LinkedIn – SQL Grundkurs 2: Data Query Language (DQL) Aufbauwissen [2021]

Erscheinungsdatum: 10.09.2021
Laufzeit: 5 Std. 37 Min. (43 Videos)
Formate: (Win)RAR,(HD720)MP4,NFO
Kenntnisse: Einsteiger + Fortgeschrittene
Grösse: ca. 2350 MB (4 Parts, inkl. Projektdatei)

Beschreibung:

Die Grundkenntnisse zur Data Query Language (DQL) ausbauen und vertiefen

Vielleicht erscheint es Ihnen mittlerweile als zu langweilig, immer nur auf eine einzelne Tabelle zuzugreifen. Daher startet dieser Teil der mehrteiligen LinkedIn Learning-Kursreihe mit dem Thema JOIN. Dieser hat eine Vielzahl an Facetten, um Daten aus unterschiedlichen Tabellen zu kombinieren, lässt Sie aber auch herausfinden, zu welchen Daten noch weitere Informationen fehlen. Aber nicht nur das gemeinsame Verwenden von mehreren Tabellen in den unterschiedlichen Varianten ist hier das Thema. In dem zur Data Query Language zweiten Teil werden aufbauende Themen für komplexe Abfragen behandelt. Mein Name ist Klemens Konopasek, ich unterrichte als Datenbankentwickler schon seit vielen Jahren Datenbankthemen. Wenn Sie mit dem Aufbau von relationalen Datenbanken grundsätzlich vertraut sind und die Themen des vorangegangenen Kursteiles dieser Serie beherrschen, öffnen Sie nun für den zweiten Teil Ihren SQL-Editor und legen Sie los.

Im zweiten Teil des großen SQL-Grundlagentrainings mit Klemens Konopasek stehen komplexe Abfragen mit der Data Query Language (DQL) im Blickpunkt. Los geht es mit JOIN, womit Sie Daten aus unterschiedlichen Tabellen kombinieren und zum Beispiel auch herausfinden können, zu welchen Daten noch Informationen fehlen. Des Weiteren lernen Sie, wie Sie Daten über Gruppierungen zusammenfassen, um zum Beispiel Summen und Mittelwerte zu bilden, aber auch, wie Sie komplexe Anforderungen mithilfe von Unterabfragen auf mehrere Stufen verteilen und über gezielte Zwischenergebnisse zu Ihrem Endziel gelangen. Wie in allen andere Teilkursen werden alle Praxisbeispiele mit den drei führenden Datenbankmanagementsystemen Oracle, Microsoft SQL Server und MySQL umgesetzt.