集算器中可以用T.derive()函数为序表添加列，如：

	A
1	=demo.query("select EID, NAME, SURNAME, BIRTHDAY from EMPLOYEE")
2	=A1.derive(NAME+" "+SURNAME: FULLNAME, age(BIRTHDAY):AGE)

A1中获取员工信息；A2在A1的序表中添加计算列FULLNAME和AGE后返回，分别算出员工的全名和年龄。

A1中的序表如下：

添加计算列后，A2中的序表如下：

了解了如何添加序表的计算列，就可以来看计算列与表间关联的关系了。

在数据库中，在表与表之间经常会存在关联关系，而在集算器中，可以直接用记录引用作为序表中的数据，这样就能体现表间的关联，使得数据的检索和展现简单而结构明晰。

如果我们通过T.derive()来添加列，使这一列的数据类型为另一个表的记录引用或是排列引用，就能构成外键字段，从而实现表间关联，如：

	A
1	=demo.query("select * from CITIES")
2	=demo.query("select STATEID, NAME, ABBR, CAPITAL from STATES")
3	=A1.derive(A2.select@1(STATEID==A1.STATEID):State)
4	=A3.derive(State.ABBR:SA)
5	=A2.derive(A1.select(STATEID==A2.STATEID):Cities)

A1和A2分别取出数据库表STATES和CITIES的数据：

 

CITIES通过STATEID字段和STATES关联。数据库中的这种存储模式可以使得数据保持一致，易于维护，同时也节省了存储空间。

A3在CITIES中添加State字段作为外键，存储城市所在州的记录。A4中再为城市数据添加SA字段，列出所在州缩写，以方便后面的查看。A5则在州数据中添加Cities字段作为外键，存储每个州中的各个城市记录。

执行后，A4中的数据如下：

其中的State字段为州信息的记录，可以双击查看。

A5中的数据如下：

其中的Cities字段为该州的城市记录，也可以双击查看。

可以发现，通过添加外键字段的方式，无论是A4还是A5中的数据，实际上都已经包含了源数据库中STATES和CITIES这两个表的信息，实现了表间关联。需要注意的是，同样是外键字段，它们的类型是不同的：在A4中，外键State的数据是记录；而A5中，外键Cities的数据是排列，即记录的序列。

实际上，STATES表中的STATEID这样的字段，经常是表的主键，在将另一个表如CITIES，通过主键与STATES关联时，也可以使用switch函数。相关的使用方法，请看3.6主键与索引功能。