Tamam geri geleceğiz.
Artık veritabanları etkileşim yerleri ile çalışmaya başlama zamanı.
Aslında kod yazmaya başlamadan önce sadece birkaç dakika süreyle almak isteriz, bu nedenle veritabanları
gerçekte ne hakkında konuşmak için oldukça hızlı olur ve sonra da netice veri tabanları veya Escudo ya da
hiçbir netice ya da hayır olmak üzere iki geniş veritabanı kategorisini tanıtacağız.
Q Tüm veritabanları.
TAMAM.
Şimdi burada başlayalım ve başlamak için şu anda sahip olduğumuz problemi göstermek istiyorum.
Bu arkadaşlarımı tüm arkadaşlarımı listeleyebileceğim POST istek demosuna sahiplerim ve yeni
arkadaşlar ekleyebiliriz.
Bugün sadece bugün yeni bir Garfield adında başka bir arkadaşım da benimkini seçti.
TAMAM.
Ve sonra buraya gidebilirim ve sunucuyu kapatıp tekrar başlasam ve sayfamı yenileyeyim.
Tanrım iki arkadaşını kaybettin.
Dolayısıyla karşı karşıya olduğumuz sorun, sunucumuz herhangi bir sebepten dolayı durursa, verilerimizin devam etmemesi, çünkü
bunu kapattığımızdan dolayı devam etmememizdir.
Yeniden başlatmak istedik.
Kodda bazı değişiklikler yaptık ya da eğer güç sönerse veya sunucu durursa bazı ucube
olay gerçekleşirse, açıkçası bir web uygulaması için gerçekten çok kötü bir şey olan tüm verileri kaybedeceğiz.
Facebook'tan her giriş yaptığınızda veya sunucunuz durduğunda her zaman veri kaybederseniz, Facebook için
gerçekten kötü olur, ancak benim için oldukça iyi olabilir.
Ben verimli olurum.
Kendimi arkadaşlarımla karşılaştırmayı bıraktım, herkese eğlenceli bir hayat yaşadığımı kanıtlamaya çalışıyorum
ve işler bitti.
Dolayısıyla tüm bunlar, veritabanlarının bu soruna yardımcı olacağını söylemektir.
Öyleyse, veritabanlarının mümkün olan en basit tanımında ne oldukları hakkında konuşalım.
Veri tabanı bilgi veri topluluğudur ancak bir veri tabanı sadece bilgi topluluğu değildir.
Dolayısıyla bir dosyamız varsa, yalnızca bir metin dosyası ve bir sürü bilgimiz vardı ve onu kaydetmiş bir yüce bir
veri tabanı olmazdı.
Evet, bizim için veri saklayabilir.
bir kullanıcıyı düzenleme gibi yeni bilgiler ekleyip eklememekle birlikte, bu verilerle etkileşimde
bulunmak için bir arabirime sahip olmalarıdır. Her neyse, verilerle etkileşim kurmamızın bir yolu olmalı.
Bir toplama bilgi olabilir, ancak veritabanlarının diğer önemli yönü, veritabanına yeni bir kullanıcı ekleme veya
tüm kullanıcıları kaldırma veya varolan
Yani bir veri tabanı bilgi slushed veri topluluğudur ve bir arayüze sahiptir.
Arayüz dediğimde onunla etkileşim kurmak için kod yazabiliriz.
Bu seçkin yıldız gibi şeyleri görmeden önce bir devamlı veritabanıyla çalıştıysanız,
bunu büyük harfle yazmalısınız.
Bu, kullanıcılardan yıldız gibi.
Ya da ekleme falan filan gibi bir şey görebilirsiniz.
Ve bu bir netice dili ve bu, bazı veritabanları için arayüz. Kullanacağımız
dil buna benziyor.
D-B nokta köpekler nokta bulur veya D-B nokta köpekler nokta silinir ve sadece 14 yaşımıza sahip olan köpekleri siler.
Ne yazık ki bütün köpekler o yaşta öldü ve ben bunun hakkında konuşmak istiyorum ve yaşları
14 olan tüm köpekleri sileceğim.
Bir sonraki videoda dile özgü özelliklere geçeceğiz, ancak farkında olmanızı istiyorum.
Bu, veri eğik çizgi bilgisinin koleksiyonuna bir arabirim olduğunu söylediğimde demek istediğim şey.
TAMAM.
Bu yüzden yapmak istediğim son şey geniş veritabanlarının iki kategorisinden ya
da ikisinden bahsetmek ve bunlar da ilişkisel veritabanları yerine hayır olarak adlandırılan netice.
