DDL: Data Definition Language y DML: Data Manipulation Language

Clase 45 de 63 • Fundamentos de Bases de Datos 2017

Contenido del curso

Introducción al Curso Fundamentos de Bases de Datos

Teoría general de Bases de Datos

Bases de Datos Relacionales

Bases de Datos NO Relacionales y Otros tipos de Bases de Datos

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Joaquin Araujo

student•

DDL: Data Definition Language
create table Permite crear una tabla.
create view Permite crear una vista.
create procedure Permite crear un proceso.
create index Permite crear un índice.
create schema Permite crear un esquema.
Nota: Alter aplica para “table, view y procedure”. Alter = Alterar.
DML: Data Manipulation Language
select Permite seleccionar uno o muchos atributos de una o muchas tablas.
join Permite combinar registros de dos o más tablas.
insert Permite insertar en una table una nueva tupla.
update Permite actualizar uno o muchos atributos.
delete Permite eliminar uno o muchos atributos.
replace Permite reemplazar un atributo.

Daniel Domínguez

student•

Tambien hacen parte del DDL:
drop: que sirve para borrar tablas, vistas e index.
truncate: que a diferencia de delete no permite hacer un borrado selectivo y ademas reinicia los campos automuericos

Joaquin Araujo

student•

Gracias por el aporte Daniel 😄

Daniel Eduardo Portugal Revilla

student•

Orlando Andrés Delgado Bolívar

student•

Muy buen aporte

Cesar David Ramírez Dimaté

student•

¿Por qué en SYNONYM no se encuentra en el gráfico del DDL?

Diego Forero

Team Platzi•

replace: Cambia solo un registro en mi base de datos.
update: Puede cambiar multiples registros en mi base de datos.

Marco Antonio Guerrero Alfaro

student•

Buen aporte

Cesar David Ramírez Dimaté

student•

Realmente el REPLACE también me permite cambiar todo un conjunto de atributos… (value_list). Funciona exactamente como el INSERT, sólo que si el registro a ingresar ya existe en la tabla (basado en su PK o índice UNIQUE) el registro que ya existe se elimina antes para poder así insertar el registro nuevo. También existe la función REPLACE(campo, ‘valor_que_coincide’, ‘nuevo_valor’).

Walter Lopez

student•

Voy a repetir el aporte que hice en el primer video del curso donde hablaba de este tema a nivel introductorio:

En resumen DML es para manipular los datos en las instancias (las operaciones básicas que hacemos en un CRUD) y DDL es el código para definir, crear o modificar la estructura o el esquema de la base de datos con sus tablas y campos.

Ambos son tipos de declaraciones de SQL, pero son cuatro en total, además están DCL (Data Control Language) para manejar permisos y control de acceso a los datos por parte de los usuarios y TCL (Transaction Control Language) para manejar la integridad de las transacciones.

Esta imagen lo explica mejor junto a los comandos de cada categoría:

Daniel Eduardo Espitia Corredor

student•

Juan Miguel Jimenez

student•

Comandos vistos en esta clase:

DDL (Data definition language)

Create table La sintaxis es create table (nombre de la tabla), con este creamos una tabla nueva.
Create view Tendremos una vista que es una porción de la tabla.
Create procedure Podemos crear procedimiento e incluirle triggers que son acciones que se disparan en un momento especifico, ejemplo el pago de nómina el día indicado.
**Create index ** Creamos un índice, o una llave primaria.
Create schema Creamos un esquema, un conjunto de tablas con algo en común como el esquema de aeropuerto y platzistore que son bases de datos diferentes pero que funcionan dentro de la misma base de datos.
Alter table Sintaxis, alter table (nombre de la tabla) y agregamos un nuevo atributo, le ponemos el nombre y además el tipo de dato y la longitud, de la misma forma alteramos vistas Alter view y procedimientos Alter procedure .
Drop table Borramos la tabla, se pueden usar algunos comandos como cascade, para eliminar la tabla, la llave foránea y todo alrededor, de manera similar podemos eliminar vistas Drop view

DML (Data manipulation language)

Select Selecciona uno o muchos atributos de una o muchas tablas.
Join Combina por conjuntos, intersección, a un lado o todo.
Insert Inserta en una tabla una nueva tupla o registro (nuevos datos).
Update Actualiza un valor de un registro. (toda una columna dada una condición)
Delete Borra toda una fila.
Replace Cambia un único registro por otro.

Mateo Gomez

student•

gracias por el resumen!

