1
00:00:02,230 --> 00:00:04,750
Ciao, questa è la stanza e torna indietro.

2
00:00:05,020 --> 00:00:11,410
Quindi nell'ultima lezione abbiamo installato il driver JEDEC e abbiamo iniziato a fare alcuni cambiamenti in

3
00:00:11,410 --> 00:00:12,070
tribunale.

4
00:00:12,430 --> 00:00:18,560
Quindi stiamo caricando il driver DC sporco qui e ora siamo pronti a rifattorizzare il resto del codice.

5
00:00:18,790 --> 00:00:24,360
In questo modo, questa vettura classica ha lanciato il nostro dialogo, ovvero il punto in cui stiamo lanciando l'applicazione.

6
00:00:24,550 --> 00:00:25,670
Destra.

7
00:00:25,800 --> 00:00:31,450
E il metodo principale qui stiamo camminando su questo particolare metodo chiamato load data.

8
00:00:31,690 --> 00:00:31,990
OK.

9
00:00:32,010 --> 00:00:36,870
Scaricare i dati è essenzialmente responsabile del caricamento dei dati dai file di testo.

10
00:00:36,910 --> 00:00:40,100
Quindi finora abbiamo letto i file di testo.

11
00:00:40,170 --> 00:00:45,970
Ora lo cambieremo e lo cambieremo in modo da leggere i dati è giusto e

12
00:00:45,970 --> 00:00:49,420
iniziare come inizio del processo di marcatura stesso.

13
00:00:49,750 --> 00:00:54,690
Quindi ora sto commentando questo codice e nella prossima conferenza commenterò.

14
00:00:55,030 --> 00:01:00,520
Quindi in questa particolare conferenza l'obiettivo è quello di rifattorizzare il codice in modo che possiamo caricare i

15
00:01:00,520 --> 00:01:03,070
dati dai dati è su seguito dei dati.

16
00:01:03,070 --> 00:01:05,250
Useremo le domande del Senato.

17
00:01:05,290 --> 00:01:11,470
Quindi in questo vettore guardiamo alle query selezionate e, successivamente, a Kurban, non raro questo e l'unità

18
00:01:11,470 --> 00:01:14,440
quando eseguiamo il processo di bookmarking con magazzino.

19
00:01:14,510 --> 00:01:16,700
E potresti ricordare che è un processo randomizzato.

20
00:01:16,720 --> 00:01:20,990
Quindi non stiamo raccogliendo l'input dall'utente, ma lo stiamo facendo in un numero.

21
00:01:21,220 --> 00:01:27,340
E mentre i segnalibri stanno ottenendo si stanno facendo un segnalibro i dati devono essere letti nel database.

22
00:01:27,340 --> 00:01:33,430
Quindi inseriremo alcuni utilizzeremo le query di inserimento per quanto segue che selezionerà le query

23
00:01:33,580 --> 00:01:40,420
per l'inserimento del tempo di studio per essere fondamentalmente domande di inserimento e in una lezione successiva

24
00:01:40,420 --> 00:01:47,690
esamineremo anche le query di aggiornamento perché è possibile ricordare che hanno anche questa impostazione per i segnalibri

25
00:01:47,710 --> 00:01:48,780
anti-status off.

26
00:01:48,790 --> 00:01:55,480
Ora, se un editor sta per impostare il sito su un particolare segnalibro come adatto ai minori, allora

27
00:01:55,480 --> 00:02:01,420
quella particolare informazione deve essere catturata con un segnalibro che dice che quel particolare segnalibro è

28
00:02:01,420 --> 00:02:07,830
stato impostato come per qualsiasi analogamente c'era anche un'altra caratteristica in cui condividiamo alcuni segnalibri ma sul nostro

29
00:02:07,820 --> 00:02:08,970
sito web.

30
00:02:09,100 --> 00:02:15,800
Quindi per tutto ciò abbiamo bisogno di aggiornare i dati esistenti e per questo utilizzeremo le query di aggiornamento.

