1.5 表间关联

顾名思义，表间关联就是在多个表之间建立一种联系。

例如，在之前所创建的“产品”“客户”“订单”这3个表中，“订单”表中的每一个订单都分别在“产品”表和“客户”表中有对应的行。也就是说，每一个订单都会对应一个产品和一个客户。同样，“产品”表或者“客户”表中的每一行会在“订单”表中有若干条的对应记录（也就是订单）。如果能够在“产品”表与“订单”表、“客户”表与“订单”表之间建立关联，这些表就可以相互引用数据或者快速查阅关联数据。

1.5.1 设置表间关联

在【数据表】功能区的【表相关】功能组中，单击【关联】按钮。弹出“表间关联”对话框后，再单击【增加】按钮即可设置表间关联，如下图所示。

关于设置关联的一些重要概念说明。

❶父表与子表

在“编辑关联”对话框中，左侧用于设置父表及关联列，右侧用于设置子表及关联列。那么，如何选择父表和子表呢？

仍以“产品”表和“订单”表为例。“订单”表中的每一条记录只能对应“产品”表中的一个产品（记录），而每一个产品在“订单”表中可能对应多个记录（订单），就像一个父亲可以有多个儿子，而一个儿子只能有一个父亲一样，这种一对多的关系就称为父子关系。很明显，在“产品”表和“订单”表之间建立关联时，“产品”表是父表，“订单”表是子表，它们通过“产品ID”列就可建立关联。

在Foxtable中，这种父子关系的约束其实并不是很严格的。也就是说，子表中的一条记录，也可以在父表中对应有多条记录。例如，一个作者可以写多本书，而一本书也可以有多个作者，不过实际应用时这种情况并不多见。

在上图中，父表和子表是通过“产品ID”列进行关联的。两个表的关联列名称未必完全相同，仅仅是本例中“产品”和“订单”表恰好都使用了相同的列名称而已：假如将父表的“产品ID”列改为“产品编号”，那么就可以设置父表的“产品编号”列和子表的“产品ID”列进行关联。尽管父表和子表的关联列名称可以不同，但其数据类型必须相同，且不能把表达式列作为关联列使用。

关联列数量不限，可根据需要随意增加。一般建议关联列的数量不要超过两个。

❷关联选项

关联设置对话框有两个选项，分别是【同步更新关联列内容】和【同步删除关联行】。

● 同步更新关联列内容。

如果选中此复选框，在父表修改某行关联列内容后，子表中对应行的关联列内容会同步更新，使得两个表之间的关联行始终保持联系。例如，“产品”表和“订单”表通过“产品ID”建立了关联，如果修改“产品”表中的“产品ID”，那么“订单”表中相对应的“产品ID”也会自动作出修改。

● 同步删除关联行。

如果选中此复选框，在父表中删除某行，在子表中对应的关联行会同步删除。例如，“产品”表和“订单”表通过“产品ID”建立了关联，如果在“产品”表中删除某产品，那么“订单”表中此产品的全部订单也会被自动删除。

❸设置关联名称

由于这是一个新创建的表间关联，单击【确定】按钮后，系统将提示输入一个关联名称，以方便后期的使用和管理。这个名称是自定义的，其命名规则和表名、列名完全一致，只要自己能够准确地理解其语义即可。例如，产品的英文是“product”，订单是“order”，可以简单地将它们之间的关联命名为“po”。表间关联创建之后，系统会自动生成一个关联表，如下图所示。

其中，显示在父表下方的“产品订单”就是系统自动生成的关联表，这个关联表的名称为父表标题和子表标题的两者相连，因此显示为“产品订单”。此时，在“产品”表中单击不同的记录行时，关联表会同步显示与当前“产品ID”相关联的订单记录。如上图所示，由于父表中的“产品ID”为“P02”，因而关联表就会从子表中调取与“P02”相关联的全部订单记录并给予显示。

❹不同的关联选项对管理表数据的影响

如果在创建关联时，没有选中【同步更新关联列内容】复选框，那么在父表上对关联列的任何修改都不会影响到子表。例如，将父表中的“P02”改为“A02”，这样修改之后，由于子表没有对应的“产品ID”为“A02”的记录，因而关联表不会有任何记录显示，如下图所示。

