Что такое ddl в sql

Structured Query Language(SQL) as we all know is the database language by the use of which we can perform certain operations on the existing database and also we can use this language to create a database. SQL uses certain commands like CREATE, DROP, INSERT, etc. to carry out the required tasks.

SQL commands are like instructions to a table. It is used to interact with the database with some operations. It is also used to perform specific tasks, functions, and queries of data. SQL can perform various tasks like creating a table, adding data to tables, dropping the table, modifying the table, set permission for users.

These SQL commands are mainly categorized into five categories:

DDL – Data Definition Language
DQL – Data Query Language
DML – Data Manipulation Language
DCL – Data Control Language
TCL – Transaction Control Language

Now, we will see all of these in detail.

SQL commands

DDL (Data Definition Language)

DDL or Data Definition Language actually consists of the SQL commands that can be used to define the database schema. It simply deals with descriptions of the database schema and is used to create and modify the structure of database objects in the database. DDL is a set of SQL commands used to create, modify, and delete database structures but not data. These commands are normally not used by a general user, who should be accessing the database via an application.

List of DDL commands:

DQL (Data Query Language)

DQL statements are used for performing queries on the data within schema objects. The purpose of the DQL Command is to get some schema relation based on the query passed to it. We can define DQL as follows it is a component of SQL statement that allows getting data from the database and imposing order upon it. It includes the SELECT statement. This command allows getting the data out of the database to perform operations with it. When a SELECT is fired against a table or tables the result is compiled into a further temporary table, which is displayed or perhaps received by the program i.e. a front-end.

DML(Data Manipulation Language)

The SQL commands that deal with the manipulation of data present in the database belong to DML or Data Manipulation Language and this includes most of the SQL statements. It is the component of the SQL statement that controls access to data and to the database. Basically, DCL statements are grouped with DML statements.

List of DML commands:

CALL: Call a PL/SQL or JAVA subprogram.
EXPLAIN PLAN: It describes the access path to data.

DCL (Data Control Language)

DCL includes commands such as GRANT and REVOKE which mainly deal with the rights, permissions, and other controls of the database system.

List of DCL commands:

GRANT: This command gives users access privileges to the database.

Syntax:

GRANT SELECT, UPDATE ON MY_TABLE TO SOME_USER, ANOTHER_USER;

REVOKE: This command withdraws the user’s access privileges given by using the GRANT command.

Syntax:

REVOKE SELECT, UPDATE ON MY_TABLE FROM USER1, USER2;

TCL (Transaction Control Language)

Transactions group a set of tasks into a single execution unit. Each transaction begins with a specific task and ends when all the tasks in the group successfully complete. If any of the tasks fail, the transaction fails. Therefore, a transaction has only two results: success or failure. You can explore more about transactions here. Hence, the following TCL commands are used to control the execution of a transaction:

BEGIN: Opens a Transaction.

COMMIT: Commits a Transaction.

Syntax:

ROLLBACK: Rollbacks a transaction in case of any error occurs.

Syntax:

SAVEPOINT: Sets a save point within a transaction.

Что такое DDL, DML, DCL и TCL в языке SQL

Приветствую всех посетителей сайта Info-Comp.ru! В этом материале я расскажу Вам о том, что такое DDL, DML, DCL и TCL в языке SQL. Если Вы не знаете, что означают эти непонятные наборы букв и при этом работаете с языком SQL, то Вам обязательно необходимо прочитать данный материал.

Что такое DDL, DML, DCL и TCL в языке SQL

Для начала давайте вспомним, что такое SQL, и для чего он нужен.

SQL – Structured Query Language

Structured Query Language (SQL) — язык структурированных запросов, с помощью него пишутся специальные запросы (SQL инструкции) к базе данных с целью получения этих данных из базы и для манипулирования этими данными.

Иными словами, язык SQL нужен для работы с базами данных, более подробно о языке SQL можете почитать в отдельной моей статье – Что такое SQL. Назначение и основа.

С точки зрения реализации язык SQL представляет собой набор операторов, которые делятся на определенные группы и у каждой группы есть свое назначение. В сокращенном виде эти группы называются DDL, DML, DCL и TCL.

Таким образом, эти непонятные буквы представляют собой аббревиатуру
названий групп операторов языка SQL.

