Was ist SQL? Die Schlüsselsprache für Datenbankmanagement

SQL ist eine mächtige Programmiersprache, die in der heutigen Welt eine zentrale Rolle spielt. Sie ermöglicht uns, mit relationalen Datenbanken zu kommunizieren und Informationen zu gewinnen. Überall dort, wo Daten sind, kommt SQL zum Einsatz. Das gilt für Regierungen, öffentliche Einrichtungen und Unternehmen jeder Größe und Branche – vom Versand bis zum Schuhhandel. Außerdem zählt SQL zu den gefragtesten Kompetenzen für Jobs im Datenbereich.

Man sagt, Daten sind der wertvollste Rohstoff der Welt – wertvoller noch als fossile Energieträger wie Öl. Wie nutzen wir also diese Ressource, um Erkenntnisse zu gewinnen und kluge Entscheidungen zu treffen?

Genau hier kommt eine Sprache wie SQL ins Spiel. In diesem Beitrag schauen wir uns SQL genau an: Was es ist, was es kann, wer es nutzt und wie sich diese domänenspezifische Sprache entwickelt hat.

Was ist SQL?

SQL steht für Structured Query Language. Wie der Name schon sagt, kannst du mit dieser Sprache Fragen (Queries) an Datenbanken stellen. SQL wird entweder als \„Sequel\“ ausgesprochen oder buchstabiert: \„ess-kju-ell\“.

Die Sprache wird vor allem eingesetzt, um mit relationalen Datenbanken zu kommunizieren. Mit SQL können wir Informationen lesen, abrufen, sortieren und aktualisieren. Sie wird mit bekannten relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS) verwendet, darunter:

Oracle
Microsoft SQL Server
PostgreSQL
MySQL
MariaDB
SQLite

SQL wurde 1986 vom American National Standards Institute (ANSI) standardisiert. Später erhielt es auch den Status eines internationalen Standards von der International Organization for Standardization (ISO) und wurde weltweit von vielen Regierungen und Institutionen übernommen.

SQL und relationale Datenbanken

Datenbanken speichern Informationen in digitaler Form, sodass Daten leicht zugänglich sind. Relationale Datenbanken sind tabellenbasiert und erlauben es, Beziehungen zwischen Datentypen zu verwalten und zu untersuchen.

Das ist innerhalb der Tabellen einer Datenbank möglich oder über mehrere relationale Datenbanken hinweg.

Einer der großen Vorteile des relationalen Modells ist, dass wir Tabellen verknüpfen und die Beziehungen zwischen Datentypen verstehen können.

Angenommen, du betreibst einen E-Commerce-Schuhladen. Wenn du wissen willst, wie der Standort deiner Kundschaft mit dem Verkaufsvolumen zusammenhängt, kannst du mit SQL die Kundentabelle abfragen und einen Report erstellen.

Oder du betreibst ein stationäres Schuhgeschäft und möchtest wissen, welches Teammitglied die meisten Schuhe verkauft. Auch das lässt sich mit SQL ermitteln – vorausgesetzt, deine Datenbank ist entsprechend strukturiert.

Eine relationale Datenbank ähnelt einer einfachen Tabelle mit Spalten und Zeilen, wie du sie in Excel anlegen würdest. Im Unterschied dazu bestehen relationale Datenbanken jedoch aus mehreren Tabellen – und große relationale Datenbanken können Millionen von Feldern enthalten.

Welche Datenpunkte eine Datenbank enthält, hängt vom jeweiligen Geschäftsmodell oder Informationsbedarf ab. Schuhhändler interessieren sich vielleicht für Kundenstandorte oder Mitarbeiterverkäufe, andere Organisationen benötigen andere Datenpunkte.

SQL kann genutzt werden, um neue Datenbanken zu erstellen und das Schema (die Struktur) bestehender Datenbanken bei Bedarf zu ändern.

