DDL

DDL (Data Definition Language) — это подмножество SQL, которое включает команды для определения и изменения структуры базы данных. DDL-операции позволяют создавать, изменять и удалять объекты базы данных (таблицы, индексы, представления и т.д.), но не работают непосредственно с данными.

Проще говоря, DDL — это “инструменты архитектора” базы данных, которые определяют её “скелет” и структуру.

Основные команды DDL

1. CREATE — создание объектов

Создание новых таблиц, баз данных, индексов и других объектов.

CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    department VARCHAR(50),
    salary DECIMAL(10,2),
    hire_date DATE
);

2. ALTER — изменение структуры

Изменение существующих объектов базы данных.

-- Добавление нового столбца
ALTER TABLE employees 
ADD email VARCHAR(100);
 
-- Изменение типа данных столбца
ALTER TABLE employees 
ALTER COLUMN department VARCHAR(100);
 
-- Удаление столбца
ALTER TABLE employees 
DROP COLUMN hire_date;

3. DROP — удаление объектов

Полное удаление объектов базы данных.

-- Удаление таблицы
DROP TABLE employees;
 
-- Удаление базы данных
DROP DATABASE company_db;

4. TRUNCATE — очистка таблицы

Удаление всех данных из таблицы с сохранением её структуры.

TRUNCATE TABLE employees;

5. RENAME — переименование объектов

Изменение имен объектов (поддерживается не во всех СУБД).

-- В MySQL
RENAME TABLE old_employees TO new_employees;
 
-- В PostgreSQL
ALTER TABLE old_employees 
RENAME TO new_employees;

Характеристики DDL

Работа со структурой, а не данными
- Определяет схему базы данных
- Не манипулирует непосредственно данными
Auto-commit
- DDL-операции обычно выполняются с автоматическим подтверждением
- Не могут быть частью транзакций в большинстве СУБД
Влияние на метаданные
- Изменяет системные таблицы и схему данных
- Может требовать эксклюзивных блокировок

Примеры использования DDL

Создание сложной таблицы с ограничениями

CREATE TABLE products (
    product_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    product_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    category VARCHAR(100),
    price DECIMAL(10,2) CHECK (price > 0),
    stock_quantity INT DEFAULT 0,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    
    CONSTRAINT fk_category 
    FOREIGN KEY (category) REFERENCES categories(category_name)
);

Создание индекса для оптимизации

CREATE INDEX idx_employee_department 
ON employees(department);

Создание представления (VIEW)

CREATE VIEW high_paid_employees AS
SELECT name, department, salary
FROM employees
WHERE salary > 100000;

DDL vs DML

Критерий	DDL	DML
Назначение	Определение структуры	Манипуляция данными
Основные команды	CREATE, ALTER, DROP	SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
Транзакции	Обычно auto-commit	Поддерживаются транзакции
Откат изменений	Сложный или невозможный	Возможен через ROLLBACK
Влияние	Изменяет схему БД	Изменяет данные в таблицах
Пример	`CREATE TABLE employees (...)`	`INSERT INTO employees VALUES (...)`

Важные аспекты DDL

1. Ограничения целостности

DDL позволяет определять правила для данных:

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT NOT NULL,
    order_date DATE NOT NULL,
    total_amount DECIMAL(10,2),
    
    -- Внешний ключ
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id),
    
    -- Проверочное ограничение
    CHECK (total_amount >= 0),
    
    -- Уникальное ограничение
    UNIQUE (customer_id, order_date)
);

2. Типы данных

DDL определяет типы данных для столбцов:

CREATE TABLE example_types (
    id INT,                    -- Целое число
    name VARCHAR(100),         -- Строка переменной длины
    price DECIMAL(8,2),        -- Число с фиксированной точностью
    created_date DATE,         -- Дата
    is_active BOOLEAN,         -- Логический тип
    data_json JSON,            -- JSON данные
    binary_data BLOB           -- Бинарные данные
);

Расширенные возможности DDL

Создание составных объектов

-- Создание схемы
CREATE SCHEMA hr_department;
 
-- Создание последовательности
CREATE SEQUENCE employee_id_seq START WITH 1000;
 
-- Создание синонима
CREATE SYNONYM emp FOR employees;

Условное создание объектов

-- Создать только если не существует
CREATE TABLE IF NOT EXISTS temporary_data (
    id INT,
    data TEXT
);

Безопасность DDL-операций

1. Резервное копирование

Всегда делайте бэкап перед выполнением DDL:

-- Перед опасной операцией
BACKUP DATABASE company_db TO DISK = 'backup.bak';
 
-- Затем выполняем DDL
DROP TABLE old_data;

2. Проверка воздействия

Анализируйте влияние перед выполнением:

-- Посмотреть зависимости
SELECT * FROM information_schema.table_constraints 
WHERE table_name = 'employees';

Лучшие практики DDL

Используйте понятные имена

-- ХОРОШО
CREATE TABLE customer_orders (...);
 
-- ПЛОХО
CREATE TABLE tbl1 (...);

Определяйте ограничения на уровне таблицы

-- ЛУЧШЕ
CREATE TABLE employees (
    id INT,
    name VARCHAR(100),
    CONSTRAINT pk_employees PRIMARY KEY (id)
);
 
-- ХУЖЕ
CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100)
);

Используйте комментарии

COMMENT ON TABLE employees IS 'Таблица сотрудников компании';
COMMENT ON COLUMN employees.salary IS 'Зарплата в рублях';

Тестируйте на development-окружении
- Всегда тестируйте DDL-изменения перед применением в production
- Используйте миграции для управления изменениями схемы

Особенности в разных СУБД

PostgreSQL

-- Добавление столбца с условием
ALTER TABLE employees 
ADD COLUMN retirement_date DATE 
CHECK (retirement_date > hire_date);

MySQL

-- Изменение движка таблицы
ALTER TABLE employees 
ENGINE = InnoDB;

Oracle

-- Создание таблицы с табличным пространством
CREATE TABLE employees (
    id NUMBER PRIMARY KEY
) TABLESPACE users;

Итог

DDL — это мощный инструмент для управления структурой базы данных. В отличие от DML, который работает с данными, DDL определяет “правила игры” — создает таблицы, устанавливает связи между ними, определяет ограничения целостности и создает индексы для оптимизации.

Ключевые моменты:

DDL-операции обычно необратимы
Требуют осторожности при выполнении в production
Являются основой для проектирования любой базы данных
Определяют производительность и целостность данных на многие годы вперед

Правильное использование DDL — это искусство, которое требует глубокого понимания как бизнес-требований, так и технических возможностей выбранной СУБД.

Data Science

Проводник

DDL