关系型数据库最难的地方，就是建模（model）。
错综复杂的数据，需要建立模型，才能储存在数据库。所谓"模型"就是两样东西：实体（entity）+ 关系（relationship）。
实体指的是那些实际的对象，带有自己的属性，可以理解成一组相关属性的容器。关系就是实体之间的联系，通常可以分成"一对一"、"一对多"和"多对多"等类型。
在关系型数据库里面，每个实体有自己的一张表（table），所有属性都是这张表的字段（field），表与表之间根据关联字段"连接"（join）在一起。所以，表的连接是关系型数据库的核心问题。
表的连接分成好几种类型。
内连接（inner join）
外连接（outer join）
左连接（left join）
右连接（right join）
全连接（full join）
以前，很多文章采用维恩图（两个圆的集合运算），解释不同连接的差异。
上周，我读到一篇文章，认为还有比维恩图更好的解释方式。我发现确实如此，换一个角度解释，更容易懂。
所谓"连接"，就是两张表根据关联字段，组合成一个数据集。问题是，两张表的关联字段的值往往是不一致的，如果关联字段不匹配，怎么处理？比如，表 A 包含张三和李四，表 B 包含李四和王五，匹配的只有李四这一条记录。
很容易看出，一共有四种处理方法。
