LU07.A01 Auftrag: Eigene Lieblingsfilm-Tabelle erstellen

Ziel: Jede:r Lernende erstellt alleine eine persönliche Filmtabelle und übt dabei die DML-Operationen INSERT, UPDATE und DELETE (inkl. INSERT … SELECT aus imdb_top_1000).

WICHTIG: Der gesamte Auftrag wird ausschliesslich mit SQL-Befehlen gelöst – nicht über die Webstorm-GUI.

Erstelle die Tabelle favourite_film mit folgenden Spalten (Datentypen passend wählen):

• film_id – Primärschlüssel, AUTO_INCREMENT
• title – Filmtitel (z. B. VARCHAR(100))
• director – Regisseur:in (z. B. VARCHAR(50))
• released_year – Erscheinungsjahr (z. B. YEAR)
• star1 – Hauptdarsteller:in (z. B. VARCHAR(50))

Tipp: Notiere dir dein fertiges CREATE TABLE in einer Datei, damit du es später wiederverwenden kannst.

a) Single-Insert: Füge einen Datensatz aus der Liste unten (s. Beispiel-Datensätze) ein. b) Multiple-Insert: Füge 2–3 weitere Datensätze in einem Statement ein. c) INSERT … SELECT: Übernimm weitere Filme aus der Tabelle imdb_top_1000 in deine favourite_film-Tabelle (Spalten-Mapping: Series_Title → title, Director → director, Released_Year → released_year, Star1 → star1). Filtere z. B. nach Jahr (ab 2000) oder nach Regie.

Hinweise:
Achte auf korrekte Datentypen (Jahr als Zahl, Texte in Quotes).
Bei Texten mit Apostroph (z. B. Five Nights at Freddy's) muss das Hochkomma in SQL escaped werden (), wenn du es manuell tippst. ===== 3) Daten ändern (UPDATE) ===== Führe mindestens zwei Updates aus: * Korrigiere bei einem Film den Namen der Regie oder den Titel. * Ändere bei einem anderen Film zwei Spalten gleichzeitig (z. B. Titel und star1). > Immer mit WHERE einschränken! Teste deine Bedingung zuerst mit einem SELECT-Dry-Run. ===== 4) Daten löschen (DELETE) ===== Führe mindestens zwei Löschoperationen aus: * Lösche einen Film gezielt über den Primärschlüssel film_id. * Lösche mehrere Filme auf einmal (z. B. via IN oder per Jahrgangs-Filter). > Vorsicht: DELETE ohne WHERE leert die ganze Tabelle. ===== 5) Peer-Check ===== Zeige dein Ergebnis (Tabelle mit einigen Datensätzen) einer/einem Lernenden, die/der nicht neben dir sitzt. Die Lehrperson hilft beim Matching. Erklärt euch gegenseitig: * Welche DML-Befehle ihr ausgeführt habt (Kurzüberblick). * Wo ihr WHERE verwendet habt und warum. * Was ihr bei Apostrophen, Umlauten und Datentypen beachtet habt. ===== Beispiel-Datensätze (roh, ohne SQL) ===== *Reihenfolge der Spalten:* title, director, released_year, star1 *Kopiere einzelne Zeilen (jeweils eine pro Film) – jede Zeile ist ein Datensatz. Trenne Datensätze durch eine leere Zeile.* Dune: Part Two, Denis Villeneuve, 2024, Timothée Chalamet Barbie, Greta Gerwig, 2023, Margot Robbie Oppenheimer, Christopher Nolan, 2023, Cillian Murphy Inside Out 2, Kelsey Mann, 2024, Amy Poehler Spider-Man: Across the Spider-Verse, Joaquim Dos Santos, 2023, Shameik Moore Deadpool & Wolverine, Shawn Levy, 2024, Ryan Reynolds Wonka, Paul King, 2023, Timothée Chalamet Godzilla Minus One, Takashi Yamazaki, 2023, Ryunosuke Kamiki The Super Mario Bros. Movie, Aaron Horvath, 2023, Chris Pratt Five Nights at Freddys, Emma Tammi, 2023, Josh Hutcherson

The Hunger Games: The Ballad of Songbirds & Snakes, Francis Lawrence, 2023, Rachel Zegler

Blue Beetle, Ángel Manuel Soto, 2023, Xolo Maridueña

Du kannst natürlich eigene Favoriten ergänzen (gleiches Format).

• **IMDB** – grosse Filmdatenbank; Titel, Jahr, Regie, Cast leicht recherchierbar.
• **The Movie Database (TMDB)** – community-basiert, oft mit CSV-Exports und klaren Attributen (praktisch für spätere SQL-Imports).
• **Letterboxd** – beliebte Watchlists/Trends, gute Inspiration für aktuelle Titel.

Praxis-Tipp für SQL-Übernahme:
* Wenn du aus CSV oder Listen übernimmst, achte auf Anführungszeichen und Apostroph-Escaping ('' in SQL-Strings).
* Verwende nach grösseren Einfügungen ein SELECT zur Kontrolle (z. B. sortiere nach released_year oder filtere nach director).

• Zeige der Lehrperson oder deiner Peer-Partner*in deine Ergebnisse (z. B. ein SELECT * FROM favourite_film).
• Erkläre kurz, welche INSERT/UPDATE/DELETE-Schritte du gemacht hast und warum.