


Was ist der Unterschied zwischen DDL und DML in der SQL-Datenbankverwaltung?
DDL und DML in der SQL-Datenbankverwaltung verstehen
SQL, der Eckpfeiler der Datenbankverwaltung, verwendet verschiedene Befehlstypen, hauptsächlich kategorisiert als DDL, DML, DCL und TCL. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Kernfunktionen von DDL und DML, die für die Definition und Bearbeitung von Datenbankstrukturen und -daten von grundlegender Bedeutung sind.
Data Definition Language (DDL): Gestaltung der Datenbankstruktur
DDL oder Data Definition Language ist für die Erstellung und Verwaltung des Datenbankschemas verantwortlich. Seine Befehle ermöglichen das Erstellen, Ändern und Löschen von Datenbankobjekten, einschließlich Tabellen, Indizes, Ansichten, gespeicherten Prozeduren, Funktionen und Triggern.
DDL-Schlüsselbefehle:
- ERSTELLEN: Wird zum Erstellen neuer Datenbanken und ihrer Bestandteile verwendet.
- ALTER:Ändert die Struktur vorhandener Datenbankobjekte.
- DROP: Entfernt Datenbankobjekte.
- TRUNCATE: Löscht alle Daten aus einer Tabelle und gibt zugewiesenen Speicherplatz frei.
- KOMMENTAR: Fügt dem Datenbankwörterbuch beschreibende Anmerkungen hinzu.
- UMBENENNEN:Ändert den Namen eines Datenbankobjekts.
Data Manipulation Language (DML): Arbeiten mit Datenbankdaten
DML oder Data Manipulation Language übernimmt die Manipulation von Daten innerhalb der Datenbank. Seine Befehle ermöglichen das Abrufen, Hinzufügen, Ändern und Entfernen von in Tabellen gespeicherten Daten.
Wichtige DML-Befehle:
- SELECT: Ruft Daten aus einer oder mehreren Tabellen ab.
- INSERT: Fügt neue Datensätze zu einer Tabelle hinzu.
- UPDATE:Ändert vorhandene Datensätze in einer Tabelle.
- LÖSCHEN:Entfernt Datensätze aus einer Tabelle.
- MERGE: Führt gleichzeitige Einfüge- und Aktualisierungsvorgänge durch.
- CALL: Führt gespeicherte Prozeduren oder Java-Unterprogramme aus.
- PLAN ERKLÄREN: Analysiert Datenzugriffspfade zur Optimierung.
- TABELLE SPERREN: Steuert den gleichzeitigen Zugriff auf Tabellen.
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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.
