{"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\/pt\/wiki\/data-manipulation-language\/","title":{"rendered":"Linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados"},"content":{"rendered":"<p>Data Manipulation Language (DML) \u00e9 um subconjunto de SQL (Structured Query Language) usado para recuperar, inserir, modificar e excluir dados em um banco de dados. O objetivo principal do DML \u00e9 fornecer uma maneira flex\u00edvel e eficiente de manipular dados em um ambiente de banco de dados estruturado.<\/p>\n<h2>A hist\u00f3ria e evolu\u00e7\u00e3o da linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>A linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados originou-se do desenvolvimento do SQL durante a d\u00e9cada de 1970. SQL foi criado por Raymond F. Boyce e Donald D. Chamberlin na IBM. Eles introduziram o DML pela primeira vez como parte da linguagem SQL em um artigo de 1974 chamado \u201cSEQUEL: A Structured English Query Language\u201d. Com o tempo, o DML evoluiu e foi amplamente adotado em uma variedade de sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD), tornando-se uma parte padr\u00e3o dos padr\u00f5es ANSI e ISO SQL.<\/p>\n<h2>Uma an\u00e1lise aprofundada da linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>Os comandos DML est\u00e3o no centro do SQL e permitem aos usu\u00e1rios manipular os dados armazenados nos bancos de dados. Os quatro comandos principais dentro do DML incluem:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>SELECIONAR<\/strong>: usado para consultar e recuperar dados de uma ou mais tabelas em um banco de dados.<\/li>\n<li><strong>INSERIR<\/strong>: adiciona novos registros a uma tabela.<\/li>\n<li><strong>ATUALIZAR<\/strong>: modifica registros existentes em uma tabela.<\/li>\n<li><strong>EXCLUIR<\/strong>: Remove registros de uma tabela.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u00c9 crucial compreender que estes comandos, particularmente UPDATE e DELETE, podem alterar significativamente os dados dentro de um banco de dados. Portanto, \u00e9 uma pr\u00e1tica recomendada executar esses comandos com cautela.<\/p>\n<h2>O funcionamento interno da linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>Em um n\u00edvel fundamental, o DML funciona enviando comandos para um sistema de gerenciamento de banco de dados. O SGBD interpreta esses comandos, executa as opera\u00e7\u00f5es solicitadas nos dados e retorna quaisquer dados solicitados ao usu\u00e1rio. O SGBD lida com todas as complexidades de acesso e armazenamento de dados, possibilitando que os usu\u00e1rios interajam com os dados por meio de comandos relativamente simples.<\/p>\n<p>Em termos de execu\u00e7\u00e3o, o sistema de banco de dados processa um comando DML em duas etapas:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Tempo de compila\u00e7\u00e3o<\/strong>: a sintaxe da instru\u00e7\u00e3o SQL \u00e9 verificada.<\/li>\n<li><strong>Tempo de execu\u00e7\u00e3o<\/strong>: O sistema de banco de dados executa a instru\u00e7\u00e3o SQL e realiza as manipula\u00e7\u00f5es de dados.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Principais recursos da linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>Alguns dos recursos cr\u00edticos do DML incluem:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Simplicidade<\/strong>: Os comandos DML s\u00e3o simples e f\u00e1ceis de entender.<\/li>\n<li><strong>Flexibilidade<\/strong>: DML permite a manipula\u00e7\u00e3o de dados tanto em n\u00edvel de registro quanto de conjunto.<\/li>\n<li><strong>Tratamento de dados poderoso<\/strong>: DML pode lidar com uma grande quantidade de dados com efici\u00eancia.<\/li>\n<li><strong>A consist\u00eancia dos dados<\/strong>: DML garante a integridade e consist\u00eancia dos dados no banco de dados.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Tipos de linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>Existem dois tipos de DML:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>DML processual<\/strong>: exige que o usu\u00e1rio especifique quais dados s\u00e3o necess\u00e1rios e como obt\u00ea-los.<\/li>\n<li><strong>DML n\u00e3o processual<\/strong>: exige que o usu\u00e1rio especifique quais dados s\u00e3o necess\u00e1rios sem especificar como obt\u00ea-los.