SQL Tutorial für Anfänger | Grundkurs Deutsch

Das Wichtigste aus dem Video

Tipp auf eine Zeit – das Video springt genau dorthin.

1. 0:00 SQL („Structured Query Language“) dient dazu, Daten in relationalen Datenbanken abzufragen und zu verändern sowie neue Tabellen zu erstellen.
2. 1:13 Eine relationale Datenbank verteilt zusammengehörige Informationen auf mehrere Tabellen. Gemeinsame Felder wie die `CustomerID` stellen Beziehungen her, sodass sich etwa Bestellungen den passenden Kunden zuordnen lassen.
3. 4:54 `SELECT * FROM Customers` fragt alle Spalten und Zeilen der Tabelle `Customers` ab; der Stern steht dabei für „alles“.
4. 6:31 Mit `INSERT INTO` gibst du zuerst die Zieltabelle und die zu befüllenden Spalten an; hinter `VALUES` folgen die zugehörigen Werte in derselben Reihenfolge.
5. 7:24 SQL-Befehle unterscheiden in den meisten Datenbanksystemen nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung, werden aber üblicherweise zur besseren Lesbarkeit großgeschrieben. Einzelne Befehle können sich je nach Datenbanksystem geringfügig unterscheiden.
6. 13:10 `ORDER BY` sortiert das Abfrageergebnis nach einer angegebenen Spalte. `ASC` bedeutet aufsteigend und ist der Standard, `DESC` bedeutet absteigend.
7. 15:13 Mit `WHERE` schränkst du Ergebnisse nach Bedingungen ein, etwa auf Kunden aus Berlin. Sollen mehrere mögliche Werte gelten, kannst du sie als komm Getrennte Liste in Klammern angeben.
8. 17:07 `LIKE` filtert nach Textmustern; das Prozentzeichen steht für beliebigen nachfolgenden Text. `LIKE 'Maria%'` findet daher Werte, die mit „Maria“ beginnen.
9. 19:11 Mit `AND` müssen mehrere Filterbedingungen gleichzeitig erfüllt sein, etwa eine Postleitzahl, die mit null beginnt, und das Land Mexiko.
10. 20:33 SQL-Fehlermeldungen benennen häufig die Ursache, beispielsweise eine nicht vorhandene Spalte nach einem Tippfehler. Wenn die Meldung unverständlich bleibt, kannst du ihren konstanten Teil suchen und passende Lösungsansätze vergleichen.
11. 22:46 Komplexe Filter lassen sich durch Klammern, `AND` und `OR` strukturieren, etwa „Land USA und Postleitzahl beginnt mit 9“ oder „Land Mexiko und Postleitzahl beginnt mit 0“.
12. 25:19 Zusammengehörige Daten aus mehreren Tabellen sollten in einer Abfrage verknüpft werden, statt nacheinander manuell nach IDs zu suchen. So lässt sich eine wiederkehrende Auswertung automatisieren.
13. 27:24 Ein `LEFT JOIN` verbindet eine linke Tabelle mit einer rechten und behält die Einträge der linken Tabelle bei. Hinter `ON` wird festgelegt, welche Felder übereinstimmen müssen, etwa `Orders.CustomerID = Customers.CustomerID`.
14. 29:54 Auf das Ergebnis einer Tabellenverknüpfung kannst du anschließend wieder `WHERE` anwenden, um beispielsweise Bestellungen aus einer bestimmten Stadt oder von einer bestimmten Kontaktperson zu finden.
15. 30:45 Fehlt in `Orders` die Produkt-ID, führt der Weg zum Produkt über `OrderDetails`: Diese Tabelle verbindet eine `OrderID` mit zusätzlichen Bestelldetails und den Produktangaben.
16. 32:32 Beim Verknüpfen von `Orders` und `OrderDetails` kann eine Bestellung mehrere Ergebniszeilen erzeugen, weil dieselbe `OrderID` in den Details mehrfach vorkommt. Deshalb entstehen aus 196 Bestellungen 518 Detailzeilen.
17. 34:25 Mehrere `LEFT JOIN`s können nacheinander eingesetzt werden: Nach `Orders` und `OrderDetails` lässt sich auch `Products` über die jeweilige `ProductID` anbinden.
18. 36:00 Statt mit `SELECT *` alle Spalten auszugeben, kannst du die benötigten Spalten einzeln und komm Getrennt auswählen, beispielsweise Produktname, Preis, Bestelldatum und Menge.
19. 37:52 Mit `CREATE TABLE Tabellenname AS` speicherst du das Ergebnis einer Abfrage als neue Tabelle, mit der du anschließend weiterarbeiten kannst.
20. 39:54 In der `SELECT`-Liste kannst du mit Spaltenwerten rechnen, etwa `Quantity * Price` für den Gesamtwert einer Position. Mit `AS` erhält die berechnete Spalte einen verständlichen Namen.
21. 41:28 Datumswerte im gezeigten Textformat lassen sich mit `WHERE OrderDate LIKE '1996-%'` auf das Jahr 1996 filtern.
22. 42:56 Aggregatfunktionen verdichten viele Ergebniszeilen: `SUM` bildet die Gesamtsumme, `AVG` den Durchschnitt und `COUNT` zählt die Datensätze. Mehrere Kennzahlen können komm Getrennt in derselben Abfrage ausgegeben werden.
23. 45:44 `DROP TABLE` löscht die angegebene Tabelle unmittelbar; in der gezeigten Umgebung erfolgt keine zusätzliche Bestätigungsabfrage.
24. 46:19 Mit `UPDATE`, `SET` und `WHERE` änderst du gezielt einen Wert, etwa den Nachnamen eines Mitarbeiters. Für die Einschränkung eignet sich der Primary Key besonders gut, weil er jede Tabellenzeile eindeutig identifiziert.
25. 48:38 SQL bietet nicht allgemein einen einheitlichen Rückgängig-Befehl; Sicherungs- und Transaktionsmechanismen unterscheiden sich je nach Datenbanksystem. Prüfe sie vor Änderungen und sichere wichtige Tabellen regelmäßig.

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