DDL – Data Definition Language

Data Definition Language (DDL) – это группа операторов определения данных. Другими словами, с помощью операторов, входящих в эту группы, мы определяем структуру базы данных и работаем с объектами этой базы, т.е. создаем, изменяем и удаляем их.

В эту группу входят следующие операторы:

CREATE – используется для создания объектов базы данных;
ALTER – используется для изменения объектов базы данных;
DROP – используется для удаления объектов базы данных.

DML – Data Manipulation Language

Data Manipulation Language (DML) – это группа операторов для манипуляции данными. С помощью этих операторов мы можем добавлять, изменять, удалять и выгружать данные из базы, т.е. манипулировать ими.

В эту группу входят самые распространённые операторы языка SQL:

SELECT – осуществляет выборку данных;
INSERT – добавляет новые данные;
UPDATE – изменяет существующие данные;
DELETE – удаляет данные.

DCL – Data Control Language

Data Control Language (DCL) – группа операторов определения доступа к данным. Иными словами, это операторы для управления разрешениями, с помощью них мы можем разрешать или запрещать выполнение определенных операций над объектами базы данных.

GRANT – предоставляет пользователю или группе разрешения на определённые операции с объектом;
REVOKE – отзывает выданные разрешения;
DENY– задаёт запрет, имеющий приоритет над разрешением.

TCL – Transaction Control Language

Transaction Control Language (TCL) – группа операторов для управления транзакциями. Транзакция – это команда или блок команд (инструкций), которые успешно завершаются как единое целое, при этом в базе данных все внесенные изменения фиксируются на постоянной основе или отменяются, т.е. все изменения, внесенные любой командой, входящей в транзакцию, будут отменены.

Группа операторов TCL предназначена как раз для реализации и управления транзакциями. Сюда можно отнести:

BEGIN TRANSACTION – служит для определения начала транзакции;
COMMIT TRANSACTION – применяет транзакцию;
ROLLBACK TRANSACTION – откатывает все изменения, сделанные в контексте текущей транзакции;
SAVE TRANSACTION – устанавливает промежуточную точку сохранения внутри транзакции.

Заметка! Всем тем, кто только начинает свое знакомство с языком SQL, рекомендую прочитать книгу «SQL код» – это самоучитель по языку SQL, которую написал я, и в которой я подробно, и в то же время простым языком, рассказываю о языке SQL.

Name already in use

yotc / articles / sql_for_beginner.md

Go to file T
Go to line L
Copy path
Copy permalink

Open with Desktop
View raw
Copy raw contents Copy raw contents

Copy raw contents

Structured Query Language (SQL) — язык структурированных запросов, с помощью него пишутся специальные запросы (SQL инструкции) к базе данных с целью получения этих данных из базы и для манипулирования этими данными.

DDL – Data Definition Language

Data Definition Language (DDL) – это группа операторов определения данных. Другими словами, с помощью операторов, входящих в эту группы, мы определяем структуру базы данных и работаем с объектами этой базы, т.е. создаем, изменяем и удаляем их.

В эту группу входят следующие операторы:

CREATE – используется для создания объектов базы данных;
ALTER – используется для изменения объектов базы данных;
DROP – используется для удаления объектов базы данных.

DML – Data Manipulation Language

Data Manipulation Language (DML) – это группа операторов для манипуляции данными. С помощью этих операторов мы можем добавлять, изменять, удалять и выгружать данные из базы, т.е. манипулировать ими.

В эту группу входят самые распространённые операторы языка SQL:

SELECT – осуществляет выборку данных;
INSERT – добавляет новые данные;
UPDATE – изменяет существующие данные;
DELETE – удаляет данные.

DCL – Data Control Language

Data Control Language (DCL) – группа операторов определения доступа к данным. Иными словами, это операторы для управления разрешениями, с помощью них мы можем разрешать или запрещать выполнение определенных операций над объектами базы данных.

TCL – Transaction Control Language

Transaction Control Language (TCL) – группа операторов для управления транзакциями. Транзакция – это команда или блок команд (инструкций), которые успешно завершаются как единое целое, при этом в базе данных все внесенные изменения фиксируются на постоянной основе или отменяются, т.е. все изменения, внесенные любой командой, входящей в транзакцию, будут отменены.

