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Dieses Projekt ist eine Sammlung von Schulungsunterlagen und Beispielen, die ich über die Jahre für verschiedene Zwecke erstellt und weiterentwickelt habe. Es dient nicht nur als Lehrmaterial für meine Studenten, sondern auch als praktische Wissensbasis für meine tägliche Consulting-Tätigkeit. Darüber hinaus nutze ich diese Themen, um fundierte Fragen für Assessment-Center auszuarbeiten und so die fachlichen Fähigkeiten von Kandidaten zu bewerten.

Die hier vorliegenden Inhalte sind das Ergebnis jahrelanger manueller Arbeit. Jedes Kapitel wurde sorgfältig konzipiert und geschrieben, um komplexe Themen verständlich zu machen. Im Jahr 2025 wurden einige dieser Kapitel mithilfe von speziell entwickelten Custom GPTs verfeinert, um die Erklärungen zu präzisieren, die Beispiele zu erweitern und die Vollständigkeit sicherzustellen. Die manuelle, praxisorientierte Ausarbeitung bleibt jedoch das Herzstück dieses Projekts.

Ich hoffe, die Unterlagen sind für euch ebenso nützlich, wie sie es für mich und meine Studenten sind.

SQL Training – Übersicht

Dieses Repository bietet eine strukturierte Einführung in T-SQL. Die Kapitel 00–30 bilden das Basiswissen, 60+ sind optionale Spezialthemen.

Basis-Kapitel (00–30)

  • 01_Normalformen
    Grundlagen der Datenbankmodellierung – Normalformen zur Vermeidung von Redundanzen.

  • 02_Select
    SELECT-Grundlagen, Spaltenprojektion, Alias, einfache Sortierung.

  • 03_JOIN
    Tabellenverknüpfungen: INNER, LEFT/RIGHT, FULL OUTER, Anti-/Semi-Joins.

  • 04_Where
    Zeilenfilterung mit Operatoren, LIKE, BETWEEN, IN, NULL-Vergleiche.

  • 05_Funktionen
    String-, Datums-, numerische Funktionen; CASE und bedingte Logik.

  • 06_Delete
    Datensätze sicher löschen; TOP, OUTPUT, Transaktionssicherheit.

  • 07_Insert
    Einfügen mit INSERT … VALUES/SELECT, Default-Werte, IDENTITY.

  • 08_Update
    Aktualisieren bestehender Daten mit UPDATE, Join-Update, OUTPUT, Integritätsaspekte.

  • 09_Set_Operations
    Mengenoperatoren: UNION [ALL], INTERSECT, EXCEPT, Duplikatregeln.

  • 10_GroupBy_Aggregate
    Gruppierungen mit GROUP BY, Aggregatfunktionen, HAVING.

  • 11_WindowFunctions
    Analytische Funktionen mit OVER(): ROW_NUMBER(), RANK(), LAG/LEAD.

  • 12_DataTypes_Conversion
    Datentypen, CAST/CONVERT, Präzision/Skalen, implizite Konvertierungen.

  • 13_Merge
    Upsert-Szenarien mit MERGE (Insert/Update/Delete), typische Fallstricke.

  • 14_Pivot_Unpivot
    Quer-/Längstransformationen von Daten mit PIVOT und UNPIVOT.

  • 15_SearchInTables
    Techniken zum Durchsuchen von Tabellen/Spalten, Metadaten-Abfragen.

  • 16_DataIntegrity_Constraints
    Schlüssel und Constraints: PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CHECK, DEFAULT.

  • 17_ANIS_NULL_&_Co
    Arbeiten mit NULL: IS NULL, ISNULL, COALESCE, Dreiwertige Logik.

  • 18_Cube_Rollup
    Erweiterte Aggregationen: GROUP BY GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE.

  • 19_Transactions
    BEGIN/COMMIT/ROLLBACK, Fehlerfälle, saubere Transaktionsgrenzen.

  • 20_Create_Database
    Datenbanken/Objekte anlegen: CREATE DATABASE, Schemata, grundlegende DDL.

  • 21_QUOTED_IDENTIFIER
    Wirkung von QUOTED_IDENTIFIER auf Identifikatoren und Anweisungen.

  • 22_Views_Schemata
    Erstellung von Views, Einsatzbereiche, Sicherheitsaspekte.

  • 23_StoredProcedures
    Einführung in Stored Procedures, Parameter, Resultsets.

  • 24_UserDefinedFunctions
    Skalare und table-valued Funktionen, typische Anwendungsfälle.

  • 25_ErrorHandling_TryCatch
    Fehlerbehandlung mit TRY…CATCH, THROW/RAISERROR, Logging.

  • 26_Indexes_Basics
    Clustered/NONCLUSTERED Indizes, Schlüssel/Include, Performancegrundlagen.

  • 27_ExecutionPlans_Basics
    Execution Plans lesen und verstehen, Kardinalitätsschätzung.

  • 28_JSON_XML_Basics
    Grundlagen zu JSON und XML in SQL Server.

  • 29_DateTime_Calendar
    Datumslogik: Zeiträume, Kalenderfunktionen, dynamische Zeitfilter.

  • 30_BulkLoad_BCP_BULKINSERT
    Import/Export von Daten: BULK INSERT, BCP, Performance-Aspekte.

Spezial-Kapitel (60+)

Verwandte Langform-Artikel

Materialien

Anmerkung

Hier sind die spezifischen Custom GPTs, die dabei zum Einsatz kamen:

GPT-1: SQL Begriffsdefinitionen& Übersicht (für die md-Seiten)

GPT-2: Generierung von JupyterNotebooks aus Code-Schnippsel

Der manuelle Aufwand für die Erstellung der ursprünglichen Materialien war enorm und bildet das Fundament dieses Projekts. Die KI-Unterstützung diente lediglich dazu, das bereits vorhandene Material zu optimieren und zu ergänzen.

Ich hoffe, die Unterlagen helfen euch weiter!