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Tabellen, Schlüssel, Joins, Gruppen und Unterabfragen zum Anfassen: wie eine Datenbank wirklich liest.
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Die Übungsdatenbank prodat als Topf voller Tabellen: Relation, Attribut, Tupel an der Tabelle tools, Relation ⊆ name × tag nach Codd, Schlüssel als Gelenke (products.tool → tools.id, NULL). Dazu 100 Mio. Zeilen: Durchsuchen gegen B-Baum-Index mit Zeitmodell und SQL-Satz neben Schleife.
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Jede Zeile von tools ist eine Wohnung, id ihr Schlüssel: eindeutig und nie leer, sonst UNIQUE bzw. NOT NULL constraint failed. products.tool zeigt als Fremdschlüssel in die fremde Tabelle, Schlüssel 2 öffnet für round die Tür zu beta. Löscht die Werkstatt Werkzeug 2, zeigen zwei Verweise ins Leere wie ein toter Link; mit deklariertem Fremdschlüssel lehnt die Datenbank ab: FOREIGN KEY constraint failed.
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WHERE als Sieb: Die Werkzeug-Tabelle aus der Vorlesung wird Zeile für Zeile geprüft, Treffer wandern ins Ergebnis, der Rest fällt durch. Die Anführungszeichen-Falle tag = A zeigt „no such column: A“, dazu price/weight Zeile für Zeile gerechnet, as und order by … desc mit sichtbarem Platztausch.
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Geschrieben SELECT … ORDER BY, ausgeführt FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY: Die Klauseln springen in die Ausführungsreihenfolge, die Tools-Tabelle läuft Station für Station durchs Band (Zeilen, Fächer, Gruppenwerte, Alias). Dazu die typischen Fehler Alias in WHERE und Gruppenbedingung in WHERE.
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Zusammenfassen und gruppieren an der Tabelle tools aus der Vorlesung: avg, sum, min, max und count machen aus vielen Zeilen eine, GROUP BY tag sortiert die Zeilen in Fächer, und aus jedem Fach wird eine Ergebniszeile. WHERE siebt Zeilen vor dem Gruppieren aus, HAVING streicht ganze Fächer; Ablauf Schritt für Schritt in der Reihenfolge FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, SELECT. Dazu count(*) gegen count(tag) mit NULL-Zeile und der typische Fehler: eine Spalte, die weder gruppiert noch aggregiert ist.
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Joins und Gruppen an der Übungsdatenbank prodat: tools join products bildet erst alle 9 Kombinationen, on kocht sie auf 3 herunter (mit ambiguous column name und Komma + where). customers × orders ergibt 23 · 184 = 4232 Zeilen, nach on 184. group by order_id macht daraus 80 Warenkörbe, sum(quantity) zählt die Artikel, having lässt 45 stehen. Dazu: Bestellung als Zeile oder als Warenkorb, Monstertabelle gegen getrennte Tabellen, Löschen und Fremdschlüssel.
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Fünf Blitzlichter an der Übungsdatenbank prodat: 17 von 46 Lieferungen ohne Wert, sum(days)/count(*) = 12 gegen avg(days) = 20,55; Tabellenkürzel c und o, die nach dem Statement verpuffen, und dasselbe Statement mit join und on; union als Vereinigungsmenge {1, 2, 3} ∪ {1, 3, 5} und an X und Y (7 Werte, union all 10); die Kunden aus Hamburg als Unterabfrage im where (2 Kundennummern, 4 Bestellzeilen, gleich dem Join) und eine Unterabfrage im from mit Namen T.
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