Forskellen mellem DDL vs DML
I et Relational Database Management System (RDBMS) gemmes den enorme mængde data i tabeller. Disse tabeller er samlingen af relaterede data, hvor dataene gemmes på tværs af rækker og kolonner. Denne måde at lagre data på gør det effektivt at blive brugt, når kravet opstår. Det er meget vigtigt at få adgang til dataene fra disse tabeller, så de kan bruges til forretningskrav, og også når behovet er der for at ændre de eksisterende data indeholdt i databasen. For at hente dataene eller manipulere dataene, har vi brug for SQL (Structured Query Language). SQL leveres med standardkommandoer til interaktion med RDBMS. Data Definition Language (DDL) bruges til at definere et databaseskema, og Data Manipulation Language (DML) bruges til at manipulere de data, der allerede findes i databasen. I dette emne skal vi lære om DDL vs DM. I dette emne skal vi lære om DDL vs DML.
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem DDL vs DML (Infographics)
Nedenfor er de øverste forskelle mellem DDL vs DML
Vigtige forskelle mellem DDL vs DML
De vigtigste forskelle mellem DDL vs DML som nedenfor:
- En af de vigtige forskelle mellem DDL og DML er, at Data Definition Language (DDL) definerer skemaet til databasen, medens Data Manipulation Language (DML) bruges til at ændre databasens skema.
- DDL-kommandoer er CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE osv. Hvorimod DML-kommandoer er INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT osv.
- DDL-sætninger fungerer på hele tabellen, mens DML-sætningerne fungerer på rækker.
- DDL-sætningerne har ikke en WHERE-klausul til at filtrere dataene, mens DML-sætningerne bruger WHERE-klausul til at filtrere dataene.
- DDL-erklæringer udføres i deres transaktion og forpligter sig øjeblikkeligt, da ændringerne foretaget af hver af disse erklæringer er permanente. Men da DML-sætningerne fungerer ved at ændre dataene til databaseobjekterne, så udføres disse udsagn i henhold til transaktionens regler.
- Når du bruger DDL-sætningerne, kan ændringerne, der er foretaget af dem, ikke rulles tilbage. Så vi behøver ikke at køre COMMIT eller ROLLBACK-kommandoen, mens COMMIT og ROLLBACK-kommandoerne i DML-sætninger skal køres for at bekræfte ændringerne.
DDL vs DML sammenligningstabel
Lad os diskutere top 6-forskellen mellem DDL vs DML
| DDL (datadefinitionssprog) | DML (Data Manipulation Language) |
| Data Definition Language bruges til at definere skemaet til en database. Den beskæftiger sig med, hvordan dataene gemmes i databasen. | Datamanipulation Sprog bruges til at manipulere dvs. hente, opdatere og slette dataene i en database. |
| DDL-kommandoerne, der bruges i SQL, er CREATE, DROP, ALTER, TRUNCATE osv. | DML-kommandoer, der bruges i SQL, er INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT osv. |
| Kommandoen CREATE bruges til at oprette en tabel eller en oversigt over en tabel. Det kan også bruges til at oprette andre objekter i databasen som f.eks. Indeks, lagret procedure, triggere osv.
Syntaks for at oprette en tabel er som nedenfor: Opret TABEL tabelnavn ( COLUMN_1 datatype PRIMÆR Nøgle, COLUMN_2 datatype, COLUMN_3 datatype, …… ); | INSERT-kommandoen bruges til at indsætte dataene i tabellen.
Syntaks for at indsætte data i en tabel er som nedenfor: INSERT INTO table_name (column_1, column_2, … column_N) VALUES (value1, value2… valueN); |
| ALTER-kommandoen bruges til at ændre den eksisterende tabelstruktur eller databaseobjekter.
Syntaks til brug af ALTER-kommandoen er som nedenfor: ALTER TABLE table_name RENAME TO table_name_new; | UPDATE-kommandoen bruges til at opdatere de eksisterende data i tabellen.
Syntaks til brug af UPDATE-kommandoen er som nedenfor: UPDATE tabelnavn SET kolonne1 = værdi1, kolonne2 = værdi2, … kolonneN = værdiN HVOR (betingelse); |
| Kommandoen DROP bruges til at slette en tabel eller visningen af tabellen eller andre databaseobjekter. Kommandoen DROP fjerner dataene såvel som tabeldefinitionen. Så denne kommando skal bruges omhyggeligt.
Syntaks for at droppe en database er som nedenfor: DROP DATABASE databasenavn; Syntaxen til at tabe en tabel er som nedenfor: DROP TABLE tabelnavn; | DELETE-kommandoen bruges til at slette posterne fra tabellen.
Syntaks for at bruge DELETE-kommandoen er som nedenfor: SLET FRA tabelnavn; I ovenstående syntaks slettes alle rækker i tabellen, men strukturen i tabellen forbliver. Men hvis vi bruger DELETE-kommandoen sammen med en WHERE-klausul, slettes kun de specifikke poster i henhold til WHERE-klausulen. Syntaks for kommandoen DELETE sammen med en WHERE-bestemmelse er som nedenfor: SLET FRA tabel_navn HVOR (betingelse); |
| Kommandoen TRUNCATE bruges til at fjerne dataene fra en tabel, men strukturen i tabellen forbliver intakt. Så med denne kommando bliver dataene kun slettet, ikke tabellen.
Syntaksen til kommandoen TRUNCATE er som nedenfor: TRUNCATE TABLE tabelnavn; | SELECT-kommandoen bruges til at hente data fra tabellerne i databasen.
Syntaxen til at bruge SELECT-kommandoen er som nedenfor: VÆLG kolonne1, kolonne2 … kolonneN FRA tabelnavn; Ovenstående udsagn vælger de kolonner, der er specificeret i den valgte sætning. Men når vi vil vælge alle kolonnerne i en tabel, er vi nødt til at bruge "*" i markeringen. Syntaks for at vælge alle kolonnerne i en tabel er som nedenfor: VÆLG * FRA tabelnavn; |
Konklusion
SQL giver fleksibiliteten ved at definere skemaet og derefter ændre det i henhold til kravet i en database ved hjælp af datadefinitionssprog og datahåndteringssprog. Med brugen af enkle DDL-sætninger bliver det lettere for udvikleren at definere databaseskemaet, tabelstruktur for store mængder data. Også med brug af DML-sætninger kan vi manipulere dataene, dvs. hente dataene, ændre de eksisterende data osv., Når behovet opstår. Der er visse vigtige punkter, du skal holde øje med, mens du arbejder med de forskellige DDL- og DML-kommandoer. Softwareudvikleren eller designeren skal få en grundig forståelse af brugen af forskellige DDL- og DML-operationer, da de spiller en vigtig rolle i opbygningen af en effektiv database, som virksomheden kræver.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til DDL Vs DML. Her diskuterer vi DDL vs DML med respektive nøgleforskelle, infografik og sammenligningstabel i detaljer. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Hive vs HUE: Top 6 nyttige sammenligninger at lære
- WebLogic vs JBoss
- SQL Server vs PostgreSQL
- PL SQL vs SQL