Что такое ddl и dml
Что такое DDL, DML, DCL и TCL в языке SQL
Приветствую всех посетителей сайта Info-Comp.ru! В этом материале я расскажу Вам о том, что такое DDL, DML, DCL и TCL в языке SQL. Если Вы не знаете, что означают эти непонятные наборы букв и при этом работаете с языком SQL, то Вам обязательно необходимо прочитать данный материал.
Для начала давайте вспомним, что такое SQL, и для чего он нужен.
SQL – Structured Query Language
Structured Query Language (SQL) — язык структурированных запросов, с помощью него пишутся специальные запросы (SQL инструкции) к базе данных с целью получения этих данных из базы и для манипулирования этими данными.
Иными словами, язык SQL нужен для работы с базами данных, более подробно о языке SQL можете почитать в отдельной моей статье – Что такое SQL. Назначение и основа.
С точки зрения реализации язык SQL представляет собой набор операторов, которые делятся на определенные группы и у каждой группы есть свое назначение. В сокращенном виде эти группы называются DDL, DML, DCL и TCL.
Таким образом, эти непонятные буквы представляют собой аббревиатуру
названий групп операторов языка SQL.
DDL – Data Definition Language
Data Definition Language (DDL) – это группа операторов определения данных. Другими словами, с помощью операторов, входящих в эту группы, мы определяем структуру базы данных и работаем с объектами этой базы, т.е. создаем, изменяем и удаляем их.
В эту группу входят следующие операторы:
DML – Data Manipulation Language
Data Manipulation Language (DML) – это группа операторов для манипуляции данными. С помощью этих операторов мы можем добавлять, изменять, удалять и выгружать данные из базы, т.е. манипулировать ими.
В эту группу входят самые распространённые операторы языка SQL:
DCL – Data Control Language
Data Control Language (DCL) – группа операторов определения доступа к данным. Иными словами, это операторы для управления разрешениями, с помощью них мы можем разрешать или запрещать выполнение определенных операций над объектами базы данных.
TCL – Transaction Control Language
Transaction Control Language (TCL) – группа операторов для управления транзакциями. Транзакция – это команда или блок команд (инструкций), которые успешно завершаются как единое целое, при этом в базе данных все внесенные изменения фиксируются на постоянной основе или отменяются, т.е. все изменения, внесенные любой командой, входящей в транзакцию, будут отменены.
Группа операторов TCL предназначена как раз для реализации и управления транзакциями. Сюда можно отнести:
Заметка! Всем тем, кто только начинает свое знакомство с языком SQL, рекомендую прочитать книгу «SQL код» – это самоучитель по языку SQL, которую написал я, и в которой я подробно, и в то же время простым языком, рассказываю о языке SQL.
На сегодня это все, надеюсь, материал был Вам полезен, удачи!
DDL против DML: большая разница между DDL и DML
Главное меню » Базы данных » DDL против DML: большая разница между DDL и DML
Теперь сравним DML и DDL. DML – это реляционный и объектно-ориентированный язык, который обычно используется для описания таблиц и связанных сущностей. С другой стороны, DDL – это уровень абстракции программного обеспечения поверх языка управления данными (DML). Синтаксис DML очень похож на VSM и SQL. Одна вещь, которую разделяют DML и DDL, – это возможность определять ключи сущностей, которые можно повторно использовать в остальной части оператора DML.
DDL против DML: основные различия
Между DML и DDL есть несколько основных различий. Во-первых, DDL более гибок, чем DML. Например, он позволяет разработчику создавать более сложные языки определения данных, такие как схемы данных, логические схемы, схемы отношений, определяемые пользователем роли и т. д. В DML можно использовать только общие объекты. С другой стороны, DML более гибок, когда дело касается работы со сложными структурами базы данных.
Еще одно важное отличие состоит в том, что DML более читабелен, чем DDL. В случае какой-либо неоднозначности в данных, которыми вы хотите манипулировать, DML позволяет вам сохранить результат в корневой таблице и использовать команду DML для доступа к вложенным таблицам или подчиненным отношениям корневой таблицы. С другой стороны, DDL не позволяет вам этого делать.
