Was ist SQL? Abkürzung & Grundlagen-Tutorial

Was ist SQL?

SQL SQL ist die Standardsprache für die Arbeit mit relationalen Datenbanken. Sie dient zum Einfügen, Suchen, Aktualisieren und Löschen von Datensätzen und kann außerdem Datenbanken optimieren und verwalten. SQL ist ein ANSI- und ISO-Standard, daher funktioniert dieselbe Kernsyntax auf verschiedenen Datenbank-Engines. PostgreSQL, MySQL, Oracle, und SQL-Server.

SQL-Vollformular

SQL steht für Strukturierte Abfragesprache, ausgesprochen wie „SQL“ oder „See-Quel“. IBM entwickelte es in den 1970er Jahren, und relationale Datenbanken wie MySQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server, PostgreSQL und SAP Sybase verwendet ANSI SQL als Grundlage.

So verwenden Sie SQL

Sie führen SQL-Abfragen aus, indem Sie eine Anweisung schreiben, die die Operation, die Zieltabelle und alle Filterbedingungen angibt. Eine SELECT-Abfrage, die Elemente zurückgibt, die älter als 30 sind, sieht folgendermaßen aus:

SELECT * FROM Members WHERE Age > 30;

Die Syntax ist in Datenbanken weitgehend ähnlich, da alle gängigen Datenbank-Engines den ANSI-Standard implementieren. Einige wenige RDBMS-Produkte fügen proprietäre Dialekte hinzu, beispielsweise T-SQL in SQL Server und PL/SQL in SQL Server. Oracle.

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Wozu wird SQL verwendet?

Hier sind die wichtigsten Gründe für die Verwendung von SQL:

• Es hilft Benutzern beim Zugriff auf Daten in der RDBMS-System.
• Es hilft Ihnen, die Daten zu beschreiben.
• Es ermöglicht Ihnen, die Daten in einer Datenbank zu definieren und diese spezifischen Daten zu bearbeiten.
• Mithilfe von SQL können Sie Datenbanken und Tabellen erstellen und löschen.
• Mit SQL können Sie Funktionen in einer Datenbank verwenden, eine Ansicht erstellen und gespeicherte Prozeduren schreiben.
• Sie können Berechtigungen für Tabellen, Prozeduren und Ansichten festlegen.
• SQL unterstützt analytische Aufgaben wie Berichterstellung, Business Intelligence und die Zuführung von Daten zu Machine-Learning-Pipelines.

Eine kurze Geschichte von SQL

Hier sind wichtige Meilensteine ​​aus der Geschichte von SQL:

• 1970 – Dr. Edgar F. „Ted“ Codd beschrieb ein relationales Modell für Datenbanken.
• 1974 – Die strukturierte Abfragesprache (SQL) erschien um IBM Forschung.
• 1978 - IBM System/R veröffentlicht.
• 1986 – ANSI standardisierte SQL als SQL-86.
• 1989 – Die erste kommerzielle Version des SQL-Standards wurde veröffentlicht.
• 1999 – Mit SQL:1999 wurden Trigger und objektorientierte Funktionen eingeführt.
• SQL:2003 – Fensterfunktionen und XML-Funktionen.
• SQL:2006 – Unterstützung für die XML-Abfragesprache.
• SQL:2011 – Unterstützung für temporale Datenbanken.
• SQL:2016 – JSON, Zeilenmustererkennung, polymorphe Tabellenfunktionen.
• SQL:2023 – Property-Graph-Abfragen (SQL/PGQ) und verbesserte JSON-Verarbeitung.

Arten von SQL-Anweisungen

Hier sind fünf Arten von häufig verwendeten SQL-Anweisungen:

• Datendefinitionssprache (DDL)
• Datenmanipulationssprache (DML)
• Datenkontrollsprache (DCL)
• Transaktionskontrollsprache (TCL)
• Datenabfragesprache (DQL)

SQL-Prozess

Wenn Sie einen SQL-Befehl ausführen, analysiert die Datenbank-Engine die Anweisung, wählt einen Ausführungsplan aus und führt ihn auf der Speicherschicht aus.

Wichtige Bestandteile dieses Prozesses sind:

• SQL-Abfrage-Engine
• Optimierungs-Engine
• Abfrageverteiler
• Klassische Abfrage-Engine

Die klassische Abfrage-Engine verarbeitet Nicht-SQL-Abfragen, während die SQL-Abfrage-Engine die strukturierte Arbeitslast verarbeitet.

SQL-Standards

SQL umfasst das Erstellen, Löschen, Abrufen und Ändern von Datensätzen sowie die Zugriffskontrolle in Datenbanken. Es handelt sich um einen ANSI- (American National Standards Institute) und ISO-Standard, und die aktuelle Ausgabe ist … ISO / IEC 9075: 2023, allgemein als SQL:2023 bezeichnet. Der Standard ist in mehrere Teile gegliedert:

Moderne SQL-Engines

Jede Engine implementiert den größten Teil des ANSI-Kerns und fügt eigene Erweiterungen hinzu:

• PostgreSQL 17: Open-Source mit strikter Einhaltung von Standards und umfassender JSON-Unterstützung.
• MySQL 8: Beliebt bei Webanwendungen; unterstützt Fensterfunktionen, CTEs und einen Dokumentenspeichermodus.
• Microsoft SQL Server 2022: Enterprise-Engine mit Abfrageintelligenz und Azure Synapsenspiegelung.
• Oracle Database 23ai: Kombiniert SQL mit Vektorsuche und JSON-relationalen Dualitätsansichten.
• SQLite: Leichtgewichtige, dateibasierte Engine, die in mobile Apps und Browser eingebettet ist.