Базовый синтаксис SQL команды SELECT

Одна из основных функций SQL — получение данных из СУБД. Для построения всевозможных запросов к базе данных используется оператор SELECT. Он позволяет выполнять сложные проверки и обработку данных.

Общая структура запроса

В описанной структуре запроса необязательные параметры указаны в квадратных скобках.

DISTINCT используется для исключения повторяющихся строк из результата
ALL (по умолчанию) используется для получения всех данных, в том числе и повторений
FROM перечисляет используемые в запросе таблицы из базы данных
WHERE — это условный оператор, который используется для ограничения строк по какому-либо условию
GROUP BY используется для группировки строк
HAVING применяется после группировки строк для фильтрации по значениям агрегатных функций
ORDER BY используется для сортировки. У него есть два параметра:
ASC (по умолчанию) используется для сортировки по возрастанию
DESC — по убыванию
LIMIT используется для ограничения количества строк для вывода

Псевдонимы используются для представления столбцов или таблиц с именем отличным от оригинального. Это может быть полезно для улучшения читабельности имён и создания более короткого наименования столбца или таблицы.

Например, если в вашей таблице есть столбец good_type_id, вы можете переименовать его просто в id, для того, чтобы сделать его более коротким и удобным в использовании в будущем.

Для создания псевдонимов используется оператор AS:

Вы можете выводить любые строки и числа вместо столбцов:

Для того, чтобы вывести все данные из таблицы Company, вы можете использовать символ «*», который буквально означает «все столбцы»:

Вы можете вывести любой столбец, определённый в таблице, например, town_to из таблицы Trip:

Также вы можете вывести несколько столбцов. Для этого их нужно перечислить через запятую:

Иногда возникают ситуации, в которых нужно получить только уникальные записи. Для этого вы можете использовать DISTINCT. Например, выведем список городов без повторений, в которые летали самолеты:

Эта конструкция используется для формирования словарей, примеры рассмотрим в главе про команду INSERT

Условный оператор WHERE

Ситуация, когда требуется сделать выборку по определенному условию, встречается очень часто. Для этого в операторе SELECT существует параметр WHERE, после которого следует условие для ограничения строк. Если запись удовлетворяет этому условию, то попадает в результат, иначе отбрасывается.

Общая структура запроса с оператором WHERE

В описанной структуре запроса необязательные параметры указаны в квадратных скобках.

В условном операторе применяются операторы сравнения, специальные и логические операторы.

Операторы сравнения служат для сравнения 2 выражений, их результатом может являться ИСТИНА (1), ЛОЖЬ (0) и NULL.

Результат сравнения с NULL является NULL. Исключением является оператор эквивалентности.

Оператор	Описание
=	Оператор равенство
<=>	Оператор эквивалентность Аналогичный оператору равенства, с одним лишь исключением: в отличие от него, оператор эквивалентности вернет ИСТИНУ при сравнении NULL <=> NULL
<> или !=	Оператор неравенство
<	Оператор меньше
<=	Оператор меньше или равно
>	Оператор больше
>=	Оператор больше или равно

IS [NOT] NULL — позволяет узнать равно ли проверяемое значение NULL.

Для примера выведем всех членов семьи, у которых статус в семье не равен NULL:

[NOT] BETWEEN min AND max — позволяет узнать расположено ли проверяемое значение столбца в интервале между min и max.

Выведем все данные о покупках с ценой от 100 до 500 рублей из таблицы Payments:

[NOT] IN — позволяет узнать входит ли проверяемое значение столбца в список определённых значений.

Выведем имена членов семьи, чей статус равен «father» или «mother»:

[NOT] LIKE шаблон [ESCAPE символ] — позволяет узнать соответствует ли строка определённому шаблону.

Например, выведем всех людей с фамилией «Quincey»:

В шаблоне разрешается использовать два трафаретных символа:

символ подчеркивания (_), который можно применять вместо любого единичного символа в проверяемом значении
символ процента (%) заменяет последовательность любых символов (число символов в последовательности может быть от 0 и более) в проверяемом значении.

