Pascal Kleindienst

Posted on Jul 14 • Originally published at informatik-ninja.de

🇩🇪 Grundlegende SQL-Befehle für Einsteiger

#german #sql #database #beginners

Einführung in SQL und Datenbanken

Wie im letzten Eintrag erwähnt sind Datenbanken aus der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken. SQL (Structured Query Language) ist dabei die Basis für Datenbank Manipulationen und Abfragen. Egal ob Datenbankadministrator, oder Web-/Softwareentwickler, Kenntnisse in SQL sind unerlässlich.

Was ist SQL

Bei SQL (Structured Query Language) handelt es sich um eine standardisierte Sprache für die Verwaltung und Manipulation von relationalen Datenbanken. Sie wurde in den 1970er Jahren von IBM entwickelt und hat sich zum De-facto Standard bei relationalen Datenbanken entwickelt.

SQL ermöglicht es einem Daten zu erstellen, zu lesen, zu aktualisieren und zu löschen (CRUD-Operationen, CREATE-READ-UPDATE-DELETE). Außerdem können damit auch komplexe Abfragen durchgeführt werden und die Struktur von Datenbanken verwaltet werden.

Datenbank und Tabellen erstellen

Bevor man mit einer Datenbank arbeiten kann, muss diese aber erst erstellt und die Struktur definiert werden. Im ersten Schritt wird also die DB und die Tabellen erstellt und deren Struktur definiert.

CREATE DATABASE

Um eine neue Datenbank zu erstellen, wird der Befehl CREATE DATABASE verwendet. Die Syntax ist dabei wie folgt:

CREATE DATABASE mein_datenbank_name;

Dieser Befehl erstellt eine neue, leere Datenbank namens "mein_datenbank_name". Nach dem Erstellen müssen wir die Datenbank noch auswählen, um mit ihr zu arbeiten. Das geschieht mit dem USE Befehl, welcher MySQL mitteilt, dass alle nachfolgenden Befehle im Kontext der gewählten Datenbank ausgeführt werden sollen.

USE mein_datenbank_name;

CREATE TABLE

Da eine leere Datenbank nicht allzu sinnvoll ist, können wir nun ein paar Tabellen erstellen. Tabellen sind die grundlegenden Strukturen, in denen die Daten einer relationalen Datenbank gespeichert werden. Die Syntax sieht dabei wie folgt aus:

CREATE TABLE tabellen_name (
    spalte1 datentyp [einschränkungen],
    spalte2 datentyp [einschränkungen],
    ...
    [tabelleneinschränkungen]
);

Lass uns als Beispiel eine "Kunden" Tabelle erstellen:

CREATE TABLE Kunden (
    kunden_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    vorname VARCHAR(50) NOT NULL,
    nachname VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) UNIQUE,
    geburtstag DATE,
    registrierungsdatum TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    kundenstatus ENUM('aktiv', 'inaktiv', 'gesperrt') DEFAULT 'aktiv',
    kreditlimit DECIMAL(10,2) DEFAULT 1000.00
);

Die einzelnen Befehle kurz erklärt:

kunden_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT: Definiert eine Ganzzahl (Integer)-Spalte als Primärschlüssel, deren Wert automatisch für jeden neuen Eintrag erhöht wird (AUTO_INCREMENT)
vorname VARCHAR(50) NOT NULL: Definiert Zeichenkette mit variabler Länge (max. 50 Zeichen), die nicht leer (NULL) sein darf
nachname VARCHAR(50) NOT NULL: siehe vorname
email VARCHAR(100) UNIQUE: Definiert eine email Spalte, die eindeutig sein muss
geburtstag DATE: Ein Datumswert für den Geburtstag eines Kunden
registrierungsdatum TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP: Ein Zeitstempel, welcher als Standardwert die aktuelle Zeit gesetzt hat, wenn ein neuer Datensatz eingefügt wird.
kundenstatus ENUM('aktiv', 'inaktiv', 'gesperrt') DEFAULT 'aktiv': Ein Aufzählungstyp mit vordefinierten Werten und dem Standardwert 'aktiv'
kreditlimit DECIMAL(10,2) DEFAULT 1000.00: Ein Dezimalwert mit einem Standardwert