31
00:02:15,870 --> 00:02:22,310
Quindi in ogni lezione penseremo a parte del codice e impareremo anche su alcune

32
00:02:22,310 --> 00:02:23,720
domande di abilità.

33
00:02:23,920 --> 00:02:25,340
In tal modo.

34
00:02:25,450 --> 00:02:29,820
Quindi in questa lezione particolare potremo cambiare l'intero codice.

35
00:02:29,840 --> 00:02:34,990
Quello che sto leggendo dai file di testo che leggono dal loro database e per

36
00:02:35,010 --> 00:02:42,010
questo abbiamo bisogno di usare una query del Senato quindi potremmo cominciare solo guardando la query di selezione e vedremo una

37
00:02:42,010 --> 00:02:47,340
cosa molto semplice da un comitato selezionato e poi gente sarà in grado di migliorarlo gradualmente

38
00:02:47,410 --> 00:02:53,020
Cercheremo di renderlo più complesso e cercheremo di capire meglio il tipo di query.

39
00:02:53,050 --> 00:02:54,170
Ora un po 'di corte.

40
00:02:54,220 --> 00:02:58,330
In realtà la maggior parte del tribunale è stata pensata per essere appianata.

41
00:02:58,390 --> 00:03:04,660
L'unico codice che andremo a scrivere in questa particolare conferenza è quello di leggere i dati relativi ai libri

42
00:03:04,660 --> 00:03:07,400
per le divagazioni e gli utenti dei film.

43
00:03:07,450 --> 00:03:08,790
Il tribunale è già stato fatto.

44
00:03:08,800 --> 00:03:14,560
E poi solo l'ultima volta che la Serbia ha visto solo i dati dei libri devono essere letti e guarderemo.

45
00:03:14,570 --> 00:03:20,350
Vorremmo un tribunale per questo, ma discuteremo ancora il codice che è stato scritto per gli altri tre tipi

46
00:03:20,470 --> 00:03:24,560
di dati ed è molto simile a ciò che è stato scritto.

47
00:03:24,790 --> 00:03:29,060
Quindi andiamo avanti e diamo un'occhiata a ciò che il comitato del Senato stesso ha spiegato.

48
00:03:29,270 --> 00:03:35,020
Entriamo nel database e usiamo alcune semplici query e costruiremo progressivamente quella query

49
00:03:35,110 --> 00:03:38,740
e cercheremo di capire meglio la query selezionata.

50
00:03:39,000 --> 00:03:43,260
Dopo di ciò, può tornare e possiamo fare overcoaching quest'anno.

51
00:03:43,280 --> 00:03:44,890
Quindi eccomi qui.

52
00:03:44,960 --> 00:03:46,870
Quindi da dove vengo.

53
00:03:47,080 --> 00:03:51,270
Quindi accedo solo a chiederti come utente.

54
00:03:51,540 --> 00:03:56,930
Quindi devo usare Jarry per andare a Leo.

55
00:03:57,270 --> 00:04:01,430
OK, ora i vicini sicuri.

56
00:04:01,500 --> 00:04:08,040
Quindi queste sono le diverse tabelle secondo le quali Hustler considera l'editore di libri senza il diritto di

57
00:04:08,190 --> 00:04:12,840
stampare il libro e il titolo il titolo del libro insieme all'editore.

58
00:04:12,840 --> 00:04:14,930
L'editore che ha pubblicato quel libro.

59
00:04:15,300 --> 00:04:21,370
Ma prima di farlo basta stampare tutti i titoli del libro

60
00:04:23,140 --> 00:04:33,990
e tutti i nomi degli editori fino ad ora che usiamo i simboli che stiamo vedendo anche Sonic Titan dal boak.

61
00:04:34,010 --> 00:04:40,530
Quindi questi sono gli alti manuali, diciamo selezionare il

62
00:04:45,940 --> 00:04:52,310
nome dall'editore soby. Come fanno gli editori qui.