ESCAPE-символ используется для экранирования трафаретных символов. В случае если вам нужно найти строки, содержащие проценты (а процент — это зарезервированный символ), вы можете использовать ESCAPE-символ.

Например, вы хотите получить идентификаторы задач, прогресс которых равен 3%:

Если бы мы не экранировали трафаретный символ, то в выборку попало бы всё, что начинается на 3.

Логические операторы необходимы для связывания нескольких условий ограничения строк.

Оператор NOT — меняет значение специального оператора на противоположный
Оператор OR — общее значение выражения истинно, если хотя бы одно из них истинно
Оператор AND — общее значение выражения истинно, если они оба истинны
Оператор XOR — общее значение выражения истинно, если один и только один аргумент является истинным

Выведем все полёты, которые были совершены на самолёте «Boeing», но, при этом, вылет был не из Лондона:

Выборка сводных данных (из двух и более таблиц)

При формировании сводной выборки данные беруться из нескольких таблиц. В операторе FROM исходные таблицы перечисляются через запятую. Также им могут быть присвоены алиасы. Синтаксис запроса выглядит следующийм образом:

При выборке сводных таблиц нужно учитывать, что исходные таблицы перемножаются. Т.е. если на входе у нас были таблицы:

id	Name
1	Иванов
2	Петров

id	Name	Phone
1	Иванов	322223
2	Петров	111111

То при простом запросе без условий

Получим примерно следующее:

id	Name	id2	Name2	Phone
1	Иванов	1	Иванов	322223
1	Иванов	2	Петров	111111
2	Петров	1	Иванов	322223
2	Петров	2	Петров	111111

Чтобы выбрать уникальные значения, нам нужно использовать оператор WHERE для связи этих таблиц

id	Name	Phone
1	Иванов	322223
2	Петров	111111

Сводные выборки нужны при импорте данных в базу. Сначала вы выделяете из таблиц импорта словари. А потом из таблиц импорта и словарей формируете запрос INSERT . SELECT для записи данных в основную таблицу.

Вложенные SQL запросы\

Вложенный запрос — это запрос на выборку, который используется внутри инструкции SELECT, INSERT, UPDATE или DELETE или внутри другого вложенного запроса. Подзапрос может быть использован везде, где разрешены выражения.

Пример структуры вложенного запроса

Здесь, SELECT поля_таблиц FROM список_таблиц WHERE конкретное_поле IN (. ) — внешний запрос, а SELECT поле_таблицы FROM таблица — вложенный (внутренний) запрос.

Каждый вложенный запрос, в свою очередь, может содержать один или несколько вложенных запросов. Количество вложенных запросов в инструкции не ограничено.

Подзапрос может содержать все стандартные инструкции, разрешённые для использования в обычном SQL-запросе: DISTINCT, GROUP BY, LIMIT, ORDER BY, объединения таблиц, запросов и т.д.

Подзапрос может возвращать скаляр (одно значение), одну строку, один столбец или таблицу (одну или несколько строк из одного или нескольких столбцов). Они называются скалярными, столбцовыми, строковыми и табличными подзапросами.

Подзапрос как скалярный операнд

Скалярный подзапрос — запрос, возвращающий единственное скалярное значение (строку, число и т.д.).

Следующий простейший запрос демонстрирует вывод единственного значения (названия компании). В таком виде он не имеет большого смысла, однако ваши запросы могут быть намного сложнее.

Таким же образом можно использовать скалярные подзапросы для фильтрации строк с помощью WHERE, используя операторы сравнения.

С помощью данного запроса возможно получить самого младшего члена семьи. Здесь используется подзапрос для получения максимальной даты рождения, которая затем используется для фильтрации строк.

Подзапросы с ANY, IN, ALL

ANY — ключевое слово, которое должно следовать за операцией сравнения (>, <, <>, = и т.д.), возвращающее TRUE, если хотя бы одно из значений столбца подзапроса удовлетворяет обозначенному условию.

ALL — ключевое слово, которое должно следовать за операцией сравнения, возвращающее TRUE, если все значения столбца подзапроса удовлетворяет обозначенному условию.