Еще одно отличие, которое делает DML и DDL более читаемыми, заключается в том, что операторы DML являются более общими и удобочитаемыми. DML очень удобен для чтения, поскольку поддерживает различные языки обработки данных и может быть написан более лаконично. DML также является более общим, поскольку он может обозначать любую сущность или свойство. Концепция сущностей в DML очень похожа на концепции логических схем в других языках программирования. Так, например, когда вы пишете оператор DML, он всегда будет создавать правильную сущность или свойство, задуманное разработчиком.
Одно из основных различий между DDL и DML в управлении базами данных состоит в том, что операторы DML позволяют разработчикам создавать повторно используемые модули, которые могут выполняться параллельно, не требуя знаний об администрировании баз данных. С другой стороны, приложение, использующее SQL-сервер, обычно имеет дело с сохранением сущностей. При создании транзакции SQL нет гарантии, что операторы, написанные для команд сохранения сущности, будут согласованы между операторами, написанными для простых пользовательских запросов. Следовательно, разработчикам часто необходимо применять процедуры исправления, которые обеспечивали бы согласованность логики сохранения сущностей.
Еще одно большое различие между DML и DDL заключается в том, что DML является более гибким языком запросов, чем базы данных SQL. Если вы посмотрите на синтаксис SQL, вы поймете, что оператор DML состоит из двух или более предложений по сравнению с оператором SQL, который содержит только одно предложение. Это делает DML намного более гибким, чем традиционные системы РСУБД. Отсутствие единого языка определений делает DML более гибким и позволяет разработчикам писать более общий код. С другой стороны, базы данных SQL упрощают сопоставление имен сущностей с фактическими данными в таблице SQL.
Еще одно большое различие между DML и DDL в управлении базами данных состоит в том, что DML позволяет разработчику определять отношения между сущностями и объединяемыми таблицами. В случае традиционных систем РСУБД разработчик должен либо создать общую связь, либо использовать хранимые процедуры для выполнения задачи. Нет лучшего способа выразить тот факт, что между таблицами и сущностями существует связь.
DDL против DML: таблица сравнения
| DDL | DML |
| DDL (язык определения данных) помогает указать структуру или схему базы данных. | DML (язык манипулирования данными) позволяет обрабатывать данные, хранящиеся в базе данных. |
| Команда DDL в основном используется для создания схемы базы данных. | Команда DML может использоваться для заполнения и управления базой данных |
| Это не классифицируется дальше. | DML подразделяется на DML процедурного и непроцедурного характера. |
| CREATE, DROP, ALTER, TRUNCATE, COMMENT, RENAME и т.д. | INSERT, DELETE, UPDATE, MERGE, CALL и т. д. |
| DDL определяет столбец таблицы. | DML добавляет или обновляет строку таблицы |
| Операторы DDL влияют на всю таблицу. | DML влияет на одну или несколько строк в соответствии с конкретными требованиями |
| Вы не можете откатить инструкцию SQL | Используя DML, мы можем откатить инструкцию SQL |
| DDL является декларативным | DML обязательно |
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Что такое SQL и как он работает
Википедия гласит, что SQL — это декларативный язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных, управляемой соответствующей системой управления базами данных. Не самое удобоваримое определение. Чтобы понять, о чём вообще речь, разберём его.
Декларативный язык программирования говорит, что должно быть сделано, а не как это необходимо сделать. Ещё один пример декларативного языка — HTML. Рассмотрим такой код:
С его помощью мы заявляем (declaration — заявление) браузеру, что хотим увидеть блок с классом className и кнопкой с текстом «Ясно. Понятно.» внутри. Для этого мы не создаём каких-либо переменных, циклов, условий. Мы знаем, что браузер нас понял, сам разберёт команду и вернёт результат или ошибку.
Здесь смысл довольно прост: мы даём команду и получаем результат. Мы не описываем, как эту команду выполнять. Чтобы понять, что такое реляционная база данных, разберём, что такое база данных в принципе. Декомпозируем это понятие на «база» и «данные».
Данные
В контексте баз данных под данными понимают набор значений, который собирается в строки и столбцы, тем самым представляя таблицу. Представим, что у нас есть каталог мебельного магазина. Нам нужно сохранить все данные из раздела «Шкафы» этого каталога в таблицу. Мы решили, что все шкафы отличаются друг от друга характеристиками:
Составим таблицу и вобьём в неё выдуманные данные.
У нас есть таблица с данными. Столбцами мы показываем, как они будут храниться. В примере я указал, что мы будем хранить информацию в структуре: производитель, модель, высота, длина, цвет, количество дверей. Иными словами, я создал структуру таблицы.