63
00:04:52,670 --> 00:04:59,480
Quindi ogni libro è associato a uno di questi editori così violenti, ad esempio, pubblicati dalle

64
00:04:59,480 --> 00:05:00,800
pubblicazioni degli scrittori.

65
00:05:00,800 --> 00:05:05,820
Il secondo libro è del secondo editore, quindi qui c'è una corrispondenza uno a uno.

66
00:05:06,200 --> 00:05:06,920
OK.

67
00:05:06,920 --> 00:05:07,660
Ora il.

68
00:05:07,730 --> 00:05:14,340
Quindi qui questa è una query di selezione select è la parola chiave Resogun che è seguita immediatamente seguita da

69
00:05:14,340 --> 00:05:15,910
un nome di colonna.

70
00:05:16,180 --> 00:05:23,120
Quale vogliamo vedere i cui dati si desidera visualizzare e quindi la clausola from e from è seguita dai

71
00:05:23,170 --> 00:05:23,760
vicini.

72
00:05:23,870 --> 00:05:30,040
OK, quindi stiamo dicendo che vogliamo farlo ed è in questi tavoli può essere più di una tabella.

73
00:05:30,050 --> 00:05:37,400
Quindi ora la prossima query deve mostrare sia i dati sia la media e la stessa grinta su cui

74
00:05:37,400 --> 00:05:40,590
dobbiamo fare uso sia del libro che dell'editore.

75
00:05:40,910 --> 00:05:41,200
OK.

76
00:05:41,210 --> 00:05:47,410
E questo si chiama Lassez che ci ha chiamati a unirsi ai tavoli e questo è molto comune.

77
00:05:47,640 --> 00:05:47,940
OK.

78
00:05:47,960 --> 00:05:54,440
Quindi, nel nostro progetto di database, abbiamo normalizzato le tabelle in modo da suddividerle in

79
00:05:54,440 --> 00:05:55,490
più tabelle.

80
00:05:55,490 --> 00:06:01,950
Ora vogliamo visualizzare i dati da queste diverse tabelle e per questo abbiamo bisogno di

81
00:06:01,950 --> 00:06:05,850
unirmi alle tabelle, quindi diciamo select righton name my

82
00:06:09,520 --> 00:06:10,180
editore.

83
00:06:10,190 --> 00:06:11,480
Questo è tutto ciò che facciamo.

84
00:06:11,710 --> 00:06:15,150
E su questo c'è Ada che ora stiamo ottenendo qui

85
00:06:18,580 --> 00:06:24,550
ci sono molti dati indesiderati ora piuttosto che pubblicati dalle pubblicazioni di Wilder che va bene, ma

86
00:06:24,550 --> 00:06:30,940
puoi vedere quello che vonderano e qui abbiamo una regola che dice che è pubblicata da pubblicazioni in dollari

87
00:06:30,940 --> 00:06:32,740
che non è vero.

88
00:06:32,740 --> 00:06:38,110
È pubblicato da un solo editore che è sotto obblighi in base al quale

89
00:06:38,110 --> 00:06:44,620
afferma che Brandon è anche pubblicato da Touchstone su queste diverse cose e lo stesso accade con ogni

90
00:06:44,620 --> 00:06:45,570
altro libro.

91
00:06:45,850 --> 00:06:52,390
Il secondo libro pubblicato dalle pubblicazioni di de-lurk, che è corretto ma non pubblicato dalle

92
00:06:52,390 --> 00:06:58,450
pubblicazioni più sfrenate, è conservato qui o su O'Reilley o stampato, ma muore.

93
00:06:58,750 --> 00:07:07,600
Quindi, la ragione per cui questo sta accadendo è perché quando facciamo una joint come questa farà un cross-product di

94
00:07:07,720 --> 00:07:09,080
entrambi questi paper.

95
00:07:09,220 --> 00:07:15,700
OK, quindi assocerà Valen a tutti loro, quindi assocerà il secondo libro a tutti

96
00:07:15,700 --> 00:07:17,010
e cinque.