Öğrencilerimle veritabanları hakkında konuşurken ilişkisiz veritabanlar diye adlandırdığımız netice bildikçe, birçoğu
pazarlama ya da perakende ya da çevrimiçi bir şey olup olmadıklarına dair
birtakım veritabanı deneyimi yaşadı.
veri tabanı olsun isterse tüm çalışanların bordrosu için bir veri tabanı olup ne ve ne
zamana kadar ödedikleri ve ne zaman verildikleri Facebook gibi kullanıcılar hakkında bir sürü veri varsa, Facebook'daki tüm kullanıcı bilgilerinizi
fotoğraflarınıza depoladığınız yorumlarınız yayınlarınız sizin etiketlerinizden hoşlanıyor bu şeylerin hepsi veritabanlarında saklanır.
Hemen hemen her şirket orada bir sürü veri tabanı içeren birçok veritabanına
sahiptir, ister arapça Skewes'in tümü için bir
Öğrencilerle veritabanları hakkında konuştuğumda tanıdık olan ve veritabanları konusunda deneyim sahibi öğrenciler hemen
hemen her zaman yalnızca netice veya ilişkisel veritabanları ile ilgili tecrübeye sahip olurlar; bu da devamdaştırma veritabanları en
uzun süreyle çevrildi ve çoğu insanın düşündüğünde düşündükleri şeydi. bir veri tabanı.
Şimdi, devam eden verilerin ilişkisel araçlardan ne vazgeçtiğini konuşalım.
Dolayısıyla netice veri tabanları tabular veri tabanlarıdır ve düzeldir.
Ne demek istediğimi göstermeme izin ver.
Bu yüzden yazdım ham diyagramları var ve bu kullanıcıların ve yorumları içeren bir tablo
için tablolar neye benzeyeceğini gösteriyor.
Kullanıcılara odaklanarak başlayalım.
Dolayısıyla, ilişkisel bir veritabanı veya Seacole veritabanında yapmamız gereken şey, bir kullanıcının nasıl göründüğünü tanımlamamızdır.
Dolayısıyla bir kullanıcı adı, yaş ve şehir olarak bir kimliği vardır ve sonra eklediğimiz her bir kullanıcı bu örneği
takip etmelidir.
Dolayısıyla bu tabloları tanımlıyoruz ve ardından kullanıcı veya kullanıcı örneğini bu tabloya ekliyoruz
ve daha sonra da yorumlarınız olduğunu varsayalım.
Bu yüzden bir kullanıcının yorum yapmasını istiyorum.
Bu yüzden bir yorum masam var ve bir yorumun tümü bir kimlik ve EHLO gibi yorumun
bazı metni veya ziyaret Montana'yı ziyaret ediyor ya da kullanıcıların yorum yapabileceği yorumlar arasında bir
ilişki olmasını istiyorsanız yavru seviyorum onunla bağlantılı olanlar.
Yani Ira, Missoula'dan 24 kimin burada bazı yorumlarla bağlantılı olabileceğini duydum.
Gibi Montana ziyaret geliyor ve ciddi Montana mükemmeldir.
Bunu bu ilişkiyi ifade etmek için yapmanın tek yolu, burada sahip olduğumuz başka bir
tablo.
Bunlara join tabloları denir.
Ve bu tablonun yaptığı şey, kullanıcının kimliğini bir yorum Id ile birleştirmesidir.
Bu durumda bu durumda, ID kimliği olan kullanıcının Kimli 3'e sahip bir yorumunun sahibi olduğunu görürüz.
Demek ki Tim, iki kez puppy'leri ve kullanıcıyı sevdiğini söyledi ve iki kez yorumladı ve bu fikirler veya
fikirler için bir fikir verdi.
Bu yüzden, IRA'nın Montana ziyaretini yorumladığını ve ciddiye aldığını görebiliyoruz.
Montana harikadır.
Ve evet 110 harika.
Bütün bunlarla birlikte göstermek istediğim şey her şeyin tablo şeklinde olması.
Dolayısıyla, önceden bir tablo tanımlamalıyız ve hiç de esnek değil.
Favori renk olan IRA'ya başka bir nitelik eklemek istediğimi varsayalım ve
mor olarak ayarlamak istedim.
O zaman herkes için favori renk eklemek gitmek zorunda kalacaktım.
