Forskjellen mellom DDL vs DML
I et Relational Database Management System (RDBMS) blir den enorme datamengden lagret i tabeller. Disse tabellene er samlingen av relaterte data der dataene lagres på tvers av rader og kolonner. Denne måten å lagre data gjør det effektivt å bli brukt når kravet oppstår. Det er veldig viktig å få tilgang til dataene fra disse tabellene for å bruke for virksomhetens krav, og også når behovet er der for å endre eksisterende data i databasen. For å hente dataene eller manipulere dataene, trenger vi SQL (Structured Query Language). SQL kommer med standardkommandoer for å samhandle med RDBMS. Data Definition Language (DDL) brukes til å definere et databaseskjema og Data Manipulation Language (DML) brukes til å manipulere dataene som allerede finnes i databasen. I dette emnet skal vi lære om DDL vs DM. I dette emnet skal vi lære om DDL vs DML.
Sammenligning av topp mot hode mellom DDL vs DML (Infographics)
Nedenfor er de viktigste forskjellene mellom DDL vs DML
Viktige forskjeller mellom DDL vs DML
De viktigste forskjellene mellom DDL vs DML som nedenfor:
- En av de viktige forskjellene mellom DDL og DML er at Data Definition Language (DDL) definerer skjemaet for databasen, mens Data Manipulation Language (DML) brukes til å modifisere skjemaet for databasen.
- DDL-kommandoer er CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE, etc. mens DML-kommandoer er INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT, etc.
- DDL-setninger fungerer på hele bordet, mens DML-setningene fungerer på rader.
- DDL-setningene har ikke en WHERE-klausul for å filtrere dataene, mens DML-setningene bruker WHERE-leddet for å filtrere dataene.
- DDL-uttalelser blir kjørt i sin transaksjon, og blir derfor forpliktet umiddelbart ettersom endringene som gjøres av hver av disse uttalelsene er permanente. Men ettersom DML-setningene fungerer ved å endre dataene til databaseobjektene, blir disse uttalelsene utført i henhold til transaksjonsreglene.
- Når du bruker DDL-setningene, kan ikke endringene som er gjort av dem, rulles tilbake. Så vi trenger ikke å kjøre COMMIT eller ROLLBACK-kommando, mens i DML-uttalelser bør COMMIT og ROLLBACK-kommandoene kjøres for å bekrefte endringene.
DDL vs DML sammenligningstabell
La oss diskutere topp 6-forskjellen mellom DDL vs DML
| DDL (datadefinisjonsspråk) | DML (Data Manipulation Language) |
| Data Definition Language brukes til å definere skjemaet til en database. Den tar for seg hvordan dataene blir lagret i databasen. | Data Manipulation Language brukes til å manipulere, dvs. hente, oppdatere og slette dataene i en database. |
| DDL-kommandoene som brukes i SQL er CREATE, DROP, ALTER, TRUNCATE, etc. | DML-kommandoene som brukes i SQL er INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT, etc. |
| CREATE-kommandoen brukes til å lage en tabell eller visning av en tabell. Det kan også brukes til å lage andre objekter i databasen som indeks, lagret prosedyre, triggere, etc.
Syntaksen for å lage en tabell er som nedenfor: SKAP TABELL tabellnavn ( COLUMN_1 datatype PRIMÆR Nøkkel, COLUMN_2 datatype, COLUMN_3 datatype, …… ); | INSERT-kommandoen brukes til å sette inn dataene i tabellen.
Syntaksen for å sette inn data i en tabell er som nedenfor: INSERT INN tabellnavn (kolonne_1, kolonne_2, … kolonn_N) VERDIER (verdi1, verdi2 … verdiN); |
| ALTER-kommandoen brukes til å endre den eksisterende tabellstrukturen eller databaseobjektene.
Syntaks for bruk av ALTER-kommandoen er som nedenfor: ALTER TABLE table_name RENAME TO table_name_new; | UPDATE-kommandoen brukes til å oppdatere eksisterende data i tabellen.
Syntaksen for bruk av UPDATE-kommandoen er som nedenfor: UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2, … columnN = valueN WHERE (betingelse); |
| DROP-kommandoen brukes til å slette en tabell eller visningen av tabellen eller andre databaseobjekter. DROP-kommandoen vil fjerne dataene så vel som tabelldefinisjonen. Så denne kommandoen bør brukes nøye.
Syntaksen for å slippe en database er som nedenfor: DROP DATABASE databasenavn; Syntaksen for å slippe en tabell er som nedenfor: DROP TABLE tabellnavn; | DELETE-kommandoen brukes til å slette postene fra tabellen.
Syntaksen for å bruke DELETE-kommandoen er som nedenfor: SLETT FRA tabellnavn; I syntaks over vil alle rader i tabellen bli slettet, men strukturen på tabellen vil forbli. Men hvis vi bruker DELETE-kommandoen sammen med en WHERE-ledd, vil bare de spesifikke postene i henhold til WHERE-leddet bli slettet. Syntaksen til DELETE-kommandoen sammen med en WHERE-ledd er som nedenfor: SLETT FRA tabellnavn HVOR (tilstand); |
| TRUNCATE-kommandoen brukes til å fjerne dataene fra en tabell, men strukturen i tabellen forblir intakt. Så med denne kommandoen blir dataene bare slettet, ikke tabellen.
Syntaksen til kommandoen TRUNCATE er som nedenfor: TRUNCATE TABLE tabellnavn; | SELECT-kommandoen brukes til å hente data fra tabellene i databasen.
Syntaksen for å bruke SELECT-kommandoen er som nedenfor: VELG kolonne1, kolonne2 … kolonneN FRA tabellnavn; Ovennevnte setning velger kolonnene som er spesifisert i valgt uttalelse. Men når vi ønsker å velge alle kolonnene i en tabell, må vi bruke “*” i valgt uttalelse. Syntaksen for å velge alle kolonnene i en tabell er som nedenfor: VELG * FRA tabellnavn; |
Konklusjon
SQL gir fleksibiliteten til å definere skjemaet og deretter endre det i henhold til kravet i en database ved å bruke datadefinisjonsspråket og datahåndteringsspråket. Med bruk av enkle DDL-setninger blir det lettere for utvikleren å definere databaseskjemaet, tabellstruktur for store datamengder. Med bruk av DML-setninger kan vi også manipulere dataene, dvs. hente dataene, endre eksisterende data osv. Når behovet oppstår. Det er visse viktige punkter du må se på når du arbeider med de forskjellige DDL- og DML-kommandoene. Programvareutvikleren eller designeren må få en grundig forståelse av bruken av forskjellige DDL- og DML-operasjoner, ettersom de spiller en viktig rolle i å bygge en effektiv database etter behov av virksomheten.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til DDL Vs DML. Her diskuterer vi DDL vs DML med respektive nøkkelforskjeller, infografikk og sammenligningstabell i detalj. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Hive vs HUE: Topp 6 nyttige sammenligninger å lære
- WebLogic vs JBoss
- SQL Server vs PostgreSQL
- PL SQL vs SQL