97
00:07:17,160 --> 00:07:19,210
E il terzo libro con tutti e cinque.

98
00:07:19,210 --> 00:07:20,670
Quindi non è quello che vogliamo.

99
00:07:20,890 --> 00:07:25,100
Quindi, di cosa abbiamo bisogno, dobbiamo filtrare questi dati.

100
00:07:25,190 --> 00:07:29,450
E per questo abbiamo bisogno di applicare determinate condizioni nella nostra query.

101
00:07:30,010 --> 00:07:37,710
Quindi facciamolo, baby, fallo così velocemente, mettiamo un alias qui, così possiamo mettere un alias per l'etichetta del libro.

102
00:07:38,870 --> 00:07:40,520
In modo che possiamo usare il sì.

103
00:07:40,700 --> 00:07:45,090
Ora abbiamo gli stessi capelli da sogno essere doc.

104
00:07:45,110 --> 00:07:52,520
Ora se si richiama l'etichetta, questo campo è chiamato ID underskirt dell'editore che è una chiave esterna che

105
00:07:52,520 --> 00:07:56,110
è un riferimento al campo ID nel publisher.

106
00:07:56,300 --> 00:07:56,990
OK.

107
00:07:56,990 --> 00:08:04,760
Quindi ogni riga di ogni libro in particolare ha un determinato editore in modo che l'ID editore sia presente nel libro

108
00:08:04,990 --> 00:08:10,730
ma può crescere e fa riferimento a un particolare editore e alla tabella del publisher.

109
00:08:10,910 --> 00:08:13,370
Quindi diremmo l'editore Underkirt di Bedacht,

110
00:08:16,370 --> 00:08:23,920
quindi l'editore e la storia è una caratteristica è una colonna e il tavolo del libro R & B

111
00:08:24,080 --> 00:08:31,900
C perché si mangia il cane ID Sonali se si fa così si può vedere che abbiamo le associazioni corrette.

112
00:08:32,140 --> 00:08:38,410
Così mal fatto non è associato alle pubblicazioni di meraviglia perché il robot si è girato

113
00:08:38,410 --> 00:08:43,570
e aveva un ID editore che corrisponde all'idea e alla tabella del publisher.

114
00:08:43,570 --> 00:08:49,260
Quindi questo viene dalla tabella del publisher e tutte le altre idee nella tabella Publisher non

115
00:08:49,260 --> 00:08:51,060
corrisponderanno a quel particolare editore.

116
00:08:51,250 --> 00:08:54,420
Speriamo di ottenere questo e abbiamo fatto questo punto di vista.

117
00:08:54,470 --> 00:08:58,490
Quindi, solo se ti stai confondendo basta pubblicare questo video.

118
00:08:58,570 --> 00:09:01,480
Pensaci e dovrebbe essere chiaro.

119
00:09:01,550 --> 00:09:02,920
Quindi è così.

120
00:09:03,250 --> 00:09:05,230
Ed è così che ti unisci ai tavoli.

121
00:09:05,240 --> 00:09:08,470
So che usi le condizioni in questo modo.

122
00:09:08,840 --> 00:09:14,400
Quindi questo è il modo in cui questo è anche una parola chiave e puoi usare questo tipo di alias.

123
00:09:14,770 --> 00:09:17,480
Ora come un sacco di domande qui.

124
00:09:17,560 --> 00:09:18,000
Così.

125
00:09:18,000 --> 00:09:24,470
Quindi questa è una semplice domanda, una semplice query di selezione su cui stiamo cercando di imparare un po 'di più

126
00:09:24,470 --> 00:09:25,940
su questo nuovo gadget.

127
00:09:25,970 --> 00:09:29,330
Quindi useremo solo più tabelle qui.

128
00:09:29,330 --> 00:09:36,590
Quindi, ecco come nel libro l'editore può anche aggiungere informazioni correlate automaticamente e questo è quasi identico alla

129
00:09:36,590 --> 00:09:40,830
query che useremo in seguito per caricare i dati.