Ivan Robles

student•

Algunos conceptos de la clase:

View: Porción de la data de una tabla (Los primeros 500 registros y 3 atributos).
Procedure: Procedimiento a ejecutarse en una base de datos, es decir acciones que se disparan dada una condición especifica (triggers).
Eschema: Conjunto de tablas que tienen algo en común.

Cesar David Ramírez Dimaté

student•

Un database (base de datos) es el contenedor principal, este contiene los datos, archivos log y todos los esquemas dentro de él. Los schemas (esquemas) son como carpetas dentro de una base de datos y se usan principalmente para agrupar objetos lógicos lo cuál facilita la configuración de permisos, diseño de tablas, tipo de datos, relaciones, etc.

Daniel Cadavid

student•

 DDL contiene los comandos para crear, modificar y eliminar una tabla
Create table: crear tabla
Create view: crear una vista o porción de datos de una table que nos interesa, es crear una tabla virtual que se invoca cuando se llama a la vista como si fuera una tabla real, al generarse siempre consulta a la DB y no tiene cache
Create procedure: crear un procedimiento o un trigger que se ejecuta en el momento de que ocurra un evento especifico
Créate index: crear un índice
Create schema: crear un esquema es decir la simulacion de una base de datos dentro de otra base de datos, es un conjunto de tablas que tiene algo en común
Alter table: alterar una tabla
Alter view: alterar una vista
Alter procedure: alterar un procedimiento
Drop table: borrar una tabla
Drop View: borrar una vista
Drop table cascade: borrar una tabla, junto con sus relaciones, llaves foráneas y primarias
Truncate table: Se utiliza para limpiar los datos de una tabla

 DML contiene comandos para seleccionar, actualizar, insertar y unir en una tabla
Select: seleccionar atributos de una o muchas tablas
Insert: Insertar nuevos datos en una tabla
Update: modificar múltiples registros en una base de datos
Delete: borrar un dato en una tabla
Replace: reemplaza solo un registro en una tabla
Join: unir o combinar registros de una o más tablas en una db relacional

Danelia Sanchez Sanchez

student•

triggers: acciones que se disparan en un momento específico.

Edgar Tasayco

student•

Peligro ::: Jamás hacer un update sin un where en producción 😃.

Wilson Marino Pablo Mendez

student•

Exactamente!

Carlos Enrique Ramírez Flores

student•

Carlos Enrique Ramírez Flores

student•

Ingeborg Muñoz Carnot

student•

Como respondí en un preguntar de Apolo_lets.

El replace no hace un cambio persistente en la tupla ( a diferencia de lo que hace el update, y no necesariamente tiene que ser solo un registro, pueden ser varios que cumplan con la restricción), es más bien para reemplazar el contenido de un string que recuperas a través del select. Por lo que la función replace NO es parte del DML, es solo una función SQL, que solamente muestra un string que ha sido cambiado según una restricción cumplida.

Pueden revisar el siguiente link, en donde muestran un ejemplo: LINK

Otro ejemplo es el siguiente:

create table DEPARTMENTS (  
  deptno        number,  
  name          varchar2(50) not null,  
  location      varchar2(50),  
  constraint pk_departments primary key (deptno)  
);

select * from departments;

select replace(name,'ce','cetesssssss') as ejemplo_replace, location from departments;

Danelia Sanchez Sanchez

student•

triggers: acciones que se disparan en un momento específico.

Hector Vasquez

student•

una tabla de bd se puede visualizar como una tabla de excel, tiene columnas (verticales) y filas (horizontales).

Cada columna es un “Atributo” (campo) de una tabla (las que se crean con create o modifican con alter).

Cada fila es un “Registro” (que se obtiene con select, inserta con insert, se actualiza con update o replace y se borra delete), que contendrá los valores para cada atributo de la tabla.

Anthony Gonzalez

student•

DDL: Data definition language

create table Permite crea una tabla.
create View Permite crea una vista.
create procedure Permite crear un proceso.
create index Permite crear un índice.
create schema Permite crear un esquema.

alter Altera tablas , views y procedures .

drop borra tablas , views y procedures .
DML: Data manipulation language

select Permite seleccionar uno o muchos atributos de una o muchas tablas.
join Permite combinar registros de dos o más tablas.
insert Permite insertar en una table una nueva tupla.
update Permite actualizar uno o muchos atributos.
delete Permite eliminar uno o muchos atributos.
replace Permite reemplazar un solo atributo.

