DQL

Überblick

• SELECT Selektieren von Daten aus einer Tabelle
• JOINs: Verknüpfen Daten aus mehreren Tabellen basierend auf gemeinsamen Schlüsseln. Wichtige Typen: INNER, LEFT, RIGHT, FULL und CROSS.
• Subselects (Subqueries): Ermöglichen verschachtelte Abfragen zur Filterung, Aggregation oder Berechnung.
• UNION: Kombiniert Ergebnisse aus mehreren Abfragen (entfernt Duplikate, UNION ALL behält sie).
• INTERSECT: Gibt nur die gemeinsamen Zeilen aus zwei Abfragen zurück.
• EXCEPT: Gibt Zeilen aus der ersten Abfrage zurück, die in der zweiten nicht vorkommen.

SELECT

Ruft Daten aus einer Tabelle ab.

SELECT name, email 
FROM customers;

-- Selektieren mit alias (AS)
SELECT e.*
FROM DimEmployee AS e
ORDER BY LastName;

Reihenfolge der Syntax vs Ausführung:

Syntax	Ausführung
SELECT	FROM
FROM	WHERE
WHERE	GROUP BY
GROUP BY	HAVING
HAVING	SELECT
ORDER BY	ORDER BY

SELECT mit WHERE

Filtert Daten basierend auf Bedingungen.

Beispiel 1

SELECT * FROM customers WHERE email = 'max@example.com';

-- einzelne Bedingung
SELECT * FROM employees 
WHERE age > 30;
-- mehrere Bedingungen
SELECT * FROM employees 
WHERE age > 30 AND department = 'HR';

Beispiel 2

SELECT FirstName,
       LastName,
       StartDate AS FirstDay
FROM DimEmployee
WHERE EndDate IS NOT NULL
      AND MaritalStatus = 'M'
ORDER BY LastName;

The following operators can be used in the WHERE clause:

Operator	Description
=	Equal
>	Greater than
<	Less than
>=	Greater than or equal
<=	Less than or equal
<>	Not equal. Note: In some versions of SQL this operator may be written as !=
BETWEEN	Between a certain range
LIKE	Search for a pattern
IN	To specify multiple possible values for a column

DISTINCT with SELECT

The following example uses DISTINCT to generate a list of all unique titles in the DimEmployee table.

SELECT DISTINCT Title
FROM DimEmployee
ORDER BY Title;

SELECT mit GROUP BY

The following example finds the total amount for all sales on each day.

SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id;

SELECT OrderDateKey,
       SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM FactInternetSales
GROUP BY OrderDateKey
ORDER BY OrderDateKey;

-- with multiple Groups
SELECT OrderDateKey,
       PromotionKey,
       AVG(SalesAmount) AS AvgSales,
       SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM FactInternetSales
GROUP BY OrderDateKey, PromotionKey
ORDER BY OrderDateKey;

-- GROUP BY and WHERE
SELECT OrderDateKey,
       SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM FactInternetSales
WHERE OrderDateKey > '20020801'
GROUP BY OrderDateKey
ORDER BY OrderDateKey;

SELECT mit HAVING

Wenn Daten aggregiert wurden müssen wir HAVING anstelle von WHERE zum filtern verwenden.

SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) > 2;

USE AdventureWorks2022;  
GO  
SELECT SalesOrderID, SUM(LineTotal) AS SubTotal  
FROM Sales.SalesOrderDetail  
GROUP BY SalesOrderID  
HAVING SUM(LineTotal) > 100000.00  
ORDER BY SalesOrderID ;

SELECT mit ORDER BY

Sortiert die Ergebnisse auf- oder absteigend.

SELECT * FROM customers 
ORDER BY name ASC;

SELECT mit CASE

Erzeugt bedingte Werte.

SELECT name,
    CASE
        WHEN total_amount > 100 THEN 'VIP'
        ELSE 'Regular'
    END AS customer_status
FROM orders;

SELECT mit LIMIT

Begrenzt die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen.

SELECT * FROM customers 
LIMIT 5;

SELECT TOP

Begrenzt die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen.

-- Select the first 3 records of the Customers table
SELECT TOP 3 * FROM Customers;
-- the first 50% of the records from the "Customers" table
SELECT TOP 50 PERCENT * FROM Customers;

JOIN

JOINs ermöglichen es, Daten aus zwei oder mehr Tabellen anhand einer gemeinsamen Spalte zu verknüpfen.

INNER JOIN

Zeige alle Kunden, die mindestens eine Bestellung haben.

SELECT k.Name, b.Bestelldatum
FROM Kunden k
INNER JOIN Bestellungen b ON k.KundenID = b.KundenID;

Ergebnis: Nur Kunden, für die es einen passenden Eintrag in Bestellungen gibt, werden angezeigt.

LEFT JOIN

(oder LEFT OUTER JOIN) Zeige alle Kunden – auch jene ohne Bestellung. Für Kunden ohne Bestellung wird der Bestellwert NULL sein.

SELECT k.Name, b.Bestelldatum
FROM Kunden k
LEFT JOIN Bestellungen b ON k.KundenID = b.KundenID;

RIGHT JOIN

Zeige alle Bestellungen und die zugehörigen Kundendaten. Falls es eine Bestellung ohne zugeordneten Kunden gibt (selten), werden Kundendaten als NULL angezeigt.