<\/li>\n<\/ol>\n<p>A tabela a seguir fornece uma compara\u00e7\u00e3o dos dois tipos:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Recurso<\/th>\n<th>DML processual<\/th>\n<th>DML n\u00e3o processual<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>F\u00e1cil de usar<\/td>\n<td>Requer conhecimento de como os dados s\u00e3o armazenados<\/td>\n<td>Mais f\u00e1cil para os usu\u00e1rios, requer apenas conhecimento de quais dados s\u00e3o necess\u00e1rios<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Efici\u00eancia<\/td>\n<td>Pode ser mais eficiente, pois o usu\u00e1rio pode direcionar o sistema de forma mais espec\u00edfica<\/td>\n<td>Pode ser menos eficiente, pois o sistema deve determinar a melhor maneira de recuperar os dados<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Exemplos<\/td>\n<td>SQL quando usado com JOIN, WHERE e outros comandos semelhantes<\/td>\n<td>SQL quando usado com instru\u00e7\u00f5es SELECT b\u00e1sicas<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Uso, problemas e solu\u00e7\u00f5es em linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>O DML \u00e9 amplamente utilizado em uma variedade de aplica\u00e7\u00f5es, desde a simples recupera\u00e7\u00e3o de dados para relat\u00f3rios at\u00e9 a manipula\u00e7\u00e3o complexa de dados em aplicativos de software. No entanto, o uso impr\u00f3prio de DML pode resultar em corrup\u00e7\u00e3o de dados, perda de dados e problemas de desempenho.<\/p>\n<p>Para mitigar esses problemas, algumas pr\u00e1ticas recomendadas incluem:<\/p>\n<ul>\n<li>Usando transa\u00e7\u00f5es para garantir a integridade dos dados.<\/li>\n<li>Limitar o uso dos comandos DELETE e UPDATE para evitar perda acidental de dados.<\/li>\n<li>Fazendo backup regularmente do banco de dados.<\/li>\n<li>Aplicar permiss\u00f5es de usu\u00e1rio apropriadas para limitar quem pode executar comandos DML.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Compara\u00e7\u00f5es com idiomas semelhantes<\/h2>\n<p>Embora SQL e, portanto, DML tenham se tornado ferramentas padr\u00e3o no gerenciamento de banco de dados, outras linguagens tamb\u00e9m fornecem recursos de manipula\u00e7\u00e3o de dados. Dois exemplos not\u00e1veis s\u00e3o XQuery para bancos de dados XML e SPARQL para bancos de dados RDF.<\/p>\n<p>Essas linguagens t\u00eam um foco diferente de SQL e DML, com XQuery focando em estruturas de dados semelhantes a documentos e SPARQL em dados da web sem\u00e2ntica. No entanto, eles fornecem recursos semelhantes aos comandos SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE encontrados no DML.<\/p>\n<h2>Perspectivas futuras para linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>\u00c0 medida que os bancos de dados continuam a ser a pedra angular da tecnologia da informa\u00e7\u00e3o, a import\u00e2ncia do DML permanecer\u00e1 significativa. Desenvolvimentos como bancos de dados NoSQL e plataformas de Big Data criaram novos desafios e oportunidades. A evolu\u00e7\u00e3o do DML, ou o desenvolvimento de novas linguagens de manipula\u00e7\u00e3o de dados para lidar com estes desafios, ser\u00e1 um espa\u00e7o fascinante para observar.<\/p>\n<h2>A interse\u00e7\u00e3o de servidores proxy e linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/h2>\n<p>Um servidor proxy atua como intermedi\u00e1rio entre um cliente que busca recursos de outros servidores. Embora os servidores proxy n\u00e3o interajam inerentemente com o DML, eles podem desempenhar um papel no gerenciamento de solicita\u00e7\u00f5es de banco de dados e na manuten\u00e7\u00e3o da seguran\u00e7a e do anonimato.<\/p>\n<p>Por exemplo, um servidor proxy pode ser configurado para equilibrar a carga de solicita\u00e7\u00f5es DML em v\u00e1rios bancos de dados, melhorando o desempenho. Al\u00e9m disso, ao encaminhar solicita\u00e7\u00f5es de banco de dados por meio de um servidor proxy, uma camada extra de anonimato e seguran\u00e7a \u00e9 adicionada ao processo de manipula\u00e7\u00e3o de dados, reduzindo o risco de manipula\u00e7\u00f5es maliciosas de dados.<\/p>\n<h2>Links Relacionados<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.w3schools.com\/sql\/default.asp\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Tutorial SQL por W3Schools<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.dataversity.net\/sql-foundation-data-manipulation\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">SQL: base para manipula\u00e7\u00e3o de dados<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.oracle.com\/cd\/B19306_01\/server.102\/b14200\/statements_10002.htm\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Linguagem de manipula\u00e7\u00e3o de dados da Oracle<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Ao compreender e aproveitar adequadamente o DML, \u00e9 poss\u00edvel interagir e manipular dados de maneira eficaz em um ambiente de banco de dados estruturado, o que \u00e9 uma habilidade cr\u00edtica em nosso mundo cada vez mais orientado por dados.<\/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\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476664","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476664\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/476665"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476664"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}