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数据冗余是数据库设计中的常见问题，合理设计数据库结构才能有效应对这些挑战。
关系数据库的核心原则是将数据分解到多个独立表中，每个表存储一类数据。通过主键和外键，实现表与表之间的关联关系，确保数据之间的正确关联。
主键是数据库表中的一个字段，其值唯一可识别一个记录。它是表之间的一个重要连接点，通常用作外键的来源字段。
外键是指在一个表中的一列，该列包含另一个表的主键值。它定义了两个表之间的关联关系。
在数据库设计中，好的可伸缩性意味着数据库在面对更多的数据或更高的访问量时，能够灵活调整而不影响性能。这是关系型数据库相较于非关系型数据库的的一大优势。
在实际应用中，如果数据存储在多个表中，如何通过一条SELECT语句快速获取所需数据？答案是使用联结（join）运算符。联结技术可以在一条查询中关联多个表，返回精确的结果集。
联结虽然看起来像是数据库中的物理实体，但并不是实际存在的。它完全依赖于查询执行时的逻辑计算。在数据库表中，联结是通过指定的条件（通常通过WHERE子句或JOIN子句）在运行时构建的虚拟表。
在数据库设计中，如果没有合理的过滤条件，未经处理的表联结会生成笛卡尔积。这会导致返回的大量冗余数据，对性能造成严重影响。为了避免笛卡尔积，我们需要在联结表中添加WHERE子句，确保只关联相关的行数据。
等值联结是最常见的联结类型，它基于两个表中相同字段值进行关联。如果关联的两个字段是相同的，就称为内部联结；如果关联的是不同表的字段，就称为外部联结。内部联结是一种常见的优化策略，因为它通常能够显著减少联结的复杂度和执行时间。
虽然联结允许我们在一条查询中关联多个表，但增加关联的表数目会直接影响性能。大多数情况下，一到两个表的联结已经足够满足需求，过多的表联结往往会导致查询变慢。
总结来说，关系型数据库的优势在于其灵活的联结能力和良好的可伸缩性。通过合理设计数据库结构并有效使用联结，可以充分发挥数据库的性能潜力。
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