‫Pekala, şimdi belirli bir üniversitedeki tüm öğrencileri alalım.
‫Öyleyse yeni bir yöntem oluşturalım, çünkü veri almak, verileri değiştirmek, verileri ayarlamak ve verileri
‫birleştirmek için zaten birden fazla yöntem gördük.
‫Ve şimdi sadece veri arayalım.
‫Şimdi get all students from Yale adında bir metot oluşturalım ve siz de bunu oluşturmayı deneyebilir veya bu metodu kendiniz uygulayabilirsiniz.
‫Eğer isterseniz videoyu durdurun.
‫Tamam.
‫Bu yüzden Yale'den Öğrenciler adında yeni bir değişken oluşturuyorum ve bu, veri bağlamında
‫sayısız ve öğrenciden nokta öğrencilerden oluşan bir koleksiyon olacak.
‫Öğrenci nokta üniversite nokta adının Yale'e eşit olduğu yeri kontrol etmek ve bu öğrenciyi seçmek istiyorum.
‫Yani bu çok yeni bir şey değil.
‫Farklı olan tek şey, şimdiye kadar gördüklerimizden biraz farklı olan veri bağlamında öğrenciler
‫ve üniversite adındaki öğrenciler olması, ancak bu oldukça güzel çünkü şimdi
‫Yale Üniversitesi'ndeki tüm öğrencilerin bir listesini alıyoruz ve sadece bu tek satırla, aslında bir satır, ancak
‫bu durumda üç satır.
‫Tamam.
‫Şimdi bunu öğe kaynağı olarak ayarlamak istiyorsak, bunu ayarlayabiliriz.
‫Ürün kaynağı Yale'den öğrenciler olacak.
‫Şimdi bu yöntemi kontrol edelim.
‫Buradaki ana yöntemimizde, ana pencere kurucumuzda çalıştıralım.
‫Ve burada tüm öğrenciler Yale'den geliyor.
‫Pekala, şimdi bize ne gösterildiğine bakalım.
‫Ve biz sadece iki öğrenciyiz.
‫Carla ve Toni, çünkü diğerleri başka bir üniversitede.
‫Pekin Teknik Üniversitesi'ndeler.
‫Doğru.
‫Tamam.
‫İşte buradasın.
‫Kimlik, isim, cinsiyet ve üniversite kimliğini, ardından öğrenci öğretim görevlilerini ve üniversiteyi, kimlerin
‫olduğunu veya boş olduğunu görüyorsunuz.
‫Ancak bu, yürüttüğümüz diğer tüm çalışmalara dayanıyor.
‫Tamam.
‫Yale'deki tüm öğrencileri bu şekilde alabilirsiniz.
‫Tamam.
‫Şimdi de yeni bir yöntem oluşturalım: public void, tüm üniversiteleri transgender'larla birlikte al.
‫Diyelim ki hangi ülkede olursa olsun, transseksüellere sahip olacak üniversiteler için bir destek var ve daha sonra
‫ek fonlar veya buna benzer bir şey almak için.
‫Sonra bu yöntemi çalıştırırsınız ve size transseksüel olan tüm öğrencileri verir ve hatta transseksüelleri
‫olan tüm üniversiteleri verir.
‫Yani burada elde ettiğimiz gerçek getiri bu.
‫Şimdi burada yeni bir değişken oluşturalım.
‫Veri bağlamında öğrenci olan trans cinsiyet üniversiteleri öğrenciler.
‫Dolayısıyla öncelikle öğrencilerimiz olsun istiyoruz ama sonra onlara katılmak istiyoruz.
‫Bu yüzden üniversiteye katılmak istiyoruz.
‫Burada da üniversite var ve bu da
‫büyük sermayeli bir üniversite.
‫Bu yüzden burada yeni bir değer oluşturuyorum, üniversiteler veri bağlamında üniversiteye katılıyorum ve bunu öğrenci üniversitesine uyguluyorum.
‫Burada iki tabloyu birbiriyle birleştiriyorum ve sonra üniversitenin nerede olduğunu kontrol ediyorum ve sonra üniversiteyi kontrol ediyorum çünkü burada
‫şu anda birleştiriyoruz.
‫Devam edip bunu seçebilir ve öğrencinin cinsiyetinin transseksüel ile eşit olduğu yerleri kontrol edebilirim.
‫Ve ben seçmek istiyorum.
‫Peki neyi seçmek istiyorum?
‫Bu sefer öğrenciyi seçmek istemiyorum.
‫Bu sefer üniversiteyi seçmek istiyorum.
‫Tamam.
‫Yani şimdi.
‫Karşılaştırma yaptığım ve bir değer belirlemediğim için çift ünlemli eşittir işareti kullanmam gerekiyor.
‫Ve şimdi trend cinsiyetinin doğru yazıldığından emin olmak için.
‫Tamam.
‫Doğru görünüyor.
‫Ben de öyle yazdım.
‫Ve şimdi bunu veri ızgaramda gösterebilirim.
‫Yani madde kaynağı transseksüel üniversiteler olacak.
‫Tamam.
