SQL für Einsteiger Schulung – ohne Programmierkenntnisse

Wie Daten in einer Datenbank liegen

• Wozu SQL im Fachbereich: Antworten selbst holen statt auf Exporte warten
• Tabellen, Zeilen und Spalten: eine Kundentabelle lesen wie eine Liste mit festen Regeln
• Schlüsselnummern verstehen: wie Kunden, Aufträge und Produkte zusammenhängen
• Normalisierung aus Nutzersicht: warum der Kundenname nicht in jeder Bestellung steht
• Was beim Ausführen passiert: Abfrage an den Server, Ergebnis als neue Tabelle
• SQL als gemeinsame Sprache von PostgreSQL, SQL Server, MySQL und Oracle

Die erste Abfrage: auswählen, sortieren, filtern

• Abfragefenster bedienen, Abfrage ausführen, Fehlermeldung lesen
• Die Übungsdatenbank erkunden: Tabellen für Vertrieb, Marketing und Finanzen
• SELECT und FROM: genau die Spalten holen, die für die Frage zählen
• Ergebnisse lesbar machen: Spalten mit AS benennen, Beträge mit ROUND runden
• Sortieren mit ORDER BY, auf- und absteigend, nach mehreren Spalten
• Nur die ersten Zeilen zeigen: LIMIT oder TOP, je nach Datenbank
• Zeilen filtern mit WHERE: Zahlen, Texte und Datumswerte vergleichen
• Leere Felder finden mit IS NULL – und warum = NULL nichts liefert
• Bedingungen verknüpfen mit AND, OR, NOT und Klammern
• Listen und Spannen: IN für Regionen, BETWEEN für Beträge

Kennzahlen bilden: zählen, summieren, gruppieren

• Aggregatfunktionen COUNT, SUM, AVG, MIN und MAX an Umsatzdaten
• COUNT(*) oder COUNT(Spalte): was leere Werte an der Zahl ändern
• Verschiedene Werte zählen mit COUNT(DISTINCT …), etwa aktive Kund:innen je Monat
• Durchschnitt und Summe richtig deuten: Ausreißer, leere Felder, Rundung
• Gruppieren mit GROUP BY: Umsatz je Region, Produktgruppe oder Vertriebskanal
• Gruppen filtern mit HAVING: nur Filialen über dem Monatsziel
• WHERE filtert vor dem Gruppieren, HAVING danach – an einem Beispiel erklärt

Tabellen verknüpfen: Joins Schritt für Schritt

• Warum ein Join nötig ist: der Auftrag kennt nur die Kundennummer
• Verknüpfen über gleiche Schlüsselwerte (Equi-Join) mit JOIN … ON
• INNER JOIN und LEFT JOIN im Vergleich: Kund:innen mit und ohne Auftrag
• RIGHT JOIN und FULL OUTER JOIN erkennen und in fremden Abfragen lesen
• Drei Tabellen verbinden: Kund:in, Auftrag und Produkt in einer Auswertung
• Tabellenaliase für kurze, gut lesbare Abfragen
• Mehr Zeilen als erwartet nach dem Join: Ursache erkennen und beheben

Ergebnisse aufbereiten

• Werte einteilen mit CASE: Kundensegmente A, B, C oder Rabattstufen
• Berechnete Spalten: Nettobetrag, Marge und Anteil in Prozent
• Texte zusammensetzen, Jahr und Monat aus einem Datum herausziehen
• Muster suchen mit LIKE, % und _, etwa E-Mail-Domains oder Artikelnummern
• Listen untereinander hängen mit UNION und UNION ALL, z. B. Online- und Filialumsatz

Abfragen aufheben und weitergeben

• Abfragen als Datei speichern und mit Kommentaren für Kolleg:innen versehen
• Ergebnis als CSV herunterladen und in Excel weiterverwenden
• Wiederkehrende Fragen erkennen und als Kandidaten für eine View an die IT melden
• Wie es weitergeht: Datenänderung, Views und eigene Datenbanken in den Folgekursen

SQL-Vorschläge eines KI-Assistenten lesen und nachprüfen

• Tabellenübersicht mit Spaltenbedeutungen der Übungsdatenbank als Kontext in den Chat geben
• Fachbegriffe wie „Neukunde“ oder „Nettoumsatz“ festlegen, bevor der Assistent SQL schreibt
• Vorgeschlagene SQL-Abfrage laut lesen: welche Tabellen, welcher Filter, welche Gruppierung
• Drei Ergebniszeilen von Hand in den Ausgangstabellen nachschlagen und vergleichen
• Lesender Datenbankzugang: über Ihr Konto kann auch der Assistent nichts ändern oder löschen

Praxisprojekt: Auswertung einer Mailing-Kampagne

• Angeschriebene, antwortende und kaufende Kund:innen je Region und Altersgruppe zählen
• Kampagnenumsatz mit dem Vorquartal vergleichen, Kundensegmente per CASE bilden
• Kund:innen ohne Reaktion per LEFT JOIN finden und als Liste für den Vertrieb exportieren

Lernziele

• Sie lesen ein Datenmodell und erkennen, über welche Schlüssel Tabellen zusammenhängen
• Sie wählen Spalten aus, filtern Zeilen mit WHERE und sortieren Ergebnisse mit ORDER BY
• Sie bilden Kennzahlen mit COUNT, SUM und AVG und gruppieren sie mit GROUP BY und HAVING
• Sie verknüpfen Kunden-, Auftrags- und Produkttabellen mit INNER JOIN und LEFT JOIN
• Sie bereiten Ergebnisse mit CASE, LIKE und UNION für einen Bericht auf

Zielgruppe

• Fachkräfte aus nicht-technischen Bereichen, die Auswertungen selbst aus einer Datenbank holen wollen
• Einsteiger:innen ohne Programmierkenntnisse, die zum ersten Mal mit SQL arbeiten
• Business-Analyst:innen und Mitarbeitende aus Marketing, Controlling, Finanzen und Personal