LU10a: Aggregatfunktionen Einführung

0. Datensätze

Wir arbeiten mit realen Daten aus unterschiedlichen Bereichen. Das macht die Übungen praxisnah: Wir beantworten echte Fragen, erkennen Trends und leiten Kennzahlen ab. Die drei Datensätze sind aus unterschiedlichen Sparten:

Einbrüche (Kanton Zürich)

Robbery-Icon – Gofficon (Noun Project)

1)

Was steckt drin? (Auszug Felder)

Feld Bedeutung
ausgangsjahr Berichtsjahr
gemeindename / stadtkreis_name örtliche Zuordnung
straftaten_total Vollendet + Versucht
straftaten_vollendet, straftaten_versucht Aufschlüsselung
einwohner Bevölkerungszahl (Ende Vorjahr)
haeufigkeitszahl Fälle pro 1’000 Einwohner

Beispielfragen:

Space Missions

Space-Icon – Zahirulizul (Noun Project)

2)

Was steckt drin? (Auszug Felder)

Feld Bedeutung
company Betreiber/Organisation (staatlich, militärisch, privat)
location Startplatz (Kosmodrom, Spaceport, Pad)
launch_date Datum/Zeit des Starts
rocket / status_rocket Träger & Status (aktiv/retired)
mission_status Erfolg/Fehlschlag u. a.
price_usd Missionskosten (falls vorhanden; Mio. USD)

Beispielfragen:

YouTube Top 100 (2025)

Song-Icon – Puspa Kusuma (Noun Project)

3)

Was steckt drin? (Auszug Felder)

Feld Bedeutung
title / full_title Videotitel (offiziell)
channel Künstler:in/Kanal
view_count Views (bis > 2 Mrd.)
duration Videolänge (ca. 2–6 Minuten)
tags / description Metadaten (Genre, Labels, Promo)
category Kategorie (meist Music)

Beispielfragen:

Setup (Download & Import)

Laden Sie die vorbereiteten Datensätze herunter und importieren Sie sie:

ZIP mit allen drei SQL-Dumps

Screencast, der zeigt wie die SQL-Files in Webstorm ausgeführt werden. Drei Datenbanken mit Tabellen und Datensätzen werden in MySQL erstellt.

Schema wählen (wichtig): Entweder im Editor-Dropdown das Schema wählen oder mit USE explizit setzen: 

-- Beispiele:
USE spacemission;
-- USE zh_einbrueche;
-- USE youtube_top_100_songs_2025;

1. Was sind Aggregatfunktionen – und warum braucht man sie?

Aggregatfunktionen fassen viele Zeilen zu Kennzahlen zusammen (z. B. Anzahl, Summe, Durchschnitt, Minimum/Maximum). Sie sind die Grundlage für Berichte, Dashboards, BI-Auswertungen4) und Web-Backends5).

1.1 Die wichtigsten Aggregatfunktionen

Funktion Zweck NULL-Verhalten
COUNT(*) Anzahl Zeilen zählt alle Zeilen
COUNT(spalte) Anzahl nicht NULL ignoriert NULL
SUM(spalte) Summe ignoriert NULL
AVG(spalte) Durchschnitt ignoriert NULL
MIN(spalte) Kleinster Wert ignoriert NULL
MAX(spalte) Grösster Wert ignoriert NULL

Syntax (allgemein) 

SELECT AGGREGATFUNKTION(ausdruck) AS alias FROM schema.tabelle;

2. Einfache Aggregationen

2.1 COUNT – Wie viele Datensätze sind es?

Frage: Wie viele Missionen befinden sich im Datensatz? 

SELECT COUNT(*) AS anzahl_missionen
FROM missions;

Was passiert? COUNT(*) zählt alle Zeilen.

2.2 SUM – Summe bilden

Frage: Wie viele Views haben alle 100 YouTube-Songs zusammen? 

SELECT SUM(view_count) AS views_total
FROM youtube_top_100_songs_2025;

Was passiert? SUM(view_count) addiert alle Views über die Tabelle.

Ergebnis: 2025 haben die 100 meistgeklickten YouTube-Songs insgesamt über 10 Milliarden Views erzielt.

2.3 AVG – Durchschnitt berechnen

Frage: Wie lang ist ein Song im Durchschnitt? 

SELECT AVG(duration) AS avg_duration
FROM youtube_top_100_songs_2025;

Was passiert? AVG(duration) berechnet den Mittelwert; NULLs werden ignoriert.

Ergebnis: 2025 haben die 100 meistgeklickten YouTube-Songs eine durchschnittliche Song-Dauer von 3 min 24s.

2.4 MIN / MAX – Kleinster / Grösster Wert

Fragen: Längster Song? Kürzester Song? 

-- Längster Song
SELECT MAX(duration) AS max_duration
FROM youtube_top_100_songs_2025;
 
-- Kürzester Song
SELECT MIN(duration) AS min_duration
FROM youtube_top_100_songs_2025;

Was passiert? MAX(…) gibt den grössten, MIN(…) den kleinsten Wert zurück.

Ergebnis: Der längste Song in der Tabelle ist „Kendrick Lamar - Not Like Us“ mit einer Dauer von 5 min 54s und der kürzeste Song „Claudia Valentina - Candy (Official Video)“ mit 2 Minuten.

1)
Bildquelle: Robbery von Gofficon, Noun Project – Lizenz: CC BY 3.0
2)
Bildquelle: Space von Zahirulizul, Noun Project – Lizenz: CC BY 3.0
3)
Bildquelle: Song von Puspa Kusuma, Noun Project – Lizenz: CC BY 3.0
4)
Business Intelligence: systematische, kennzahlenbasierte Datenanalyse zur Entscheidungsunterstützung; typische Artefakte sind Reports, Dashboards, Zeitreihen und Rankings.
5)
Serverseitige Logik/Services einer Web-App; liest Datenquellen, validiert, rechnet und stellt Ergebnisse über APIs (Schnittstellen) bereit.