_id),
KEY contract_lines_inventory_source_fk (inventory_source_id),
CONSTRAINT contract_lines_inventory_source_fk FOREIGN KEY (inventory_source_id) REFERENCES ba_inventory_source (inventory_source_id)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=135 DEFAULT CHARSET=utf8 ;
我们可以采用以下步骤克服它:-
Delete or update the row from the inventory_source will automatically delete or update the matching rows in the contract_lines table and this is known as cascade delete or update. Another way of doing it is setting the column i.e inventory_source_id in the contract_lines table to NULL, when a record corresponding to it is deleted in the inventory_source table. We can restrict the parent table for delete or update in other words one can reject the delete or update operation for the inventory_source table. Attempt to delete or update a primary key value will not be permitted to proceed if there is a related foreign key value in the referenced table.
我还认为外键在大多数数据库中是必要的。唯一的缺点(除了强制一致性带来的性能损失之外)是使用外键允许人们编写假定存在功能外键的代码。这绝不应该被允许。
例如,我看到有人编写了一些代码,将插入插入引用表中,然后尝试将插入插入引用表中,而不验证第一次插入是否成功。如果稍后删除外键,则会导致数据库不一致。
您也不能在更新或删除时假设特定的行为。无论是否存在外键,您仍然需要编写代码来执行您想要的操作。如果您假设删除是级联的,但实际上它们不是级联的,那么您的删除将失败。如果您假定对引用列的更新被传播到引用行,但实际上没有,那么您的更新将失败。出于编写代码的目的,最好不要使用这些特性。
如果打开了这些特性,那么您的代码无论如何都会模仿它们,并且会损失一些性能。
所以,总结....如果需要一致的数据库,外键是必不可少的。在您编写的代码中,永远不应假定外键存在或起作用。
有一个很好的理由不使用它们:如果你不了解它们的作用或如何使用它们。
在错误的情况下,外键约束可能导致事故的瀑布式复制。如果有人删除了错误的记录,恢复它可能会成为一项艰巨的任务。
同样,相反,当您需要删除某些内容时,如果设计不当,约束可能会导致各种锁阻止您的操作。
没有充分的理由不使用它们……除非孤行对你来说不是什么大问题。
更大的问题是:你会戴着眼罩开车吗?如果你开发一个没有参考约束的系统就是这样。请记住,业务需求会改变,应用程序设计会改变,代码中相应的逻辑假设也会改变,逻辑本身也会被重构,等等。一般来说,数据库中的约束是在当代逻辑假设下放置的,对于特定的逻辑断言和假设集似乎是正确的。
在应用程序的整个生命周期中,引用检查和数据检查约束控制通过应用程序收集的数据,特别是当新需求驱动逻辑应用程序更改时。
从实时事务处理系统的角度来看,外键本身不会“提高性能”,也不会显著“降低性能”。然而,在大容量“批处理”系统中,约束检查存在一个聚合代价。这就是实时和批量事务处理的区别;批处理——通过约束检查,按顺序处理的批处理的总成本会对性能造成影响。
在一个设计良好的系统中,数据一致性检查将在处理批处理之前完成(然而,这里也有相关的成本);因此,加载时不需要外键约束检查。事实上,所有的约束,包括外键,都应该暂时禁用,直到批处理完成。
QUERY性能——如果表是在外键上连接的,那么要认识到外键列不是索引的事实(尽管根据定义,各自的主键是索引的)。通过索引一个外键,也就是索引任何键,在索引上连接表有助于提高性能,而不是通过连接一个带外键约束的非索引键。
Changing subjects, if a database is just supporting website display/rendering content/etc and recording clicks, then a database with full constraints on all tables is over kill for such purposes. Think about it. Most websites don’t even use a database for such. For similar requirements, where data is just being recorded and not referenced per say, use an in-memory database, which does not have constraints. This doesn’t mean that there is no data model, yes logical model, but no physical data model.