Was ist SQL? Die Schlüsselsprache für Datenbankmanagement

Wie sich SQL über die Jahre entwickelt hat

Das Spannende an SQL: Die Grundlagen sind seit fast 50 Jahren nahezu unverändert. Befehle wie SELECT, UPDATE, INSERT, DELETE usw. sind im Kern gleich geblieben.

Das heißt aber nicht, dass es keine Neuerungen gab. Es sind viele Features hinzugekommen, die die Arbeit mit den Grundbefehlen erleichtern – SQL wurde dadurch noch leistungsfähiger und benutzerfreundlicher. Zudem sind mit neuen RDBMS – proprietär (z. B. von Microsoft) und Open Source – verschiedene SQL-Dialekte entstanden.

Zeitleiste der SQL-Entwicklung

Hier eine Zeitleiste mit den wichtigsten Meilensteinen:

SQL-Dialekte und Syntaxunterschiede

Alle SQL-Varianten teilen die Grundstruktur des Standards, und die wichtigsten Befehle ähneln sich. Allerdings gibt es Syntaxunterschiede zwischen den Dialekten – ähnlich wie bei natürlichen Sprachen, in denen es neben Standardenglisch amerikanisches, britisches oder australisches Englisch gibt.

SQL-Dialekte wie PostgreSQL, MySQL, SQLite und SQL Server besitzen jeweils eigene Syntaxelemente, die auf ihr RDBMS zugeschnitten sind. Einen Dialekt wie PostgreSQL zu lernen, der dem Standard besonders nahekommt, ist ein idealer Einstieg ins Lernen von SQL und erleichtert später den Wechsel zu anderen Dialekten und Systemen.

Der Aufstieg der Data Science

Eine der Kernaufgaben von Data Science ist es, Trends zu finden und vorherzusagen, daher ist sie in unserer datengetriebenen Welt unverzichtbar geworden. 2012 nannte die Harvard Business Review Data Science den \‚sexiest job of the 21st century\‘. 2021 berichtete Forbes, dass das Feld bis 2026 um etwa 28 % wachsen werde.

Mit der zunehmenden Bedeutung von Data Science sind auch die Programmiersprachen, die Data Scientists am häufigsten nutzen, stärker in den Fokus gerückt – darunter SQL.

Daten und SQL gehören zusammen. Wer auf strukturierte Daten zugreifen, sie untersuchen, manipulieren oder daraus Erkenntnisse gewinnen will (also Daten in relationalen Datenbanken), braucht SQL.

Daten sind heute der wertvollste Rohstoff – und Data Science steigert ihren Wert. Entsprechend ist SQL, ohnehin beliebt, in den letzten Jahren noch wichtiger geworden.

Wer nutzt SQL?

Sehr viele Menschen arbeiten regelmäßig mit SQL – von Profis, die beruflich mit Daten umgehen, bis hin zu Personen, die eine kleine Datenbank effizienter verwalten oder bessere Einblicke gewinnen möchten. Warum also auf Excel setzen, wenn SQL und SQL-Datenbanken einen deutlich eleganteren Weg zur Datenanalyse bieten?

Auch Unternehmen jeder Größe setzen auf SQL. Firmen wie Microsoft, Dell und Google verwalten damit ihre Datenbanken. Und es sind längst nicht nur Tech-Unternehmen: Jedes Unternehmen, das relationale Datenbanken nutzt, arbeitet mit SQL – von großen Marken wie Nike und Spotify bis hin zu kleineren Händlern.

SQL brauchen alle, die relationale Datenbanken erstellen, verändern oder mit ihnen kommunizieren müssen. Aufgrund der Bedeutung von Technologie finden sich RDBMS und SQL in allen Branchen und Bereichen.

Berufe mit SQL

Dank seiner Stärken bei Sortierung und Analyse ist SQL für viele Berufsprofile unverzichtbar, unter anderem für:

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  Datenbankadministratorinnen und -administratoren

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  Datenanalystinnen und -analysten

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  Data Scientists

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  Webdesignerinnen und -designer

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  Servermanagement-Spezialistinnen und -spezialisten

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  Hosting-Technikerinnen und -techniker

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  Business-Intelligence-Spezialistinnen und -spezialisten

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  Softwareingenieurinnen und -ingenieure

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  Entwicklerinnen und Entwickler

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  Finanzanalystinnen und -analysten

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  Forschende

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  Und viele mehr …

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Schon Grundkenntnisse in SQL sind in unzähligen anderen Berufen hilfreich. Angesichts der heutigen Datenbedeutung ist es kein Wunder, dass immer mehr Arbeitgeber Datenbankkompetenzen im Lebenslauf sehen möchten.

Mitunter kommen diese Arbeitgeber aus unerwarteten Bereichen, etwa dem Journalismus. Als Journalistinnen und Journalisten vor den Panama Papers standen – einem gewaltigen Konvolut komplexer Dateien und Dokumente – griffen sie zur Analyse auf Datenbanksysteme zurück.

Ebenso nutzen Marketing-, Werbe- und Digitalmarketing-Teams häufig relationale Datenbanken, um Metriken wie Absprungrate, Scrolldistanz und Klickraten auszuwerten. Für diese Berufe, die in vielerlei Hinsicht die Zukunft des Marketings prägen, ist SQL besonders nützlich.

Weiterbildung mit SQL

Unabhängig von Branche oder Unternehmen verschaffen dir SQL-Kenntnisse einen Vorsprung. Sich in SQL weiterzubilden, ist ein starker Hebel, um die eigene Karriere voranzubringen und dein technisches Toolkit zu erweitern.

