【MyBatis框架】订单商品数据模型-分析思路

简介:
我们接下来要对即将用来实验的订单商品数据模型进行分析。

首先在MySql中创建mybatis数据库,在其中创建以下表:
CREATE TABLE `items` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(32) NOT NULL COMMENT '商品名称',
  `price` float(10,1) NOT NULL COMMENT '商品定价',
  `detail` text COMMENT '商品描述',
  `pic` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '商品图片',
  `createtime` datetime NOT NULL COMMENT '生产日期',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8;


CREATE TABLE `orderdetail` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `orders_id` int(11) NOT NULL COMMENT '订单id',
  `items_id` int(11) NOT NULL COMMENT '商品id',
  `items_num` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '商品购买数量',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `FK_orderdetail_1` (`orders_id`),
  KEY `FK_orderdetail_2` (`items_id`),
  CONSTRAINT `FK_orderdetail_1` FOREIGN KEY (`orders_id`) REFERENCES `orders` (`id`) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION,
  CONSTRAINT `FK_orderdetail_2` FOREIGN KEY (`items_id`) REFERENCES `items` (`id`) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8;


CREATE TABLE `orders` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '下单用户id',
  `number` varchar(32) NOT NULL COMMENT '订单号',
  `createtime` datetime NOT NULL COMMENT '创建订单时间',
  `note` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `FK_orders_1` (`user_id`),
  CONSTRAINT `FK_orders_id` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user` (`id`) ON DELETE NO ACTION ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6 DEFAULT CHARSET=utf8;


CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(32) NOT NULL COMMENT '用户名称',
  `birthday` date DEFAULT NULL COMMENT '生日',
  `sex` char(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  `address` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT '地址',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=27 DEFAULT CHARSET=utf8;

1.1数据模型分析思路
1、每张表记录的数据内容
分模块对每张表记录的内容进行熟悉,相当 于你学习系统 需求(功能)的过程。
2、每张表重要的字段设置
非空字段、外键字段
3、数据库级别表与表之间的关系
外键关系
4、表与表之间的业务关系
在分析表与表之间的业务关系时一定要建立 在某个业务意义基础上去分析。

1.2数据模型分析

模型关系图如图



用户表user:
记录了购买商品的用户信息

订单表:orders
记录了用户所创建的订单(购买商品的订单)

订单明细表:orderdetail:
记录了订单的详细信息即购买商品的信息

商品表:items
记录了商品信息

表与表之间的业务关系:
在分析表与表之间的业务关系时需要建立 在某个业务意义基础上去分析。
先分析数据级别之间有关系的表之间的业务关系:

usre和orders:
user---->orders:一个用户可以创建多个订单,一对多
orders--->user:一个订单只由一个用户创建,一对一

orders和orderdetail:
orders---》orderdetail:一个订单可以包括 多个订单明细,因为一个订单可以购买多个商品,每个商品的购买信息在orderdetail记录,一对多关系

orderdetail--> orders:一个订单明细只能包括在一个订单中,一对一

orderdetail和itesm:
orderdetail---》itesms:一个订单明细只对应一个商品信息,一对一

items--> orderdetail:一个商品可以包括在多个订单明细 ,一对多

再分析数据库级别没有关系的表之间是否有业务关系:
orders和items:

orders和items之间可以通过orderdetail表建立关系。

下面几篇总结将以这个数据模型为基础进行测试


转载请注明出处:http://blog.csdn.net/acmman/article/details/46602501

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