Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen angezeigt.

--- modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:b_group_by [2025/11/09 18:10] – gkoch
+++ modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:b_group_by [2025/11/09 22:28] (aktuell) – gkoch
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-===== LU10b: Gruppieren mit GROUP BY – Kennzahlen pro Kategorie =====
+====== LU10b: Gruppieren mit GROUP BY – Kennzahlen pro Kategorie ======
 {{ :modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:group_by-sum.webp?900 |}}
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 </WRAP>
-=== 1. Regeln bei Abfragen mit Aggregatfunktionen ===
+===== 1. Regeln bei Abfragen mit Aggregatfunktionen =====
 <WRAP round 80% box center>
   * In ''SELECT'' dürfen neben Aggregaten **nur** Spalten stehen, die auch im ''GROUP BY'' vorkommen.
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 </WRAP>
-=== 2. Beispiel: Wie viele Missionen pro Firma (Top 10)? ===
+<WRAP alert center round 70%>
+**Typischer Fehler:**
+<code sql>
+SELECT gemeindename, SUM(straftaten_total)
+FROM einbrueche;  -- ❌ fehlendes GROUP BY → Fehler/Zufallswerte
+</code>
+Immer **alle nicht aggregierten Spalten** ins ''GROUP BY'' aufnehmen.
+</WRAP>
+===== 2. Beispiel: Wie viele Missionen pro Firma (Top 10)? =====
 <WRAP round 80% box center>
 <code sql>
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 </WRAP>
-=== 3. Beispiel: Total Einbrüche pro Jahr (Kanton ZH) ===
+===== 3. Beispiel: Total Einbrüche pro Jahr (Kanton ZH) =====
 <WRAP round 80% box center>
 <code sql>
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 **Was passiert?** ''SUM(...)'' aggregiert pro Jahr (''GROUP BY ausgangsjahr''); ''ORDER BY ... DESC'' sortiert chronologisch absteigend. ''LIMIT 5'' -> max 5 Ergebnisse.
 {{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:einbrueche_zh.png?nolink&300|}}
-//Während den COVID-19-Jahren ging die Zahl der Einbrüche im Kanton Zürich zurück – jetzt steigt sie wieder an.//
+//Während den Pandemie-Jahren ging die Zahl der Einbrüche im Kanton Zürich zurück – jetzt steigt sie wieder an.//
 </WRAP>
-=== 3.4 Beispiel: Total pro Jahr **und** Tatbestand ===
-<WRAP round 80% box center>
-<code sql>
-SELECT ausgangsjahr,
-       tatbestand,
-       SUM(straftaten_total) AS total_faelle
-FROM zh_einbrueche.einbrueche
-GROUP BY ausgangsjahr, tatbestand
-ORDER BY ausgangsjahr, tatbestand;
-</code>
-**Was passiert?** Mehrspaltiges ''GROUP BY'' → Kennzahlen pro (Jahr × Tatbestand).
-</WRAP>
-<WRAP alert center round 70%>
-**Typischer Fehler:**
-<code sql>
-SELECT gemeindename, SUM(straftaten_total)
-FROM zh_einbrueche.einbrueche;  -- ❌ fehlendes GROUP BY → Fehler/Zufallswerte
-</code>
-Immer **alle nicht aggregierten Spalten** ins ''GROUP BY'' aufnehmen.
-</WRAP>
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 ===== 4. HAVING – Gruppen nach Kennzahlen filtern =====
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 </WRAP>
-=== 4.2 Beispiel: Firmen mit **mehr als 100** Missionen (Top 5) ===
-<WRAP round 80% box center>
-<code sql>
-SELECT company,
-       COUNT(*) AS starts
-FROM spacemission.missions
-GROUP BY company
-HAVING COUNT(*) > 100
-ORDER BY starts DESC
-LIMIT 5;
-</code>
-**Was passiert?** Erst **gruppieren**, dann **Gruppen** mit ''COUNT > 100'' **behalten**.
