SQL im Überblick - Martin Grellmann

Stell dir vor, du hättest eine riesige Schatzkiste voller Informationen. Diese Informationen könnten alles Mögliche sein – Kundenbewertungen, Kontodetails, Buchbestände oder sogar das Wetter der letzten 100 Jahre. Aber diese Informationen liegen alle durcheinander. Ohne ein System oder ein Werkzeug, um sie zu sortieren, zu filtern oder abzurufen, wäre die Schatzkiste fast nutzlos. Hier kommt SQL ins Spiel.

Inhalt

Grundlegende SQL-Befehle und ihre Anwendung.
Geschichte und Entwicklung von SQL.
Relationale Datenbanken und ihre Bedeutung für SQL.
Best Practices und häufige Fallstricke in SQL.
SQL im Kontext moderner Technologien und Trends.
Überblick von ausgewählten SQL-Anweisungen, Schlüsselwörter, Funktionen,Klauseln, Operatoren für BigQuery

SQL, ausgeschrieben “Structured Query Language” (Strukturierte Abfragesprache), ist eine spezialisierte Sprache, mit der du genau diese Dinge tun kannst – Informationen in einer Datenbank abfragen, filtern, sortieren, ändern oder hinzufügen. Es ist, als hättest du einen magischen Schlüssel, um genau die Schätze aus deiner Kiste zu holen, die du willst.

Aber warum ist SQL so wichtig?

Universalität: Fast jede größere Webseite, App oder Software, die mit Daten arbeitet, nutzt eine Form von SQL. Von großen Unternehmen wie Google und Facebook bis hin zu deinem lokalen Buchladen – sie alle nutzen Datenbanken und SQL, um ihre Daten zu verwalten.
Effizienz: Mit SQL kannst du sehr spezifische Fragen an eine Datenbank stellen und genau die Informationen erhalten, die du brauchst. Anstatt beispielsweise alle Bücher in einer Bibliothek durchzusehen, könntest du mit SQL gezielt nach Büchern eines bestimmten Autors aus einem bestimmten Jahrzehnt suchen.
Anpassungsfähigkeit: Obwohl SQL schon einige Jahrzehnte alt ist, bleibt es relevant, weil es ständig angepasst und aktualisiert wird, um den Anforderungen moderner Technologien gerecht zu werden.

Einige Begriffe, die hier verwendet wurden:

Datenbank: Ein organisierter Satz von Daten. Stelle dir das wie eine riesige Excel-Tabelle vor, aber viel mächtiger.
Abfrage: Eine Anfrage oder Frage, die du an die Datenbank stellst, meistens mit dem Ziel, bestimmte Daten zu erhalten.

Wenn du jemals etwas online bestellt, eine Reservierung vorgenommen oder einfach nur auf einem Social-Media-Portal gescrollt hast, hast du indirekt mit SQL interagiert. In den folgenden Abschnitten werden wir uns anschauen, wie genau das funktioniert und welche Befehle dabei eine Rolle spielen.

Grundlegende SQL-Befehle und ihre Anwendung.

Wenn du mit einer Datenbank sprichst, brauchst du eine klare und präzise Sprache. Genau das bietet SQL durch seine Befehle. Jeder Befehl hat eine bestimmte Funktion und ermöglicht es, bestimmte Operationen mit den Daten durchzuführen. Hier sind einige der grundlegendsten und am häufigsten verwendeten SQL-Befehle:

SELECT: Dies ist wahrscheinlich der am häufigsten verwendete Befehl in SQL. Mit “SELECT” kannst du Daten aus einer Datenbank abrufen. Wenn du zum Beispiel alle Buchtitel aus einer Bibliotheksdatenbank sehen möchtest, würde der Befehl so aussehen: SELECT titel FROM buecher;
INSERT: Möchtest du neue Daten zu einer Datenbank hinzufügen? “INSERT” ist dein Freund. Wenn du zum Beispiel ein neues Buch in die Bibliothek aufnehmen möchtest, könntest du den Befehl verwenden: INSERT INTO buecher (titel, autor, jahr) VALUES ('Harry Potter', 'J.K. Rowling', 1997);
UPDATE: Wenn sich Informationen ändern, möchtest du diese in der Datenbank aktualisieren. Zum Beispiel, wenn ein Buch einen neuen Preis hat: UPDATE buecher SET preis = 15 WHERE titel = 'Harry Potter';
DELETE: Manchmal müssen Daten aus einer Datenbank entfernt werden. Sei vorsichtig mit diesem Befehl, da gelöschte Daten nicht einfach wiederhergestellt werden können. Wenn ein Buch aus der Bibliothek entfernt wird: DELETE FROM buecher WHERE titel = 'Harry Potter';
WHERE: Dieser Befehl wird oft in Kombination mit “SELECT”, “UPDATE” und “DELETE” verwendet, um bestimmte Datenreihen zu filtern. Zum Beispiel, wenn du nur Bücher von einem bestimmten Autor sehen möchtest: SELECT * FROM buecher WHERE autor = 'J.K. Rowling';
ORDER BY: Mit diesem Befehl kannst du Daten in einer bestimmten Reihenfolge sortieren, z.B. alphabetisch nach Titel: SELECT * FROM buecher ORDER BY titel;