Smerlyn Javier Eusebio Bonifacio

student•

Andrés Díaz

student•

Genial este video. Todos los conceptos muy claros y entendibles

Juan Diego Silva Garcia

student•

Que es una Tupla?

Diego Forero

Team Platzi•

Es un array de datos, en python una tupla es un array inmutable.

Juan Diego Silva Garcia

student•

Perfecto @GOLLUM entonces lo podría definir como un arreglo de datos que me devuelve una consulta SQL por ejemplo?

Tatiana Uintaco

student•

El drop se puede usar acompañado de cascade, para eliminar llaves y dependencias: eliminar en cascada.

DDL: Data Definition Language y DML: Data Manipulation Language

Introducción al Curso Fundamentos de Bases de Datos

¡Vamos a renovar este curso!

Introducción al Curso de Bases de Datos

Teoría general de Bases de Datos

Propósito general de las Bases de Datos

Tipos de Bases de Datos y sus aplicaciones en la industria

Visión general de los datos

Tipos de Datos

Diferentes tipos de Bases de Datos

Reto ¿Hadoop y Blockchain podrían cambiar una Base de Datos tradicional?

Bases de Datos Relacionales

¿Qué es una Entidad?

¿Qué es una Relación?

Características o datos de una Entidad

¿Ya aparecieron las llaves?

Índices e Indexación

Constraints o Restricciones

Capas de abstracción del modelo Entidad-Relación

Metodología básica de 9 pasos con Barker (Paso 1) Identificar Cuáles son las Entidades Resuelven Nuestro Problema

Metodología básica de 9 pasos con Barker (Paso 2): Identificación de las Relaciones de las Entidades.

Metodología básica de 9 pasos con Barker (Paso 3): Entidades y Relaciones

Metodología de Diseño (Correcciónes del paso 2 y 3)

Metodología de Diseño (Paso 4): Asignar Atributos a las Entidades.

Metodología de Diseño (Solución del paso 4): Terminando de Asignar Atributos a las Entidades

Metodología de Diseño (Pasos 5, 6 y 7) 5. Generar un diagrama conceptual, 6. Modelo lógico, 7. Identificar nuevos atributos que generan nuestras entidades débiles.

Metodología de Diseño (Paso 8): Construir el Diagrama del Modelo Físico

Metodología de Diseño (Paso 9): Pasar al estándar de la base de datos (SQL)

Reto con el paso 4 de la Metodología de Diseño

Bases de Datos NO Relacionales y Otros tipos de Bases de Datos

Atomicidad y consistencia

Aislamiento y durabilidad

Bases de Datos In-Memory (Cambio de árboles a columnar)

Otros tipos de Bases de Datos en la industria

Bases de Datos In-Memory con indexación de columnar

Definiendo el Proyecto y Generando Entidades de PlatziStore: Pasos 1 y 2

Definir la Estructura de la Tabla Cliente del Proyecto: Pasos 3 y 4

Terminando de Estructurar Nuestras Tablas (Continuación del paso 4)

Metodología de Diseño (Paso 5): Diagrama Conceptual

Metodología de Diseño (Paso 6 y 7): Modelo Lógico y Entidades Débiles

Solución de atributos de entidad del proyecto - Atributos adicionales a entidad débil creada

Metodología de Diseño (Paso 8)

Llevando nuestro proyecto a SQL (Paso 9)

Terminando la Implementación del Proyecto (Paso 9)

Dependencias funcionales

Normalización, llevando el proyecto hasta tercera forma normal (primera forma normal)

Normalización, llevando mi proyecto hasta tercera forma normal (segunda forma normal)

Normalización, llevando mi proyecto hasta tercera forma normal (Cuarta y quinta forma normal)

Comenzando con SQL

DDL: Data Definition Language y DML: Data Manipulation Language

ACID desde lo no relacional

CAP

Scale Out y Scale Up

¿Scale out o Scale up?

DBMS en nube para poder iniciar una aplicación propia

IMPORTANTE: Preparación del entorno de trabajo

Estructura básica de un Query

Aprendiendo a Hacer más Querys

Estructura básica del Query con más de una tabla

Estructura básica del Query con más de una tabla 2

Tuplas y más tuplas

Insertar registros

Joins

Noo SQL Aplicado, Planteando el Problema

Aplicando NoSQL: Colecciones y Shards

Aplicando noSQL: Integración de Comunicaciones y Hardware en una Base de Datos Scale OUT

Aplicando noSQL: Integrando JSON a Bases de Datos No Relacionales

Conclusiones del curso