{"id":476664,"date":"2023-08-09T07:31:20","date_gmt":"2023-08-09T07:31:20","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:13:11","modified_gmt":"2023-09-05T11:13:11","slug":"data-manipulation-language","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wiki\/data-manipulation-language\/","title":{"rendered":"Bahasa manipulasi data"},"content":{"rendered":"<p>Bahasa Manipulasi Data (DML) ialah subset SQL (Bahasa Pertanyaan Berstruktur) yang digunakan untuk mendapatkan semula, memasukkan, mengubah suai dan memadam data dalam pangkalan data. Tujuan utama DML adalah untuk menyediakan cara yang fleksibel dan cekap untuk memanipulasi data dalam persekitaran pangkalan data berstruktur.<\/p>\n<h2>Sejarah dan Evolusi Bahasa Manipulasi Data<\/h2>\n<p>Bahasa Manipulasi Data berasal daripada pembangunan SQL pada tahun 1970-an. SQL dicipta oleh Raymond F. Boyce dan Donald D. Chamberlin di IBM. Mereka mula-mula memperkenalkan DML sebagai sebahagian daripada bahasa SQL dalam makalah 1974 yang dipanggil &quot;SEQUEL: A Structured English Query Language.&quot; Dari masa ke masa, DML telah berkembang dan telah diterima pakai secara meluas dalam pelbagai sistem pengurusan pangkalan data (DBMS), menjadi sebahagian standard piawaian ANSI dan ISO SQL.<\/p>\n<h2>Pandangan Mendalam pada Bahasa Manipulasi Data<\/h2>\n<p>Perintah DML berada di tengah-tengah SQL dan membolehkan pengguna memanipulasi data yang disimpan dalam pangkalan data. Empat perintah utama dalam DML termasuk:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>PILIH<\/strong>: Digunakan untuk bertanya dan mendapatkan semula data daripada satu atau lebih jadual dalam pangkalan data.<\/li>\n<li><strong>INSERT<\/strong>: Menambah rekod baharu pada jadual.<\/li>\n<li><strong>KEMASKINI<\/strong>: Mengubah suai rekod sedia ada dalam jadual.<\/li>\n<li><strong>PADAM<\/strong>: Mengalih keluar rekod daripada jadual.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Adalah penting untuk memahami bahawa arahan ini, terutamanya KEMASKINI dan PADAM, boleh mengubah data dalam pangkalan data dengan ketara. Oleh itu, adalah amalan terbaik untuk melaksanakan arahan sedemikian dengan berhati-hati.<\/p>\n<h2>Kerja Dalaman Bahasa Manipulasi Data<\/h2>\n<p>Pada peringkat asas, DML berfungsi dengan menghantar arahan kepada sistem pengurusan pangkalan data. DBMS mentafsir arahan ini, melaksanakan operasi yang diminta pada data dan mengembalikan sebarang data yang diminta kepada pengguna. DBMS mengendalikan semua kerumitan akses dan penyimpanan data, membolehkan pengguna berinteraksi dengan data menggunakan arahan yang agak mudah.<\/p>\n<p>Dari segi pelaksanaan, sistem pangkalan data memproses arahan DML dalam dua peringkat:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Masa Menyusun<\/strong>: Sintaks pernyataan SQL disemak.<\/li>\n<li><strong>Masa Larian<\/strong>: Sistem pangkalan data melaksanakan pernyataan SQL dan melaksanakan manipulasi data.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Ciri Utama Bahasa Manipulasi Data<\/h2>\n<p>Beberapa ciri kritikal DML termasuk:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Kesederhanaan<\/strong>: Perintah DML adalah ringkas dan mudah difahami.<\/li>\n<li><strong>Fleksibiliti<\/strong>: DML membenarkan manipulasi data pada kedua-dua peringkat rekod dan set.<\/li>\n<li><strong>Pengendalian Data Berkuasa<\/strong>: DML boleh mengendalikan sejumlah besar data dengan cekap.<\/li>\n<li><strong>Ketekalan Data<\/strong>: DML memastikan integriti dan konsistensi data dalam pangkalan data.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Jenis Bahasa Manipulasi Data<\/h2>\n<p>Terdapat dua jenis DML:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>DML Prosedur<\/strong>: Memerlukan pengguna untuk menentukan data yang diperlukan dan cara mendapatkannya.<\/li>\n<li><strong>DML Bukan Prosedur<\/strong>: Memerlukan pengguna untuk menentukan data yang diperlukan tanpa menyatakan cara mendapatkannya.