130
00:09:41,180 --> 00:09:42,710
Quindi questa è la prima query.

131
00:09:42,730 --> 00:09:44,010
Quindi fammi solo eseguire.

132
00:09:44,030 --> 00:09:50,990
Quindi quest'anno usiamo editori di libri come nel precedente carry on auto e prenotiamo anche su quei Galata.

133
00:09:51,290 --> 00:09:59,600
E questi sono i tipi di dati che vogliamo portare il titolo dell'ID e il nome del publisher, il titolo del nome dell'editore

134
00:09:59,600 --> 00:10:01,440
e l'editore e l'MBA.

135
00:10:01,440 --> 00:10:08,330
Stavamo anche stampando prima e vogliamo anche stampare il nome dell'autore sotto Amazon rating del libro e le condizioni sono

136
00:10:08,330 --> 00:10:13,910
battute. L'arte è stata pubblicata su un quarto onesto pronto a battere già quale è

137
00:10:13,910 --> 00:10:15,160
il precedente grintoso.

138
00:10:15,400 --> 00:10:20,990
Ma per il libro tu sai che il libro underskirt alter è il tavolo di collegamento tra il libro e il diritto

139
00:10:21,530 --> 00:10:21,950
d'autore.

140
00:10:22,070 --> 00:10:26,190
Perché un libro può essere pubblicato da più autori e un solo autore può pubblicare più

141
00:10:26,570 --> 00:10:30,690
libri, quindi la condizione è l'ID del Bedacht, quindi l'id è una chiave primaria nel libro.

142
00:10:30,860 --> 00:10:38,570
OK perché per il libro B la pubblicazione B sta per editore qui se il nostro autore sotto alias viene utilizzato per il carattere di

143
00:10:38,570 --> 00:10:44,480
sottolineatura del libro che sta per essere ben base per il primo libro e per prenotare l'autore su E-4.

144
00:10:44,480 --> 00:10:50,890
Quindi qui la condizione è pensata Id è uguale a essere un ID underskirt dog book.

145
00:10:51,020 --> 00:10:56,630
Si può ricordare che all'interno del libro l'autore di underskirt Deeble We aveva i caratteri

146
00:10:56,640 --> 00:11:02,810
underscore ID e underskirt dell'autore già sotto quale facilità per l'Highty ingannare il libro sull'ID che frigge l'autore.

147
00:11:02,810 --> 00:11:09,850
Quindi la condizione qui è prima che Id sia uguale a un cane sottolineatura Ardi Quindi questo è quello che stiamo

148
00:11:09,850 --> 00:11:10,560
facendo qui.

149
00:11:10,660 --> 00:11:18,460
Quindi questo collega un libro a un ID di sottolineatura di un libro nel libro sulla scuola dell'autore e da quel

150
00:11:18,460 --> 00:11:20,220
gruppo abbiamo visto tutti.

151
00:11:20,280 --> 00:11:22,750
Proverò a mangiare così saremo un cane.

152
00:11:22,780 --> 00:11:27,180
Tutto ciò che sottolinea l'ID equivale a mangiare il cane ID.

153
00:11:27,520 --> 00:11:30,960
Quindi questo è il modo in cui marciare i quattro vicini.

154
00:11:31,150 --> 00:11:33,010
Soumik clicca qui.

155
00:11:38,520 --> 00:11:42,170
Quindi eccoci qui, quindi abbiamo tutti i dati qui di cui abbiamo bisogno.

156
00:11:42,180 --> 00:11:44,680
L'unica cosa è questo libro irto.

157
00:11:44,880 --> 00:11:50,310
Head First Design Patterns è stato scritto da quattro diversi autori Eric Freeman.

158
00:11:50,310 --> 00:11:55,560
E questi sono i quattro diversi autori dei libri che sono fatti sia in gloater che

159
00:11:56,150 --> 00:12:00,200
a causa di ciò perché è scritto da quattro autori diversi.

160
00:12:00,290 --> 00:12:03,550
Abbiamo quattro gruppi diversi qui.

