LU10b: Gruppieren mit GROUP BY – Kennzahlen pro Kategorie [BZZ

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====== LU10b: Gruppieren mit GROUP BY – Kennzahlen pro Kategorie ======

{{ :modul:m290_guko:learningunits:lu10:theorie:group_by-sum.webp?900 |}}

<WRAP round 80% box center>
**Warum GROUP BY?**  
Ohne ''GROUP BY'' erhalten Sie **eine einzige** Aggregatkennzahl über **alle** Zeilen.  
Mit ''GROUP BY'' erhalten Sie **eine Zeile pro Gruppe** (z. B. pro Jahr, pro Firma, pro Gemeinde).
</WRAP>

===== 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.  
  * ''WHERE'' filtert **Zeilen vor** dem Gruppieren; ''HAVING'' filtert **Gruppen nach** dem Gruppieren.  
</WRAP>

<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>
SELECT company, COUNT(*) AS starts
FROM missions
GROUP BY company
ORDER BY starts DESC
LIMIT 10;
</code>
**Was passiert?** Wir **zählen** pro Firma und sortieren absteigend; ''LIMIT'' begrenzt die Ausgabe.
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//Firmen und Starts – Infos zu den Firmen-Kürzel gibts ganz am Schluss dieser Seite.//
</WRAP>

===== 3. Beispiel: Total Einbrüche pro Jahr (Kanton ZH) =====
<WRAP round 80% box center>
<code sql>
SELECT ausgangsjahr, SUM(straftaten_total) AS total_faelle
FROM einbrueche
GROUP BY ausgangsjahr
ORDER BY ausgangsjahr DESC
LIMIT 5;
</code>
**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 Pandemie-Jahren ging die Zahl der Einbrüche im Kanton Zürich zurück – jetzt steigt sie wieder an.//
</WRAP>


===== 4. HAVING – Gruppen nach Kennzahlen filtern =====

=== 4.1 Warum HAVING? ===
<WRAP round 80% box center>
''WHERE'' kann **keine** Aggregatfunktionen enthalten.  
Wenn Sie **Gruppen** nach einer **Kennzahl** (z. B. ''SUM(...)'', ''COUNT(...)'') filtern möchten → **''HAVING''**.
</WRAP>


=== 4.2 Beispiel: Jahre mit über 25'000 Einbruch-Fällen (ZH) ===
<WRAP round 80% box center>
<code sql>
SELECT ausgangsjahr, SUM(straftaten_total) AS total_faelle
FROM einbrueche
GROUP BY ausgangsjahr
HAVING SUM(straftaten_total) > 25000
ORDER BY total_faelle DESC;
</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>


<WRAP tip center round 70%>
**WHERE vs. HAVING**  
• ''WHERE'': Zeilen **vor** dem Gruppieren filtern (z. B. Jahre ab 2018).  
• ''HAVING'': **Gruppen** nach **Aggregaten** filtern (z. B. ''SUM(...) > 25000'').
</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) |
| **CASC** | China Aerospace Science and Technology Corporation | **China** |
| **Arianespace** | Arianespace S.A. (europäischer Launch-Dienstleister) | **Europa / Frankreich** |
| **General Dynamics** | General Dynamics Astronautics (u. a. Atlas-Programm; historisch) | **USA** |
| **VKS RF** | Russian Aerospace Forces (WKS / Vozdushno-Kosmicheskiye Sily) | **Russland** |
| **NASA** | National Aeronautics and Space Administration | **USA** |
| **SpaceX** | Space Exploration Technologies Corp. | **USA** |
| **US Air Force** | United States Air Force (historischer Launch-Operator) | **USA** |
| **ULA** | United Launch Alliance (JV von Boeing & Lockheed Martin) | **USA** |
| **Boeing** | The Boeing Company (Boeing Launch Services / Delta-Programm) | **USA** |

</WRAP>