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Jadual berikut memberikan perbandingan dua jenis:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Ciri<\/th>\n<th>DML Prosedur<\/th>\n<th>DML Bukan Prosedur<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Kemudahan penggunaan<\/td>\n<td>Memerlukan pengetahuan tentang cara data disimpan<\/td>\n<td>Lebih mudah untuk pengguna, hanya memerlukan pengetahuan tentang data yang diperlukan<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Kecekapan<\/td>\n<td>Boleh menjadi lebih cekap kerana pengguna boleh mengarahkan sistem dengan lebih khusus<\/td>\n<td>Mungkin kurang cekap kerana sistem mesti menentukan cara terbaik untuk mendapatkan semula data<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Contoh<\/td>\n<td>SQL apabila digunakan dengan JOIN, WHERE dan arahan lain yang serupa<\/td>\n<td>SQL apabila digunakan dengan pernyataan SELECT asas<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Penggunaan, Isu dan Penyelesaian dalam Bahasa Manipulasi Data<\/h2>\n<p>DML digunakan secara meluas dalam pelbagai aplikasi, daripada pengambilan data mudah untuk laporan kepada manipulasi data yang kompleks dalam aplikasi perisian. Walau bagaimanapun, penggunaan DML yang tidak betul boleh mengakibatkan kerosakan data, kehilangan data dan isu prestasi.<\/p>\n<p>Untuk mengurangkan isu ini, beberapa amalan terbaik termasuk:<\/p>\n<ul>\n<li>Menggunakan transaksi untuk memastikan integriti data.<\/li>\n<li>Mengehadkan penggunaan perintah DELETE dan UPDATE untuk mengelakkan kehilangan data secara tidak sengaja.<\/li>\n<li>Kerap membuat sandaran pangkalan data.<\/li>\n<li>Menggunakan kebenaran pengguna yang sesuai untuk mengehadkan siapa yang boleh melaksanakan arahan DML.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Perbandingan dengan Bahasa Serupa<\/h2>\n<p>Walaupun SQL dan dengan itu DML telah menjadi alat standard dalam pengurusan pangkalan data, bahasa lain juga menyediakan keupayaan manipulasi data. Dua contoh yang ketara ialah XQuery untuk pangkalan data XML dan SPARQL untuk pangkalan data RDF.<\/p>\n<p>Bahasa-bahasa ini mempunyai tumpuan yang berbeza daripada SQL dan DML, dengan XQuery memfokuskan pada struktur data seperti dokumen dan SPARQL pada data web semantik. Walau bagaimanapun, mereka menyediakan keupayaan yang serupa dengan perintah SELECT, INSERT, UPDATE, dan DELETE yang terdapat dalam DML.<\/p>\n<h2>Prospek Masa Depan untuk Bahasa Manipulasi Data<\/h2>\n<p>Memandangkan pangkalan data terus menjadi asas kepada teknologi maklumat, kepentingan DML akan kekal penting. Perkembangan seperti pangkalan data NoSQL dan platform Data Besar telah mencipta cabaran dan peluang baharu. Evolusi DML, atau pembangunan bahasa manipulasi data baharu untuk menangani cabaran ini, akan menjadi ruang yang menarik untuk ditonton.<\/p>\n<h2>Persimpangan Pelayan Proksi dan Bahasa Manipulasi Data<\/h2>\n<p>Pelayan proksi bertindak sebagai perantara antara pelanggan yang mencari sumber daripada pelayan lain. Walaupun pelayan proksi tidak berinteraksi secara semula jadi dengan DML, mereka boleh memainkan peranan dalam mengurus permintaan pangkalan data dan mengekalkan keselamatan dan kerahasiaan nama.<\/p>\n<p>Sebagai contoh, pelayan proksi boleh dikonfigurasikan untuk mengimbangi beban permintaan DML merentas berbilang pangkalan data, meningkatkan prestasi. Selain itu, dengan menghalakan permintaan pangkalan data melalui pelayan proksi, lapisan tambahan tanpa nama dan keselamatan ditambahkan pada proses manipulasi data, mengurangkan risiko manipulasi data berniat jahat.<\/p>\n<h2>Pautan Berkaitan<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.w3schools.com\/sql\/default.asp\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Tutorial SQL oleh W3Schools<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.dataversity.net\/sql-foundation-data-manipulation\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">SQL: Asas untuk Manipulasi Data<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.oracle.com\/cd\/B19306_01\/server.102\/b14200\/statements_10002.htm\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Bahasa Manipulasi Data oleh Oracle<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Dengan memahami dan memanfaatkan DML dengan betul, seseorang boleh berinteraksi dengan dan memanipulasi data dengan berkesan dalam persekitaran pangkalan data berstruktur, yang merupakan kemahiran kritikal dalam dunia kita yang semakin dipacu data.