‫Baiklah, sekarang mari kita ambil semua mahasiswa dari universitas tertentu, jadi mari kita buat metode baru, karena
‫kita sudah melihat banyak metode untuk mendapatkan data, mengubah data, menyiapkan data, menggabungkan
‫data.
‫Dan sekarang mari kita cari data saja.
‫Jadi, mari buat metode yang disebut dapatkan semua siswa dari Yale dan Anda dapat mencoba membuatnya atau menerapkan metode
‫itu sendiri.
‫Jadi, sebarkan videonya jika Anda menyukainya.
‫Baiklah.
‫Jadi saya membuat variabel baru yang disebut siswa dari Yale, dan itu akan menjadi
‫kumpulan yang tak terhitung banyaknya dan dari siswa dalam konteks data.
‫mahasiswa DOT.
‫Saya ingin memeriksa di mana nama titik universitas mahasiswa dot sama dengan Yale dan saya ingin memilih mahasiswa itu.
‫Jadi itu bukan hal yang terlalu baru.
‫Satu-satunya hal yang berbeda adalah bahwa kita memiliki ini dalam konteks data, nama mahasiswa dan mahasiswa di universitas yang
‫sedikit berbeda dengan apa yang kita lihat selama ini.
‫Tapi itu cukup keren karena sekarang kita mendapatkan daftar semua mahasiswa yang ada di University of Yale.
‫Dan hanya dengan satu baris ini, sebenarnya ini adalah satu baris, tetapi dalam kasus ini, ini adalah tiga baris.
‫Baiklah.
‫Jadi sekarang jika kita ingin mengaturnya sebagai sumber item, kita bisa mengaturnya saja.
‫Sumber item adalah siswa dari Yale.
‫Sekarang, mari kita periksa metode itu.
‫Mari kita jalankan dalam metode utama kita di sini, konstruktor jendela utama, dan ini dia dapatkan semua siswa dari Yale.
‫Baiklah.
‫Sekarang mari kita lihat apa yang ditampilkan kepada kita.
‫Dan di sanalah kami, hanya ada dua siswa.
‫Itu Carla dan Tony karena yang lain adalah kepala universitas.
‫Mereka berada di universitas teknologi Beijing.
‫Benar.
‫Baiklah.
‫Jadi di sana Anda.
‫Anda melihat ID, nama, jenis kelamin dan universitas I. D. , lalu mahasiswa kuliah
‫di universitas juga, atau yang kosong.
‫Tapi itu didasarkan pada semua hal lain yang telah kami jalankan.
‫Baiklah.
‫Jadi begitulah cara Anda bisa mendapatkan semua siswa dari Yale.
‫Baiklah.
‫Sekarang, ayo kita buat metode baru, public void, dapatkan semua universitas transgender.
‫Jadi katakanlah ada dan negara mana pun yang ada dukungan untuk universitas yang memiliki transgender dan kemudian untuk
‫mendapatkan dana tambahan atau semacamnya, maka Anda akan menjalankan metode ini dan akan memberi Anda
‫semua siswa yang transgender dan akan memberi Anda semua universitas yang memiliki transgender.
‫Jadi itulah pengembalian sebenarnya yang kita dapatkan di sini.
‫Jadi mari kita buat variabel baru di sini.
‫Universitas transgender yang berasal dari mahasiswa dalam data, konteks, mahasiswa.
‫Jadi kami ingin memiliki siswa, pertama-tama, tetapi kemudian kami ingin bergabung dengan mereka.
‫Jadi kami ingin masuk universitas.
‫Dan di sini, universitas
‫di dalam dan yang ini adalah nonmodal, jadi saya membuat nilai baru di sini, bergabung dengan universitas
‫dalam konteks data bahwa universitas dan saya menerapkannya di universitas mahasiswa.
‫Jadi di sini saya menggabungkan dua tabel satu sama lain dan kemudian saya memeriksa di mana universitas dan kemudian saya memeriksa universitas, karena di
‫sini kita bergabung sekarang.
‫Dapat melanjutkan dan memilih itu.
‫Dan saya bisa cek di mana siswa yang jenis kelaminnya sama dengan transgender dan saya ingin memilih dan apa yang ingin saya pilih sementara saya tidak ingin
‫memilih siswa kali ini, saya ingin memilih universitas kali ini.
‫Baiklah.
‫Jadi sekarang.
‫Saya perlu menggunakan tanda seru ganda sama dengan karena saya membandingkan dan tidak menetapkan nilai dan bukan hanya
‫untuk memastikan bahwa transgender ditulis dengan benar.
‫Baiklah.
‫Itu tampaknya benar.
‫Jadi begitulah saya menulisnya.
‫Dan sekarang saya bisa menunjukkannya di data grid saya.
‫Jadi sumber itemnya adalah universitas transgender.
‫Baiklah.
‫Jadi jika kita menyebut metode itu di sini, anak-anak semua universitas menggunakan transgender, dan jika Anda menjalankannya, kita melihat bahwa
‫hanya tag Beijing yang memiliki siswa transgender.
‫Baiklah.