Добавляя в таблицу строки, я вводил в неё данные, ориентируясь на структуру, заданную в столбцах. Чем больше строк, тем больше данных. Чем больше столбцов, тем подробнее будут эти данные.
Ещё есть такое понятие, как «значение» — это пересечение столбца и строки. Например, у последней строки в столбце «Цвет» написано «хаки». Здесь «хаки» — значение. Если мы начнём группировать таблицы и добавим возможность манипулирования ими, то получим базу данных.
Теперь про базы
Получается, что БД — это совокупность данных, представленных определённым образом (в нашем случае — таблицей), и набор инструментов для манипулирования ими.
Данные могут быть сгруппированы не только в таблицы, но и в коллекции. У каждой базы есть свой инструмент для создания таблиц/коллекций, добавления, удаления или изменения данных, а также для составления выборки. В статье мы рассмотрим базы, которые состоят из таблиц, а инструментом манипулирования данными будет язык SQL.
Таблицы между собой могут объединяться в схемы — в одной базе данных их может быть несколько, а может и не быть деления на схемы вообще. Это зависит от БД.
Вернёмся к определению из Википедии и вспомним про слово «реляционные». Реляционные (от англ. relation — отношения) — это базы данных, таблицы которых могут выстраиваться в различных отношениях. Возьмём предыдущий пример и добавим в него тех самых «отношений». Создадим таблицу «Производитель», а ту, что в примере, обозначим как «Каталог».
Теперь таблицу «Каталог» можно оформить в другом виде:
Получилось так, что у таблиц «Каталог» и «Прозводитель» появились отношения. Значения из столбца «Каталог» ссылаются на строки из таблицы «Производитель». Добавлением отношения мы решили нескольких проблем:
Это не все проблемы, которые мы решили добавлением отношений. Для понимания других проблем необходимо углубиться в тему баз данных. Разделение данных на таблицы с отношениями — это процесс нормализации. Так можно достигать различных нормализованных форм данных. При достижении каждой из нормализованных форм мы избавляем данные от дополнительных проблем.
Вернёмся к SQL
Если читателю показалось, что мы ушли в сторону от SQL, так оно и есть. Но очень трудно понять, что такое SQL, не зная, с чем он работает.
Выходит, что SQL — это язык программирования, необходимый для написания команд к БД, после выполнения которых она вернёт результат. Результат будет зависеть от команды, написанной на SQL. Как в любом другом языке программирования, в SQL есть операторы для работы с данными, из которых складываются команды. Операторы распределены по четырём языкам:
DDL (Data Definition Language, язык описания данных) — язык, включающий операторы для работы со структурой данных. Операторы DDL нужны для реализации этих возможностей:
DDL используется, когда нужно создать структуру для хранения данных. Он не отвечает за сами данные — только за то, как они будут разделены по таблицам и схемам.
DML (Data Manipulation Language, язык манипуляции данными) — язык, который нужен для добавления, удаления, изменения данных и для выборки их из базы. Иными словами, для манипулирования данными. Пройдёмся по операторам:
DCL (Data Control Language, язык управления доступом к данным) — набор операторов, необходимых для предоставления доступа к данным. Кроме данных, в БД есть такие сущности, как пользователи. Нужно обязательно иметь возможность ограничить пользователям доступ к данным. Например, мы не хотим, чтобы менеджер проекта мог редактировать данные или их структуру. Для этого есть три группы операторов.
Есть такое понятие, как транзакции. Это набор команд (там может быть и всего одна), который завершается успешно тогда, когда правильно выполнены все команды из него. В случае неудачного завершения одной команды из транзакции, она вся откатывается (отменяются результаты выполнения предыдущих команд), реализуя принцип атомарности. Обычно в транзакцию включаются DML-команды.
Для управления транзакциями существует TCL (Transaction Control Language — язык управления транзакциями). Операторы здесь следующие:
TCL есть только в тех БД, которые поддерживают транзакции. Самое время поговорить о видах БД.
Виды СУБД
Познакомимся с новым понятием — СУБД, системой управления базой данных.
Сергей Кузнецов в книге «Основы баз данных» описал СУБД как комплекс программ, позволяющих создать базу данных (БД) и манипулировать данными (вставлять, обновлять, удалять и выбирать). Система обеспечивает безопасность, надёжность хранения и целостность данных, а также предоставляет средства для администрирования БД.