Es gibt natürlich viele weitere SQL-Befehle und -Funktionen, aber diese sind einige der Grundlagen, die dir einen Einblick in das, was mit SQL möglich ist, geben. Es ist wie eine neue Sprache – anfangs erscheint sie vielleicht komplex, aber je mehr du übst und dich damit beschäftigst, desto vertrauter und einfacher wird sie.

Einige Dinge zum Bedenken:

SQL-Befehle sind nicht case-sensitive, das bedeutet, dass “SELECT” dasselbe ist wie “select”.
Jeder SQL-Befehl endet mit einem Semikolon.
Es ist wichtig, immer Backups deiner Datenbank zu machen, besonders bevor du Befehle wie “DELETE” oder “UPDATE” verwendest.

Das Schöne an SQL ist, dass du, selbst wenn du nur diese grundlegenden Befehle kennst, bereits eine Menge tun kannst. In den nächsten Abschnitten werden wir tiefer eintauchen und sehen, wie SQL im Laufe der Zeit entwickelt wurde und wie es in moderne Technologien passt.

Geschichte und Entwicklung von SQL.

Die Reise von SQL begann in den frühen 1970er Jahren, und wie bei vielen technologischen Fortschritten, begann alles mit einem Problem: Wie können wir große Mengen von Daten effizient speichern und abrufen?

1970 – Das Konzept der relationalen Datenbank:
Alles begann mit einem wissenschaftlichen Artikel namens “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks” von Dr. Edgar F. Codd. In diesem Artikel stellte Codd ein neues Konzept für das Speichern von Daten vor – das relationale Modell. Anstatt Daten in große, unstrukturierte Blöcke zu packen, schlug Codd vor, sie in “Relationen” oder das, was wir heute als “Tabellen” kennen, zu organisieren. Dieses Modell war revolutionär und legte den Grundstein für SQL.

1974 – Die Geburt von SQL:
Ein paar Jahre nach Codds Entdeckung begannen Forscher bei IBM mit der Entwicklung einer Sprache, um mit relationalen Datenbanken zu interagieren. Diese Sprache wurde ursprünglich “SEQUEL” genannt, was für “Structured English Query Language” steht. Aus rechtlichen Gründen wurde der Name später auf “SQL” gekürzt.

1980er – Standardisierung und Kommerzialisierung:
In den 1980er Jahren wurde SQL zum Standard für Datenbankabfragen. Die American National Standards Institute (ANSI) erkannte SQL 1986 offiziell als Standard an. In dieser Zeit begannen auch kommerzielle Unternehmen, SQL-basierte Datenbanksysteme zu entwickeln, darunter Oracle, Microsoft und Sybase.

1990er und 2000er – Erweiterungen und Webintegration:
Mit dem Boom des Internets und der Digitalisierung wurden Datenbanken noch wichtiger. SQL entwickelte sich weiter und integrierte sich in Web-Technologien. Es wurden Erweiterungen entwickelt, um komplexere Anfragen zu unterstützen, und es entstanden neue Standards wie SQL-92 und SQL:1999.

2010er bis heute – Die Ära der Big Data und Cloud-Datenbanken:
Mit dem Aufkommen von Big Data, IoT (Internet der Dinge) und Cloud-Technologien mussten Datenbanksysteme immer größere Datenmengen verarbeiten. SQL-Datenbanken wurden optimiert und angepasst, um diesen neuen Anforderungen gerecht zu werden. Es entstanden auch nicht-relationale Datenbanksysteme (NoSQL), aber SQL blieb weiterhin dominant und relevant in der Datenwelt.

In der Geschichte von SQL sieht man, wie eine Sprache sich entwickelt und anpasst, um den ständig wechselnden technologischen Anforderungen gerecht zu werden. Es zeigt auch die Bedeutung von Daten in unserer modernen Welt und warum es so wichtig ist, eine zuverlässige und effiziente Methode zu haben, um mit ihnen zu interagieren. Das Erbe von Dr. Codd und den frühen IBM-Forschern lebt in den vielen Anwendungen und Systemen weiter, die heute SQL nutzen.