161
00:12:03,930 --> 00:12:12,330
Ma sarebbe bello se abbiamo una singola regola qui e se elenciamo tutti questi autori all'interno di questo particolare ruolo in

162
00:12:12,330 --> 00:12:18,090
una sorta di avere quattro regole sarebbe bello come una singola riga e per

163
00:12:18,120 --> 00:12:21,470
questo possiamo usare qualcosa chiamato Gruppo Di.

164
00:12:21,690 --> 00:12:22,550
Ecco una query.

165
00:12:22,550 --> 00:12:23,850
È solo la stessa domanda.

166
00:12:23,840 --> 00:12:29,890
È stata aggiunta solo quest'ultima riga e questo gruppo è ancora completo.

167
00:12:29,900 --> 00:12:38,540
OK, quindi quello che succede è come raggruppare questa data che vediamo qui con i dati che vediamo

168
00:12:38,540 --> 00:12:40,340
qui per ID.

169
00:12:40,340 --> 00:12:45,690
OK, quindi stiamo solo dicendo gruppo insegnando ID così è quello che stiamo facendo.

170
00:12:45,860 --> 00:12:54,640
Quindi fammi anche solo copiare questo.

171
00:12:56,030 --> 00:13:02,100
Ma il problema qui è che i modelli di progettazione di Hadron espandono un solo autore.

172
00:13:02,300 --> 00:13:08,150
OK, quindi quello che sta succedendo è che raggruppa tutti questi dati per tallone o ID.

173
00:13:08,150 --> 00:13:15,490
Quindi raggruppa anche queste particolari quattro righe di Bedore ID ID solo per il round W-4 qui.

174
00:13:15,650 --> 00:13:17,910
Ma è vincolante per me uno fuori loro.

175
00:13:18,320 --> 00:13:23,900
Ma se vuoi tutti questi tre valori, il resto dei tre deve essere stampato

176
00:13:23,900 --> 00:13:31,460
meno, allora dobbiamo applicare la query successiva che è quasi identica alla query precedente, ma qui nel nostro

177
00:13:31,550 --> 00:13:36,240
nome stiamo vedendo il segno di sottolineatura di gruppo inventare.

178
00:13:36,400 --> 00:13:43,220
OK e stiamo vedendo significa maggiore questo operatore è questo.

179
00:13:43,330 --> 00:13:50,800
Quindi, in sostanza, ciò che stiamo facendo è che questo particolare gruppo all'interno di ogni gruppo che stiamo per

180
00:13:50,980 --> 00:13:52,430
carbonizzare l'autore significhi.

181
00:13:52,720 --> 00:13:59,810
Quindi se è solo quando raggruppiamo determinate regole sai come solo una singola regola.

182
00:13:59,890 --> 00:14:07,150
Ma per questo dove è l'idea ci sono quattro diverse regole e stiamo dicendo di non tagliarlo.

183
00:14:07,180 --> 00:14:11,760
Tutti gli autori su separano i nomi con e da virgola.

184
00:14:11,780 --> 00:14:13,300
Ed è quello che stiamo facendo qui.

185
00:14:13,330 --> 00:14:19,420
Quindi stai dicendo che la sottogonna di gruppo è diventata così importante per il gruppo. Concat è una

186
00:14:19,420 --> 00:14:26,040
funzione inversa che chiamerà Dio e stiamo dicendo che l'autore e il nome non devono essere concatenati usando questa virgola operatore.

187
00:14:26,090 --> 00:14:27,660
Quindi, eseguiamolo.

188
00:14:27,710 --> 00:14:31,100
Quindi questo è l'unico cambiamento rispetto alla query precedente.

189
00:14:36,070 --> 00:14:40,500
Ora come puoi vedere qui i valori sono stati concatenati.

190
00:14:40,750 --> 00:14:47,030
In questo modo, un gruppo ormai raggruppato può anche essere associato a una clausola having.

191
00:14:47,300 --> 00:14:49,430
OK avendo GolaZO che è un optional.