Получается что, СУБД — это SQL плюс комплекс программного обеспечения. Очень часто базы данных путают с системой управления базой данных. Это нормально: понятия неразрывны, сама по себе БД без системы управления мало чем отличается от текстового файла со строчками. Важно не только хранить данные, но и управлять ими. СУБД применяются везде, где нужно структурировано хранить данные — от простого блога до проектов Data Science.
Есть много популярных СУБД, рассмотрим несколько из них.
MySQL
MySQL — свободная реляционная СУБД. Разрабатывалась как легковесная замена тяжёлым СУБД, которую можно было установить на маломощный сервер, без сильных потерь в возможностях. MySQL трудится под капотом таких гигантов, как YouTube, Facebook, Twitter, GitHub.
СУБД написана на C и C++. MySQL породил множество ответвлений, которые сейчас стали самостоятельными СУБД, например Percona и MariaDB.
Oracle Database
История Oracle Database начинается с 1977 года. Это объектно-реляционная система управления данными. Это довольно тяжёлая СУБД, поддерживает системы любой сложности, например, в банковской или финансовой сферах. У неё нет бесплатной лицензии. Процедурный SQL — PL/SQL. Языки написания СУБД — Java/C/С++
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server — система управления реляционными базами данных, разработанная Microsoft. Первая версия SQL Server появилась 29 апреля 1989 года. Это конкурент Oracle Database. Есть бесплатная лицензия для разработчиков, но не для коммерческого использования. Процедурный SQL — Transact-SQL. СУБД написана на C/C++/C#.
PostgreSQL
PostgreSQL — свободная объектно-реляционная система управления базами данных. Эта СУБД увидела свет 8 июля 1996 года. Конкурент MySQL в веб-разработке проектов любой сложности, также соперничает с базами от Oracle и Microsoft в промышленной разработке. У неё прекрасная русскоязычная документация. Как и MySQL, имеет бесплатную лицензию для коммерческой разработки, за что так же, как и MySQL, горячо любима. Процедурный SQL — PL/pgSQL. Разработана на языке С.
Каждая из приведённых СУБД работает на своём расширении SQL. У каждой — своя ниша применения, плюсы и минусы.
Что после знакомства?
Если вы не знаете, какая конкретно СУБД вам нужна, выбирайте MySQL. Она лишена изысканных возможностей, которые будут только сбивать начинающего разработчика. Большое комьюнити не оставит в беде и уже решило 95% проблем. Разнообразие графических клиентов для всех операционных систем хорошо помогает на ранних этапах. MySQL позволит набраться опыта и понять, чем она хуже или лучше других СУБД. Когда вы поймёте принципы работы MySQL, для вас не составит труда переключиться на работу с PostgreSQL или другой СУБД. Цель работы у всех СУБД одна — рациональное и надёжное хранение данных и быстрое их извлечение или изменение.
После того как вы определитесь с выбором, хорошо будет посмотреть практики других разработчиков на YouTube-каналах «Технострим Mail.ru Group» или HighLoad Channel, почитать замечательный портал ruhighload.com, где, кроме статей про базы данных, рассматриваются проблемы больших нагрузок. А для тех, кто любит почитать больше, подойдёт книга «MySQL по максимуму. 3-е издание» Бэрона Шварца, Петра Зайцева и Вадима Ткаченко. Узнать больше вы, конечно, можете и в GeekBrains — приходите ко мне или моим коллегам на курс «Основы баз данных».
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.
Википедия гласит, что SQL — это декларативный язык программирования, применяемый для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных, управляемой соответствующей системой управления базами данных. Не самое удобоваримое определение. Чтобы понять, о чём вообще речь, разберём его.
Декларативный язык программирования говорит, что должно быть сделано, а не как это необходимо сделать. Ещё один пример декларативного языка — HTML. Рассмотрим такой код:
С его помощью мы заявляем (declaration — заявление) браузеру, что хотим увидеть блок с классом className и кнопкой с текстом «Ясно. Понятно.» внутри. Для этого мы не создаём каких-либо переменных, циклов, условий. Мы знаем, что браузер нас понял, сам разберёт команду и вернёт результат или ошибку.