Datentypen in MySQL

Ein paar Datentypen haben wir im Beispiel eben ja schon kennengelernt, aber MySQL bietet noch eine Vielzahl weiterer Datentypen. Die Wahl des richtigen Datentyps ist wichtig, um die Informationen effizient zu speichern und die Integrität der Datenbank zu gewährleisten. Ein paar der am häufigsten verwendeten Datentypen:

Numerische Typen:

TINYINT: Für ganze Zahlen (Integers) zwischen -128 und 127
INT: Für ganze Zahlen (Integers) zwischen -2.147.483.648 und 2.147.483.647 (-2³¹ und 2³¹ - 1)
BIGINT: Für ganze Zahlen (Integers) zwischen -2⁶³ und 2⁶³ - 1
DECIMAL(M, D): Für Festkommazahlen. M ist die Gesamtzahl der Ziffern (Präzision); D ist die Anzahl der Dezimalstellen
FLOAT: Für Gleitkommazahlen mit einfacher Genauigkeit
DOUBLE: Für Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit

Zeichenketten:

CHAR(n): Für Zeichenketten mit fester Länge n
VARCHAR(n): Für Zeichenketter mit variabler Länge (max. n Zeichen)
TEXT: Für lange Texte mit bis zu 65.535 Zeichen
LONGTEXT: Für sehr lange Texte mit bis zu 4 GB

Datum- und Zeittypen:

DATE: Für Datumswerte. Format: YYYY-MM-DD
TIME: Für Zeitwerte. Format: HH:MM:SS
DATETIME: Für Datums- und Zeitwerte. Format: YYYY-MM-DD HH:MM::SS
TIMESTAMP: Ähnlich wie DATETIME; Speichert den UNIX Timestamp zwischen 1970-01-01 00:00:01 UTC bis 2038-01-19 03:14:07 UTC.

Sonstige Typen:

BOOLEAN: Für Wahrheitswerte (true/false)
ENUM: Für vordefinierte Listen von Werten
SET: Ähnlich wie ENUM, erlaubt aber die Auswahl mehrerer Werte
BLOB: Für binäre Daten (binary large object) wie zum Beispiel Bilder

Die Wahl des richtigen Datentypen kann erheblichen Einfluss auf die Leistung und Speichereffizienz der Datenbank haben. Zum Beispiel:

Verwenden von INT für ganze Zahlen anstelle von FLOAT oder DOUBLE, wenn keine Dezimalstellen benötigt werden
Benutzen von VARCHAR anstelle von CHAR für Zeichenketten variabler Länge, um Speicherplatz zu sparen
Verwenden von ENUM oder SET für Spalten mit einer begrenzten Anzahl möglicher Werte, um Datenintegrität zu verbessern und Speicherplatz zu sparen

Primärschlüssel und Fremdschlüssel

Primärschlüssel und Fremdschlüssel sind entscheidend für die Strukturierung relationaler Datenbanken und die Gewährleistung der Datenintegrität.

Primärschlüssel (Primary Key)

Bei einem Primärschlüssel handelt es sich um ein Feld (oder eine Kombination von Feldern), welches den Datensatz eindeutig identifiziert. Im obigen Beispiel mit der Kunden-Tabelle ist das Feld kunden_id der Primärschlüssel. Die Eigenschaften von Primärschlüsseln sind:

Eindeutigkeit (uniqueness) - keine zwei Datensätze können den gleichen Schlüsselwert haben
Sie dürfen nicht NULL sein
Unveränderbarkeit (immutability) - einmal zugewiesen, sollte der Wert konstant bleiben

Primärschlüssel können auf verschiedene Weise definiert werden:

-- Als Teil der Spaltendefinition
CREATE TABLE beispiel1 (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

-- Als separate Einschränkung
CREATE TABLE beispiel2 (
    id INT,
    name VARCHAR(50),
    PRIMARY KEY (id)
);

-- Zusammengesetzter Primärschlüssel
CREATE TABLE beispiel3 (
    id1 INT,
    id2 INT,
    name VARCHAR(50),
    PRIMARY KEY (id1, id2)
);

Fremdschlüssel

Ein Fremdschlüssel (FK) ist ein Feld in der Tabelle, welches auf einen Primärschlüssel in einer anderen Tabelle verweist. Das ermöglicht es Beziehungen (Relationen) zwischen Tabellen zu erstellen und die referenzielle Integrität zu gewährleisten. Hier ein Beispiel für eine Bestellungen-Tabelle, welche einen Fremdschlüssel auf unsere Kunden Tabelle enthält. In dem Beispiel verweist kunden_id in der Bestellungen Tabelle auf kunden_id in der Kunden Tabelle. Dies stellt eine Beziehung zwischen Kunden und ihren Bestellungen her.