<\/p>","protected":false},"featured_media":476665,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476664","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Data Manipulation Language: A Comprehensive Guide<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Data Manipulation Language?","answer":"<p>Data Manipulation Language (DML) is a subset of SQL (Structured Query Language) used to retrieve, insert, modify, and delete data in a database. It is primarily designed to facilitate efficient and flexible manipulation of data within a structured database environment.<\/p>"},{"question":"What is the history of Data Manipulation Language?","answer":"<p>DML originated from the development of SQL in the 1970s by Raymond F. Boyce and Donald D. Chamberlin at IBM. They first introduced DML as part of the SQL language in a 1974 paper called \"SEQUEL: A Structured English Query Language\". Since then, DML has evolved and has been widely adopted in various database management systems (DBMS), becoming a standard part of ANSI and ISO SQL standards.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Data Manipulation Language?","answer":"<p>Key features of DML include simplicity, flexibility, powerful data handling, and data consistency. DML commands are simple and easy to understand, allow data manipulation at both record and set levels, can efficiently handle a large volume of data, and ensure the integrity and consistency of the data within the database.<\/p>"},{"question":"What are the types of Data Manipulation Language?","answer":"<p>There are two types of DML: Procedural and Non-Procedural. Procedural DML requires a user to specify what data is needed and how to get it. In contrast, Non-Procedural DML requires a user to specify what data is needed without dictating how to get it.<\/p>"},{"question":"What problems can arise from using Data Manipulation Language, and how can they be solved?","answer":"<p>Improper use of DML can result in data corruption, data loss, and performance issues. These problems can be mitigated by using transactions to ensure data integrity, limiting the use of the DELETE and UPDATE commands to prevent accidental data loss, regularly backing up the database, and applying appropriate user permissions to limit who can execute DML commands.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers associated with Data Manipulation Language?","answer":"<p>While proxy servers don't inherently interact with DML, they can be configured to manage database requests, thereby maintaining security and anonymity. For instance, a proxy server can balance the load of DML requests across multiple databases, improving performance. Additionally, by routing database requests through a proxy server, an extra layer of security and anonymity is added to the data manipulation process.<\/p>"},{"question":"What are the future prospects for Data Manipulation Language?","answer":"<p>As databases continue to be central to information technology, DML's relevance is expected to remain significant. With the advent of NoSQL databases and Big Data platforms, there are new challenges and opportunities for DML. The evolution of DML to handle these challenges, or the development of new data manipulation languages, is an area to watch in the future.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476664","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476664\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/media\/476665"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476664"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}