‫Yani bu yöntemi burada çağırırsak, transseksüellerin bulunduğu tüm üniversiteleri alırız.
‫Bunu araştırdığımızda, sadece Beijing Tech'te transseksüel öğrenciler olduğunu görüyoruz.
‫Tamam.
‫Genel olarak tabloları bu şekilde birleştirebilir ve onlarla oynayabilirsiniz.
‫Ve evet, görüyorsunuz, Do diyez ile yapılıyor.
‫Burada her şey Do diyez ile yapılır.
‫Ve artık manuel olarak yazmamız gereken SQL veya SQL kodu olmaması sizin için küçük bir zorluktu.
‫Beijing Tech'te verilen tüm dersleri almak istiyoruz.
‫Tamam.
‫Umarım denemişsinizdir.
‫Bu da oldukça zor.
‫Eğer bu harika işi yapmayı başarırsanız, Beijing Tech'ten tüm dersleri alın.
‫Şimdi bir bakalım.
‫Neye ihtiyacımız var?
‫Beijing Tech'ten lectures adında bir değişkene ihtiyacımız var.
‫Ve benimkinden kontrol ediyorum.
‫Veri bağlamında öğrenci dersleri öğrenci dersleri.
‫Öğrenci veri bağlamında, öğrenci nokta üniversite adımın Beijing Tech'e eşit olduğu öğrenci kimliğine
‫eşit olan
‫sl nokta öğrenci kimliğime katılıyorum.
‫Yani burada düşünecek çok şey var.
‫Bu gerçekten zor bir soru.
‫Eğer bunu yapmayı başarırsanız, gerçekten bu harika bir şey çünkü o zaman burada ne yaptığımızı anlamışsınız demektir,
‫değil mi?
‫Yani ders de, o ders.
‫Peki genel olarak ne yapıyoruz?
‫Ve bu arada, bunu çözmenin birden fazla yolu var.
‫Bunu tek bir sorguyla çözmemek en iyisi olabilir, ancak bizim durumumuzda bunu yapmakta sorun yok.
‫Pekala, öğrenci ve ders arasındaki ilişki tablosunu döngüye sokuyoruz ve ilişkili öğrencinin Beijing Tech'ten
‫olup olmadığını kontrol ediyoruz.
‫Evet ise, o İlişkili Dersi seçiyoruz.
‫Tamam.
‫Yani bu, dediğim gibi, daha karmaşık bir konu.
‫Ve bu gerçekten sadece birbirinden oldukça uzakta olan tablolara bağlanabileceğimizi göstermek içindir.
‫Demek istediğim, birbirleriyle o kadar da ilişkili değiller.
‫Ancak bu bağlantıyı yine de yapabiliriz çünkü yaptığımız şey belirli bir üniversiteden
‫tüm dersleri almak ve burada kontrol edersek, bu ders ve bu üniversite ve çok uzaktalar
‫çünkü üniversite sadece öğrenciye bağlı ve ders sadece öğrenci dersine bağlı, ancak öğrenci dersi
‫öğrenciye bağlı.
‫Burada yapmamız gereken de bu.
‫Gerekli olan tüm bilgileri alabileceğimiz şekilde bunları birleştirmemiz gerekiyor.
‫İşte bu yüzden bu oldukça zor bir konu.
‫Ve eğer bunu başarırsanız, harika.
‫Ve eğer yapmadıysanız, endişelenmeyin.
‫Daha sonra bunları görüntülemek için yine Beijing Tech'ten dersler olacak şekilde öğe kaynağı olarak kullanırız.
‫Şimdi bu yöntemi burada çağıralım, Beijing Tech'ten dersler alalım ve şimdi kodu çalıştıralım.
‫Ve Beijing Tech'teyiz.
‫Bazı nedenlerden dolayı sadece tarih öğretiliyor.
‫Neden peki?
‫Şimdiye kadar ne yaptığımızı kontrol edersek.
‫Bu yüzden kadın olan Layla ve transseksüel olan Jane'i yarattık ve bu ikisi Beijing Tech'te.
‫Ve buradaki sorun Jane'in bir dersinin bile olmaması.
‫Yani Jane'e bir ders vermedik ve sadece Leslie'ye bir ders verdik.
‫Ve eğer son zamanlarda buraya bakarsak, bağlamı var.
‫Buralarda bir yerde.
‫Leslie'nin sadece geçmişi var.
‫Yani bu derste olduğu gibi matematik öğrenen ya da matematiği olan bir öğrencimiz yok.
‫İşte bu yüzden Teknik Üniversite'de matematik yok, ki bu olmamalı.
‫Değil mi?
‫Dolayısıyla bir teknoloji üniversitesinde kesinlikle matematik dersi olmalı ya da ders olarak verilmelidir.
‫Tamam.
‫Şimdi size iki şey daha göstereceğim.
‫Bunu bir sonraki videoda yapmamızın en iyisi olacağını düşünüyorum.
‫Böylece verilerin nasıl güncelleneceğini ve verilerin nasıl silineceğini göreceğiz.
‫Bir sonraki videoda görüşmek üzere.