CREATE TABLE Bestellungen (
    bestell_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    kunden_id INT,
    bestelldatum DATE,
    gesamtbetrag DECIMAL(10,2),
    FOREIGN KEY (kunden_id) REFERENCES Kunden(kunden_id)
);

Fremdschlüssel haben mehrere wichtige Funktionen:

stellen sicher, dass nur gültige Daten in die FK Spalte eingefügt werden können
ermöglichen das Löschen und Aktualisieren von verknüpften Datensätzen in mehreren Tabellen (kaskasierende Aktionen)
verbessern die Datenintegrität und -konsitenz

Das Verhalten von Fremdschlüsseln bei Aktualisierungen oder Löschungen kann mit den Klauseln ON UPDATE und ON DELETE gesteuert werden:

CREATE TABLE Bestellungen (
    bestell_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    kunden_id INT,
    bestelldatum DATE,
    gesamtbetrag DECIMAL(10,2),
    FOREIGN KEY (kunden_id) REFERENCES Kunden(kunden_id)
        ON DELETE CASCADE
        ON UPDATE RESTRICT
);

Hier würde das Löschen eines Kunden automatisch alle seine Bestellungen löschen (CASCADE), während eine Änderung der kunden_id verhindert würde (RESTRICT).

Daten einfügen und abfragen

Daten einfügen und abfragen gehört zu den grundlegendsten Operation, da man Sie am häufigsten nutzt.

INSERT INTO

Mit dem INSERT INTO Befehl können neue Datensätze in eine Tabelle eingefügt werden. Die grundlegende Syntax sieht dabei wie folgt aus:

INSERT INTO tabellen_name (spalte1, spalte2, spalte3, ...)
VALUES (wert1, wert2, wert3);

Hier einige Beispiele für unsere Kunden-Tabelle

-- Einzelnen Datensatz hinzufügen
INSERT INTO Kunden (vorname, nachname, email, geburtstag)
VALUES ('Max', 'Mustermann', 'max@example.com', '1990-01-01');

-- Mehrere Datensätze gleichzeitig einfügen
INSERT INTO Kunden (vorname, nachname, email, geburtstag)
VALUES 
    ('John', 'Doe', 'john.doe@example.com', '1970-01-01'),
    ('Jane', 'Doe', 'jane.doe@example.com', '1980-01-01'),
    ('Maria', 'Musterfrau', 'maria@example.com', '1990-11-11');

-- Alle Spalten in der definierten Reihenfolge (nicht empfohlen !)
INSERT INTO Kunden
VALUES (NULL, 'Peter', 'Meier', '2000-01-01', CURRENT_TIMESTAMP, 'aktiv', 1000.00);

Wichtige Punkte die man beachten sollte:

Wenn nicht alle Spalten angegeben werden, werden die ausgelassenen Spalten mit den Standardwerten oder NULL befüllt
Die Reihenfolge der Spalten in der INSERT-Anweisung muss mit der Reihenfolge der Werte übereinstimmen
Für Spalten mit AUTO_INCREMENT (z.B. kunden_id) kann NULL oder 0 eingegeben werden, um den nächsten verfügbaren Wert zu benutzen
Datum- und Zeitwerte sollten im Format YYYY-MM-DD bzw YYYY-MM-DD HH:MM:SS angegeben werden

SELECT Abfragen

Der SELECT-Befehl ist der Grundstein für das Abfragen von Daten in einer Datenbank. Die grundlegende Syntax sieht wie folgt aus:

SELECT spalte1, spalte2, ...
FROM tabellen_name
[WHERE bedingung]
[ORDER BY spalte1 [ASC|DESC], ...]
[LIMIT anzahl];

Einige Beispiele mit unserer Kunden-Tabelle:

-- Alle Spalten aller Kunden abrufen
SELECT * FROM Kunden;

-- Nur bestimmte Spalten abrufen
SELECT vorname, nachname, email FROM Kunden;

-- Daten sortieren (ORDER BY spalte1 [ASC|DESC], spalte2 [ASC|DESC], ...)
SELECT * FROM Kunden ORDER BY nachname ASC, vorname DESC;