Cloud-Speicher wie Amazon Rotverschiebung, Google BigQuery und Snowflake stellen außerdem ANSI-SQL-Dialekte bereit, wodurch die Sprache vom Laptop bis hin zu Analysen im Petabyte-Bereich portabel ist.

SQL-Sprachelemente

Hier sind die wichtigsten Elemente der SQL-Sprache:

• Stichwort: Reservierte Wörter wie SELECT, FROM oder WHERE, die jede Anweisung bilden.
• Kennungen: Namen von Datenbankobjekten wie Benutzer-IDs, Tabellen und Spalten.
• Streicher: Literale Zeichenketten oder Ausdrücke mit VARCHAR- oder CHAR-Datentypen.
• Ausdrücke: Gebildet aus Konstanten, SQL-Operatoren, Spaltennamen und Unterabfragen.
• Suchbedingungen: Filterzeilen oder Kontrollflussanweisungen wie IF.
• Besondere Werte: Werte wie CURRENT_TIMESTAMP, die in Ausdrücken und Spaltenstandardwerten verwendet werden.
• Variablen: Die meisten Engines unterstützen lokale, globale und verbindungsbezogene Variablen in gespeicherten Prozeduren.
• Kommentare: Einzeilige (–) und Blockkommentare (/* */) dokumentieren SQL-Anweisungen, werden aber nicht ausgeführt.
• NULL-Wert: NULL kennzeichnet einen Wert, der unbekannt, fehlend oder nicht anwendbar ist.

Was ist eine Datenbank in SQL?

A Datenbank Eine Tabelle ist eine Sammlung von Tabellen, die strukturierte Daten speichern. Eine Tabelle enthält Zeilen (Datensätze oder Tupel) und Spalten (Attribute).

Jede Spalte speichert einen bestimmten Informationstyp, beispielsweise Namen, Datumsangaben, Geldbeträge oder Zahlen. Beziehungen zwischen Tabellen werden durch Primär- und Fremdschlüssel hergestellt, wodurch die Datenbank „relational“ wird.

Was ist NoSQL?

NoSQL ist eine Kategorie von Datenbankmanagementsystem deren Hauptmerkmal die Nichtbeachtung relationaler Konzepte ist. NoSQL bedeutet „Nicht nur SQL“. Die Kategorie wuchs mit Internetgiganten wie Google, Facebook und Amazon, die mit gigantischen Datenmengen zu tun haben.

Bei der Verarbeitung großer Datenmengen in relationalen Datenbanken können sich die Antwortzeiten verlangsamen. Sie können die Kapazität durch Hardware-Upgrades („Scale-up“) oder durch Lastverteilung auf mehrere Hosts („Scale-out“) erhöhen.

NoSQL-Datenbanken sind nicht relational Für Webanwendungen konzipierte Datenbanken. Sie verwenden nicht immer SQL oder erzwingen strenge Schemata und ACID-Standards (AtomEigenschaften wie Stabilität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit sind nicht immer gewährleistet, obwohl moderne Systeme wie z. B. MongoDB und Cassandra bieten jetzt anpassbare Transaktionsmodi.

Warum es sinnvoll ist, SQL nach NoSQL zu lernen

Da NoSQL im Vergleich zu relationalen Modellen besser skaliert, könnte man sich fragen: Warum sollte jemand überhaupt noch SQL lernen?NoSQL-Datenbanken sind spezialisiert und eignen sich am besten für riesige unstrukturierte Datensätze, aber die meisten Geschäftsanwendungen setzen immer noch auf relationale Datenbanken und deren Tools.

Relationale Datenbanken bieten gegenüber NoSQL folgende Vorteile:

• Ausgereiftes Datenspeicher- und -verwaltungsmodell, von entscheidender Bedeutung für Unternehmenskunden.
• Unterstützung für Ansichten, die es Benutzern ermöglichen, nur autorisierte Daten zu sehen.
• Unterstützung für gespeicherte Prozeduren, die Geschäftslogik in die Datenbank einbinden.
• Stärkere Sicherheitsmodelle, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Überwachungsfunktionen.
• SQL ist die Lingua franca von BI-, Dashboard- und KI-Tools, die strukturierte Eingaben benötigen.

Die Nachfrage nach Fachkräften, die mit relationalen Datenbanken umgehen können, bleibt bestehen. wachsendDaher ist das Erlernen der SQL-Grundlagen nach wie vor von großem Wert.

SQL und KI: Text-zu-SQL-Tools

SQL ist mittlerweile eine Zielsprache für KI-Assistenten. Text-zu-SQL Tools übersetzen einfache englische Anfragen, wie z. B. „Zeige die 10 umsatzstärksten Kunden des letzten Quartals“, in ausführbaren SQL-Code. Beliebte Optionen sind: GitHub-Copilot, Vanna AI, Microsoft Copilot rein Azure SQL und Oracle Wählen Sie KI. Überprüfen Sie den generierten SQL-Code immer auf Korrektheit, Sicherheit und Indizierung, bevor Sie ihn auf Produktionsdaten ausführen.

Die besten Bücher zum Erlernen von SQL

Hier sind einige der besten SQL-Bücher:

• SQL-Tutorial für Anfänger:

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• SQL Pocket Guide: Vermittelt SQL-Funktionen, Syntax regulärer Ausdrücke und Datentypkonvertierung. JETZT KAUFEN

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Häufig gestellte Fragen