
Portuguese: 
Tudo bem. A resposta correta é que bancos de dados relacionais são
úteis porque é simples extrair dados deles com
consultas complexas. Bancos de dados apresentam bom dimensionamento. E eles
garantem que os dados sejam consistentemente formatados. O que cada um desses
significa? Em primeiro lugar, é fácil extrair dados
do banco de dados com uma consulta complexa de uma linha.
Podemos facilmente escolher todos os registros para pessoas que tenham
idade superior a 50 e peso
inferior a 50, e a cidade seja igual a Mumbai.
Também podemos fazer isso com arquivos de texto simples, mas
é muito mais trabalhoso. Os bancos de dados também apresentam bom dimensionamento.
Não é incomum ter bancos de dados com centenas de milhares
ou milhões de entradas. Como todas essas informações são armazenadas de forma ideal
em um único local, é fácil atualizar, excluir e adicionar
novos dados ao banco de uma maneira escalável. Pense
nos dados [UNKNOWN] por exemplo. A Índia tem uma população
de 1,2 bilhão de pessoas. É um conjunto de dados muito
grande. É importante ter uma solução que dimensione bem.

English: 
Alright. The correct answer is that relational databases are
useful because it is straightforward to extract data with
complex queries. A database scales well. And relational databases
ensure data is consistently formatted. What do each of these
mean? Well, first off it's easy to extract data
from the database with a complex one line query. We
can easily say choose all records for people where
their age is greater than 50, and their weight is
less than 50, and the city is equal to Mumbai.
We can do this with flat files as well, but
its a lot more work. Database is also scale well.
Its not uncommon to have databases with hundreds of thousands
or millions of entries. Since all information is ideally stored
in one location, It's easy to update, delete, and add
new data to the database in a scalable way. Think
of the [UNKNOWN] data for example. India has a population
of 1.2 billion people. That's a really big data
set. It's important to have a solution that scales well.

Japanese: 
正解は3つです
複雑な照会データをすぐに抽出できる
規模が可変である
形式が一貫している
その意味を考えます　まず抽出が容易とは
1行のクエリで実行できるからでしょう
例えば 年齢が51歳以上
体重が50キロ未満で
ムンバイ在住の人を検索します
フラットファイルでもできますが手間がかかります
そして規模が可変です
データベースで膨大な数の入力は
よくあることです　すべての入力は
1カ所に記録され 更新や削除ができ
新しいデータを追加することもできます
Aadhaarの例を見てみましょう
12億の人口の膨大なデータです
規模が重要になってきます

Arabic: 
Alright. الإجابة الصحيحة هي أن قواعد البيانات الارتباطية مفيدة
لأنها مباشرة في استخراج البيانات
باستخدام استعلامات معقدة. يتغير حجم قاعدة البيانات بشكل جيد. وتضمن قواعد البيانات الارتباطية أن يتم تنسيق
البيانات بشكل متسق. ما المقصود بكل
ذلك؟ أول شيء هو سهولة استخراج البيانات من
قاعدة البيانات باستخدام استعلام معقد من سطرٍ واحد. يمكننا
أن نختار جميع السجلات للأشخاص الذين يزيد عمرهم عن
50 عامًا، ويقل وزنهم عن 50 كجم، ومدينتهم هي
.مومباي
،يمكننا القيام بذلك باستخدام ملفات ثابتة أيضًا
.وهذا يتطلب عملاً أكبر بكثير. أيضًا يتغير حجم قاعدة البيانات بشكل جيد
ليس من الغريب الحصول على قواعد بيانات تتضمن مئات الآلاف
أو ملايين الإدخالات. ونظرًا لأن المعلومات يتم تخزينها في موقع واحد، فإن
من السهل القيام بتحديث بيانات جديدة أو حذفها
أو إضافتها إلى قاعدة البيانات بطريقة ذات تنسيق جيد. فكر في
بيانات aadhar [UNKNOWN] كمثال. يصل تعداد سكان الهند إلى
1.2 مليار نسمة. وهذه مجموعة بيانات كبيرة
.جدًا بالفعل. ومن المهم الوصول إلى حل جيد

Arabic: 
وفي النهاية، تتضمن قواعد البيانات الارتباطية شيئًا ما يسمى
المخطط. وهو يوضح بشكل أساسي أن كل عمود في الجدول
يكون دائمًا من نفس النوع
ولا يمكن أن يكون لديك أعمار بعض الأشخاص كسلسلة بينما يتم تمثيل أعمار الآخرين برقم ،
معين. يتم إنشاء قواعد البيانات الارتباطية حتى تشمل أقل تكرار ممكن بحيث
إذا أردنا تحديث قيمة معينة
فما علينا سوى القيام بذلك في مكانٍ واحد ويمكننا التأكيد على
.الاتساق بين بياناتنا في جميع أجزاء قاعدة البيانات بأكملها
كما أن قواعد البيانات مصممة بشكل جيد ويتم استخدامها منذ
فترة من الوقت. وحتى إن كانت شيقة وجديدة
.فهذا ليس سببًا رائعًا لاستخدام التقنية
والآن بعد معرفتنا لسبب أهمية قواعد البيانات الارتباطية
.لنناقش كيفية استخدامها بمزيد من التفصيل

Japanese: 
リレーショナルデータベースにはスキーマという概念があります
つまり 同じ列のデータ型は
かならず同じ型です
例えば　ある人の年齢は文字列で
別の人は数字であることはありません
不必要な重複がないように設計され
1カ所でデータ更新を行えば
データベース全体に反映されます
リレーショナルデータベースは確立された技術で
すでに長く利用されています
新しい技術ではなくとも利用価値があるのです
これでデータベースの利点は分かりました
次に利用法を説明しましょう

Portuguese: 
Por fim, bancos de dados relacionais têm um conceito chamado de
esquema. Basicamente, ele diz que cada coluna em uma
tabela é sempre do mesmo tipo. Não é possível
ter a idade de alguém como string enquanto que a idade
de outros é um int. Bancos de dados relacionais são criados
para ter o mínimo de redundância possível. Dessa forma, se
quisermos atualizar um valor, só teremos que fazê-lo em um único lugar e podemos garantir
que nossos dados permaneçam consistentes em todo o banco de dados.
Além disso, os bancos de dados relacionais são bem estabelecidos e vêm sendo usados
há algum tempo. Mesmo que fossem totalmente
novos, essa não seria uma boa razão para usar uma tecnologia.
Agora que sabemos por que bancos de dados relacionais podem ser
úteis, vamos discutir como usá-los com mais detalhes.

English: 
Finally, relational databases have a concept of something called
a schema. Which basically says that each column in a
table Is always of the same type you can't
have some people's age be a string while the age
of others is an int. Relational databases are built
to have as little redundancy as possible that way if
we want to update a value we only have to do it in one place and we can ensure
that our data remains consistent throughout the entire database.
Also, relational databases are well established and have been used
for some time. Even if they were hot and
new, that's not a great reason to use a technology.
And now that we know why relational databases might be
useful, let's discuss how to use them in more detail.