IN — ключевое слово, являющееся псевдонимом ключевому слову ANY с оператором сравнения = (эквивалентность), либо <> ALL для NOT IN. Например, следующие запросы равнозначны:

Строковый подзапрос — это подзапрос, возвращающий единственную строку с более чем одной колонкой. Например, следующий запрос получает в подзапросе единственную строку, после чего по порядку попарно сравнивает полученные значения со значениями во внешнем запросе.

Данную конструкцию удобно использовать для замены логических операторов. Так, следующие два запроса полностью эквивалентны:

Связанным подзапросом является подзапрос, который содержит ссылку на таблицу, которая была объявлена во внешнем запросе. Здесь вложенный запрос ссылается на внешюю таблицу «таблица_1»:

Подзапросы как производные таблицы

Производная таблица — выражение, которое генерирует временную таблицу в предложении FROM, которая работает так же, как и обычные таблицы, которые вы указываете через запятую. Так выглядит общий синтаксис запроса с использованием производных таблиц:

Обратите внимание на то, что для производной таблицы обязательно должен указываться её псевдоним, для того, чтобы имелась возможность обратиться к ней в других частях запроса.

Обработка вложенных запросов

Вложенные подзапросы обрабатываются «снизу вверх». То есть сначала обрабатывается вложенный запрос самого нижнего уровня. Далее значения, полученные по результату его выполнения, передаются и используются при реализации подзапроса более высокого уровня и т.д.

Добавление данных, оператор INSERT

Для добавления новых записей в таблицу предназначен оператор INSERT.

Общая структура запроса с оператором INSERT

В описанной структуре запроса необязательные параметры указаны в квадратных скобках. Вертикальной чертой обозначен альтернативный синтаксис.

Значения можно вставлять перечислением с помощью слова values, перечислив их в круглых скобках через запятую или c помощью оператора select. Таким образом, добавить новые записей можно следующими способами:

Первичный ключ при добавлении новой записи

Следует помнить, что первичный ключ таблицы является уникальным значением и добавление уже существующего значения приведет к ошибке.

При добавлении новой записи с уникальными индексами выбор такого уникального значения может оказаться непростой задачей. Решением может быть дополнительный запрос, направленный на выявление максимального значения первичного ключа для генерации нового уникального значения.

В SQL введен механизм его автоматической генерации. Для этого достаточно снабдить первичный ключ good_id атрибутом AUTO_INCREMENT. Тогда при создании новой записи в качестве значения good_id достаточно передать NULL или 0 — поле автоматически получит значение, равное максимальному значению столбца good_id, плюс единица.

Теперь, зная синткасис команд INSERT и SELECT, можем разобраться как создать из исходного набора данных словари и загрузить данные в БД с учетом внешних ключей

Допустим есть список агентов (данные полученные от заказчика в виде CSV-файла), у которых есть поля название, тип и т.д. (далее по тексту я её называю таблица импорта)

В структуре БД поле «тип агента» создано как внешний ключ на таблицу типов

Для добавления «типов агентов» в таблицу AgentType мы будем использовать альтернативный синтаксис INSERT . SELECT

Пишем инструкцию SELECT, которая выбирает уникальные записи из таблицы импорта:

Ключевое слово DISTINCT относится только к топу полю, перед которым написано. В нашем случае выбирает уникальные названия типов агентов.
Откуда брать поле Image в предметной области не написано и в исходных данных его нет. Но т.к. в целевой таблице это поле не обязательное, то можно его пропустить

Этот запрос можно выполнить отдельно, чтобы проверить что получится

После отладки запроса SELECT перед ним допишем запрос INSERT:

Поле ID можно пропустить, оно автоинкрементное и создастся само (по крайней мере в MsSQL)
Количество вставляемых полей (Title) должно быть равным количеству выбираемых полей (Тип_агента)

Если в таблице есть обязательные поля, а нем неоткуда взять для них данные, то мы можем в SELECT вставить фиксированные значения (в примере пустая строка):

Заполнение основной таблицы

Тоже сначала пишем SELECT запрос, чтобы проверить те ли данные получаются

напоминаю, что порядок и количество выбираемых и вставляемых полей должны быть одинаковыми

в поле AgentTypeID мы должны вставить ID соответсвующей записи из таблицы AgentType, поэтому выборка у нас из двух таблиц и чтобы не писать перед каждым полем полные названия таблиц мы присваиваем им алиасы

Т.е. мы выбираем перечисленные поля из таблицы agents_import и добавляем к ним ID агента у которого совпадает название.

