DQL

Einführung

Die Data Query Language (kurz DQL) der 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.

Datenbasis

ERM-Modell zur Datenbasis

Tabellenübersicht

Um die Syntax von SQL-Abfragen nachvollziehen zu können, wird die Datenbasis eines Friseursalons verwendet (siehe Bilder). Die Abfragen beziehen sich auf Tabellen wie `Mitarbeiter`, `Salon`, `Kunde` und `Termin`.

Auswahl (SELECT)

Eine Abfrage beginnt mit der Auswahl anzuzeigender Spalten durch das Schlüsselwort SELECT.

• Spalten werden durch Komma getrennt.
• Mit einem Sternchen (`*`) werden alle Spalten ausgewählt.
• Bei mehreren Tabellen wird die Punkt-Notation verwendet: `Tabellenname.Spaltenname`.

Alias (AS)

Nach jeder Spalte kann mit dem Schlüsselwort AS ein neuer Name (Alias) für die Anzeige festgelegt werden.

SELECT IdMitarbeiter AS Mitarbeiternr, Nachname FROM Mitarbeiter;

Datenherkunft (FROM)

Nach dem Schlüsselwort FROM werden alle Tabellen angegeben, die von der Abfrage betroffen sind. Es muss mindestens eine Tabelle angegeben werden.

Einfache Abfrage:

SELECT * FROM Mitarbeiter;

Ergebnis:

IdMitarbeiter	Nachname	Vorname	FkSalon
1	Krause	Sabine	1
2	Schrotter	Claudia	1
3	Hermann	Markus	1
4	Krause	Christoph	2
5	Bitter	Manuel	2

Filter (WHERE)

Ein Filter schränkt die Ergebnismenge auf Datensätze ein, für die eine Aussage im Sinne der booleschen Algebra wahr ist. Er wird durch WHERE eingeleitet.

• Operatoren: `<>`, `=`, `AND`, `OR`, `NOT`.
• BETWEEN: Gibt Ober- und Untergrenze eines Filters gleichzeitig an.

Beispiel komplexer Filter:

SELECT Vorname, Nachname FROM Mitarbeiter 
WHERE (Nachname = 'Krause' OR Vorname = 'Manuel') AND IdMitarbeiter <> 1;

Ergebnis:

Vorname	Nachname
Christoph	Krause
Manuel	Bitter

IS NULL

SQL nutzt NULL-Werte für fehlende Daten. Die Prüfung erfolgt mit `IS NULL` oder `IS NOT NULL`.

SELECT * FROM Termin WHERE Datum IS NOT NULL;

Sortierung und Begrenzung

ORDER BY

Mit ORDER BY wird die Sortierreihenfolge festgelegt.

• ASC: aufsteigend (Standard)
• DESC: absteigend

SELECT Nachname, Vorname FROM Mitarbeiter ORDER BY Nachname ASC;

Top-N-Zeilen (LIMIT)

Bei MySQL und PostgreSQL wird die Ergebnismenge durch LIMIT beschränkt, um z. B. nur die "besten" oder aktuellsten Einträge zu erhalten.

SELECT * FROM Warenkorbposition ORDER BY Datum DESC LIMIT 10;

Tabellen verknüpfen (JOINs)

Werden Informationen aus unterschiedlichen Tabellen benötigt, müssen diese verbunden werden.

Innerer natürlicher Verbund (INNER JOIN)

Zeigt nur Datensätze an, für die in beiden Tabellen eine Entsprechung existiert.

SELECT Salon.Name AS Salonname, Mitarbeiter.Nachname 
FROM Salon INNER JOIN Mitarbeiter ON Salon.IdSalon = Mitarbeiter.FKSalon;

Linker äußerer Verbund (LEFT JOIN)

Alle Datensätze der linken Tabelle werden angezeigt, die der rechten nur bei Übereinstimmung.

Rechter äußerer Verbund (RIGHT JOIN)

Alle Einträge der rechten Tabelle werden selektiert, auch ohne Verbindung zur linken.

Gruppierung und Aggregat-Funktionen

Mit GROUP BY werden Datensätze aggregiert.

• Funktionen: `COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MIN`, `MAX`.
• HAVING: Filtert aggregierte Gruppen (ein `WHERE` ist hier nicht möglich).

SELECT SUM(Rechnungsbetrag) AS Umsatz, Mitarbeiter.Nachname 
FROM Termin INNER JOIN Mitarbeiter ON Termin.FKMitarbeiter = Mitarbeiter.IdMitarbeiter 
GROUP BY Mitarbeiter.IdMitarbeiter HAVING Umsatz > 100;

Ergebnis: 106 | Schrotter (Da Claudia Schrotter Termine über 29€ und 77€ hatte).

Unterabfragen (Verschachtelt)

Unterabfragen liefern Informationen, die als Grundlage für die Hauptabfrage dienen. Sie müssen immer in Klammern gesetzt werden.

-- Termine mit unterdurchschnittlichem Umsatz
SELECT TerminID, Rechnungsbetrag FROM Termin 
WHERE Rechnungsbetrag < (SELECT AVG(Rechnungsbetrag) FROM Termin);

UNION

Mit UNION werden zwei Relationen vereint. Doppelte Werte werden ignoriert. Die Spalten müssen vom gleichen Typ sein.

SELECT nachname FROM Mitarbeiter UNION SELECT nachname FROM Kunde;

Reihenfolge der Abarbeitung

Das DBMS arbeitet eine DQL-Abfrage logisch von "innen nach außen" in dieser Reihenfolge ab:

Schritt	Klausel	Beschreibung
1	FROM	Inklusive JOINs: Datenbasis festlegen.
2	WHERE	Filterung der einzelnen Datensätze.
3	GROUP BY	Gruppierung der Daten.
4	HAVING	Filterung der gebildeten Gruppen.
5	SELECT	Projektion und Berechnungen (SUM, etc.).
6	ORDER BY	Sortierung des Ergebnisses.
7	LIMIT	Auswahl der relevanten Datensatzzahl.