Yii框架关联查询with用法分析_php实例
本文实例分析了Yii框架关联查询with用法。分享给大家供大家参考。具体方法如下:
Yii框架关联查询与mysql中的关联查询会有什么区别呢?这里小编就与各位来一起来看看吧。
Yii的关联查询确实是一个方便的东西,网上的资料也很多,但是大部分都是Ctrl+c,Ctrl+v,有些东西一直没有人出来详细的写篇文章说明一下,在参考了网上很多资源以后,加上自己的的一些理解,写下了这篇文章,给广大初学者朋友们提供一点个人见解。
YII 支持四种类型的关系:
BELONGS_TO(属于): 如果表 A 和 B 之间的关系是一对多,则 表 B 属于 表 A (例如 Post 属于 User);
HAS_MANY(有多个): 如果表 A 和 B 之间的关系是一对多,则 A 有多个 B (例如 User 有多个 Post);
HAS_ONE(有一个): 这是 HAS_MANY 的一个特例,A 最多有一个 B (例如 User 最多有一个 Profile);
MANY_MANY: 这个对应于数据库中的 多对多 关系。 由于多数 DBMS 不直接支持 多对多 关系,因此需要有一个关联表将 多对多 关系分割为 一对多 关系。
菜鸟们看到这个真的能明白吗?
初学的时候,个人表示头晕至极,经过反复的测试,我给大家非常直白的解释一下。
现有用户表user和博客表blog,博客是属于某个用户的,而用户会发表多篇博客。
BELONGS_TO:
controller
model 这里的model指的是blog_model
适用范围,查找博客的时候需要把博客的作者也查出来。
b_user中第二个参数:子表的表名,第三个参数,主表中用于存子表主键的字段(blog表中用于存user表主键的字段)。
HAS_ONE:
controller
model 这里的的model指的是user_model
测试一下,不仅仅查出了作者的信息,而且还查出了一篇该作者的博客。
u_blog中的第二个参数:子表表名,第三个参数,子表中用于存主表主键的字段(blog表中用于存user表主键的字段)。
HAS_MANY:
controller
model 这里的的model指的是user_model
测试一下,不仅仅查出了作者的信息,也不仅仅查出了一篇该作者的博客,而且还查出了该作者其它的博客。
u_blogs中的第二个参数:子表表名,第三个参数,子表中用于存主表主键的字段(blog表中用于存user表主键的字段)。
MANY_TO_MANY:
这个东西啊,我还没用过,貌似基本上也不会用到,待我测一下,再来续上。。。
至此,Yii with的最最基本用法说的差不多了,但是你就没有啥疑问吗?
如何指定要查询的子表字段?
HAS_MANY中查出了该用户的所有文章,如果我只想要查5篇呢?
……等你来提问。
那么,废话不多说,解决第一个问题
这样试试?
第二个问题
搞定!
相信看过这些非常小白的讲解后应该恍然大悟了吧。此所谓万事开头难啊,剩下的东西相信你一看就懂了~~~
以下内容来自Yii手册:
延迟加载时有一定的关系,下列选项可用:
'group': string, GROUP BY子句。 默认值为空。 注意,列引用需要加入'relationName'前缀 。(例如: relationName.age)。此选项仅适用于HAS_MANY 和 MANY_MANY 关系。
'having': string, HAVING子句。 默认值为空。 注意,列引用需要加入'relationName'前缀 。(例如: relationName.age)。此选项仅适用于HAS_MANY 和 MANY_MANY 关系。
'limit': 数据行的limit选择。 这个选项不能应用到BELONGS_TO。
'offset': 数据行的偏移量。 这个选项不能应用到BELONGS_TO。
'through': 获取相关的数据时将用作桥的模型的关系的名称。可以设置仅为 HAS_ONE 和 HAS_MANY。此选项自版本 1.1.7 可用。
以下是一个例子,为 'Post' 活动记录类相关对象的一个示例:
'author'=>array(self::BELONGS_TO, 'User', 'author_id'),
'comments'=>array(self::HAS_MANY, 'Comment', 'post_id', 'with'=>'author', 'order'=>'create_time DESC'),
'tags'=>array(self::MANY_MANY, 'Tag', 'post_tag(post_id, tag_id)', 'order'=>'name'),
);
希望本文所述对大家的yii框架程序设计有所帮助。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Menilai kos/prestasi sokongan komersial untuk rangka kerja Java melibatkan langkah-langkah berikut: Tentukan tahap jaminan yang diperlukan dan jaminan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA). Pengalaman dan kepakaran pasukan sokongan penyelidikan. Pertimbangkan perkhidmatan tambahan seperti peningkatan, penyelesaian masalah dan pengoptimuman prestasi. Timbang kos sokongan perniagaan terhadap pengurangan risiko dan peningkatan kecekapan.

