DQL - Versionsgeschichte

Flbkwikiadmin am 26. Februar 2026 um 13:27 Uhr

2026-02-26T13:27:10Z

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	~~{{Seitenüberschrift\|Data Query Language (DQL)}}~~

	== Einführung ==		== Einführung ==
	Die '''Data Query Language''' (kurz '''DQL''') der [[SQL\|Structured Query Language (SQL)]] ermöglicht es, mittels Abfragen Informationen aus unterschiedlichen Tabellen zusammenzutragen. Das Ergebnis einer Abfrage ist eine [[Relation]] und kann oft auch wie eine Tabelle angezeigt, bearbeitet und weiterverwendet werden. Abfragen basieren auf den Operationen der '''relationalen Algebra'''.		Die '''Data Query Language''' (kurz '''DQL''') der [[SQL\|Structured Query Language (SQL)]] ermöglicht es, mittels Abfragen Informationen aus unterschiedlichen Tabellen zusammenzutragen. Das Ergebnis einer Abfrage ist eine [[Relation]] und kann oft auch wie eine Tabelle angezeigt, bearbeitet und weiterverwendet werden. Abfragen basieren auf den Operationen der '''relationalen Algebra'''.

Flbkwikiadmin am 26. Februar 2026 um 13:27 Uhr

2026-02-26T13:27:02Z

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Flbkwikiadmin am 26. Februar 2026 um 13:24 Uhr

2026-02-26T13:24:03Z

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Flbkwikiadmin: /* Datenbasis */

2026-02-26T13:21:08Z

Datenbasis

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	[[Datei:DQLDatenbasisERM.jpg\|mini\|ERM-Modell zur Datenbasis]]		[[Datei:DQLDatenbasisERM.jpg\|mini\|ERM-Modell zur Datenbasis]]
	[[Datei:DQLDatenbasisTabellen.jpg\|mini]]		[[Datei:DQLDatenbasisTabellen.jpg\|mini]]
	~~Basierend auf dem bereitgestellten Schema des Friseursalons ergeben sich folgende Tabelleninhalte:~~		Um die Syntax von SQL-Abfragen nachvollziehen zu können, wird eine Datenbasis bereitgestellt. Das Entity Relationship Modell liefert eine Übersicht aller vorliegenden Tabellen (siehe Bilder).

	== Grundlegende Abfragen ==		== Grundlegende Abfragen ==

Flbkwikiadmin: /* Datenbasis */

2026-02-26T13:20:40Z

Datenbasis

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 [[Datei:DQLDatenbasisTabellen.jpg|mini]]
 Basierend auf dem bereitgestellten Schema des Friseursalons ergeben sich folgende Tabelleninhalte:
 == Grundlegende Abfragen ==

Flbkwikiadmin am 26. Februar 2026 um 13:18 Uhr

2026-02-26T13:18:38Z

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Flbkwikiadmin: Die Seite wurde neu angelegt: „Die '''Data Query Language (DQL)''' ist der Teilbereich von SQL, der zur Abfrage und Zusammenstellung von Informationen aus Datenbanktabellen dient. Das Ergebnis einer DQL-Abfrage ist eine Relation, die in der Regel als temporäre Tabelle dargestellt wird. DQL-Abfragen basieren auf den Operationen der '''relationalen Algebra''' (Selektion, Projektion, Join etc.). == Datenbasis & Modellierung == Um komplexe Abfragen zu verstehen, ist die Kenntnis…“

2026-02-26T13:05:15Z

Die Seite wurde neu angelegt: „Die '''Data Query Language (DQL)''' ist der Teilbereich von SQL, der zur Abfrage und Zusammenstellung von Informationen aus Datenbanktabellen dient. Das Ergebnis einer DQL-Abfrage ist eine Relation, die in der Regel als temporäre Tabelle dargestellt wird. DQL-Abfragen basieren auf den Operationen der '''relationalen Algebra''' (Selektion, Projektion, Join etc.). == Datenbasis & Modellierung == Um komplexe Abfragen zu verstehen, ist die Kenntnis…“

Neue Seite

Die '''Data Query Language (DQL)''' ist der Teilbereich von [[SQL]], der zur Abfrage und Zusammenstellung von Informationen aus Datenbanktabellen dient. Das Ergebnis einer DQL-Abfrage ist eine [[Relation]], die in der Regel als temporäre Tabelle dargestellt wird.

DQL-Abfragen basieren auf den Operationen der '''relationalen Algebra''' (Selektion, Projektion, Join etc.).

== Datenbasis & Modellierung ==
Um komplexe Abfragen zu verstehen, ist die Kenntnis des zugrundeliegenden Schemas (ER-Modell) notwendig.

== Grundstruktur einer Abfrage ==

Die Basis jeder Abfrage besteht aus der Auswahl der Spalten (`SELECT`) und der Festlegung der Datenquelle (`FROM`).

=== Auswahl (SELECT) und Alias (AS) ===
Mit `SELECT` werden die gewünschten Spalten definiert. Mehrere Spalten werden durch Kommata getrennt.
* `*`: Wählt alle Spalten einer Tabelle aus.
* `AS`: Definiert einen Alias-Namen für eine Spalte oder Tabelle (erhöht die Lesbarkeit).