NoSQL vs. SQL

NoSQL-Datenbanken bieten andere Wege, Daten ohne relationale Tabellen zu speichern und zu verwalten. Sie wurden Ende der 2000er populär, weil sie es ermöglichten, Daten ohne den strukturellen Aufwand von SQL-Datenbanken aufzunehmen. NoSQL-Systeme sind für Entwickler oft schneller umzusetzen, können höhere Abfragegeschwindigkeiten bieten und erlauben einen flexibleren Ansatz.

In vielerlei Hinsicht stellen NoSQLs die klassischen Ziele von Datenbanken – Atomicity, Consistency, Isolation und Durability (ACID) – in Frage und schlagen einen offeneren Ansatz für Datenspeicherung vor.

SQL-Datenbanken werden dagegen für relationale Daten genutzt und erfordern von Beginn an einen klar strukturierten Ansatz. Sie bieten flexible Abfragemöglichkeiten, einen geringeren Speicherbedarf, konsistente Datenintegrität (in Branchen wie dem Finanzwesen von zentraler Bedeutung) und mehr Schutzmechanismen als NoSQL.

SQL-Datenbanken sind deutlich verbreiteter als NoSQL-Datenbanken. Beide haben jedoch ihre Berechtigung, Vorteile und Grenzen. Mehr dazu findest du in unserem ausführlichen Vergleich von SQL- und NoSQL-Datenbanken.

Was ist NewSQL?

NewSQL-Systeme sind die Neulinge auf dem Markt und werden teils als verteilte relationale Datenbanksysteme, häufiger aber als Distributed SQL bezeichnet.

Sie tauchten Anfang der 2010er auf und wollen die Lücke schließen zwischen klassischen RDBMS und NoSQL-Systemen. Sie kombinieren die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von NoSQL mit dem relationalen Modell, Transaktionssupport und ACID-Eigenschaften von RDBMS.

Frühe Anbieter wie Xeround und GenieDB konnten sich im Datenbankmarkt kaum durchsetzen – möglicherweise, weil dieser (bis heute) von Playern wie Oracle, Amazon Web Services und Microsoft dominiert wird.

Cloudbasierte Datenbankdienste, die dem NewSQL-Modell folgen, sind unter anderem AWS Amazon Aurora und Google Cloud Spanner.

Warum ist SQL so beliebt?

SQL ist auch fast 50 Jahre nach seiner Entstehung beliebt, weil es schlicht funktioniert. Relationale Datenbanken wurden entwickelt, um einen Bedarf zu decken, und SQL wurde geschaffen, um mit diesen Datenbanken zu kommunizieren – und wurde so schnell zur Standardsprache.

In vielerlei Hinsicht ist SQL gleichbedeutend mit relationalen Datenbanken. Deshalb spricht man oft von SQL-Datenbanken (und von NoSQL, wenn es nicht-relationale Systeme sind).

Warum das Rad neu erfinden, oder? Bei relationalen Datenbanken und SQL ist es ähnlich – beides bleibt, weil es hervorragend funktioniert.

Gemeinsam sorgen diese beiden Werkzeuge dafür, dass viele unserer Technologien zuverlässig laufen – von Backend-Systemen, die Unternehmen am Laufen halten, über die strukturierte Internetarchitektur bis hin zu vielem mehr.

SQL ist jedoch nicht nur wegen seiner Verbreitung beliebt. Es ist auch leistungsfähig und ermöglicht Entwicklerinnen, Entwicklern und Analystinnen sowie Analysten, große Datenmengen komplex zu abzufragen und knifflige Analysefragen zu lösen.

Laut dem TIOBE Index ist SQL 2024 die zehntbeliebteste Programmiersprache.

Bildquelle: TIOBE Index.

Natürlich gibt es ständig Neuerungen und Technologien verändern sich schnell, doch SQL wurde bisher nicht vom Thron gestoßen.

Wann wurde SQL entwickelt?

Die Geschichte von SQL ist eng mit der Entstehung relationaler Datenbanken verknüpft. Sie reicht bis in die späten 1960er zurück, als der IBM-Mathematiker und -Forscher Edgar Frank Codd das relationale Datenbankmodell formulierte.

