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00:00:03,220 --> 00:00:04,000
Hola qué tal.

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00:00:04,000 --> 00:00:10,610
Bienvenidos a este nuevo capítulo del curso completo de base de datos y se nos va.

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00:00:10,660 --> 00:00:14,530
El lenguaje se cuela en esta clase.

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00:00:14,530 --> 00:00:19,980
Vamos a ver el último comando de la sentencia SQL.

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00:00:20,020 --> 00:00:27,730
Me refiero a la sentencia Lilit y en la sentencia que nos va a permitir borrar registros de nuestras

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00:00:27,730 --> 00:00:29,030
tablas.

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00:00:29,200 --> 00:00:31,600
Vamos a ver cómo es la sintaxis.

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00:00:31,630 --> 00:00:41,870
Vamos a elegir por ejemplo una tabla ya que le hemos grabado valores de prueba vamos a elegir borrar

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00:00:41,960 --> 00:00:44,360
un alumno de la tabla.

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00:00:44,390 --> 00:00:45,650
Alumnos.

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00:00:45,650 --> 00:00:47,360
La sintaxis es la siguiente.

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00:00:50,230 --> 00:00:53,760
Dili from desde Qué tabla voy a borrar.

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00:00:56,620 --> 00:01:02,510
Y qué es lo que voy a borrar si yo aquí le doy correrme va a aparecer otro alerta porque va a decir

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00:01:02,750 --> 00:01:09,830
Ojo al ejecutar esto va a borrar todos los registros de la tabla alumno téngalo en cuenta.

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00:01:09,860 --> 00:01:16,160
En el caso de que ustedes necesiten borrar todos los registros de una tabla pero en este caso vamos

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00:01:16,160 --> 00:01:25,850
a usar nuestra cláusula Wear Lilit al igual que Apdayc también usa la cláusula Wear vamos a colocar

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00:01:30,310 --> 00:01:33,200
un bajo Eurail es igual a cuatro.

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00:01:33,200 --> 00:01:42,800
Vamos a borrar el alumno número 4 le damos ejecutar y si vamos a ver los datos vamos a recargar vemos

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00:01:43,100 --> 00:01:47,030
que el registro número 4 de María ya no existe más.

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00:01:49,260 --> 00:01:53,780
No hay mucha más complejidad al igual que con.

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00:01:53,880 --> 00:02:02,880
Aquí podríamos enlazar sus consultas podríamos borrar registros que se cumplan que cumplan con determinada

22
00:02:02,880 --> 00:02:05,710
condición inclusive en otras tablas.

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00:02:05,730 --> 00:02:13,890
Vamos a ver un segundo ejemplo al igual que nada vamos a hacer un ejemplo mucho más complejo vamos a

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00:02:13,890 --> 00:02:22,310
usar nuestras tablas de detalle y nuestras tablas de ventas y vamos a borrar en ventas detalle

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00:02:30,000 --> 00:02:33,690
vamos a borrar registros de venta a detalle cuando

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00:02:36,750 --> 00:02:38,130
el código de producto

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00:02:44,220 --> 00:02:48,690
se encuentre por ejemplo en una Sub consulta.

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00:02:48,690 --> 00:02:58,620
Vamos a traer todos los productos vamos a ir a nuestra tabla productos vamos a pegar una mirada vamos

29
00:02:58,620 --> 00:03:05,340
a borrar todas las ventas de los registros que tengan un estatus igual a 1

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00:03:08,430 --> 00:03:21,450
vamos a decirles entonces cuando el producto esté en un CD una consulta de hoy añadir fueron productos

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00:03:23,680 --> 00:03:32,240
Wear que me traiga todo el aire de todos los productos que tengan por ejemplo

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00:03:34,470 --> 00:03:40,330
estatus igual a 1 va a haber poquitos productos.

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00:03:40,340 --> 00:03:43,730
Recuerden que eran algunos productos que tenían estatus.

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00:03:43,760 --> 00:03:47,980
1 solamente lo vamos a ejecutar

35
00:03:52,040 --> 00:03:54,740
fíjense que tarda un poco.

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00:03:54,830 --> 00:04:03,020
De hecho miren lo importante del tema de tener índices que aquí estamos viendo que tardó diez segundos

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00:04:03,320 --> 00:04:09,350
en recorrer todos los registros de mi tabla de detalle y por qué tardó tanto.

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00:04:09,380 --> 00:04:11,150
Cuántos registros tenemos.

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00:04:11,270 --> 00:04:22,910
Tenemos 59000 filas 54000 900 FY filas en las cuales ha revisado producto por producto y por cada uno

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00:04:22,910 --> 00:04:28,670
de ellos ha ido a hacer una consulta a la tabla productos.

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00:04:28,670 --> 00:04:31,030
Por eso ha demorado 10 segundos.

42
00:04:31,040 --> 00:04:37,790
Aún así me parece que si lo que hemos hecho es bastante importante demorar diez segundos no tiene nada

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00:04:37,790 --> 00:04:44,590
de malo ahora demorar 10 segundos por una consulta simple si tiene mucho de malo.

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00:04:44,630 --> 00:04:51,350
Nosotros hemos depurado nuestra tabla de detalle no evaluemos la coherencia de lo que hemos hecho.

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00:04:51,590 --> 00:04:59,290
No vamos a evaluar si por qué borré productos de mi tabla de talla estamos haciendo simplemente un ejercicio

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00:04:59,560 --> 00:05:09,110
pero a mi tabla de detalle ahora tienen menos registros que antes y nosotros ahora tendríamos que por

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00:05:09,110 --> 00:05:13,340
ejemplo evaluar si estos productos tienen estatus 1 o no.

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00:05:13,430 --> 00:05:16,310
Eso se lo dejo para ustedes y lo quieren chequear.

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00:05:16,310 --> 00:05:24,290
Yo ya sé que esto funciona y que ha funcionado de maravilla y podemos usar el INE al igual que el nothing.

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00:05:24,500 --> 00:05:35,780
Podemos usar un tipo de sentencia Abwehr con condiciones encadenan encadenadas con and y Conor y podemos

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00:05:35,780 --> 00:05:45,560
darle toda la complejidad que queramos a nuestra sentencia habilitã esto se ejecuta con la misma fiabilidad

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00:05:45,560 --> 00:05:53,120
que una sentencia Hardoy y a lo sumo el Jaydy SQL nos va a devolver un error si tenemos un problema

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00:05:53,120 --> 00:06:03,140
de sintaxis así que bueno aquí ha terminado la clase de enseñanza del lenguaje se cuele lo que vamos

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00:06:03,140 --> 00:06:10,790
a ver en la sección siguiente son ejercicios vamos a ponernos ejercicios y vamos a llevar a la práctica

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00:06:10,790 --> 00:06:17,060
todo lo que hemos ido aprendiendo para que a ustedes les quede más sólido en sus mentes todo el lenguaje

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00:06:17,480 --> 00:06:23,630
de base de datos así que ha sido un placer hasta aquí y seguimos con la próxima sección.