Daten mit SQL Lesen

Grundlegend gilt bei SQL Abfragen sie immer der Aufgabenstellung entsprechend zu formulieren. Ausgaben müssen immer exakt dem Anspruch der Aufgabe entsrpechen.

Um Daten zu lesen wird das SELECT Statement verwendet. In diesem Teil werden die Spalten festgelegt die Ausgelesen werden sollen, mit einem * kann man alle Spalten auswählen. Der FROM-Teil beinhaltet die ausgewählten Tabellen für die Abfrage. Im WHERE-Bereich kann man die Abfrage einschränken durch Bedingungen um bestimmte Datensätze auszuwählen.

SELECT spalte1, spalte2, ... --Welche Spalten brauche ich? Alternativ mit * alle
FROM tabelle --Welche Tabelle lese ich aus?
WHERE bedingung --Welche Datensätze muss ich ausgeben?

Bedingungen Formulieren WHERE

Daten in SQL werden im WHERE-Bereich mit der Formulierung einer Bedingung durch Operatoren gefiltert. Eine Liste mit verwendbaren Operatoren findet ihr hier:

SQL Alias (Spalten- / Tabellenalias)

Häufig wird in Aufgaben genannt, dass Spalten einen bestimmten Namen haben sollen in einer Abfrage. Manchmal aber werden Abfragen allerdings auch so groß, dass man nicht immer erneut den gesamten Namen einer Tabelle schreiben möchte.

Durch einen Alias as kann man in einer SQL Abfrage einen neuen Namen vergeben, der sich bei der Laufzeit verwenden lassen kann.

Ein Tabellen- / oder auch Spaltenalias lassen sich durch ein as definieren, nach dem as kann man den neuen Namen vergeben.

Tabellenalias

Im FROM-Teil kann man Tabellen einen neuen Namen vergeben um diese bei langen Abfragen ggf. zu verkürzen.

SELECT*
FROM tabelle as t
WHERE t.wert = 1

Spaltenalias

Einen Spaltenalias legt man im SELECT fest. Dieser erscheint dann auf der Ausgabe.

SELECT Wert as NeuerName
FROM tabelle

Daten beim Lesen ordnen ORDER BY

Die gewählten Daten werden durch das ORDER BY-Statement nach einer Spalte sortiert. Dabei kann man aufsteigend asc oder auch absteigend desc sortieren. Der Standard ist aufsteigend asc.

SELECT*
FROM tabelle
WHERE bedingung
ORDER BY spalte ASC|DESC

SQL Funktionen (Aggregatsfunktionen)

SQL besitzt einige Funktionen die einfache Aufgaben wie zählen oder addieren ausführen könnnen.

Niedrigster MIN() / höchster MAX() Wert

Mit MIN() und MAX() lassen sich die entweder größten oder kleinsten Spaltenwerte ausgeben. Hier ein beispiel mit der MAX()-Funktion.

SELECT MAX(spalte)
FROM tabelle

Summe SUM()

Um die Summe einer gesamten Spalte auszugeben wird die SUM()-Funktion benutzt.

SELECT SUM(spalte)
FROM tabelle

Zählen COUNT(*)

Um die anzahl der Spalten zu zählen kann man die COUNT()-Funktion verwenden.

SELECT COUNT(*)
FROM tabelle

Diese Abfrage gibt z.B. die Anzahl an Datensätzen in einer Tabelle aus.

Durchschnitt AVG()

Die Durschnittssfunktion AVG() gibt den Durchschnitt der Werte einer Spalte aus.

SELECT AVG(spalte)
FROM tabelle

Datumsdifferenz DATEDIFF()

Mit der DATEDIFF()-Funktion lassen sich die Anzahl der Tage zwischen zwei Daten ermitteln.

SELECT DATEDIFF(datum1, datum2);

Beispiel

SELECT DATEDIFF("2023-07-12", "2023-07-09") as Datumsdifferenz_in_Tagen;

Hat das Ergebnis

Daten gruppieren GROUP BY

In Aufgabenstellungen Wie "Finden Sie die Anzahl der Kunden pro Land" muss man bestimmte Spalten gruppieren um an das gewünschte Ergebnis zu kommen.

Hier wollen wir in der Beispieltabelle Kunde die oben genannte Aufgabenstellung umsetzen. Dafür können wir die Abfrage nach der Spalte Land gruppieren und die Datensätze anschließend mit der Aggregatsfunktion COUNT() zählen.

Eine entsprechende Abfrage mit dessen Ergebnis sieht folgendermaßen aus

SELECT COUNT(*) as anzahl_kunden, Land
FROM Kunde
GROUP BY Land

Alternative Bedingung HAVING

Aggregatsfunktionen können nicht mit einer WHERE Bedingung eingeschränkt werden, da der SELECT-Teil immer als letztes ausgeführt wird.

Die Lösung ist das HAVING-Statement

Um das Beispiel vom Gruppieren fortzuführen, wollen wir nun nur die Anzahl der Kunden pro Land, allerdings nur die Länder mit einer Anzahl an Kunden die größer als 1 ist.

Richtig wäre die Bedingung nach dem GROUP BY im HAVING-Statement zu formulieren.

SELECT COUNT(*) as anzahl_kunden, Land
FROM Kunde
GROUP BY Land
HAVING COUNT(*) > 1