DDL vs DML: estrutura do banco e dados do banco

Em banco de dados, a comparação correta é DDL vs DML. DDL define ou altera a estrutura do banco. DML lê ou altera os dados que vivem dentro dessa estrutura.

Em SQL, esse é um dos cortes mais úteis para o dia a dia: criar o recipiente ou mexer no conteúdo.

O que é DDL?

DDL significa Data Definition Language. É o grupo de comandos SQL usado para definir objetos do banco: tabelas, colunas, índices, views, constraints, schemas e outros elementos estruturais.

Na prática, quando alguém te pede o DDL, está pedindo o script que descreve a estrutura do banco, não uma cópia dos dados.

Exemplos comuns:

create table users (
  id uuid primary key,
  email text not null unique,
  created_at timestamptz not null default now()
);
 
alter table users add column age integer;
 
create index users_email_idx on users (email);
 
drop table users;

Use DDL quando a pergunta for: "a forma do banco precisa mudar?".

A documentação do PostgreSQL lista esses comandos na referência de SQL Commands, e a página de ALTER TABLE mostra bem o tipo de mudança estrutural que entra nessa categoria.

O que é DML?

DML significa Data Manipulation Language. É o grupo de comandos SQL usado para manipular linhas dentro das tabelas: inserir, consultar, atualizar e remover dados.

Exemplos comuns:

insert into users (id, email)
values ('7f76f8c2-98f5-4f7f-86c4-4ebaf1d9f5bd', 'ana@example.com');
 
select id, email
from users
where email = 'ana@example.com';
 
update users
set age = 32
where email = 'ana@example.com';
 
delete from users
where email = 'ana@example.com';

Use DML quando a pergunta for: "os dados dentro do banco precisam mudar ou ser lidos?".

As páginas de INSERT e UPDATE do PostgreSQL são boas referências para ver como esses comandos manipulam registros.

Como lembrar a diferença?

A regra simples é:

Exemplo:

create table tasks (
  id uuid primary key,
  title text not null,
  done boolean not null default false
);

Esse comando é DDL porque cria a forma da tabela tasks.

insert into tasks (id, title)
values ('75f6641e-74e1-44d6-b040-39f0b5c0c8aa', 'Estudar SQL');

Esse comando é DML porque coloca uma linha dentro da tabela.

Por que essa diferença importa?

A diferença importa porque DDL e DML têm riscos diferentes em produção.

DDL muda a estrutura que a aplicação espera encontrar. Um drop column, uma constraint nova ou uma mudança de tipo pode quebrar deploy, job, relatório, API e integração externa. Por isso DDL costuma passar por migration, revisão e plano de rollback.

DML muda o estado do negócio. Um update sem where, um delete amplo demais ou um insert duplicado pode corromper dados. Por isso DML precisa de transação, filtro explícito, backup, auditoria ou execução em lote quando mexe em produção.

Compare:

Como isso aparece em migrations?

Uma migration normalmente mistura DDL e, às vezes, DML. A parte DDL altera o schema. A parte DML preenche, corrige ou transforma dados existentes.

Exemplo:

alter table users add column full_name text;
 
update users
set full_name = trim(first_name || ' ' || last_name)
where full_name is null;

O primeiro comando é DDL. Ele cria a coluna.

O segundo comando é DML. Ele atualiza linhas já existentes.

Em sistemas reais, essa distinção ajuda a revisar deploys com mais cuidado:

1. Primeiro faça a mudança compatível no schema.
2. Depois publique a aplicação que usa o novo campo.
3. Em seguida rode o backfill dos dados.
4. Só depois remova campos antigos, se ainda fizer sentido.

Como revisar um comando SQL rapidamente?

Antes de rodar qualquer SQL em produção, classifique o comando.

Checklist curto:

1. O comando tem where quando deveria ter?
2. O comando roda dentro de uma transação quando faz sentido?
3. Existe backup ou snapshot antes da mudança?
4. A aplicação atual e a próxima versão entendem o schema?
5. A migration é reversível ou pelo menos recuperável?

Qual é a regra prática?

DDL define o recipiente. DML mexe no conteúdo.

Use DDL para criar, alterar ou remover a estrutura do banco. Use DML para inserir, consultar, atualizar ou apagar registros. Em produção, revise DDL como mudança de contrato e revise DML como mudança de estado.

Resumo: DDL muda schema. DML muda dados. Em produção, DDL deve ser tratado como mudança de contrato, e DML deve ser tratado como mudança de estado.