“在添加记录之前，检查对应的记录是否存在于另一个表中”是业务逻辑。

这里有一些你不希望在数据库中使用它的原因:

If the business rules change, you have to change the database. The database will need to recreate the index in a lot of cases and this is slow on large tables. (Changing rules include: allow guests to post messages or allow users to delete their account despite having posted comments, etc). Changing the database is not as easy as deploying a software fix by pushing the changes to the production repository. We want to avoid changing the database structure as much as possible. The more business logic there is in the database the more you increase the chances of needing to change the databae (and triggering re-indexing). TDD. In unit tests you can substitute the database for mocks and test the functionality. If you have any business logic in your database, you are not doing complete tests and would need to either test with the database or replicate the business logic in code for testing purposes, duplicating the logic and increasing the likelyhood of the logic not working in the same way. Reusing your logic with different data sources. If there is no logic in the database, my application can create objects from records from the database, create them from a web service, a json file or any other source. I just need to swap out the data mapper implementation and can use all my business logic with any source. If there is logic in the database, this isn't possible and you have to implement the logic at the data mapper layer or in the business logic. Either way, you need those checks in your code. If there's no logic in the database I can deploy the application in different locations using different database or flat-file implementations.

我相信有很多应用程序可以使用它，但这不是最好的主意。您不能总是指望您的应用程序能够正确地管理数据库，坦白地说，管理数据库不应该是您的应用程序非常关心的问题。

如果您正在使用关系数据库，那么似乎应该在其中定义一些关系。不幸的是，这种态度(您不需要外键)似乎被许多应用程序开发人员所接受，他们宁愿不为数据完整性等愚蠢的事情所困扰(但需要这样做，因为他们的公司没有专门的数据库开发人员)。通常在这些类型的数据库中，你很幸运只有主键;)

数据结构设计的一个好的原则是确保表或对象的每个属性都服从于一个很好理解的约束。这很重要，因为如果您或您的程序可以依赖数据库中的有效数据，那么就不太可能出现由坏数据引起的程序缺陷。您还可以花费更少的时间来编写处理错误条件的代码，并且更有可能预先编写错误处理代码。

在许多情况下，这些约束可以在编译时定义，在这种情况下，您可以编写一个筛选器来确保属性总是在范围内，或者尝试保存属性失败。

然而，在许多情况下，这些约束可以在运行时更改。例如，您可能有一个“cars”表，其属性为“colour”，初始值为“red”、“green”和“blue”。在程序执行期间，可以将有效的颜色添加到初始列表中，并且添加的新“汽车”可以采用最新颜色列表中的任何颜色。此外，您通常希望这个更新的颜色列表在程序重新启动后仍然有效。

To answer your question, it turns out that if you have a requirement for data constraint that can change at run-time, and those changes must survive a program restart, foreign keys are the simplest and most concise solution to the problem. The development cost is the addition of one table (e.g. "colours", a foreign key constraint to the "cars" table, and an index), and the run-time cost is the extra table lookup for the up-to-date colours to validate the data, and this run-time cost is usually mitigated by indexing and caching.

如果您不使用外键来满足这些需求，那么您必须编写软件来管理列表、查找有效的条目、将其保存到磁盘、如果列表很大的话有效地组织数据、确保对列表的任何更新都不会破坏列表文件、在有多个读取器和/或写入器的情况下提供对列表的串行访问，等等。例如，你需要实现大量的RDBMS功能。

@ emphasis——这正是导致维护噩梦的心态。

为什么，哦，为什么要忽略声明性引用完整性(其中数据至少可以保证一致)，而支持所谓的“软件强制”，这充其量是一种薄弱的预防措施。

我同意德米特里的话，但要补充一点。

我在一个批处理计费系统中工作，需要在30多个表中插入大量的行。我们不允许做数据泵(Oracle)，所以我们必须做批量插入。这些表上有外键，但我们已经确保它们不会破坏任何关系。

在插入之前，我们禁用外键约束，这样Oracle就不会一直进行插入。插入成功后，我们重新启用约束。

PS:在一个大型数据库中，一条记录有许多外键和子行数据，有时外键可能不好，您可能希望禁止级联删除。对于在计费系统中的我们来说，如果进行级联删除，将花费太长时间，并且对数据库造成太大负担，因此我们只是在主驱动程序(父)表上使用一个字段将记录标记为坏记录。

验证外键约束需要一些CPU时间，因此有些人省略外键以获得额外的性能。