LU10a: Aggregatfunktionen Einführung

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Datensätze:

Einbrüche (Kanton Zürich) – Datenbank: zh_einbrueche, Tabelle: einbrueche
Space Missions – Datenbank: spacemission, Tabelle: missions
YouTube Top 100 (2025) – Datenbank: youtube_top_100_songs_2025, Tabelle: youtube_top_100_songs_2025

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.

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: Kriminalität (ZH), Raumfahrt (1957–2022) und Musiktrends (2025).

Einbrüche (Kanton Zürich) – ''zh_einbrueche.einbrueche''

Zeitraum: 2009–2024 • Quelle: Kantonspolizei ZH • Lizenz: CC0 • Granularität: je Gemeinde (Stadt Zürich zusätzlich je Stadtkreis)

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

Warum spannend?

Reale, geprüfte Amtsstatistik → verlässliche Grundlage.
Vergleiche zwischen Gemeinden via Häufigkeitszahl fair möglich.
Zeitreihen 2009–2024 zeigen Trends und Hotspots.

Beispielfragen:

Wie viele Einbrüche gab es letztes Jahr in meiner Gemeinde?
Welche Gemeinden haben im Durchschnitt die höchsten Raten?

Space Missions – ''spacemission.missions''

Zeitraum: 1957–2022 • Quelle: Scrape von nextspaceflight.com • Granularität: Start-Ereignis (Mission)

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)

Warum spannend?

Historische Langzeitreihe (Space Race → NewSpace).
Vergleiche staatlich vs. privat (z. B. SpaceX vs. staatliche Akteure).
Zuverlässigkeit und Erfolgsquoten von Trägerfamilien.

Beispielfragen:

Wie viele Starts hat SpaceX im Vergleich zu staatlichen Akteuren bis 2022?
Welche Jahre waren startstark, welche pannenanfällig?
Welche aktiven Raketen haben die meisten erfolgreichen Starts?

YouTube Top 100 (2025) – ''youtube_top_100_songs_2025.youtube_top_100_songs_2025''

Stichtag: 22.09.2025 • Umfang: 100 Songs • Granularität: Video/Track inkl. Kanal-Metadaten

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)

Warum spannend?

Topliste des Jahres → Musiktrends weltweit.
Kanalleistung: Summierte Views je Channel, Ranking der erfolgreichsten Channels.
Hypothesen testen: Hängt die Songdauer mit den Views zusammen?

Beispielfragen:

Welche sind die meistgespielten Songs 2025 und welche Channels sind besonders erfolgreich?
Gibt es einen Zusammenhang zwischen Songdauer und Anzahl Views?

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;

Aggregatfunktionen fassen viele Zeilen zu Kennzahlen zusammen (z. B. Anzahl, Summe, Durchschnitt, Minimum/Maximum). Sie sind die Grundlage für Berichte, Dashboards, BI-Auswertungen¹⁾ und Web-Backends²⁾.

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;

2.1 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. </WRAP>

¹⁾
Business Intelligence: systematische, kennzahlenbasierte Datenanalyse zur Entscheidungsunterstützung; typische Artefakte sind Reports, Dashboards, Zeitreihen und Rankings.

²⁾
Serverseitige Logik/Services einer Web-App; liest Datenquellen, validiert, rechnet und stellt Ergebnisse über APIs (Schnittstellen) bereit.