Schon grundlegende SQL-Abfragen, um Datenbanken nach Informationen zu durchsuchen, machen dich wertvoller für dein Team – oder helfen dir beim nächsten Jobwechsel.

SQL in der Praxis: Codebeispiele

Hier ein paar Codebeispiele, die die Leistungsfähigkeit von SQL veranschaulichen. Wir nutzen eine hypothetische Patientendatenbank für gängige Abfragen.

1. Alle Datensätze einer Tabelle anzeigen

So zeigst du den Inhalt der Tabelle patients an:

SELECT * FROM patients;\n

Ausgabe:

| patient_id | first_name | last_name | gender | birth_date |\n|------------|------------|-----------|--------|------------|\n| 1          | John       | Doe       | M      | 1980-01-01 |\n| 2          | Jane       | Smith     | F      | 1985-05-23 |\n| 3          | Bob        | Brown     | M      | 1975-09-12 |\n| 4          | Alice      | Johnson   | F      | 1990-03-17 |\n| 5          | Charlie    | Davis     | M      | 1992-07-04 |\n

2. Datensätze nach Geschlecht filtern

So findest du Vor- und Nachnamen aller männlichen Patienten:

SELECT first_name, last_name, gender \nFROM patients \nWHERE gender = 'M';\n

Ausgabe:

| first_name | last_name |\n|------------|-----------|\n| John       | Doe       |\n| Bob        | Brown     |\n| Charlie    | Davis     |\n

3. Ergebnisse sortieren

So erhältst du eine Liste aller Patienten, sortiert nach Nachname:

SELECT first_name, last_name, gender \nFROM patients \nORDER BY last_name;\n

Ausgabe:

| first_name | last_name |\n|------------|-----------|\n| Bob        | Brown     |\n| Charlie    | Davis     |\n| John       | Doe       |\n| Alice      | Johnson   |\n| Jane       | Smith     |\n

4. Daten aggregieren

So zählst du die Anzahl der Patienten pro Geschlecht:

SELECT gender, COUNT(*) as count \nFROM patients \nGROUP BY gender;\n

Ausgabe:

| gender | count |\n|--------|-------|\n| M      | 3     |\n| F      | 2     |\n

5. Joins verwenden

Angenommen, es gibt eine weitere Tabelle appointments für Termine:

CREATE TABLE appointments (\n    appointment_id INT,\n    patient_id INT,\n    appointment_date DATE,\n    doctor_name VARCHAR(50)\n);\n

So findest du alle Termine inklusive Patientennamen:

SELECT p.first_name, p.last_name, a.appointment_date, a.doctor_name \nFROM patients p\nJOIN appointments a ON p.patient_id = a.patient_id;\n

Ausgabe:

| first_name | last_name | appointment_date | doctor_name |\n|------------|-----------|------------------|-------------|\n| John       | Doe       | 2024-01-15       | Dr. Smith   |\n| Jane       | Smith     | 2024-02-20       | Dr. Adams   |\n| Bob        | Brown     | 2024-03-10       | Dr. Lee     |\n

6. Datensätze aktualisieren

So änderst du beispielsweise den Nachnamen der Patientin oder des Patienten mit patient_id 1 auf \"Doe-Smith\":

UPDATE patients \nSET last_name = 'Doe-Smith' \nWHERE patient_id = 1;\n

7. Datensätze löschen

So löschst du den Datensatz, bei dem die patient_id 5 ist:

DELETE FROM patients \nWHERE patient_id = 5;\n

SQL-Grundlagen und fortgeschrittenes SQL

Wie bei jeder Kompetenz gibt es große Unterschiede zwischen dem, was Einsteigerinnen und Einsteiger und was erfahrene SQL-Profis mit dieser domänenspezifischen Sprache leisten können.

Wenn du dich beispielsweise für DataCamps Kurs Introduction to SQL anmeldest, lernst du die Grundlagen der SQL-Syntax sowie Basics zu Abfragen und Aggregationen in relationalen Datenbanken – genug, um sofort produktiv mit Datenbanken zu arbeiten.

Auf der anderen Seite stehen SQL-Expertinnen und -Experten (darunter auch DataCamp-Dozentinnen und -Dozenten), die seit Jahren mit der Sprache arbeiten.

Mit fortgeschrittenen SQL-Kenntnissen lassen sich Daten schnell und präzise manipulieren, Datenbanken erstellen und komplexe Abfragen formulieren – ohne ständig den Code prüfen zu müssen. Dazu gehören das Erstellen von Entity-Relationship-Diagrammen (ERDs), das Optimieren von Indexen und hierarchische Abfragen.

SQL ist eine Kompetenz fürs ganze Berufsleben. Hast du die Grundlagen erst einmal gemeistert, kannst du dich leicht weiterbilden und dein Wissen kontinuierlich ausbauen – bis hin zu komplexen Anwendungsfällen. Selbst wenn du dich bereits sicher fühlst, bringt dich DataCamp mit Kursen für Fortgeschrittene noch weiter.

Fazit

SQL ist eine zentrale Programmiersprache. Ohne sie könnten wir nicht mit relationalen Datenbanken kommunizieren – und uns würden die Einblicke fehlen, die Unternehmen und Organisationen den entscheidenden Vorsprung verschaffen.

SQL ist für alle ein wertvolles Werkzeug – und für Menschen, die mit Daten arbeiten, ein Muss: für Data Analysts und Data Scientists, Marketer, Finanzprofis und viele mehr.

Wenn du bereit bist, SQL zu lernen, schau dir die umfangreiche Auswahl an Einzelkursen und Lernpfaden bei DataCamp an.