Seite 12 - SQL

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Upsert-Syntax im Datenbankvergleich: ON DUPLICATE KEY, ON CONFLICT, MERGE

Maxim Mironjuk - Juni 24, 2025

Insert oder Update in einer einzigen Anweisung klingt nach einem einfachen Problem, doch jede Datenbank loest es mit eigener Syntax, eigener Atomaritaet und eigenen Fallstricken. Wer Upsert-Code zwischen MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle und SQLite portabel halten will, muss die Unterschiede kennen, bevor der erste produktive Wechsel ansteht.

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String-Aggregation in SQL: GROUP_CONCAT, STRING_AGG und LISTAGG

Maxim Mironjuk - Juni 23, 2025

String-Aggregation fasst mehrere Zeilen einer Gruppe zu einer einzigen, kommagetrennten Textliste zusammen, etwa alle Tags eines Produkts in einer Zeile statt in mehreren Zeilen. MySQL nutzt dafür GROUP_CONCAT, PostgreSQL und SQL Server STRING_AGG, Oracle LISTAGG. Dieser Artikel zeigt Syntax, Reihenfolge, Trennzeichen und Längenlimits aller vier Systeme im direkten Vergleich.

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Join-Typen im Vergleich: Inner, Left, Right, Full

Maxim Mironjuk - Juni 23, 2025

Ein falsch gewaehlter Join-Typ liefert entweder zu wenige Zeilen, weil unpassende Datensaetze stillschweigend verschwinden, oder zu viele Zeilen, weil eine fehlende Join-Bedingung ein kartesisches Produkt erzeugt. Inner Join, Left Join, Right Join und Full Join unterscheiden sich genau darin, welche Zeilen aus den beteiligten Tabellen in der Ergebnismenge landen, wenn eine Bedingung nicht erfuellt ist, und wer das nicht versteht, baut Reports mit stillschweigend falschen Zahlen.

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Character Sets und Collations richtig wählen: utf8mb4, Sorting, Suche

Maxim Mironjuk - Juni 23, 2025

Warum MySQL's utf8 kein echtes UTF-8 ist, welche Collation für Magento und deutschen Shopbetrieb passt, und wie du sicher auf utf8mb4 migrierst.

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Duplicate Data finden und bereinigen in MySQL

Maxim Mironjuk - Juni 17, 2025

Doppelte Datensätze entstehen in jeder produktiven Datenbank — durch Importfehler, Race Conditions bei gleichzeitigen Schreibzugriffen, fehlende UNIQUE Constraints oder migrierte Altdaten. In Magento können Kundenduplikate zu falschen Bestellzuordnungen führen, doppelte Produkteinträge die Suche verwirren und redundante Preisdaten die Kalkulation brechen. Dieser Artikel zeigt, wie man SQL Duplikate entfernen kann und anschließend dauerhaft verhindert — von der einfachen GROUP-BY-Analyse bis zum sicheren Massen-Delete auf Tabellen mit Millionen von Zeilen.

Duplikate finden mit GROUP BY und HAVING

Der erste Schritt ist immer das Sichtbarmachen der Duplikate. Die klassische Methode verwendet GROUP BY auf den Spalten, die eindeutig sein sollten, und filtert Gruppen mit mehr als einem Eintrag per HAVING COUNT(*) > 1. Dieser Query zeigt das Problem, aber noch nicht die konkreten Zeilen-IDs.

-- Einfache Duplikatsuche über eine Spalte
SELECT
    email,
    COUNT(*) AS anzahl
FROM customer_entity
GROUP

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ETL-Patterns mit SQL umsetzen: Extract, Transform, Load in der Praxis

Maxim Mironjuk - Juni 12, 2025

ETL-Patterns lassen sich in weiten Teilen direkt in SQL abbilden, ohne dass jede Transformation in Anwendungscode wandert. Wer Extract, Transform und Load als Mengenoperationen begreift, baut Pipelines, die idempotent, nachvollziehbar und einfach zu testen sind, statt fragiler Skriptketten mit versteckten Seiteneffekten.

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JSON-Spalten in MySQL und MariaDB sinnvoll einsetzen

Maxim Mironjuk - Juni 09, 2025

JSON MySQL: Wann JSON-Spalten sinnvoll sind, wie JSON_EXTRACT, JSON_SET und JSON_TABLE funktionieren, wie man JSON-Pfade indiziert und was MariaDB anders macht.

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Running Totals mit Window Functions berechnen

Maxim Mironjuk - Juni 07, 2025

Ein Running Total, also eine kumulative Summe, die mit jeder Zeile wachst, gehort zu den haufigsten Anforderungen in Kontoauszugen, Umsatzberichten und Bestandsverwaltungen. Mit SUM() OVER lasst sich diese Berechnung direkt in SQL losen, ohne den langsamen Umweg uber eine korrelierte Subquery. Dieser Artikel zeigt die Syntax, den Reset pro Gruppe und den konkreten Performance-Unterschied.

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Lange laufende Transaktionen finden und debuggen

Maxim Mironjuk - Juni 06, 2025

Eine Transaktion, die vergessen wurde zu committen, blockiert kein einzelnes Query, sondern verhindert im Hintergrund Vacuum, blockiert Locks und bläht Undo-Strukturen auf, ohne dass eine einzelne langsame Abfrage im Slow-Query-Log auftaucht. Wer Idle-in-Transaction-Sessions systematisch über Session-Views erkennt, findet die Ursache im Anwendungscode, statt nur an Symptomen zu kurieren.

SQL Security/OWASP

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Row Level Security: Konzepte und Umsetzung in der Praxis

Maxim Mironjuk - Juni 01, 2025

Row Level Security verlagert Zugriffsregeln aus der Anwendungsschicht in die Datenbank selbst und filtert jede Zeile automatisch nach dem aktuellen Sicherheitskontext. Wer Multi-Tenancy oder mandantenfeindliche Anwendungslogik ohne Row Level Security absichert, verlaesst sich auf disziplinierte WHERE-Klauseln in jedem einzelnen Query, und genau das bricht frueher oder spaeter.