Ein großer Durchbruch: Das Modell verknüpfte Informationsbausteine (Schlüssel) mit verschiedenen Datentypen. So kann zum Beispiel der Name einer Person mit ihrer Schuhgröße oder Telefonnummer verknüpft werden.

1970 veröffentlichte Codd sein wegweisendes Paper A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, das später die Grundlage für die Entwicklung von SQL lieferte.

Vor Codds Arbeit war das Abrufen von Informationen aus Datenbanken mühsam und setzte tiefes Computerwissen voraus. Seine Idee machte Spezialwissen überflüssig und den Datenzugriff für alle deutlich einfacher.

Trotz der revolutionären Natur des Modells gab es Kritik. Wie Jim Gray, Autor von Database Systems, anmerkt, \„People thought that the model was too simplistic and that it could never give good performance.\“

Mit eleganter Mathematik widerlegte Codds Modell die Skeptiker immer wieder.

Wer hat SQL erfunden?

Die IBM-Forscher Donald D. Chamberlin und Raymond F. Boyce entwickelten SQL, nachdem sie von Codds relationalem Modell erfahren hatten.

\„Ray Boyce and I wanted to design a query language that had the expressive power of Ted Codd's relational languages but was easier to understand by users who were not experts in set theory or formal logic.\“ - Donald Chamberlin

Chamberlin schreibt, dass ihr erster Versuch einer relationalen Datenbanksprache Square hieß. Sie basierte auf dem Mapping-Konzept und nutzte Indexschreibweise, was Probleme bereitete. 1973 wechselten beide ins IBM San Jose Research Laboratory und begannen mit einer Nachfolgesprache – treffend Sequel genannt.

Aus Sequel wurde später das SQL, das wir heute kennen.

Nach Tests mit SQL und relationalen Datenbanksystemen begann IBM, Produkte auf Basis der neuen Technologien zu entwickeln. System/38, ein Midrange-Computer mit innovativem Datenbanksystem, erschien 1978. Seitdem haben IBM und andere Anbieter wie Oracle fortlaufend Produkte mit SQL veröffentlicht.

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:

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n

Jahr	Entwicklung	Beschreibung
1970	Relationales Modell konzipiert	Edgar F. Codd veröffentlicht \"A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks\" und legt damit die Basis für SQL.
1973	Start der SQL-Entwicklung	Die IBM-Forscher Donald D. Chamberlin und Raymond F. Boyce beginnen mit der Entwicklung von SQL.
1978	System/38 erscheint	IBM veröffentlicht System/38 mit einem innovativen relationalen Datenbanksystem auf Basis von SQL.
1986	ANSI-Standardisierung	SQL wird vom American National Standards Institute (ANSI) standardisiert.
1987	ISO-Standardisierung	SQL erhält den Status eines internationalen Standards von der International Organization for Standardization (ISO).
1992	SQL-92 veröffentlicht	Umfassende Überarbeitung des SQL-Standards mit neuen Funktionen und Verbesserungen.
1999	SQL:1999 (SQL3)	Unterstützung für objektrelationale Datenbanken, Trigger und prozedurale Erweiterungen.
2003	SQL:2003	Einführung von XML-Funktionen, Window Functions und dem MERGE-Statement.
2006	SQL:2006	Unterstützung für SQL/XML zur besseren Integration mit XML-Daten.
2008	SQL:2008	Neue Datentypen, zusätzliche Funktionen und Verbesserungen bestehender Features.
2011	SQL:2011	Temporale Daten zur Verwaltung historischer Daten.
2016	SQL:2016	Row Pattern Recognition und verbesserte JSON-Unterstützung.
2019	SQL:2019	Robustere Unterstützung für JSON und weitere moderne Datentypen.
2022	Kontinuierliche SQL-Updates	SQL entwickelt sich durch Updates der großen RDBMS-Anbieter kontinuierlich weiter und integriert neue Funktionen und Optimierungen.