如果在创建关联时，选中【同步更新关联列内容】复选框，那么在父表修改关联列内容后，子表中相对应的关联内容也会同步更新。例如，在父表中将“P02”改为“A02”，子表中的“P02”也将被同步更改为“A02”，这样就可以使两个表之间的关联行始终保持联系，如下图所示。

需要注意的是，父表中的关联列内容可以修改，但不能将其内容删除，而且也无法删除，子表则没有此限制。例如，想将上图父表中的“A02”单元格内容进行删除是做不到的，只能进行修改，也就是内容不得为空。如果一定要删除，只能删除“A02”的所在行。

同样地，在删除父表中的数据行时，关联表数据会受到【同步删除关联行】选项的影响。其原理与“同步更新关联列内容”相同。

这里还要补充说明一点，由于关联表数据是基于其他表的，在关联表中对所做的任何修改都会同步体现到相对应的数据表中。例如，上图关联表中的“P02”都被改成了“A02”，而这个关联表是基于“订单”生成的，因而“订单”表中的“P02”也都改成了“A02”，如下图所示。

再如，在关联表中增加行时，关联列的内容会自动输入，这个增加的行同样会体现在其对应的数据表中。而且，这种自动输入并不会受到是否选中【同步更新关联列内容】复选框的影响。

如下图所示，由于父表中的关联列内容为“B02”，那么当在关联表中新增数据行时，与其相关联的“产品ID”列会自动填上“B02”；如果设置的关联列有多个，则多个关联列都会自动完成输入。

假如父表和子表都有“产品ID”和“产品名称”列，同时希望在关联表新增行时，这两列都能自动输入，那么在建立父子关联时，仍然只需选择能唯一区分每一行的列（如“产品ID”），无需同时选择“产品ID”和“产品名称”列。如要实现“产品名称”的自动输入，可采用表达式列实现。

1.5.2 关联表生成模式

在关联设置窗口中，还可以设置关联模式，如下图所示。

关联表有3种生成模式，分别为“单向”“双向”“无”。现仍以“产品”表和“订单”表的关联为例。

❶“单向”模式

此为默认模式。在单向生成模式下，“产品”表的底端会出现一个关联表，标题为“产品订单”；但“订单”表的底端并不会出现关联表。

如果希望在“订单”表中单击某个数据行，同样可以查看该订单所对应的产品资料时，可使用双向模式。

❷“双向”模式

在双向生成模式下，无论是父表还是子表，其下方都会出现一个关联表。其中，父表下方的关联表显示的是子表数据，子表下方的关联表显示的是父表数据。

如下图所示，当在“订单”中单击“产品ID”为“P05”的数据行时，关联表会显示与之对应的父表记录。

关联表的标题名称变为“订单产品”，它是通过子表标题与父表标题拼接而成的。

为了更清楚地看到双向模式下的关联表生成情况，再将“客户”表和“订单”表建立双向关联，并将其关联名称命名为“co”（c表示客户“customer”，o表示订单“order”），如下图所示。

确定后就会发现，每个数据表的下方都会出现两个关联表，如下图所示。

在上图中，当在上方的“客户”表中单击不同的数据行时，下方的“客户订单”将显示与之相关联的订单数据，这是因为“客户”表与“订单”表是父子关系，它们通过“客户ID”列建立了关联；当在下方的“客户订单”表中单击不同数据行时，下方的“产品”表又会显示与之相关联的产品数据，这是因为关联表“客户订单”是基于订单表生成的，而“订单”表与“产品”表又通过“产品ID”列建立了双向关联，如下图所示。

由于“客户订单”表中所单击的数据行“产品ID”的值为“P05”，因而这里的“产品”表显示的就是与之相对应的数据记录。

如果不喜欢这种关联表的显示方式（同样的位置只能独立显示一个关联表，查看其他关联表时需单击下面的表名称切换），也可以在关联表中单击鼠标右键，选择快捷菜单【停靠位置】→【独立停靠】命令，这样会更直观一些（关于窗口停靠方面的知识将在下一章学习），如下图所示。

由此可见，双向生成模式可以为使用带来很多便利，使得无论选择哪一个表，所有相关的数据都可以信手拈来。再如，在“产品”表中，单击任意一个产品，可看到与产品相关的所有订单；单击“订单”中的任意一个订单，又能立刻显示与该订单相关的客户资料，如下图所示。