Здесь смысл довольно прост: мы даём команду и получаем результат. Мы не описываем, как эту команду выполнять. Чтобы понять, что такое реляционная база данных, разберём, что такое база данных в принципе. Декомпозируем это понятие на «база» и «данные».
Данные
В контексте баз данных под данными понимают набор значений, который собирается в строки и столбцы, тем самым представляя таблицу. Представим, что у нас есть каталог мебельного магазина. Нам нужно сохранить все данные из раздела «Шкафы» этого каталога в таблицу. Мы решили, что все шкафы отличаются друг от друга характеристиками:
Составим таблицу и вобьём в неё выдуманные данные.
У нас есть таблица с данными. Столбцами мы показываем, как они будут храниться. В примере я указал, что мы будем хранить информацию в структуре: производитель, модель, высота, длина, цвет, количество дверей. Иными словами, я создал структуру таблицы.
Добавляя в таблицу строки, я вводил в неё данные, ориентируясь на структуру, заданную в столбцах. Чем больше строк, тем больше данных. Чем больше столбцов, тем подробнее будут эти данные.
Ещё есть такое понятие, как «значение» — это пересечение столбца и строки. Например, у последней строки в столбце «Цвет» написано «хаки». Здесь «хаки» — значение. Если мы начнём группировать таблицы и добавим возможность манипулирования ими, то получим базу данных.
Теперь про базы
Получается, что БД — это совокупность данных, представленных определённым образом (в нашем случае — таблицей), и набор инструментов для манипулирования ими.
Данные могут быть сгруппированы не только в таблицы, но и в коллекции. У каждой базы есть свой инструмент для создания таблиц/коллекций, добавления, удаления или изменения данных, а также для составления выборки. В статье мы рассмотрим базы, которые состоят из таблиц, а инструментом манипулирования данными будет язык SQL.
Таблицы между собой могут объединяться в схемы — в одной базе данных их может быть несколько, а может и не быть деления на схемы вообще. Это зависит от БД.
Вернёмся к определению из Википедии и вспомним про слово «реляционные». Реляционные (от англ. relation — отношения) — это базы данных, таблицы которых могут выстраиваться в различных отношениях. Возьмём предыдущий пример и добавим в него тех самых «отношений». Создадим таблицу «Производитель», а ту, что в примере, обозначим как «Каталог».
Теперь таблицу «Каталог» можно оформить в другом виде:
Получилось так, что у таблиц «Каталог» и «Прозводитель» появились отношения. Значения из столбца «Каталог» ссылаются на строки из таблицы «Производитель». Добавлением отношения мы решили нескольких проблем:
Это не все проблемы, которые мы решили добавлением отношений. Для понимания других проблем необходимо углубиться в тему баз данных. Разделение данных на таблицы с отношениями — это процесс нормализации. Так можно достигать различных нормализованных форм данных. При достижении каждой из нормализованных форм мы избавляем данные от дополнительных проблем.
Вернёмся к SQL
Если читателю показалось, что мы ушли в сторону от SQL, так оно и есть. Но очень трудно понять, что такое SQL, не зная, с чем он работает.
Выходит, что SQL — это язык программирования, необходимый для написания команд к БД, после выполнения которых она вернёт результат. Результат будет зависеть от команды, написанной на SQL. Как в любом другом языке программирования, в SQL есть операторы для работы с данными, из которых складываются команды. Операторы распределены по четырём языкам:
DDL (Data Definition Language, язык описания данных) — язык, включающий операторы для работы со структурой данных. Операторы DDL нужны для реализации этих возможностей:
DDL используется, когда нужно создать структуру для хранения данных. Он не отвечает за сами данные — только за то, как они будут разделены по таблицам и схемам.
DML (Data Manipulation Language, язык манипуляции данными) — язык, который нужен для добавления, удаления, изменения данных и для выборки их из базы. Иными словами, для манипулирования данными. Пройдёмся по операторам:
DCL (Data Control Language, язык управления доступом к данным) — набор операторов, необходимых для предоставления доступа к данным. Кроме данных, в БД есть такие сущности, как пользователи. Нужно обязательно иметь возможность ограничить пользователям доступ к данным. Например, мы не хотим, чтобы менеджер проекта мог редактировать данные или их структуру. Для этого есть три группы операторов.
