Introduction to writing SQL Queries

SQL ist die Sprache, in der Datenbanken angesprochen werden — und damit die Grundlage für alle, die professionell mit strukturierten Daten arbeiten. Dieser Kurs führt von den ersten SELECT-Abfragen bis zu fortgeschrittenen Techniken wie rekursiven CTEs, analytischen Fensterfunktionen und korrelierten Unterabfragen. Der Fokus liegt durchgehend auf dem praktischen Schreiben: Lernende formulieren Abfragen, testen sie, verstehen Fehlermeldungen und lernen, aus mehreren möglichen Lösungswegen die effizienteste auszuwählen. Begleitet werden sie von erfahrenen Dozierenden, die nicht nur Syntax erklären, sondern zeigen, wie man in der Praxis über SQL-Probleme nachdenkt.

Modul 1 — Grundlagen der SELECT-Anweisung: Alles beginnt mit SELECT. Dieser Block baut das Fundament, auf dem alle weiteren Techniken aufbauen — von einfachen Spaltenabfragen bis zur präzisen Filterung und Sortierung.

• Aufbau einer SQL-Abfrage: SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY
• Spaltenauswahl, Aliase und berechnete Spalten
• Filteroperatoren: Vergleiche, BETWEEN, IN, LIKE, IS NULL
• DISTINCT für deduplizierte Ergebnismengen
• Sortierung mit ORDER BY: aufsteigend, absteigend, nach mehreren Spalten
• LIMIT und TOP für Teilmengen von Ergebnissen

Modul 2 — Joins: Mehrere Tabellen gezielt kombinieren: Reale Datenbanken speichern Informationen verteilt über viele Tabellen. Das richtige Verknüpfen ist eine der meistgenutzten SQL-Fähigkeiten überhaupt.

• INNER JOIN: nur übereinstimmende Datensätze beider Tabellen
• LEFT OUTER JOIN und RIGHT OUTER JOIN für vollständige Ergebnisse einer Seite
• FULL OUTER JOIN und seine typischen Einsatzszenarien
• SELF JOIN für Tabellen, die auf sich selbst verweisen (z. B. Mitarbeiter-Hierarchien)
• CROSS JOIN und kartesisches Produkt verstehen
• JOIN-Bedingungen kombinieren und korrekte Filterpositionen wählen (ON vs. WHERE)

Modul 3 — Aggregation, Unterabfragen und CTEs: Sobald Daten nicht nur ausgelesen, sondern zusammengefasst und verglichen werden sollen, werden Aggregation, Unterabfragen und CTEs unverzichtbar.

• Aggregatfunktionen: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN
• GROUP BY für kategoriebezogene Auswertungen
• HAVING für nachgelagerte Filterung auf Aggregatebene
• Einfache Unterabfragen im WHERE- und SELECT-Bereich
• Korrelierte Unterabfragen: Abfragen, die für jede Zeile neu ausgewertet werden
• CTEs mit WITH: Lesbarkeit und Wiederverwendbarkeit in komplexen Abfragen
• Rekursive CTEs für Baumstrukturen und Hierarchiedurchläufe

Modul 4 — Analytische Fensterfunktionen und Abfrageoptimierung: Analytische Funktionen eröffnen Möglichkeiten, die mit einfacher Aggregation nicht erreichbar sind — Rankings, laufende Summen, Periodenvergleiche und mehr.

• OVER-Klausel und das Konzept des Fensters
• ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK für Rangbildungen
• SUM, AVG, COUNT als Fensterfunktionen für laufende Berechnungen
• LAG und LEAD für Periodenvergleiche ohne Self-Join
• PARTITION BY für gruppenspezifische Fensterberechnungen
• Grundlagen der Abfrageoptimierung: Ausführungsplan lesen, Indexnutzung verstehen