同理，在“订单”表中，单击任意一个订单，即可马上看到与该订单相关联的产品和客户信息，如下图所示。

很显然，如果将双向改为单向，那么就只会在“产品”和“客户”的下面生成两个关联表，“订单”不会生成关联表，也就无法做到双向生成那样的环环相扣、数据信手拈来。但是，双向模式下，随着关联的增加，表的数量也会按平方数增长；若项目中产生太多表，就可能会影响到运行效率。

如上例，分别在“产品”表和“订单”表之间、“客户”表和“订单”表之间建立两个关联，那么在双向生成模式下，系统会产生2×3=6个关联表，加上原来的3个数据表，合计就有9个表；而单向生成模式下只会产生两个关联表，加上原来的3个数据表，合计5个表，远远低于双向生成的表数据量。假如以后再把数据表增加到5个、建立4个关联，而这4个关联都选择了双向生成，那么就将产生4×5=20个关联表，加上原有的5个数据表，合计就有25个表，多么可怕！

当然，实际使用时是否开启双向生成完全根据自身的硬件性能及需求而定，只要不去滥用双向生成就好。

❸“无”模式

如果生成模式选择“无”，那么不管是“产品”表和还是“订单”表，底端都不会出现关联表，这样既不能在选择某产品时查看订购此产品的订单，也不能在选择某订单时查看其对应产品的资料。

你也许会感到奇怪，既然如此，那还建立关联干什么？

其实建立关联，有时并不仅仅是为了方便查看关联数据，更重要的是在关联表之间相互进行数据的引用和计算。如果建立关联的目的仅仅只是为了引用或统计数据，那么就直接将生成模式选择为“无”吧！

1.5.3 多级关联与同表关联

❶多级关联

如果“表A”和“表B”建立了关联，“表B”和“表C”建立了关联，也就是A是B的父表，B又是C的父表，三者的关系类似于“父（表A） →子（表B） →孙（表C）”这样的关系。

在双向生成模式下，将生成6个关联表，分别如下。

“表A”生成两个关联表：“表A表B”、“表A表B表C”。

“表B”生成两个关联表：“表B表A”、“表B表C”。

“表C”生成两个关联表：“表C表B”、“表C表B表A”。

在单向生成模式下，将生成3个关联表，分别如下。

“表A”生成两个关联表：“表A表B”、“表A表B表C”。

“表B”生成一个关联表：“表B表C”。

“表C”不生成任何关联表。

由此可见，单向生成并非每个关联只生成一个关联表，而是按照“父 → 子 → 孙”这样的路径逐级生成；而双向生成除了这条路径外，还多了反向的“孙 → 子 → 父”的路径，所以生成的关联表数量至少要翻倍。

❷同表关联

表间关联一般是将两个不同的表通过关联列联系起来。在实际建立关联时，父表和子表也可以是同一个表，这就是“同表关联”。使用同表关联时需要注意以下几点。

第一，双向生成对于同表关联无效，即使选择双向生成，Foxtable还是会按照单向生成模式生成关联表。

第二，建立同表关联时父表和子表的关联列必须不同。

例如，有一个“员工表”，其中有一列名为“上级”，用于输入此员工的直接上司的姓名；另有一列为“姓名”列，用于输入全部员工的姓名（包括所有的上级）。

现在新建一个关联，父表为“员工表”，关联列为“姓名”；子表同样是“员工表”，关联列为“上级”，这样在单击某个员工时会自动列出此员工的所有直接下属，如下图所示。

但是，如果在父表中单击除姓名为“王兵”以外的其他行时，关联表内容都为空。这是因为，其他员工姓名没有出现在“上级”列中。

同表关联在实际工作中极少用到，了解即可。

1.5.4 关联表的数据引用与统计

仍以之前的“产品”“客户”和“订单”表为例。假如已经创建了两个关联：一个是“产品”与“订单”通过“产品ID”列建立的关联，关联名称为“po”；另一个是“客户”与“订单”通过“客户ID”列建立的关联，关联名称为“co”。由于这里的关联仅仅用于不同表之间的数据引用和统计，因此在建立以上两个关联时，生成关联表的模式选择为“无”。