При выборке из нескольких таблиц исходные данные перемножаются. Т.е. если мы не заполним перед этой выборкой словарь, то 100 * 0 = пустая выборка .

Если же мы не укажем условие WHERE, то выберутся, к примеру, 100 * 10 = 1000 записей (каждый агент будет в каждой категории). Поэтому важно, чтобы условие WHERE выбирало уникальные значения.

Естественно, количество внешних ключей в таблице может быть больше одного, в таком случае в секции FROM перечисляем все используемые словари и в секции WHERE перечисляем условия для всех таблиц объединив их логическим выражением AND

где алиасы b, c, d — словарные таблицы, а алиас «а» — таблица импорта

Написав и проверив работу выборки (она должна возвращать чтолько же записей, сколько в таблице импорта) дописываем команду вставки данных:

В каталоге data этого репозитория находится структура БД ( ms.sql ) и файлы для импорта: products_k_import.csv , materials_short_k_import.txt , productmaterial_k_import.xlsx .

Необходимо во-первых, восстановить структуру БД из скрипта, во-вторых, импортировать исходные данные в Excel, в-третьих исправить данные (смотрите на структуру таблиц в БД, где-то надо явно указать тип данных, где-то вырезать лишние данные. ) и в-четвёртых загрузить исправленные данные в БД (сначала просто импорт во временные таблицы, потом разнести SQL-запросами по нужным таблицам)

DDL, DML, DCL и TCL в языке SQL

Рассказываем, что такое группы операторов в языке SQL и зачем они нужны.

Группы операторов в языке SQL

Содержание

В статье обсудим категории команд в языке SQL и выясним, что означает и что в себя включает DDL, DML, DCL и TCL. Объясним термины, приведем примеры команд и изучим базовые концепции Structured Query Language.

Коротко о языке структурированных запросов SQL

Сейчас SQL де-факто — стандарт среди языков запросов к реляционным базам данных. Компании прикладывают много сил, чтобы их хранилища данных были SQL-совместимыми, например Amazon Redshift, Snowflake, Firebolt и другие. Но еще полвека назад разработчики активно думали над тем, какую модель данных и язык выбрать для своей базы данных.

До реляционной модели использовали два основных варианта:

network data model — обладала высокой сложностью запросов при большой вероятности испортить данные;
hierarchy data model — отличалась дублированием данных и отсутствием независимости языка запросов от модели данных.

Математик Эдгар Кодд долго наблюдал, как люди тратят время, каждый раз переписывая запросы при изменении схемы таблицы или схемы хранения данных, а затем придумал реляционную модель данных. Она основывается на табличном способе представления данных.

Главные преимущества реляционной модели:

хранение данных в простых структурах данных;
доступ к данным через высокоуровневый язык;
независимость от физического хранения данных.

Кодд предложил использовать язык реляционной алгебры для доступа к данным. Идея реляционной модели понравилась сообществу — в семидесятые разработали первые реляционные БД: Ingres, System R и Oracle. Вместе с System R появился язык запросов SEQUEL, позже переименованный в SQL.

Structured Query Language — язык программирования, который широко используется в современных системах управления базами данных для сохранения, обработки и изменения данных. SQL относится к семейству декларативных языков. Ключевая цель в том, чтобы сказать системе, какой ответ необходим, то есть описать ожидаемый результат, а не процесс его получения. Это означает, что некоторые СУБД ответственны за эффективное исполнение запросов. Такие системы имеют сложные оптимизаторы запросов, которые способны переписывать запросы и искать оптимальные стратегии исполнения.

Команды SQL — это операторы, которые используются для коммуникации с базой данных, выполнения определенных задач и функций. Все команды делятся на четыре категории: DDL, DML, DCL, и TCL.

Протестировать команды поможет сервис DB Fiddle. Используемый код совместим с PostgreSQL v14.

Узнать больше о SQL помогают курсы по Java-разработке от онлайн-университета Skypro. Базовая программа рассчитана на 11 месяцев обучения, а ускоренная позволяет заработать первые деньги в IT уже через три месяца. Оплатить курсы можно в рассрочку.

Что такое ddl в sql