Praxis-Block — SQL-Aufgaben aus dem Berufsalltag

• Verkaufsranking: Produkte nach Umsatz mit RANK() und DENSE_RANK() ordnen
• Mitarbeiterhierarchie mit rekursiver CTE traversieren
• Kundenanalyse: Kunden ohne Bestellungen mit LEFT JOIN identifizieren
• Monatliche Wachstumsrate mit LAG() über ein Jahres-Datensatz berechnen
• Komplexe Filterlogik mit korrelierten Unterabfragen umsetzen
• Bestellsummen pro Kategorie mit GROUP BY und HAVING über einem Schwellenwert filtern
• CTE-Kette für mehrstufige Aggregation aufbauen
• Zwei alternative Lösungen für dasselbe Problem vergleichen und begründen
• Ausführungsplan einer langsamen Abfrage analysieren und Optimierungsansatz identifizieren
• SQL-Fehler aus typischen Fehlermeldungen diagnostizieren und beheben
• PIVOT-ähnliche Abfrage mit CASE WHEN und Aggregation nachbauen
• Vollständige Abfrageaufgabe: Monatsbericht aus drei Tabellen mit JOINs, CTEs und Fensterfunktionen

Alle Aufgaben orientieren sich an typischen Szenarien aus Vertrieb, Personalwesen, Finanz- und Produktionsdaten. Lösungswege werden besprochen und bewertet — nicht nur Korrektheit, sondern auch Lesbarkeit und Effizienz zählen.

Dieser Kurs eignet sich für alle, die SQL neu erlernen oder von einfachen Abfragen zu fortgeschrittenen Techniken aufsteigen möchten.

• Datenbankentwickler/-innen, die ihre Abfragekompetenz systematisch vertiefen möchten
• Data Analysten und Analystinnen, die bisher nur einfache SQL-Abfragen geschrieben haben
• Backend-Entwickler/-innen, die effizienter mit Datenbankabfragen umgehen wollen
• Reporting-Fachleute, die komplexe Auswertungen direkt in SQL formulieren
• IT-Quereinsteiger/-innen mit Interesse an datennahen Aufgaben

Der Kurs wird von erfahrenen SQL-Dozierenden geleitet und folgt einem klar strukturierten Ablauf: Konzepteinführung, Demonstration, begleitete Übung, eigenständige Aufgaben. Jedes neue Konzept wird an konkreten Datensätzen illustriert. Dozierende erklären nicht nur die Syntax, sondern vermitteln, wie man SQL-Probleme analytisch angeht — welche Fragen man stellen muss, bevor man eine Abfrage schreibt. Das Format deckt Vollzeit- und Teilzeitvarianten ab.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit, teils auch in Teilzeit durchgeführt. Die genaue Kursdauer richtet sich nach dem jeweiligen Anbieter und der Intensität des gewählten Formats.

Nach Abschluss des Kurses erhalten Teilnehmende eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Anbieters. Diese dokumentiert die behandelten SQL-Themen und kann als Nachweis gegenüber Arbeitgebern eingesetzt werden.

SQL ist keine Nischensprache für Datenbankspezialisten — sie ist das meistgenutzte Werkzeug in Analytics, Backend-Entwicklung und datengetriebenen Rollen aller Art. Wer SQL sicher beherrscht, kann Daten selbst befragen, statt auf andere angewiesen zu sein. Das ist in Zeiten wachsender Datenverfügbarkeit ein erheblicher beruflicher Vorteil. Dieser Kurs baut SQL-Kompetenz nicht durch Auswendiglernen auf, sondern durch strukturiertes Problemlösen. Lernende werden in die Lage versetzt, auch unbekannte SQL-Probleme systematisch anzugehen — eine Fähigkeit, die weit über Syntax-Kenntnisse hinausgeht. Analytisches Denken in SQL ist lernbar, und dieser Kurs schafft dafür den richtigen Rahmen. Wer den Kurs abschließt, kann Datenbankabfragen schreiben, die in echten Projekten funktionieren: korrekt, lesbar und so effizient, dass sie auch auf großen Datenmengen zuverlässig laufen. Dieses Niveau zu erreichen ist der Unterschied zwischen jemandem, der Daten betrachtet, und jemandem, der sie aktiv auswerten kann.