192
00:14:49,630 --> 00:14:53,980
Quindi qui stiamo dicendo che stiamo solo aggiungendo questa clausola qui.

193
00:14:54,040 --> 00:14:56,760
Quindi, come puoi vedere, stiamo progressivamente costruendo la query.

194
00:14:56,830 --> 00:15:05,530
Quindi qui abbiamo la clausola di avere qui stiamo dicendo nel gruppo Shumi solo questi dati se all'interno di un gruppo la

195
00:15:05,520 --> 00:15:08,830
dimensione del gruppo è più di uno.

196
00:15:09,090 --> 00:15:15,690
OK, quindi stiamo dicendo di contare tutti i bisogni o ID dovrebbe essere maggiore in un modo o Conti in on è chiamato come

197
00:15:15,720 --> 00:15:16,850
aggregato o funzione.

198
00:15:17,020 --> 00:15:22,310
E ci sono anche altre funzioni aggregate come un uomo medio Max e così via.

199
00:15:22,600 --> 00:15:24,050
Ma qui il.

200
00:15:24,070 --> 00:15:29,860
Per quanto riguarda il conteggio del numero di regole all'interno di un particolare gruppo e stiamo vedendo che il numero

201
00:15:29,920 --> 00:15:36,760
di noi deve essere maggiore di uno e c'è solo uno di questi che è uno di questi gruppi che è il gruppo che

202
00:15:36,760 --> 00:15:38,620
ha avuto il valore ID di

203
00:15:43,680 --> 00:15:49,890
quindi non in una sorta di quattro di questi sta spendendo solo la regola di un leader che era morto prima perché

204
00:15:49,890 --> 00:15:53,850
il resto dei gruppi come il primo gruppo del secondo gruppo e tutti loro.

205
00:15:54,000 --> 00:15:57,350
Avevano solo una singola regola in ciascuno dei gruppi.

206
00:15:57,360 --> 00:15:57,800
Destra.

207
00:15:57,840 --> 00:16:00,180
Solo questo aveva quattro autori.

208
00:16:00,420 --> 00:16:01,660
Ecco.

209
00:16:01,860 --> 00:16:03,990
Ora il prossimo come ordine di.

210
00:16:03,990 --> 00:16:06,230
Quindi questo riguarda l'addolcimento.

211
00:16:06,240 --> 00:16:12,780
Quindi è solo una domanda precedente, ma ho rimosso questo aspetto con gloss non ne abbiamo bisogno perché senza

212
00:16:12,810 --> 00:16:17,930
quello penso che sarebbe molto più facile capire gli schermi Square-D più o meno.

213
00:16:18,060 --> 00:16:25,440
Quindi è la query precedente, ma stiamo vedendo ordine per ordine di Amazon e stiamo

214
00:16:25,440 --> 00:16:32,010
vedendo visualizzare tutti i risultati e l'ordine decrescente in ordine decrescente di valutazione.

215
00:16:32,040 --> 00:16:40,500
Quindi è come un morso morbido, ma in ordine decrescente delle valutazioni, quindi lascia che copi questo.

216
00:16:40,590 --> 00:16:42,910
Ora come puoi vedere mostra tutto questo.

217
00:16:43,110 --> 00:16:44,840
Ma come puoi vedere lo fa.

218
00:16:45,130 --> 00:16:51,930
Sono tutti ordinati in ordine decrescente e tutte le informazioni sulla classificazione sono state modificate anche la valutazione del libro

219
00:16:51,930 --> 00:16:53,210
e gli ID.

220
00:16:53,490 --> 00:16:58,640
Quindi non sono più un incremento o un ordine incrementale degli ID.

221
00:16:58,680 --> 00:17:02,020
Quindi loro non cambieremo.

222
00:17:02,020 --> 00:17:08,290
Ora, ecco un'altra condizione che stiamo vedendo solo giocando questa condizione la stessa query che stiamo dicendo che il punteggio di Amazon deve

223
00:17:08,300 --> 00:17:11,790
essere maggiore o uguale a 4. 5.

