Tag: SQL

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

   18.02.2025

   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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2. Analytics-Queries fuer Reporting-Dashboards bauen

   17.02.2025

   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.

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3. Moving Average direkt in SQL berechnen

   16.02.2025

   Ein Moving Average glaettet verrauschte Zeitreihen direkt in der Datenbank: mit AVG() OVER() und einem exakt definierten ROWS BETWEEN Fenster berechnest du gleitende Durchschnitte fuer Trendanalysen, ohne Rohdaten in eine Anwendung zu laden oder mit langsamen Self-Joins zu arbeiten.

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4. Indizes richtig bauen: Selectivity, Cardinality, Composite Indexes

   09.02.2025

   Wie MySQL Index Selectivity und Cardinality die Optimierungsentscheidung beeinflussen, warum Composite Indexes eine Kunst der Spaltenreihenfolge sind und wie Invisible Indexes sicheres Testen ermöglichen.

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5. ACID-Eigenschaften im Detail erklaert

   07.02.2025

   ACID-Eigenschaften sind das Versprechen jeder relationalen Datenbank, dass eine Transaktion entweder vollstaendig oder gar nicht wirkt, dass Integritaetsregeln immer gelten, dass parallele Transaktionen sich nicht gegenseitig korrumpieren und dass bestaetigte Daten einen Absturz ueberleben. Wer versteht, was ohne jede einzelne dieser vier Eigenschaften konkret schiefgeht, trifft bessere Entscheidungen beim Transaktionsdesign.

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6. Approximative Aggregation für große Datenmengen: HyperLogLog und Co

   06.02.2025

   Approximative Aggregation ersetzt exakte Berechnungen wie COUNT DISTINCT oder Perzentile durch probabilistische Algorithmen, die bei Milliarden Zeilen in Sekundenbruchteilen ein Ergebnis mit kontrolliertem, meist unter einem Prozent liegendem Fehler liefern. Dieser Artikel erklärt, wie HyperLogLog und t-digest funktionieren, wann approximative Aggregation sich lohnt und wann exakte Berechnung weiterhin die richtige Wahl bleibt.

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7. Import großer Datenmengen mit LOAD DATA und Bulk Inserts

   05.02.2025

   Eine Million Zeilen einzeln einzufügen dauert Stunden. Mit LOAD DATA INFILE, Bulk Inserts und Transaction Batching dauert es Minuten. Dieser Artikel erklärt alle relevanten Techniken — inklusive Magento-Kontext.

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8. Statistische Funktionen in SQL nutzen: Median, Perzentile, Streuung

   04.02.2025

   AVG allein erzaehlt selten die ganze Geschichte einer Datenverteilung. Mit statistischen Funktionen wie PERCENTILE_CONT, STDDEV und CORR lassen sich Median, Streuung und Zusammenhaenge direkt in der Datenbank berechnen, ohne Rohdaten nach Python oder R exportieren zu muessen.

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9. OpenSearch und MySQL in Magento: Wo die Daten wirklich herkommen

   01.02.2025

   Welche Requests gehen an MySQL, welche an OpenSearch? Wie synchronisiert Magento Produktdaten, warum kommen Layered-Navigation-Filter aus OpenSearch — und wie debuggt man fehlende Produkte in der Suche?

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10. Datenbank-Replikation verstehen: Von Primary bis Read-Replica

    01.02.2025

    Datenbank-Replikation verteilt Daten von einer Primary-Instanz auf eine oder mehrere Replica-Instanzen, um Leselast zu skalieren und Ausfallsicherheit zu erhoehen. Wer synchrone von asynchroner Replikation nicht sauber unterscheidet, riskiert entweder unnoetige Latenz oder stille Datenverluste im Failover-Fall.

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