Skript: Datenbanken und SQL mit der Warenautomat-Datenbank

12. GROUP BY und Aggregatsfunktionen

Sind die Daten verknüpft, kann man sie im nächsten Schritt verdichten und zusammenfassen. Dafür sind Aggregatsfunktionen und GROUP BY zuständig.

12.1 COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX

Aggregatsfunktionen verdichten viele Zeilen zu einem Ergebnis. Sie werden genutzt, um Daten zusammenzufassen und Kennzahlen zu berechnen.

Wichtige Funktionen:

1. COUNT(*): Anzahl der Zeilen.
2. SUM(spalte): Summe über eine Zahlenspalte.
3. AVG(spalte): Durchschnitt.
4. MIN(spalte): Kleinster Wert.
5. MAX(spalte): Größter Wert.

[!NOTE] Beispiele:

SELECT COUNT(*) AS anzahl_produkte
FROM produkt;

SELECT SUM(aktueller_bestand) AS gesamtbestand
FROM inventar;

SELECT AVG(preis_eur) AS durchschnittspreis
FROM produkt;

12.2 GROUP BY

GROUP BY bildet Gruppen, auf die Aggregatsfunktionen angewendet werden. Statt eines Gesamtergebnisses erhält man pro Gruppe ein Teilergebnis.

Grundmuster:

SELECT gruppenspalte, AGGREGAT(spalte)
FROM tabelle
GROUP BY gruppenspalte;

[!NOTE] Beispiel:

SELECT kategorie, COUNT(*) AS anzahl
FROM produkt
GROUP BY kategorie;

Wichtige Regel:

• Alle Spalten in SELECT, die nicht aggregiert sind, müssen in GROUP BY stehen.
• Sonst entstehen je nach SQL-Modus Fehler oder unklare Ergebnisse.

12.3 GROUP BY mit mehreren Spalten

Gruppierung kann über mehrere Spalten erfolgen.

[!NOTE] Beispiel:

SELECT automat_id, produkt_id, SUM(aktueller_bestand) AS bestand_summe
FROM inventar
GROUP BY automat_id, produkt_id;

Hier entsteht je Kombination aus automat_id und produkt_id genau eine Gruppe.

12.4 GROUP_CONCAT

Mit GROUP_CONCAT können Werte je Gruppe als Text zusammengefasst werden.

[!NOTE] Beispiel:

SELECT l.name AS lieferant,
         GROUP_CONCAT(p.name ORDER BY p.name SEPARATOR ', ') AS produkte
FROM lieferant l
JOIN produkt p ON p.lieferant_id = l.lieferant_id
GROUP BY l.name;

12.5 Typische Fehler bei Aggregation und GROUP BY

1. Nicht gruppierte Spalte in SELECT: Spalte ist weder aggregiert noch in GROUP BY enthalten.
2. Verwechslung von WHERE und HAVING: WHERE filtert vor der Gruppierung, HAVING nach der Gruppierung.
3. Falsche inhaltliche Gruppierung: Zu grob oder zu fein gruppiert, dadurch falsche Kennzahlen.
4. Fehlende Sortierung: Ergebnisse ohne ORDER BY sind oft schwer vergleichbar.

[!NOTE] Beispiel für saubere Kombination:

SELECT kategorie,
         COUNT(*) AS anzahl,
         ROUND(AVG(preis_eur), 2) AS avg_preis
FROM produkt
WHERE aktiv = TRUE
GROUP BY kategorie
ORDER BY anzahl DESC;

Querverweise

• Kapitel 10: Rechenoperatoren und Aliase
• Kapitel 13: HAVING

Übungen zum Kapitel

Übung 1: Zähle alle Produkte.

Lösung

**Lösung:** ```sql SELECT COUNT(*) AS anzahl_produkte FROM produkt; ```

Übung 2: Gib die Anzahl Produkte pro Kategorie aus.

Lösung

**Lösung:** ```sql SELECT kategorie, COUNT(*) AS anzahl FROM produkt GROUP BY kategorie; ```

Übung 3: Gib alle Produktnamen je Lieferant zusammengefasst aus.

Lösung

**Lösung:** ```sql SELECT l.name AS lieferant, GROUP_CONCAT(p.name ORDER BY p.name SEPARATOR ', ') AS produkte FROM lieferant l JOIN produkt p ON p.lieferant_id = l.lieferant_id GROUP BY l.name; ```

Übung 4: Gib je Kategorie den kleinsten und größten Preis aus.

Lösung

**Lösung:** ```sql SELECT kategorie, MIN(preis_eur) AS min_preis, MAX(preis_eur) AS max_preis FROM produkt GROUP BY kategorie; ```

Übung 5: Erkläre den Unterschied zwischen COUNT(*) und COUNT(spalte).

Lösung

**Lösung:** `COUNT(*)` zählt alle Zeilen. `COUNT(spalte)` zählt nur Zeilen, in denen `spalte` nicht `NULL` ist.

Übung 6: Warum ist folgende Abfrage problematisch? SELECT kategorie, name, COUNT(*) FROM produkt GROUP BY kategorie;

Lösung

**Lösung:** `name` ist weder aggregiert noch Teil von `GROUP BY`. Das ist inhaltlich uneindeutig und in vielen SQL-Modi nicht erlaubt.