Rangka kerja PHP yang ringan meningkatkan prestasi aplikasi melalui saiz kecil dan penggunaan sumber yang rendah. Ciri-cirinya termasuk: saiz kecil, permulaan pantas, penggunaan memori yang rendah, kelajuan dan daya tindak balas yang dipertingkatkan, dan penggunaan sumber yang dikurangkan: SlimFramework mencipta API REST, hanya 500KB, responsif yang tinggi dan daya pemprosesan yang tinggi.

Menulis dokumentasi yang jelas dan komprehensif adalah penting untuk rangka kerja Golang. Amalan terbaik termasuk mengikut gaya dokumentasi yang ditetapkan, seperti Panduan Gaya Pengekodan Google. Gunakan struktur organisasi yang jelas, termasuk tajuk, subtajuk dan senarai, serta sediakan navigasi. Menyediakan maklumat yang komprehensif dan tepat, termasuk panduan permulaan, rujukan API dan konsep. Gunakan contoh kod untuk menggambarkan konsep dan penggunaan. Pastikan dokumentasi dikemas kini, jejak perubahan dan dokumen ciri baharu. Sediakan sokongan dan sumber komuniti seperti isu dan forum GitHub. Buat contoh praktikal, seperti dokumentasi API.

Pilih rangka kerja Go terbaik berdasarkan senario aplikasi: pertimbangkan jenis aplikasi, ciri bahasa, keperluan prestasi dan ekosistem. Rangka kerja Common Go: Gin (aplikasi Web), Echo (Perkhidmatan Web), Fiber (daya pemprosesan tinggi), gorm (ORM), fasthttp (kelajuan). Kes praktikal: membina REST API (Fiber) dan berinteraksi dengan pangkalan data (gorm). Pilih rangka kerja: pilih fasthttp untuk prestasi utama, Gin/Echo untuk aplikasi web yang fleksibel, dan gorm untuk interaksi pangkalan data.

Keluk pembelajaran rangka kerja PHP bergantung pada kecekapan bahasa, kerumitan rangka kerja, kualiti dokumentasi dan sokongan komuniti. Keluk pembelajaran rangka kerja PHP adalah lebih tinggi jika dibandingkan dengan rangka kerja Python dan lebih rendah jika dibandingkan dengan rangka kerja Ruby. Berbanding dengan rangka kerja Java, rangka kerja PHP mempunyai keluk pembelajaran yang sederhana tetapi masa yang lebih singkat untuk bermula.

Pertanyaan korelasi menyertai jadual untuk menggabungkan data daripada berbilang jadual melalui pertanyaan SQL. Dalam Golang, gunakan fungsi sql.DB.Query() untuk menentukan rentetan pertanyaan dan parameter. Jenis cantuman yang berbeza boleh digunakan, seperti INNERJOIN, LEFTJOIN, RIGHTJOIN, dan FULLOUTERJOIN, bergantung pada set hasil yang diinginkan.

Mengikut penanda aras, untuk aplikasi kecil dan berprestasi tinggi, Quarkus (permulaan pantas, memori rendah) atau Micronaut (TechEmpower cemerlang) adalah pilihan yang ideal. SpringBoot sesuai untuk aplikasi bertindan penuh yang besar, tetapi mempunyai masa permulaan dan penggunaan memori yang lebih perlahan.

Dalam pembangunan rangka kerja Go, cabaran biasa dan penyelesaiannya ialah: Pengendalian ralat: Gunakan pakej ralat untuk pengurusan dan gunakan perisian tengah untuk mengendalikan ralat secara berpusat. Pengesahan dan kebenaran: Sepadukan perpustakaan pihak ketiga dan cipta perisian tengah tersuai untuk menyemak bukti kelayakan. Pemprosesan serentak: Gunakan goroutine, mutex dan saluran untuk mengawal akses sumber. Ujian unit: Gunakan pakej, olok-olok dan stub untuk pengasingan dan alat liputan kod untuk memastikan kecukupan. Penerapan dan pemantauan: Gunakan bekas Docker untuk membungkus penggunaan, menyediakan sandaran data dan menjejak prestasi dan ralat dengan alat pengelogan dan pemantauan.