224
00:17:11,820 --> 00:17:12,900
Quindi questo è solo sbagliato.

225
00:17:12,920 --> 00:17:22,400
Quindi è molto semplice.

226
00:17:22,480 --> 00:17:29,120
Quindi ho portato Knauer solo al precedente set di risultati, ma stiamo visualizzando solo quelli che hanno una

227
00:17:29,120 --> 00:17:32,070
valutazione di quattro virgola cinque o più.

228
00:17:32,200 --> 00:17:34,020
Quindi l'ultimo ha avuto 4. 3.

229
00:17:34,030 --> 00:17:35,820
Quindi è stato filtrato.

230
00:17:37,200 --> 00:17:41,330
E guardiamo un'altra query che con un'altra condizione.

231
00:17:41,430 --> 00:17:43,640
Quindi stiamo solo aggiungendo un'altra condizione.

232
00:17:43,710 --> 00:17:47,990
Quindi tutte queste condizioni qui sono raggiunte da e qui.

233
00:17:48,090 --> 00:17:55,860
Quindi questo riguarda il fatto che stiamo vedendo che l'autonomia dovrebbe essere qualcosa di simile a questo calo percentuale era minorenne

234
00:17:55,900 --> 00:18:02,820
come un segnaposto e stiamo vedendo un blocco in modo da dividere un libro che è stato scritto

235
00:18:02,820 --> 00:18:04,260
da Josh Roadblock.

236
00:18:04,260 --> 00:18:11,150
Quindi ora sta vedendo la sua uscita come il precedente ma sul libro degli aghi che è stato fatto

237
00:18:11,180 --> 00:18:12,660
da Josh Hublot qui.

238
00:18:12,670 --> 00:18:14,010
Il secondo libro verrà

239
00:18:17,020 --> 00:18:17,790
stampato lì.

240
00:18:18,010 --> 00:18:23,950
Così tu solo come efficace libro di luglio che è anche uno dei principali libri che stiamo seguendo

241
00:18:23,940 --> 00:18:24,690
nel corso.

242
00:18:25,030 --> 00:18:25,600
Quindi è così.

243
00:18:25,600 --> 00:18:27,240
Quindi questa è l'acqua per noi.

244
00:18:27,280 --> 00:18:29,460
Quindi questo è quello che abbiamo qui.

245
00:18:30,110 --> 00:18:36,370
E quindi ne usiamo 40, ma quando lavori su progetti professionali sarebbe molto comune per

246
00:18:36,370 --> 00:18:43,030
te scrivere domande davvero complesse Forse un gigante forse 15 20 tavoli o anche più di

247
00:18:43,370 --> 00:18:47,950
quello sono nuovi o lo farai come tanti connessioni qui.

248
00:18:47,950 --> 00:18:53,830
Quindi, con l'esperienza quando lavori su alcuni dei tuoi progetti, imparerai a scrivere quesiti

249
00:18:53,830 --> 00:18:55,090
così grandi.

250
00:18:55,090 --> 00:19:02,220
È semplicemente abbastanza facile, in realtà, solo tu hai solo bisogno di esercitarti un po 'di pratica.

251
00:19:02,440 --> 00:19:08,000
E con questo sarai in grado di scrivere Gayus davvero complesso e fare cose incredibili usando

252
00:19:08,060 --> 00:19:09,410
le tue insicurezze.

253
00:19:09,490 --> 00:19:14,700
Ora penso che passeremo molto tempo a discutere queste commissioni del Senato.

254
00:19:14,770 --> 00:19:17,140
Quindi lasciami fermare qui nella prossima lezione.

255
00:19:17,170 --> 00:19:18,940
Ma in realtà il fatto della corte.

256
00:19:19,150 --> 00:19:20,320
Grazie.

257
00:19:20,350 --> 00:19:26,060
E questi Gridley saranno anche disponibili nella sezione risorse, quindi puoi dare un'occhiata a questo.