-- Begrenzte Anzahl von Ergebnissen
SELECT * FROM Kunden LIMIT 10;

WHERE-Bedingungen

Die WHERE Klausel ermöglicht es die SELECT-Abfrage zu filtern und nur bestimmte Datensätze zurückzugeben. Dabei können verschiedene Operatoren und logische Ausdrücke verwendet werden:

-- Einfache Vergleiche
SELECT * FROM Kunden WHERE geburtstag < '1990-01-01';
SELECT * FROM Kunden WHERE kundenstatus = 'aktiv';

-- Logische Operatoren
SELECT * FROM Kunden WHERE geburtstag < '1990-01-01' AND kreditlimit > 2000;
SELECT * FROM Kunden WHERE kundenstatus = 'aktiv' OR kreditlimit > 5000;

-- IN-Operator -> überprüft ob der Wert in einer Liste aus Werten ist
-- Bsp: Selektiert alle Kunden, deren kundenstatus entweder 'aktiv' oder 'inaktiv' ist
SELECT * FROM Kunden WHERE kundenstatus IN ('aktiv', 'inaktiv');

-- BETWEEN-Operator -> überprüft ob ein Datums-/Zeitwert zwischen zwei Werten ist
-- Bsp: Selektiert alle Kunden die in den 1980ern geboren wurden
SELECT * FROM Kunden WHERE geburtstag BETWEEN '1980-01-01' AND '1989-12-31';

-- NULL-Werte prüfen
SELECT * FROM Kunden WHERE geburtstag IS NULL;

-- Komplexe Bedingungen
-- Bsp: Selektiert alle Kunden, die 'aktiv' sind und ein Kreditlimit > 1000 haben 
-- ODER die inaktiv sind mit einem Kreditlimit > 5000
SELECT * FROM Kunden
WHERE (kundenstatus = 'aktiv' AND kreditlimit > 1000)
   OR (kundenstatus = 'inaktiv' AND kreditlimit > 5000);

LIKE-Operator

Der LIKE-Operator wird für Mustervergleiche in Zeichenketten verwendet. Das % ist dabei als Platzhalter zu verwenden:

-- Kunden, deren Nachname mit 'M' beginnt, zb Mustermann
SELECT * FROM Kunden WHERE nachname LIKE 'M%';

-- Kunden, deren Nachname mit 'er' endet, zb Becker, Müller
SELECT * FROM Kunden WHERE nachname LIKE '%er';

-- Kunden mit 'ei' irgendwo im Nachnamen, zb Meier, oder Schneider
SELECT * FROM Kunden WHERE nachname LIKE '%ei%';

Übungen

Übung 1: Erstelle eine neue Tabelle Benutzer in der Bibliothek-Datenbank mit den Feldern user_id (Primärschlüssel), name, adresse, geburtstag, eMail und telefonnummer.
Übung 2: Füge mindestens 10 Benutzer in die Benutzer Tabelle ein, mit verschiedenen Namen, Adressen und Geburtstagen.
Übung 3: Schreibe eine SELECT-Abfrage, die alle Benutzer zurückgibt die mindestens 18 Jahre alt sind.
Übung 4: Schreibe eine SELECT-Abfrage, die alle Benutzer zurückgibt die eine E-Mail-Adresse von Googlemail haben (...@googlemail.com oder ...@gmail.com)
Übung 5: Schreibe eine SELECT-Abfrage, die die 10 ältestens Benutzer zurückgibt.

Diese Übungen decken die wichtigsten Konzepte ab, die wir in diesem Tutorial behandelt haben. Versuche sie selbstständig zu lösen, bevor du nach Lösungen suchst. Die praktische Anwendung ist der beste Weg, um SQL zu lernen und zu beherrschen.

Die Lösungen zu den Übungen findest du in unserem GitHub Repository

Fazit

In diesem Eintrag haben wir die grundlegenden SQL-Befehle und Konzepte kennengelernt, die für die Arbeit mit relationalen Datenbanksystemen unerlässlich sind. Wir haben uns angeschaut, wie man Datenbanken und Tabellen erstellt und wie man Daten einfügt und abfragt.

Die beste Art, SQL zu lernen, ist durch praktische Übung. Versuche also die Übungsaufgaben selbständig zu lösen und experimentiere selbst mit verschiedenen Abfragen. Je mehr Übung man hat, desto vertrauter wird man mit der Sprache.

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