# 关联查询
关联查询数据是API开发中的常见用例。有两种形式的关联查询：有外键关联和跨源关联。
## 有外键关联（嵌套关联）
在查询某个对象的同时，获取其关联对象，对应sql left join。使用关联查询，需要在数据库表间建立外键。
基于超图面板对gql的可视化封装，能充分发挥其嵌套查询的优势。甚至不需要掌握SQL，就能构建多级的嵌套查询。
如图所示有4张主表，其中User和Profile是1:1关联，User和Post是 1对多关联，Post和Category是多对多关联。
其 Prisma Model 如下：
prisma model
```prisma
model Category {
id Int @id @default(autoincrement())
name String
Post Post[]
}
model Post {
id Int @id @default(autoincrement())
createdAt DateTime @default(now())
title String
published Boolean @default(false)
authorId Int
User User @relation(fields: [authorId], references: [id])
Category Category[]
@@index([authorId], map: "Post_authorId_fkey")
}
model Profile {
id Int @id @default(autoincrement())
bio String
userId Int @unique
User User @relation(fields: [userId], references: [id])
}
model User {
id Int @id @default(autoincrement())
email String @unique
name String?
role String @default("admin")
Post Post[]
Profile Profile?
}
```
{% hint style="info" %}
如何用prisma model建立关联关系，可参考[Prisma文档](https://www.prisma.io/docs/concepts/components/prisma-schema/relations/one-to-one-relations)
{% endhint %}
我们构建了如图所示的多级嵌套查询OPERATION，以User表为主体，查询到的Profile是对象，查询到的Post是数组，Post中的Category也是数组。
```graphql
query MyQuery {
mysql_findFirstUser {
id
name
email
# 1:n关联：post为对象数组
Post(where: {title: {contains: "test"}}) {
id
title
# n:n关联：category为对象数组
Category {
id
name
}
}
# 1:1关联：profile为对象
Profile {
id
userId
}
}
}
```
### N+1查询
在架构图中，我们提到过飞布引擎做了很多性能优化，其中之一是N+1查询优化。
我们以示例讲解下，飞布如何实现的查询优化。
还以上述表为例，User和Post为1对多关联，这时候我们构建了一个新的Operation，查询Post的User，即查询文章的同时拿到作者信息。可以看到如下响应，其中User为对象。
这里有个问题，3条Post的作者是同一个，是否意味着：飞布会查询3次用户。类似这样上图，先查询所有文章，然后遍历文章，挨个查询作者，最后再合并。
实际上，在底层我们做了N+1查询优化，用where in 的方式避免了无用的查询。将上述sql改成了，先查询所有文章，然后用文章的作者id注入where in语句中。
这样能极大提升性能，避免不必要的数据库请求。
## 跨源关联
跨源关联有两种常见用例：同一数据库表间未建立外键、跨数据源关联查询。
{% embed url="" fullWidth="false" %}
11功能介绍-飞布如何实现跨源关联？
{% endembed %}
例如 获取物联网设备列表，并查看设备在线状态。传统模式下，我们需要先从数据库获取设备列表，然后遍历数据，逐个调用物联网平台接口获取设备在线状态，最后拼接数据返回给客户端。用编码的方式，大概需要几百行代码。
而利用飞布的跨源关联功能，只需要几行graphql描述就能实现上述需求。
跨源关联本质上是一种流程编排，将通常情况下并行的请求，改造成串行。