-</WRAP>
-=== 4.3 Beispiel: Jahre mit über **25'000** Einbruch-Fällen (ZH) ===
+=== 4.2 Beispiel: Jahre mit über 25'000 Einbruch-Fällen (ZH) ===
 <WRAP round 80% box center>
 <code sql>
-SELECT ausgangsjahr,
+SELECT ausgangsjahr, SUM(straftaten_total) AS total_faelle
-       SUM(straftaten_total) AS total_faelle
+FROM einbrueche
-FROM zh_einbrueche.einbrueche
 GROUP BY ausgangsjahr
 HAVING SUM(straftaten_total) > 25000
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 </code>
 **Was passiert?** ''HAVING'' filtert nur jene **Jahre**, deren Summe über dem Schwellwert liegt.
+{{:modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:total_faelle_having.png?nolink&300|}}
 </WRAP>
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-===== 5. Live-Beispiele im Unterricht (wie angekündigt) =====
-<WRAP round 80% box center>
-**COUNT** – Missionen gesamt bis 2022
-<code sql>
-SELECT COUNT(*)
-FROM spacemission.missions
-WHERE YEAR(launch_date) <= 2022;
-</code>
-**SUM** – Views aller 100 YouTube-Songs
-<code sql>
-SELECT SUM(view_count)
-FROM youtube_top_100_songs_2025.youtube_top_100_songs_2025;
-</code>
-**AVG** – Durchschnittliche Songdauer
-<code sql>
-SELECT AVG(duration)
-FROM youtube_top_100_songs_2025.youtube_top_100_songs_2025;
-</code>
-**MAX/MIN** – Längster / Kürzester Song
-<code sql>
-SELECT MAX(duration) FROM youtube_top_100_songs_2025.youtube_top_100_songs_2025;
-SELECT MIN(duration) FROM youtube_top_100_songs_2025.youtube_top_100_songs_2025;
-</code>
-**GROUP BY** – Wie viele Missionen pro Firma
-<code sql>
-SELECT company, COUNT(*) AS starts
-FROM spacemission.missions
-GROUP BY company
-ORDER BY starts DESC
-LIMIT 10;
-</code>
-**HAVING** – Firmen mit über 100 Missionen (Top 5)
-<code sql>
-SELECT company, COUNT(*) AS starts
-FROM spacemission.missions
-GROUP BY company
-HAVING COUNT(*) > 100
-ORDER BY starts DESC
-LIMIT 5;
-</code>
-</WRAP>
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-===== 6. Tipps & Best Practices =====
-<WRAP tip center round 70%>
-**Aliasse**
-*Spalten:* ''SELECT SUM(x) AS total'' → ''AS'' ist optional (''SELECT SUM(x) total'').
-*Tabellen:* ''FROM t AS x'' oder ''FROM t x'' (in MySQL beides ok).
-Wenn Sie einer Tabelle einen Alias geben, **verwenden Sie ihn konsequent** (''x.col'' statt ''t.col'').
-</WRAP>
 <WRAP tip center round 70%>
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 </WRAP>
-<WRAP tip center round 70%>
-**NULL-Fallen**
-''COUNT(spalte)'' ignoriert NULL → bewusste Spaltenwahl!
-Bei Quoten/Prozenten Division durch 0 vermeiden: ''NULLIF(denominator, 0)''.
-</WRAP>
-<WRAP info center round 70%>
-**Weiterführend / Struktur in mehrere Seiten**
-Für grössere Lernpakete empfiehlt sich eine Aufteilung:
-• **LU10/Teil A:** Aggregatfunktionen Basics (COUNT, SUM, AVG, MIN/MAX)
-• **LU10/Teil B:** GROUP BY – ein- und mehrspaltig, Sortierung, DISTINCT vs. GROUP BY
-• **LU10/Teil C:** HAVING – Gruppen filtern, typische Muster
-• **LU10/Teil D:** Performance & Indizes, Best Practices, kleine Mini-Projekte
-</WRAP>
 === Infos zu den Firmen involviert in die "Space Race" ===
+<WRAP box center round 80%>
 ^ Kürzel in Liste ^ Ausgeschrieben / Organisation ^ Land / Region ^
 | **RVSN USSR** | Strategic Missile Forces of the USSR (Raketentruppen der strategischen Bestimmung) | **Sowjetunion** (historisch) |
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 | **Boeing** | The Boeing Company (Boeing Launch Services / Delta-Programm) | **USA** |
+</WRAP>