Ona sadece bir favori renk diyelim ve boş olmalıydı, bu yüzden Noel'e, tanımsızlara, nyl'e veya sadece
yanlışlara ya da her bir kişi için bir şeyler yaptırmam gerekecekti.
Yani esnek değil.
Yapmam gereken, kullanıcının benzeyeceği şeylerin kesin kalıplarını tanımlamak ve o deseni
çok yakından takip etmektir.
Öyleyse diğer türden veritabanı ilişkisel olmayan veritabanları veya hayır veritabanları ve muhtemelen burada onları
yakalamak yakalamak.
Desenleri önceden tanımlamak zorunda değiliz.
Çok daha esnekler.
Dolayısıyla, ilişkisel olmayan bir veritabanı kullanarak irah'ı temsil etmeye bir örnek.
Masalar yok.
Dolayısıyla bu tablo biçimini tanımlamak zorunda değiliz ve şeyler iç içe geçmiş olabilir.
Yani düz bir veri tabanı değil.
Böylece burada javascript gibi göründüğünü görebilirsiniz.
Aslında gerçekten çok benzer.
Üzerinde ikili javascript nesne gösterimi duruyor fakat temelde tanıdık gelen javascript nesneleri
ve bir dizi anahtar değer çifti var, yani Ira adı.
Yaşı 24, Missoula şehridir.
Ve o zaman bu gerçekten önemli bir bölüm.
Yorumlar, verilerin hemen içersinde iç içe geçebilir.
IDS ile uğraşmam gerekmiyor.
Bu tabloyu önceden tanımlamak zorunda değilim.
Buradaki yorumları taklit edebilirim ve sadece nesneleri eklemeye başlayabilirim ve başka bir şeyi yeniden
yaparsam, o diziye başka bir yorum ekleyebilirim.
Ve bu yüzden bu yorum, kimsenin neden Tanno'yu önemsemediğini söyleyebilir.
Ve bu gerçekten iyi bir soru.
Ben de bilmiyorum.
Bu yüzden son derece çok esnek bir yapıya kavuştuğumuza göre, burada istersek en sevdiğim
rengi tanımlayabiliriz.
Fav rengi mor ve sonra Tammy adında başka bir kullanıcıya sahip olabilirim.
Ve Tammy bir hayvanat bahçesinden 24 olabilir ve o hiç de fave rengine sahip olmayacak.
Ve bunun yerine revi olan en sevdiği yemekleri var.
Tamam.
Bu kadar yeter.
aksi halde devam eden veritabanları veya ilişkisel veritabanları en uzun sürede dolaştı.
Fakat gerçekte bütün bunlara, ilişkisel ve ilişkisiz arasındaki fark yani sözdiziminin niteliksiz
ayrıntıları ya da aslında ne işe yaradığına odaklanmak istedim,
Tablolar tanımlamak zorunda olduğumuz veritabanları düşünüldüğünde çoğu insanın düşündüğü şeylerdir.
Her şey tabula özgü ve verileri ilişkilendirmek istiyorsak, bu verileri ilişkilendirmek için birden çok tabloya sahip
olmalıyız ve biz bunu çoğunlukla ilişkisel olmayan bir veritabanında yapmak için Kimliğimizi kullanıyoruz; bunun için bunun çoğu
için odaklanacağımız şey budur elbette.
Herhangi bir tablo tanımlamak zorunda değiliz.
Gerçekten hiç masalarımız yok ve onun yerine daha esnek bir yapıya sahibiz.
Şimdi bu, ilişkisel olmayan veritabanlarının daha iyi olduğunu söylemek değil.
Aslında pek çok durumda neredeyse her durumda değillerdir, ancak mantıklı oldukları belirli durumlar vardır
ve neden bir sonraki video'da ilişkisiz bir veritabanını kullandığım hakkında konuşacağım.
Ancak, daha esnek olduğu için doğal olarak daha iyi olduğu izlenimini edinmeye ihtiyacım yok.
Durum böyle değil, ancak daha esnek, aradığınız şeyse, ilişkisel olmayan
bir veritabanı kullanmak istiyorsunuz.
Pekala, bu işi bitirelim.
Veritabanı, bir bilgi koleksiyonudur.
Bir arayüze sahip bir çeşit dil teknoloji veya araçlarla etkileşime giren şeyler yeni
şeyleri eklemek veritabanından şeyleri okurken şeyleri düzeltir şeyler düzenlemek ve daha sonra veritabanlarının
neticesinde ve netice olmaksızın iki geniş kategori var.
TAMAM.