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:

\n
Datenbankadministratorinnen und -administratoren
\n
\n
Datenanalystinnen und -analysten
\n
\n
Data Scientists
\n
\n
Webdesignerinnen und -designer
\n
\n
Servermanagement-Spezialistinnen und -spezialisten
\n
\n
Hosting-Technikerinnen und -techniker
\n
\n
Business-Intelligence-Spezialistinnen und -spezialisten
\n
\n
Softwareingenieurinnen und -ingenieure
\n
\n
Entwicklerinnen und Entwickler
\n
\n
Finanzanalystinnen und -analysten
\n
\n
Forschende
\n
\n
Und viele mehr …
\n

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;\nBereitgestellt von

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 |\nBereitgestellt von

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';\nBereitgestellt von

Ausgabe:

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

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;\nBereitgestellt von

Ausgabe:

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

4. Daten aggregieren

So zählst du die Anzahl der Patienten pro Geschlecht:

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

Ausgabe:

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

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);\nBereitgestellt von

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;\nBereitgestellt von

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     |\nBereitgestellt von

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;\nBereitgestellt von

7. Datensätze löschen

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

DELETE FROM patients \nWHERE patient_id = 5;\nBereitgestellt von

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.

FAQs

Ist SQL eine Programmiersprache?

Im strengsten Wortsinn: Ja, SQL ist eine Programmiersprache. Allerdings keine universelle Sprache wie Python oder Java – du kannst damit keine App bauen. SQL hat einen klaren Zweck: Mit relationalen Datenbanken kommunizieren und Daten darin manipulieren.

Weil SQL für einen spezifischen Anwendungsbereich entwickelt wurde, ist es eine domänenspezifische Programmiersprache. Sie bietet einen flexiblen und leistungsfähigen Weg, Informationen aus Daten zu gewinnen – ideal für Data Science und verwandte Felder.

Ist SQL leicht zu lernen?

Ja, SQL gehört zu den am einfachsten zu lernenden Sprachen. Die Syntax ist englischbasiert und überschaubar, daher können viele Menschen diese Sprache in wenigen Wochen beherrschen – auch ohne Vorerfahrung mit Programmiersprachen.

Introduction to SQL, ein kostenloser Kurs von DataCamp, ist ein hervorragender Start, um SQL online und in deinem Tempo zu lernen.

Kann ich mir SQL selbst beibringen?

Ja, aber dir SQL komplett selbst beizubringen, dauert in der Regel deutlich länger, als einem strukturierten Kurs einer anerkannten Trainingsplattform wie DataCamp zu folgen.

SQL ist zwar leicht zu lernen, aber nicht trivial. Anwendung und Einsatz haben viele Feinheiten. Am besten verstehst du SQL über ein geführtes Training.

Was ist SQL einfach erklärt?

SQL ist eine Computersprache, die entwickelt wurde, damit Menschen mit relationalen Datenbanken kommunizieren können. Relationale Datenbanken ermöglichen es, Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datentypen zu betrachten – etwa Körpergröße und Gewicht einer Person oder Verkaufsvolumen und Standort.

Um solche Informationen aus Datenbanken zu ziehen und Berichte zu erstellen, nutzen wir SQL.

Ist SQL wirklich besser als Excel?

Ja, SQL ist oft der bessere Weg, Daten anzusehen, zu verwalten und zu analysieren als Excel. Eine SQL-Datenbank kann im Gegensatz zu einer Tabelle in Excel Millionen von Feldern enthalten, und mithilfe von SQL-Abfragen lässt sich deutlich mehr anstellen als mit Excel-Formeln.

Tabellenkalkulationen sind nützlich und werden breit eingesetzt, bieten aber weder die analytische Funktionalität eines SQL-Datenbanksystems noch die gleiche Datenintegrität.

Warum ist SQL heute noch so beliebt?

Weil SQL überall ist. Diese Sprache ist praktisch gleichbedeutend mit relationalen Datenbanken – einer der besten Möglichkeiten, Daten zu betrachten, zu verwalten und zu verarbeiten.

