1
00:00:00,250 --> 00:00:03,550
Um banco de dados
geralmente usará várias tabelas nele.

2
00:00:03,550 --> 00:00:06,400
Eis aqui como podemos iniciar
nosso aplicativo de votação de imagens.

3
00:00:06,400 --> 00:00:10,750
A primeira tabela representa imagens
que as pessoas carregaram de animais.

4
00:00:10,750 --> 00:00:13,380
A segunda representa os votos das pessoas.

5
00:00:13,380 --> 00:00:14,320
Fluffy, Monster e

6
00:00:14,320 --> 00:00:17,250
George são animais
cujas imagens alguém carregou.

7
00:00:17,250 --> 00:00:19,950
Como podemos ter dois
animais com o mesmo nome,

8
00:00:19,950 --> 00:00:22,960
damos uma id numérica a cada um deles aqui.

9
00:00:22,960 --> 00:00:27,190
A tabela de imagens diz
que Fluffy tem a id 1.

10
00:00:27,190 --> 00:00:28,760
Monster tem a id 2.

11
00:00:28,760 --> 00:00:30,770
George tem a id 3.

12
00:00:30,770 --> 00:00:31,830
E assim por diante.

13
00:00:31,830 --> 00:00:34,970
A tabela de votos informa quais imagens
foram exibidas juntas para

14
00:00:34,970 --> 00:00:38,470
votação, e
qual o usuário achou a mais linda.

15
00:00:38,470 --> 00:00:42,420
Aqui, o aplicativo mostrou Monster,
ID 2, e George, ID 3,

16
00:00:42,420 --> 00:00:45,970
e o usuário votou em George.

17
00:00:45,970 --> 00:00:49,250
2 e 3 foram comparados
e 3 foi o vencedor.

18
00:00:49,250 --> 00:00:50,660
Observe que na tabela de votos,

19
00:00:50,660 --> 00:00:53,810
as colunas se chamam esquerda,
direita e vencedor.

20
00:00:53,810 --> 00:00:58,540
Elas são comparadas à coluna
chamada id na tabela de imagens.

21
00:00:58,540 --> 00:01:01,000
Você pode ler cada linha como uma sentença.

22
00:01:01,000 --> 00:01:06,270
Na tabela de imagens, as sentenças
dizem que Fluffy tem o número de ID igual a 1, e

23
00:01:06,270 --> 00:01:10,121
o nome de arquivo fluffsocute.jpg,
Monster tem o número de ID igual a 2,

24
00:01:10,121 --> 00:01:14,290
e nome de arquivo monstie-basket.png e
assim por diante.

25
00:01:14,290 --> 00:01:18,350
Na tabela de votos,
as sentenças são imagem 2 e

26
00:01:18,350 --> 00:01:22,610
imagem 3 foram exibidas e
o usuário votou na imagem 3.

27
00:01:22,610 --> 00:01:24,770
A imagem 1 e
a imagem 3 foram exibidas e

28
00:01:24,770 --> 00:01:27,440
o usuário votou na imagem 1 e assim por diante.

29
00:01:27,440 --> 00:01:33,580
Então este 3 e este 3 se referem à mesma
coisa, uma criatura fofa com o número de ID igual a 3.

30
00:01:33,580 --> 00:01:37,750
Mas eles estão em tabelas diferentes, e
as colunas têm nomes diferentes,

31
00:01:37,750 --> 00:01:40,720
pois elas desempenham papéis diferentes
em sentenças distintas.

32
00:01:40,720 --> 00:01:43,730
Aqui estamos dizendo,
qual imagem tem que id?

33
00:01:44,880 --> 00:01:48,070
E aqui estamos dizendo, quais
foram exibidos juntos e

34
00:01:48,070 --> 00:01:49,490
quem recebeu o voto?

35
00:01:49,490 --> 00:01:53,630
Este é o tipo de sentença que
esta tabela realmente representa.

36
00:01:53,630 --> 00:01:57,200
Se você quisesse usar sentenças
como Monster foi mostrado com Fluffy e

37
00:01:57,200 --> 00:02:00,328
Fluffy recebeu o voto em vez de
2 foi mostrado com 1

38
00:02:00,328 --> 00:02:02,280
e 1 recebeu o voto para esta linha aqui,

39
00:02:02,280 --> 00:02:06,870
teríamos que conectar as linhas
desta tabela com as linhas dessa tabela.

40
00:02:06,870 --> 00:02:09,960
Isso é algo que também podemos fazer
com uma consulta de banco de dados.

41
00:02:09,960 --> 00:02:12,230
As consultas que fazem isso são chamadas de joins,
e

42
00:02:12,230 --> 00:02:14,870
veremos muitas
delas mais adiante no curso.

43
00:02:14,870 --> 00:02:17,630
Por enquanto, lembre-se apenas que
um valor com o mesmo significado

44
00:02:17,630 --> 00:02:20,850
pode ocorrer em tabelas diferentes e
ter nomes de coluna diferentes, e

45
00:02:20,850 --> 00:02:25,580
que podemos derivar novas tabelas,
vinculando as tabelas existentes usando joins.