❶引用父表数据

在“po”和“co”两个关联中，“订单”表都是作为子表出现的。在这个表中，不论是“产品ID”还是“客户ID”，都只能显示具体的ID号。如果要在此表中同时显示具体的产品名称或客户名称，就可以通过引用父表数据的方法实现。

首先，在“订单”表中添加一个表达式列，列名为“产品名称”，然后编辑列表达式，如下图所示。

在该生成器对话框中，可选择的表有3个：一个是“订单”，也就是当前表；另外两个分别是“Parent（po）”和“Parent（co）”，也就是与当前表存在关联关系的两个父表。其中，“Parent（po）”表示产品表（关联名称为po），“Parent（co）”表示客户表（关联名称为co）。

由于要引用“产品”表中的数据，因而这里就选择“Parent（po）”。选择该父表后，列表框将显示该表中的所有列名称，如下图所示。

如果要引用该表中的“产品名称”数据，只需双击“Parent（po）产品名称”即可。

表达式设置完成后单击【确定】按钮，“订单”表将自动增加一个表达式列“产品名称”，该列的内容就取自产品表中的“产品名称”。同理，再增加一个表达式列“客户名称”，其内容取自客户表的“客户名称”列，如下图所示。

如此一来，“订单”表不仅能显示“产品ID”“客户ID”，也能同时显示它们对应的“产品名称”和“客户名称”了。

在引用父表数据时，如果当前表只有一个父表，列表达式可以简写为“Parent产品名称”或“Parent客户名称”。由于本例的订单表存在两个父表，因此“po”或“co”是不能省略的，必须通过关联名称来指定从哪个父表中引用数据。

此外，对于这种父表与子表之间的数据引用，父子之间必须是严格的一对多关系。理由很明显，如果不是一对多的关系，而是多对多的关系，那么子表在引用数据时，就不知道该引用父表中哪一条记录的数据了，从而导致错误。

❷统计子表数据

假如想在父表中统计相关联的子表数据，也是一样的处理方法。例如，现在想在“产品”表中统计不同产品的销售数量，可以在“产品”表中增加一个名称为“数量”的表达式列，如下图所示。

需注意，这里的表达式使用了聚合函数Sum，表示对指定的列求和：Sum（Child（po）数量）。这里的Child表示的是子表。

由于“产品”表只有一个子表，因此，该表达式也可以简写为“Sum（Child数量）”。

用同样的方法，也可以再增加一个“金额”表达式列，对子表中的“金额”进行统计。统计结果如下图所示。

列表达式可用的其他聚合函数还有Avg（平均）、Min（最小值）、Max（最大值）、Count （计数）、St Dev（标准偏差）、Var（方差），如在“客户”表中再增加下图所示的列表达式。

上图中所有的表达式列都是新增的，列表达式在右侧。执行后的效果如下图所示。

必须说明的是，通过聚合函数统计子表数据，只能是无条件的。但在实际工作中，有条件的统计非常普遍，怎样才能实现条件统计呢？这就需要采取一种变通的方法。

比如，“订单”表中有个用于记录“是否付款”的逻辑列，已付款的为True，未付款的为False。如果想在“产品”表中统计“已付款”和“未付款”的订单金额，就可以先在“订单”表中增加一个表达式列“已付款金额”，此列可作为统计过渡列使用。其表达式为：

IIF（[是否付款] = True，[金额]，Null）

也可简写为：

IIF（[是否付款]，[金额]，Null）

执行后的效果如下图所示（如觉得此过渡列在“订单”表中显得多余，可将其隐藏）。

然后再在“产品”表中增加两个表达式列对此过渡列进行统计。这两个表达式列一个是“已付款金额”，一个是“未付款金额”。它们的表达式分别为：

执行效果如下图所示。

是不是觉得有点麻烦且不太方便？确实如此，毕竟表达式所支持的函数有限，而且限制比较多，对于一些较为复杂的统计要求，有时会显得无能为力。

其实，Foxtable有两种方式来实现计算和统计：一种是利用刚才的表达式；另一种就是利用代码。表达式使用简单，计算速度快，即使10万行的计算也可以瞬间完成，而且不占据存储空间，仅仅在运行时生成计算结果；而用代码计算具备无比的灵活性，可以随心所欲，只要代码写得合理，运行速度一样快捷，但这就需要用到编程知识了。

关于编程，这是Foxtable作为开发平台使用时才用到的知识，本书第2篇将专门学习。