Wo immer Daten liegen, ist die Chance groß, dass sie in einer relationalen Datenbank gespeichert sind – und wir brauchen SQL, um mit ihr zu kommunizieren. Diese Allgegenwärtigkeit spricht dafür, dass SQL noch viele Jahre gefragt bleibt.

Lohnt es sich 2022, SQL zu lernen?

Wenn du eine Karriere in Data Science oder einem verwandten Bereich anstrebst, ist SQL lernen eine der besten Entscheidungen. SQL- bzw. relationale Datenbanken sind die gängigste Art, wie Unternehmen und Organisationen ihre Daten speichern.

Um mit relationalen Datenbanken zu kommunizieren und das Potenzial der Daten zu heben, brauchst du SQL-Kompetenzen. Selbst wenn du nicht Vollzeit mit Daten arbeiten willst, sind ein paar SQL-Abfragen äußerst hilfreich. SQL wird in Stellenausschreibungen häufig als Muss genannt.

Was ist leichter zu lernen: SQL oder Python?

SQL. Da SQL für einen klar abgegrenzten Zweck entwickelt wurde (Kommunikation mit relationalen Datenbanken), ist Grammatik und Syntax einfacher als bei universellen Sprachen wie Python.

Das heißt nicht, dass Python schwer wäre – im Gegenteil, es gehört zu den leichteren Sprachen. DataCamp bietet Einsteigerkurse für SQL und Python. Probiere beides aus und entscheide, welchen Weg du gehen möchtest.

Soll ich MySQL oder SQL lernen?

Starte mit Standard-SQL bzw. PostgreSQL, das dem Standard am nächsten kommt.

Für jedes relationale Datenbankmanagementsystem (RDBMS) brauchst du Standard-SQL. Wechselst du später das System, etwa von PostgreSQL zu MySQL, lernst du die kleinen Syntaxunterschiede dazu.

Wie viel verdienen SQL-Entwickler im Durchschnitt?

Laut Indeed verdienen Developer, die mit SQL arbeiten, im Durchschnitt 88.125 $ pro Jahr. Diese Entwicklerinnen und Entwickler arbeiten mit SQL-Datenbanken und entwickeln Anwendungen, die mit diesen Datenbanken interagieren.

Weitere Jobs, in denen SQL eine Kernkompetenz ist, sind etwa Database Administrator, Data Analyst und Data Scientist. DataCamp bietet verschiedene SQL-Kurse und Lernpfade, die dir den idealen Einstieg in deinen neuen Beruf ermöglichen.

Bekomme ich einen Job, wenn ich SQL lerne?

SQL kann dir beim Job helfen. Es ist eine der gefragtesten Tech-Kompetenzen und wird in vielen Stellenanzeigen als Anforderung genannt.

SQL zu lernen unterstützt außerdem deine Weiterbildung – egal in welcher Position oder Branche. Mit SQL kannst du mit relationalen Datenbanken arbeiten – ein Werkzeug, das die meisten Unternehmen regelmäßig einsetzen.

Autor

Summer Worsley

Themen

SQL

Was ist SQL?

SQL und relationale Datenbanken

NoSQL vs. SQL

Was ist NewSQL?

Warum ist SQL so beliebt?

Wann wurde SQL entwickelt?

Wer hat SQL erfunden?

Wie sich SQL über die Jahre entwickelt hat

Zeitleiste der SQL-Entwicklung

SQL-Dialekte und Syntaxunterschiede

Der Aufstieg der Data Science

Wer nutzt SQL?

Berufe mit SQL

Weiterbildung mit SQL

SQL in der Praxis: Codebeispiele

1. Alle Datensätze einer Tabelle anzeigen

2. Datensätze nach Geschlecht filtern

3. Ergebnisse sortieren

4. Daten aggregieren

5. Joins verwenden

6. Datensätze aktualisieren

7. Datensätze löschen

SQL-Grundlagen und fortgeschrittenes SQL

Fazit

FAQs

Themen

Lerne mehr über SQL mit diesen Kursen!

Erstelle dein kostenloses Konto

Ähnlich

Lerne mehr über SQL mit diesen Kursen!

Erstelle dein kostenloses Konto