‫Jadi begitulah cara Anda biasanya dapat bergabung dengan tabel dan bermain-main dengannya.
‫Dan ya, Anda tahu, itu dilakukan dengan C Sharp.
‫Semuanya dilakukan dengan Sharp di sini dan tidak ada sekuel atau kode sekolah yang harus kita tulis secara manual.
‫Ketika saya sedikit tantangan untuk Anda, kami ingin memiliki semua kuliah yang diajarkan di Beijing Tech.
‫Oke, saya harap Anda mencobanya.
‫Yang itu juga cukup sulit, jadi Anda berhasil melakukan pekerjaan yang hebat itu, dapatkan semua kuliah dari Beijing Tech.
‫Sekarang mari kita lihat, apa yang kita butuhkan?
‫Nah, kita membutuhkan sebuah variabel yang disebut Lecture's dari Beijing Tech.
‫Dan saya memeriksa dari saya.
‫Kuliah mahasiswa dalam konteks data, kuliah mahasiswa, saya bergabung dengan mahasiswa taruna dan dalam konteks data
‫mahasiswa.
‫Ke ID siswa titik SL saya, yang sama dengan ID siswa
‫tempat siswa saya berpikir universitas, nama itu sama dengan Beijing Tech, begitu banyak pemikiran di sini.
‫Itu benar-benar sulit.
‫Jadi jika Anda berhasil melakukannya, sungguh, itu bagus, karena Anda cukup memahami apa yang kami lakukan di
‫sini.
‫Benar?
‫Jadi kuliah kuliah Hesseldahl.
‫Jadi secara umum, apa yang kita lakukan?
‫Dan omong-omong, ada banyak cara untuk menyelesaikannya, yang terbaik mungkin tidak menyelesaikannya dengan satu kueri, tetapi
‫dalam kasus kami, kami baik-baik saja melakukannya.
‫Baiklah.
‫Jadi kami mengulang tabel hubungan antara mahasiswa dan dosen dan hanya memeriksa apakah mahasiswa terkait berasal
‫dari Beijing Tech.
‫Jika, ya, kami memilih kuliah terkait itu.
‫Baiklah.
‫Jadi ini seperti yang saya katakan, ada yang lebih kompleks.
‫Dan ini benar-benar hanya untuk menunjukkan kepada Anda bahwa kami dapat terhubung ke tabel yang memiliki jarak yang cukup jauh satu sama
‫lain.
‫Dan sejauh ini, maksud saya, mereka tidak benar-benar berhubungan satu sama lain, tetapi kita masih bisa melakukan hubungan ini
‫karena apa yang kita lakukan adalah kita mendapatkan semua kuliah dari universitas tertentu.
‫Dan jika kita periksa di sini, ini adalah kuliah dan ini adalah universitas dan jaraknya
‫sangat jauh karena universitas hanya menghubungkan mahasiswa dan kuliah hanya terhubung dengan kuliah mahasiswa.
‫Tapi kuliah mahasiswa terhubung dengan mahasiswa.
‫Dan itulah yang perlu kita lakukan di sini.
‫Kita perlu bergabung dengan mereka sedemikian rupa sehingga kita mendapatkan semua informasi yang diperlukan.
‫Jadi itu sebabnya yang satu ini agak rumit.
‫Dan jika Anda berhasil melakukannya, bagus.
‫Dan jika Anda tidak mempelajari kata-kata OK, maka untuk menampilkannya, kami menggunakannya sebagai sumber item lagi, yang
‫akan menjadi kuliah dari Beijing Tech.
‫Sekarang, sebut saja metode ini di sini.
‫Dapatkan kuliah dari Beijing Tech.
‫Sekarang mari kita jalankan kodenya.
‫Dan kami berada di Beijing Tech.
‫Untuk beberapa alasan, hanya sejarah yang diajarkan.
‫Dan mengapa demikian?
‫Jadi jika kita periksa, apa yang telah kita lakukan sejauh ini, jadi kita telah menciptakan Laly dan yang perempuan dan Jain
‫yang bersama transgender dan mereka yang berada di Beijing Tech.
‫Dan masalahnya di sini adalah bahwa Gaim bahkan tidak memiliki kuliah.
‫Jadi kami belum memberikan kuliah kepada Gaim dan kami hanya memberikan kuliah kepada Laly.
‫Dan jika kita memeriksanya di sini, Laly memiliki konteksnya.
‫Di suatu tempat di sini, Leili hanya memiliki sejarah, jadi kami tidak memiliki siswa yang belajar atau yang memiliki matematika sebagai
‫dosen, dan itulah mengapa kami tidak memiliki matematika.
‫Saya harus mengambil universitas, yang seharusnya tidak terjadi.
‫Benar.
‫Jadi universitas teknologi pasti harus memiliki matematika sebagai mata pelajaran mereka atau sebagai kuliah.
‫Baiklah.
‫Jadi sekarang saya hanya akan menunjukkan dua hal lagi.
‫Dan saya pikir lebih baik jika kita melakukannya di video berikutnya.
‫Jadi kita akan melihat cara memperbarui data dan cara menghapus data.
‫Jadi sampai jumpa di video selanjutnya.