SQL

• SQL ist eine Sprache.

• Damit kann man mit Datenbanken kommunizieren: z. B. Daten abfragen, einfügen, ändern oder löschen.

• SQL ist ein Standard, den viele Datenbanksysteme unterstützen.

• SHOW DATABASE;

  • SHOW DATEBASE zoo

• CREATE DATABASE;

  • CREATE DATEBASE zoo

• USE Datenbankename;

  • USE zoo

• DROP DATABASE;

  • DROP DATEBASE zoo

• SHOW TABLES FROM dantenbankname

• DESCRIBE Tabellenname oder DESC Tabellenname

• CREATE TABLE Tabellenname (

  Feldname_1 Datentyp,

  Feldname_2 Datentyp,

  Feldname_n Datentyp ;)

• DROP TABLE Tabellenname;

• INSERT INTO tabellenname

  (feld_1, feld_2, ..., feld_n)

  VALUES

(wert_1, wert_2, ..., wert_n);

• INSERT INTO personen (name, alter)

  VALUES ('Anna', 25);

• SELECT *

  FROM zoo (Tabellenname)

• MySQL ist ein konkretes Datenbankmanagementsystem (DBMS).

• Es verwendet SQL als Sprache, um mit der Datenbank zu arbeiten.

• MySQL ist also ein Programm, das deine Daten speichert, verwaltet und bereitstellt.

• Es ist eines der am weitesten verbreiteten relationalen Datenbanksysteme (besonders bei Webseiten).

Ein Datentyp bestimmt, welche Art von Werten in einem bestimmten Feld einer Tabelle gespeichert werden dürfen.

Beispiele:

• Ein Name ist Text

• Ein Alter ist eine ganze Zahl

• Ein Preis ist eine Kommazahl

• Ein „ja/nein“-Feld ist logisch (true/false)

• Es wird genau x Zeichen gespeichert (z. B. CHAR(5) → genau 5 Zeichen).

• Speicherplatz: 1 Zeichen = 1 Byte (bei einfachen Zeichensätzen).

• Maximal 255 Zeichen möglich.

• Speichert variabel lange Texte (also: nicht immer gleich lang)

• Belegt nur so viel Speicherplatz wie nötig

• Gut für Namen, Diagnosen, Medikamentennamen usw.

• Wenn x ≤ 255 → 1 zusätzliches Byte wird gespeichert (für die Länge)

• Wenn x > 255 → 2 zusätzliche By

  
  

• Speichert genau x Bytes – aber als Binärdaten

• Wird z. B. für Bilder, Dateien, Hashes (z. B. MD5) verwendet

• Unterschied zu VARCHAR/CHAR: keine normale Textverarbeitung – Daten werden als Byte-Werte gespeichert

• VAR = „variable Länge“

• BINARY = „binäre Daten“ (also Rohdaten, keine normalen Buchstaben oder Zeichen)

• Vorteil: schneller und flexibeler

• DISTINCT

  • sorgt dafür, dass doppelte Werte NICHT mehrfach angezeigt werden

  • SELECT DISTINCT stadt FROM kunden;

• COUNT zählt, wie viele Zeilen (Datensätze) es gibt,

  die zu einer bestimmten Abfrage passen

• SELECT COUNT(*) FROM tabelle;

  • zählt alle Zeilen der Tabelle egal was drinn stehet

• SELECT COUNT(name) FROM kunden;

  • Zählt alle Zeilen die ein Wert beeinhalten

• SELECT COUNT(DISTINCT stadt) FROM kunden;

• LIKE wird verwendet, um nach Mustern in Texten zu suchen

• SELECT name FROM kunden

  WHERE name LIKE 'An%';

  • alles was mit An anfängt wird angezeigt

• SELECT name FROM kunden

  WHERE name LIKE '_nna'

  • für ein einzelnes Zeichen

GROUP BY wird verwendet, um Daten nach gemeinsamen Werten zu gruppieren

und zusammengefasste Berechnungen zu machen, wie z. B.:

• Wie viele Kunden gibt es pro Stadt?

• Wie viele Bestellungen hat jeder Kunde gemacht?

• Wie viel Umsatz wurde pro Monat erzielt?

• SELECT kunde, kategorie, SUM(betrag) AS gesamtbetrag

  FROM bestellungen

  GROUP BY kunde, kategorie;

Damit kannst du gefilterte Gruppenergebnisse anzeigen,

also z. B.:

„Zeig mir nur Kunden, die mehr als 500 € bestellt haben.“

• SELECT kunde, SUM(betrag) AS gesamtbetrag

  FROM bestellungen

  GROUP BY kunde

  HAVING SUM(betrag) > 500;

• WHERE kannst du nur für normale Spalten benutzen (z. B. betrag, kunde, kategorie),

• HAVING brauchst du, wenn du mit Zusammenfassungen arbeitest – also mit:

  • SUM(...)

  • AVG(...)

  • COUNT(...)

  • MAX(...)

  • MIN(...)

  
  

• DAYOFWEEK(date) gibt dir zurück, welcher Wochentag ein bestimmtes Datum ist

• Wochentag

  • 1 -> Sonntag

    2-> Montag

    3-> Dienstag

    4-> Mittwoch

    5-> Donnerstag

    6-> Freitag

    7-> Samstag

• SELECT DAYOFWEEK('2024-06-14')

  • Ergebnis = 6 -> Also Freitag

• SELECT * FROM personen

  WHERE DAYOFWEEK(geburtsdatum) = 2;

  • Ergebniss -> Alle die Montag geboren sind

• ORDER BY sortiert die Ergebnisse einer Abfrage

• also z. B. alphabetisch, nach Größe, nach Datum usw.

• SELECT * FROM tabelle

  ORDER BY spalte [ASC | DESC];

• ASC -> Aufsteigend

• DESC-> Absteigend

  
  

SELECT * FROM kunden

WHERE stadt = 'Berlin' AND land = 'DE';

• Ergebniss -> Nur kunden die in Berlin und Deutschland leben

  
  

SELECT * FROM kunden

WHERE stadt = 'Berlin' OR land = 'DE';

• Nur eins muss stimmen

• NOT NULL ist eigentlich eine Einschränkung beim Erstellen einer Tabelle –

• aber du kannst auch in einer Abfrage danach filtern, ob ein Feld leer (NULL) oder nicht leer ist

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