SELECT k.Name, b.Bestelldatum
FROM Kunden k
RIGHT JOIN Bestellungen b ON k.KundenID = b.KundenID;

FULL JOIN

Zeige alle Kunden und alle Bestellungen, auch wenn keine direkte Übereinstimmung vorliegt.

SELECT k.Name, b.Bestelldatum
FROM Kunden k
FULL OUTER JOIN Bestellungen b ON k.KundenID = b.KundenID;

Hinweis: FULL OUTER JOIN wird nicht von allen Datenbanken unterstützt (z. B. MySQL nicht standardmäßig).

CROSS JOIN

Erzeuge das kartesische Produkt zweier Tabellen. Dies liefert jede Kombination von Zeilen aus beiden Tabellen.

SELECT k.Name, p.Produktname
FROM Kunden k
CROSS JOIN Produkte p;

Ergebnis: Jeder Kunde wird mit jedem Produkt kombiniert – nützlich für bestimmte analytische Aufgaben.

Subselects

Subqueries sind verschachtelte Abfragen, die innerhalb einer äußeren (Haupt‑)Abfrage verwendet werden. Sie können in der SELECT-, FROM- oder WHERE-Klausel vorkommen.

Selbständige Unterabfragen:
Die Unterabfrage ist von der äußeren, sie umgebenden Anweisung unabhängig. Sie kann auch separat ausgeführt werden.
Korrelierte Unterabfragen:
Die Unterabfrage bezieht sich auf einen oder mehrere Werte der äußeren, sie umgebenden Anweisung. Sie kann nicht separat ausgeführt werden.

Unterscheidung nach Ergebnis:

• skalar => liefert genau einen einzelnen Wert zurück
• mehrwertig => liefert eine Liste von einzelnen Werten zurück
• tabellenwertig => liefert eine Tabelle zurück

Subquery in der WHERE-Klausel

Finde alle Kunden, deren Stadt in der Liste der Städte aus der Tabelle Filialen (z. B. in Deutschland) vorkommt.

SELECT *
FROM Kunden
WHERE Stadt IN (
    SELECT Stadt
    FROM Filialen
    WHERE Land = 'DE'
);

Korrelierte Subquery in der SELECT-Klausel

Zeige den Namen jedes Kunden sowie die Anzahl seiner Bestellungen.
Angenommen, Kunden hat die Spalte KundenID und Bestellungen hat ebenfalls eine Spalte KundenID.

SELECT 
    k.Name,
    (
        SELECT COUNT(*)
        FROM Bestellungen b
        WHERE b.KundenID = k.KundenID
    ) AS Bestellanzahl
FROM Kunden k;

Subquery im FROM-Teil (Derived Table)

Ermittle Kunden, die mehr als 5 Bestellungen haben, indem Du zuerst die Bestellanzahl pro Kunde aggregierst.

SELECT t.KundenID, t.Bestellanzahl
FROM (
    SELECT KundenID, COUNT(*) AS Bestellanzahl
    FROM Bestellungen
    GROUP BY KundenID
) t
WHERE t.Bestellanzahl > 5;

Subquery in einem INSERT INTO

INSERT INTO Bestellungen (KundeID, ProduktID, Bestelldatum)
SELECT KundeID, 101, GETDATE()
FROM Kunden
WHERE Land = 'Deutschland';

UNION

Mit UNION werden die Ergebnisse von zwei (oder mehr) SELECT-Abfragen kombiniert. Dabei müssen alle Abfragen die gleiche Anzahl und kompatible Datentypen von Spalten zurückgeben.

• Hinweis: Standardmäßig entfernt UNION Duplikate. Möchtest Du alle Zeilen (inklusive Duplikate), verwende UNION ALL.

Beispiel:
Stell Dir vor, Du hast zwei Tabellen: Kunden und Lieferanten. Beide haben Spalten Name und Stadt.

-- Alle Namen und Städte aus beiden Tabellen (ohne Duplikate)
SELECT Name, Stadt
FROM Kunden
UNION
SELECT Name, Stadt
FROM Lieferanten;

-- Mit Duplikaten, falls diese wichtig sind
SELECT Name, Stadt
FROM Kunden
UNION ALL
SELECT Name, Stadt
FROM Lieferanten;

INTERSECT

Mit INTERSECT erhältst Du nur die Zeilen, die in beiden Abfragen vorkommen.

• Wichtig: Nicht alle Datenbanksysteme unterstützen INTERSECT (z. B. MySQL unterstützt es nicht nativ).

Beispiel:
Finde die Personen, die sowohl in der Kunden- als auch in der Lieferanten-Tabelle vorkommen.

SELECT Name, Stadt
FROM Kunden
INTERSECT
SELECT Name, Stadt
FROM Lieferanten;

Hinweis: Nur die Datensätze, die in beiden Abfragen identisch sind, werden zurückgegeben.

EXCEPT

Mit EXCEPT (in einigen Systemen auch als MINUS bekannt) erhältst Du die Zeilen aus der ersten Abfrage, die nicht in der zweiten vorkommen.

• Hinweis: Auch EXCEPT wird nicht in allen Datenbanksystemen unterstützt.

Beispiel:
Finde alle Kunden, die keine Lieferanten sind.

SELECT Name, Stadt
FROM Kunden
EXCEPT
SELECT Name, Stadt
FROM Lieferanten;

Ergebnis: Es werden alle Zeilen aus Kunden angezeigt, die nicht exakt in Lieferanten vorkommen.