Есть такое понятие, как транзакции. Это набор команд (там может быть и всего одна), который завершается успешно тогда, когда правильно выполнены все команды из него. В случае неудачного завершения одной команды из транзакции, она вся откатывается (отменяются результаты выполнения предыдущих команд), реализуя принцип атомарности. Обычно в транзакцию включаются DML-команды.
Для управления транзакциями существует TCL (Transaction Control Language — язык управления транзакциями). Операторы здесь следующие:
TCL есть только в тех БД, которые поддерживают транзакции. Самое время поговорить о видах БД.
Виды СУБД
Познакомимся с новым понятием — СУБД, системой управления базой данных.
Сергей Кузнецов в книге «Основы баз данных» описал СУБД как комплекс программ, позволяющих создать базу данных (БД) и манипулировать данными (вставлять, обновлять, удалять и выбирать). Система обеспечивает безопасность, надёжность хранения и целостность данных, а также предоставляет средства для администрирования БД.
Получается что, СУБД — это SQL плюс комплекс программного обеспечения. Очень часто базы данных путают с системой управления базой данных. Это нормально: понятия неразрывны, сама по себе БД без системы управления мало чем отличается от текстового файла со строчками. Важно не только хранить данные, но и управлять ими. СУБД применяются везде, где нужно структурировано хранить данные — от простого блога до проектов Data Science.
Есть много популярных СУБД, рассмотрим несколько из них.
MySQL
MySQL — свободная реляционная СУБД. Разрабатывалась как легковесная замена тяжёлым СУБД, которую можно было установить на маломощный сервер, без сильных потерь в возможностях. MySQL трудится под капотом таких гигантов, как YouTube, Facebook, Twitter, GitHub.
СУБД написана на C и C++. MySQL породил множество ответвлений, которые сейчас стали самостоятельными СУБД, например Percona и MariaDB.
Oracle Database
История Oracle Database начинается с 1977 года. Это объектно-реляционная система управления данными. Это довольно тяжёлая СУБД, поддерживает системы любой сложности, например, в банковской или финансовой сферах. У неё нет бесплатной лицензии. Процедурный SQL — PL/SQL. Языки написания СУБД — Java/C/С++
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server — система управления реляционными базами данных, разработанная Microsoft. Первая версия SQL Server появилась 29 апреля 1989 года. Это конкурент Oracle Database. Есть бесплатная лицензия для разработчиков, но не для коммерческого использования. Процедурный SQL — Transact-SQL. СУБД написана на C/C++/C#.
PostgreSQL
PostgreSQL — свободная объектно-реляционная система управления базами данных. Эта СУБД увидела свет 8 июля 1996 года. Конкурент MySQL в веб-разработке проектов любой сложности, также соперничает с базами от Oracle и Microsoft в промышленной разработке. У неё прекрасная русскоязычная документация. Как и MySQL, имеет бесплатную лицензию для коммерческой разработки, за что так же, как и MySQL, горячо любима. Процедурный SQL — PL/pgSQL. Разработана на языке С.
Каждая из приведённых СУБД работает на своём расширении SQL. У каждой — своя ниша применения, плюсы и минусы.
Что после знакомства?
Если вы не знаете, какая конкретно СУБД вам нужна, выбирайте MySQL. Она лишена изысканных возможностей, которые будут только сбивать начинающего разработчика. Большое комьюнити не оставит в беде и уже решило 95% проблем. Разнообразие графических клиентов для всех операционных систем хорошо помогает на ранних этапах. MySQL позволит набраться опыта и понять, чем она хуже или лучше других СУБД. Когда вы поймёте принципы работы MySQL, для вас не составит труда переключиться на работу с PostgreSQL или другой СУБД. Цель работы у всех СУБД одна — рациональное и надёжное хранение данных и быстрое их извлечение или изменение.
После того как вы определитесь с выбором, хорошо будет посмотреть практики других разработчиков на YouTube-каналах «Технострим Mail.ru Group» или HighLoad Channel, почитать замечательный портал ruhighload.com, где, кроме статей про базы данных, рассматриваются проблемы больших нагрузок. А для тех, кто любит почитать больше, подойдёт книга «MySQL по максимуму. 3-е издание» Бэрона Шварца, Петра Зайцева и Вадима Ткаченко. Узнать больше вы, конечно, можете и в GeekBrains — приходите ко мне или моим коллегам на курс «Основы баз данных».
Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.