Relationale Datenbanken und ihre Bedeutung für SQL.

Das Konzept der relationalen Datenbank ist das Herzstück von SQL. Ohne das relationale Modell gäbe es kein SQL, zumindest nicht in der Form, wie wir es heute kennen. Aber was genau ist eine relationale Datenbank und warum ist sie so wichtig?

Definition und Struktur von relationalen Datenbanken:
Eine relationale Datenbank organisiert Daten in Tabellen (auch als “Relationen” bezeichnet). Jede Tabelle hat Zeilen und Spalten, ähnlich wie du es von einer Excel-Tabelle her kennst. Eine Zeile repräsentiert einen Datensatz und eine Spalte repräsentiert ein Attribut dieses Datensatzes. Zum Beispiel könnte eine Tabelle namens “Studenten” Spalten wie “Vorname”, “Nachname” und “Matrikelnummer” haben.

Schlüsselelemente:

Primärschlüssel (Primary Key): Ein einzigartiger Identifikator für jeden Datensatz in einer Tabelle. Beispielsweise könnte die “Matrikelnummer” in der Tabelle “Studenten” als Primärschlüssel dienen, da jede Nummer einzigartig ist.
Fremdschlüssel (Foreign Key): Ein Attribut in einer Tabelle, das eine Verbindung zu einem Primärschlüssel in einer anderen Tabelle herstellt. Dies ermöglicht die Verbindung von Daten zwischen verschiedenen Tabellen.

Vorteile von relationalen Datenbanken:

Struktur: Die tabellarische Struktur macht Daten übersichtlich, systematisch und leicht zugänglich.
Flexibilität: Neue Daten können leicht hinzugefügt und bestehende Daten geändert oder gelöscht werden.
Datenintegrität: Durch die Nutzung von Primär- und Fremdschlüsseln wird die Konsistenz und Richtigkeit der Daten sichergestellt.
Abfragefähigkeit: SQL wurde speziell für relationale Datenbanken entwickelt, sodass komplexe Datenabfragen und -manipulationen effizient durchgeführt werden können.

Relevanz für SQL:
SQL ist die Sprache, die speziell entwickelt wurde, um mit relationalen Datenbanken zu interagieren. Das Design von SQL basiert auf den Prinzipien des relationalen Modells. Wenn du also ein SQL-Statement wie SELECT Vorname, Nachname FROM Studenten WHERE Matrikelnummer = '123456'; ausführst, fragst du effektiv eine relationale Datenbank ab und nutzt ihre Struktur, um die benötigten Daten zu erhalten.

In den letzten Jahren gab es zwar eine Zunahme von NoSQL-Datenbanken (nicht-relationalen Datenbanken), die für bestimmte Anwendungen und Datenstrukturen besser geeignet sind. Dennoch bleiben relationale Datenbanken und SQL ein zentrales Element in der Welt der Datenverarbeitung, und ihr Verständnis ist für jeden, der im Bereich der Datenarbeitet, unerlässlich.

Best Practices und häufige Fallstricke in SQL.

Das Arbeiten mit Daten, insbesondere in einem professionellen Umfeld, erfordert nicht nur das Wissen, wie man Datenbankbefehle ausführt, sondern auch das Verständnis dafür, wie man dies effizient und sicher tut. Lasst uns einen Blick auf einige Best Practices und häufige Fallstricke in SQL werfen, die sowohl Neulingen als auch erfahrenen Datenbankadministratoren helfen können.

Best Practices:

Gute Namenskonventionen: Es ist wichtig, konsistente und beschreibende Namen für Tabellen, Spalten und andere Datenbankelemente zu verwenden. Ein klarer Name wie kunden_email ist viel verständlicher als etwas Kryptisches wie kol_a17.
Verwendung von Kommentaren: Kommentare können in SQL-Scripts eingefügt werden, um den Code zu erklären. Dies ist besonders hilfreich für andere, die vielleicht später mit dem Code arbeiten.
Vermeide den Einsatz von SELECT *: Es ist verlockend, alle Spalten mit SELECT * abzurufen, aber dies kann ineffizient sein, besonders bei großen Tabellen. Es ist besser, nur die spezifischen Spalten auszuwählen, die du wirklich brauchst.
Sicherung regelmäßig durchführen: Daten sind wertvoll. Stelle sicher, dass regelmäßige Backups der Datenbank durchgeführt werden, und teste diese Backups, um sicherzustellen, dass sie korrekt wiederhergestellt werden können.
Limitiere den Zugriff: Nicht jeder sollte vollen Zugriff auf jede Tabelle in einer Datenbank haben. Verwende Benutzerberechtigungen, um den Zugriff nach Bedarf zu beschränken.