<syntaxhighlight lang="sql">
-- Beispiel mit Spaltenauswahl und Alias
SELECT Nachname AS Mitarbeitername, IdMitarbeiter
FROM Mitarbeiter;
</syntaxhighlight>

=== Datenherkunft (FROM) ===
Hinter `FROM` werden die betroffenen Tabellen gelistet. Bei mehreren Tabellen müssen Spaltennamen eindeutig durch Voranstellen des Tabellennamens (`Tabellenname.Spaltenname`) identifiziert werden.

---

== Filtern und Sortieren ==

=== WHERE-Klausel (Filter) ===
Die `WHERE`-Klausel schränkt die Ergebnismenge ein. Nur Datensätze, die die Bedingung erfüllen (boolesche Logik), werden angezeigt.

* '''Operatoren:''' `=`, `<>`, `<`, `>`, `BETWEEN`, `AND`, `OR`, `NOT`.
* '''NULL-Werte:''' Da `NULL` kein Wert, sondern ein Zustand ist, erfolgt die Prüfung mit `IS NULL` oder `IS NOT NULL`.

<syntaxhighlight lang="sql">
-- Filter mit komplexer Bedingung und NULL-Prüfung
SELECT * FROM Termin
WHERE (Rechnungsbetrag BETWEEN 50 AND 150)
AND Datum IS NOT NULL;
</syntaxhighlight>

=== ORDER BY & LIMIT ===
* '''ORDER BY:''' Sortiert die Ausgabe nach einer oder mehreren Spalten (`ASC` für aufsteigend, `DESC` für absteigend).
* '''LIMIT:''' (In MySQL/PostgreSQL) Begrenzt die Anzahl der ausgegebenen Zeilen (Top-N-Abfrage).

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT * FROM Warenkorb
ORDER BY datum DESC
LIMIT 10;
</syntaxhighlight>

---

== Tabellen verknüpfen (JOINs) ==

JOINs ermöglichen es, Daten aus unterschiedlichen Tabellen über Fremdschlüsselbeziehungen zusammenzuführen.

=== INNER JOIN ===
Gibt nur die Datensätze zurück, bei denen in beiden Tabellen eine Übereinstimmung der Verknüpfungsbedingung vorliegt.
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT Salon.Name, Mitarbeiter.Nachname
FROM Salon
INNER JOIN Mitarbeiter ON Salon.IdSalon = Mitarbeiter.FKSalon;
</syntaxhighlight>

=== LEFT / RIGHT OUTER JOIN ===
* '''LEFT JOIN:''' Alle Datensätze der linken Tabelle werden angezeigt. Gibt es keine Entsprechung in der rechten Tabelle, werden die Spalten mit `NULL` aufgefüllt.
* '''RIGHT JOIN:''' Funktioniert analog, jedoch werden alle Datensätze der rechten Tabelle garantiert angezeigt.

---

== Gruppierung und Aggregate ==

Mit `GROUP BY` werden Datensätze mit gleichen Werten in bestimmten Spalten zusammengefasst. Dies wird meist mit Aggregatfunktionen genutzt:
* `COUNT()`: Anzahl der Datensätze
* `SUM()`: Summe
* `AVG()`: Mittelwert
* `MIN()` / `MAX()`: Extremwerte

> '''Wichtig:''' Um auf aggregierte Werte zu filtern, muss das Schlüsselwort '''HAVING''' anstelle von `WHERE` verwendet werden.

<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT Mitarbeiter.Nachname, SUM(Termin.Rechnungsbetrag) AS Umsatz
FROM Mitarbeiter
INNER JOIN Termin ON Mitarbeiter.MitarbeiterID = Termin.FKMitarbeiter
GROUP BY Mitarbeiter.MitarbeiterID
HAVING Umsatz > 100;
</syntaxhighlight>

---

== Fortgeschrittene Techniken ==

=== Unterabfragen (Subqueries) ===
Eine Abfrage kann innerhalb einer anderen Abfrage stehen. Sie muss in Klammern gesetzt werden.
<syntaxhighlight lang="sql">
-- Termine finden, deren Betrag unter dem Durchschnitt liegt
SELECT TerminID, Rechnungsbetrag
FROM Termin
WHERE Rechnungsbetrag < (SELECT AVG(Rechnungsbetrag) FROM Termin);
</syntaxhighlight>

=== UNION ===
Vereint die Ergebnismengen zweier `SELECT`-Abfragen. Voraussetzungen: Gleiche Anzahl an Spalten und kompatible Datentypen.
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT nachname FROM Mitarbeiter
UNION
SELECT nachname FROM Kunde;
</syntaxhighlight>

---

== Logische Verarbeitungsreihenfolge ==
Für die Fehleranalyse ist es wichtig zu wissen, in welcher Reihenfolge das DBMS die Befehle intern abarbeitet:

{# class="wikitable"
! Reihenfolge !! Klausel !! Beschreibung
|-
| 1 || '''FROM''' || Tabellen und JOINs werden geladen.
|-
| 2 || '''WHERE''' || Zeilenweise Filterung der Rohdaten.
|-
| 3 || '''GROUP BY''' || Zusammenfassen von Zeilen zu Gruppen.
|-
| 4 || '''HAVING''' || Filterung der gebildeten Gruppen.
|-
| 5 || '''SELECT''' || Auswahl der Spalten und Berechnung von Aggregaten.
|-
| 6 || '''ORDER BY''' || Sortierung der fertigen Ergebnismenge.
|-
| 7 || '''LIMIT''' || Begrenzung der Ausgabeanzahl.
|}

[[Kategorie:Datenbanken]]
[[Kategorie:FI_I_SDM]]
[[Kategorie:FI_I_TP2]]