Seite 19 - SQL

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HAVING vs. WHERE im Detail: der Unterschied fuer Aggregationen

Maxim Mironjuk - März 15, 2025

Wer HAVING und WHERE als austauschbare Filterklauseln behandelt, produziert Abfragen, die zufaellig funktionieren oder unnoetig langsam laufen. Der Unterschied liegt in der Ausfuehrungsreihenfolge: WHERE filtert vor der Aggregation, HAVING danach, und genau das entscheidet, was ueberhaupt gefiltert werden kann.

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Data Warehousing Grundlagen mit SQL: Star-Schema, Fakten und Dimensionen

Maxim Mironjuk - März 13, 2025

Ein Data Warehouse strukturiert Daten fuer schnelle Analysen, nicht fuer transaktionale Schreiboperationen. Das Star-Schema mit Faktentabellen und Dimensionstabellen ist die bewaehrteste Struktur dafuer, denn es macht Aggregations-Queries ueber Milliarden Zeilen einfach lesbar und performant, ohne die Komplexitaet eines vollstaendig normalisierten Schemas.

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Magento Performance mit SQL analysieren: Top 20 langsamste Datenbankzugriffe

Maxim Mironjuk - März 07, 2025

performance_schema, Slow Query Log, EXPLAIN und typische Magento-Anti-Pattern – ein systematischer Ansatz, um die langsamsten SQL-Abfragen zu finden, zu verstehen und gezielt zu beheben.

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Many-to-Many-Beziehungen richtig modellieren

Maxim Mironjuk - März 07, 2025

Eine Many-to-Many-Beziehung lässt sich nicht direkt in zwei Tabellen abbilden, sondern braucht eine dritte Tabelle als Vermittler. Dieser Beitrag zeigt, wie Junction-Tabellen aufgebaut werden, ob ein zusammengesetzter oder ein künstlicher Primärschlüssel sinnvoller ist und wie zusätzliche Attribute an der Beziehung selbst gespeichert werden, ohne die referenzielle Integrität zu gefährden.

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Natural Keys in Fremdschlüsseln vermeiden

Maxim Mironjuk - März 06, 2025

Ein Natural Key wie eine E-Mail-Adresse oder eine Artikelnummer wirkt beim ersten Schema-Entwurf verlockend praktisch: Er ist ohnehin eindeutig, spart scheinbar eine zusätzliche Spalte und macht Fremdschlüssel auf den ersten Blick lesbarer. Das Problem zeigt sich erst später, wenn sich genau dieser fachliche Wert ändern muss, ein Fall, der in praktisch jedem langlebigen System irgendwann eintritt. Dieser Artikel erklärt, warum Natural Keys als Fremdschlüssel-Ziel strukturell fragil sind, wie ein stabiler Surrogate Key diese Fragilität auflöst, und zeigt an einer realistischen Migration, wie teuer die nachträgliche Korrektur wird.

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MySQL Deadlock analysieren und vermeiden – Praxisguide

Maxim Mironjuk - März 05, 2025

1. Was ist ein MySQL Deadlock?

Ein MySQL Deadlock entsteht, wenn zwei oder mehr Transaktionen jeweils eine Ressource halten und gleichzeitig auf eine Ressource warten, die die andere Transaktion hält. Das ergibt einen zyklischen Wartegraph, aus dem keine Transaktion selbstständig herauskommt. InnoDB erkennt diesen Zyklus typischerweise innerhalb von Millisekunden, wählt eine Opfer-Transaktion (die mit dem geringsten Rollback-Aufwand) und rollt diese zurück — die andere kann dann weitermachen.

Das klassische Szenario mit zwei Transaktionen: Transaktion A sperrt Zeile 1 und wartet auf Zeile 2. Transaktion B hat Zeile 2 gesperrt und wartet auf Zeile 1. Beide warten aufeinander — zyklischer Deadlock. InnoDB wählt Transaktion B als Opfer, rollt sie zurück, Transaktion A kann weitermachen. Der Aufrufer von Transaktion B erhält den Fehler ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction.

Deadlocks sind kein Zeichen eines kaputten Systems — sie sind ein normales

SQL Testing/E2E

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Seed-Daten fuer Tests generieren

Maxim Mironjuk - Februar 28, 2025

Testdatenbanken mit ein paar handverlesenen Zeilen decken selten die Faelle ab, die in Produktion tatsaechlich vorkommen. Wer Seed-Daten systematisch generiert, statt sie manuell zu pflegen, bekommt reproduzierbare, referenziell korrekte Datensaetze, die Randfaelle und realistische Verteilungen gleichermassen abbilden.

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SearchCriteria vs. direkte SQL in Magento: Wann was

Maxim Mironjuk - Februar 24, 2025

Magento SearchCriteria ist die saubere ORM-Schicht. Direktes SQL ist schneller und flexibler. Die Kunst liegt darin, zu wissen, wann welcher Ansatz die richtige Wahl ist — und was man riskiert, wenn man das ORM umgeht.

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JOINs richtig lesen: INNER, LEFT, RIGHT und reale Auswertungen

Maxim Mironjuk - Februar 18, 2025

Wie sich INNER, LEFT und RIGHT JOIN wirklich unterscheiden, wann WHERE-Bedingungen einen LEFT JOIN heimlich in INNER JOIN verwandeln und wie das Fan-out-Problem SUM-Berechnungen verfälscht.

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Analytics-Queries fuer Reporting-Dashboards bauen

Maxim Mironjuk - Februar 17, 2025

Echte Reporting-Dashboards brauchen selten eine einzelne Window Function, sondern eine Kombination aus CTEs, Aggregation und mehreren verschachtelten Fensterfunktionen. Cohort-Retention-Tabellen und Period-over-Period-Wachstumsraten lassen sich vollstaendig in SQL berechnen, wartbar strukturiert mit WITH-Klauseln, ohne dass Rohdaten die Datenbank fuer die Berechnung verlassen muessen.