Häufige Fallstricke:

SQL-Injektion: Dies ist ein Sicherheitsproblem, bei dem Angreifer schädlichen SQL-Code in eine Abfrage einschleusen können. Verwende immer parametrisierte Abfragen oder Prepared Statements, um dich davor zu schützen.
Vergessenes WHERE in DELETE oder UPDATE: Ein häufiger Anfängerfehler ist das Vergessen des WHERE-Klausel in DELETE- oder UPDATE-Statements. Dies kann dazu führen, dass alle Einträge in einer Tabelle gelöscht oder geändert werden!
Nicht-indizierte Spalten: Wenn du oft nach einer bestimmten Spalte suchst, stelle sicher, dass sie indiziert ist. Ein Index kann das Suchen in großen Datenbanken erheblich beschleunigen.
Over-normalization: Während die Normalisierung (das Aufbrechen von Daten in separate Tabellen, um Redundanzen zu vermeiden) oft nützlich ist, kann eine übermäßige Normalisierung die Abfrageleistung beeinträchtigen und den Entwurf kompliziert machen.

Das Arbeiten mit SQL kann sehr befriedigend sein, besonders wenn du siehst, wie deine Daten in geordneter und sinnvoller Weise präsentiert werden. Denke jedoch immer daran, vorsichtig zu sein, insbesondere wenn es um echte, wertvolle Daten geht. Mit diesen Best Practices und der Kenntnis der Fallstricke bist du gut gerüstet, um das Beste aus SQL herauszuholen und die häufigsten Fehler zu vermeiden.

SQL im Kontext moderner Technologien und Trends.

Die Datenwelt hat sich rasant entwickelt, besonders in den letzten Jahren. Dabei hat sich auch SQL kontinuierlich weiterentwickelt, um den neuen Anforderungen gerecht zu werden. Werfen wir einen Blick darauf, wie SQL in die moderne Datenlandschaft passt:

Big Data und Datenanalyse:
Heute produzieren wir mehr Daten als je zuvor – von Social-Media-Posts über Einkaufsgewohnheiten bis hin zu komplexen Wissenschaftsdaten. Diese riesigen Datenmengen werden oft als “Big Data” bezeichnet. SQL spielt eine entscheidende Rolle bei der Analyse dieser Daten. Tools wie Apache Hive ermöglichen es, SQL-ähnliche Abfragen auf riesigen Datensätzen auszuführen.
Cloud-Datenbanken:
Immer mehr Unternehmen verlagern ihre Datenbanken in die Cloud. Beliebte Dienste wie Amazon RDS, Google Cloud SQL und Microsoft Azure SQL Database bieten SQL-basierte Datenbanklösungen in der Cloud an. Diese Plattformen bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und oft Kosteneinsparungen.
NoSQL und SQL – Koexistenz:
Während der Aufstieg von NoSQL-Datenbanken (wie MongoDB oder Cassandra) als eine alternative Methode zur Datenverwaltung oft als Gegenbewegung zu SQL gesehen wird, haben viele moderne Systeme erkannt, dass SQL und NoSQL koexistieren und sogar gemeinsam in Hybridlösungen genutzt werden können.
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen:
Die Entwicklung von Algorithmen für KI und maschinelles Lernen erfordert oft den Zugriff auf große Datenmengen. SQL-Datenbanken sind häufig die Quellen dieser Daten, und die Integration von SQL-Abfragen in den Prozess der Datenvorbereitung ist von entscheidender Bedeutung.
Echtzeit-Datenverarbeitung:
Heutige Anwendungen erfordern oft Echtzeit-Zugriff und -Analyse von Daten, sei es für Finanztransaktionen, Überwachungssysteme oder Streaming-Dienste. SQL-Systeme haben sich weiterentwickelt, um diese Anforderungen mit Technologien wie Apache Kafka und Stream-Processing-Frameworks zu unterstützen.
Sicherheit und Datenschutz:
Mit zunehmender Besorgnis über Datenschutz und Sicherheit haben sich SQL-Datenbanksysteme angepasst, um robustere Sicherheitsprotokolle und Compliance-Standards zu bieten.

Insgesamt bleibt SQL auch im Zeitalter der digitalen Transformation und der technologischen Innovation eine tragende Säule der Datenwelt. Die Fähigkeit, sich an neue Trends und Anforderungen anzupassen, hat SQL zu einem langlebigen und unverzichtbaren Werkzeug in der IT-Landschaft gemacht. Es ist spannend zu beobachten, wie es sich in Zukunft weiterentwickeln wird, um den ständig wachsenden und sich verändernden Datenanforderungen gerecht zu werden.