mysql无类与对象概念，表结构映射为应用层类：一张表≈一个类，一行≈一个实例，一列≈一个属性；外键映射为关联对象而非原始id；需注意null、默认值、类型对齐及关系建模。
MySQL 本身没有类（class）和对象（object）的概念——它是关系型数据库，只处理表、行、列、约束和索引。所谓“类与对象的设计”，实际是应用层（如 Python、Java、PHP）用 ORM 或手动映射把 SELECT 结果转成内存中的对象，而表结构就是这个映射的源头。
表结构如何对应到编程语言中的类
核心原则：一张表 ≈ 一个类，一行记录 ≈ 一个实例，一列字段 ≈ 一个属性（字段名通常直接映射为属性名）。
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users表 →User类；id、name、email列 →user.id、user.name、user.email - 主键
id通常映射为对象的唯一标识（如 Python 的__eq__或 Java 的equals()依据） - 外键（如
order.user_id）不直接作为Order类的user_id: int字段存在，而应映射为user: User关联对象（惰性加载或预加载时才查） - 注意字段类型对齐：MySQL 的
TINYINT(1)常被误当布尔用，但 Python 中应映射为bool，不是int；DATETIME映射为datetime.datetime，不是字符串
常见映射陷阱：NULL、默认值与空字符串
数据库允许 NULL，但多数语言的对象属性不能天然表示“未定义”。若字段定义为 name VARCHAR(50) NULL，则：
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- Python（SQLAlchemy）中，
user.name可能是None，不是空字符串；硬写if user.name:会漏掉''和None两种情况 - Java（JPA）中，
@Column(nullable = true)对应包装类（如String），但基本类型（如int）无法接收NULL，必须用Integer - MySQL 默认值（
DEFAULT 'N'）不会自动同步到对象初始化逻辑里；ORM 通常只在 INSERT 时用，默认不填充对象属性 -
CHAR(10)存'a'会被补空格，读出来是'a '—— Python 的str.strip()或 MySQL 的TRIM()必须显式处理
一对多、多对多关系怎么建模
关系不是靠外键字段“存对象”，而是靠查询关联 + 应用层组装。
CREATE TABLE posts ( id INT PRIMARY KEY, title VARCHAR(255), author_id INT, FOREIGN KEY (author_id) REFERENCES users(id) ); CREATE TABLE tags ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) ); CREATE TABLE post_tags ( post_id INT, tag_id INT, PRIMARY KEY (post_id, tag_id), FOREIGN KEY (post_id) REFERENCES posts(id), FOREIGN KEY (tag_id) REFERENCES tags(id) );
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Post类里不要放author_id: int字段（除非你明确需要 ID 而不查用户），而应放author: User属性（ORM 自动 JOIN 或懒加载） - 多对多（如
posts ↔ tags）必须通过中间表post_tags，ORM 中常表现为Post.tags: List[Tag]，底层执行额外SELECT或JOIN - 避免“反范式化”地在
posts表里加tags_json TEXT字段——这会让查询失效（无法索引、无法WHERE tag = 'mysql'）、破坏一致性、增加应用层解析负担
什么时候不该一对一映射表和类
不是所有表都值得变成独立类。以下情况建议合并、忽略或抽象：
- 纯关联表（如
post_tags）一般不建独立类，而是让Post和Tag直接管理关系 - 配置表（
settings）如果只有几行且极少变动，可读进内存当字典用，不必每个 key 都建对象 - 历史快照表（
orders_history）和当前表（orders）字段高度重合，可共用一个Order类，但用不同 DAO/Repository 区分读写路径 - 宽表（含 50+ 列）拆成多个逻辑类（如
OrderHeader+OrderPayment+OrderShipping），按业务上下文加载，而非一股脑全查
真正难的不是“怎么映射”，而是决定哪些字段该进对象、哪些该延迟查、哪些压根不该出现在对象里——这取决于查询频次、一致性要求、序列化场景（API 返回？日志？缓存？）。表结构定下来后，对象模型反而要跟着用法反复调整，而不是一次性对齐就完事。
