19 PostgreSQL-Übungsaufgaben mit detaillierten Lösungen

Sie haben wahrscheinlich schon einmal das Sprichwort "Übung macht den Meister" gehört. Finden Sie heraus, ob dieses Sprichwort wahr ist, indem Sie die umfassenden PostgreSQL-Übungsaufgaben ausprobieren, die Sie in diesem Artikel finden!

Um eine Sprache zu beherrschen, ist es unerlässlich, sie regelmäßig zu üben, um die Fähigkeit nicht zu verlieren. Das gilt für die mündliche Kommunikation ebenso wie für die Programmierung. Und die SQL-Programmierung ist da keine Ausnahme. Selbst der erfahrenste PostgreSQL-Programmierer muss täglich PostgreSQL üben, um seine Fähigkeiten zu perfektionieren (und zu erhalten).

Anfänger in PostgreSQL sollten ihre Fähigkeiten durch einfache Übungen entwickeln, die es ihnen ermöglichen, neues Wissen schrittweise einzubauen. In diesem Artikel finden Sie eine Reihe von PostgreSQL-Übungen, mit denen Sie schnell lernen können, wie man PostgreSQL-Datenbanken abfragt. Weitere SQL-Übungen für Anfänger finden Sie in diesem Artikel.

Um diese Übungen zu bearbeiten, benötigen Sie einen PostgreSQL-Server, auf dem Sie eine Datenbank erstellen, ihr Tabellen hinzufügen und sie mit Daten füllen können. Außerdem benötigen Sie eine Client-Anwendung, mit der Sie SQL-Befehle auf dem PostgreSQL-Server ausführen können. Mit diesen Elementen können Sie die Beispieltabellen erstellen, mit denen Sie alle PostgreSQL-Übungen in diesem Artikel durchführen können. Wenn Sie Hilfe benötigen, können Sie diesen Artikel lesen, in dem beschrieben wird, wie Sie Ihre eigene SQL-Übungsdatenbank erstellen können.

Es gibt viele Möglichkeiten, SQL online zu üben. Speziell für PostgreSQL-Benutzer empfehle ich unser interaktives SQL-Übungssatz in PostgreSQL. Darin finden Sie 88 Übungen, die von einfachen bis zu fortgeschrittenen Konzepten reichen. Die Beispieltabellen, die in diesem Artikel verwendet werden, sind bereits erstellt und ausgefüllt; Sie können alle Abfrageübungen, die Sie möchten, schreiben und ausführen und sehen, wie sie funktionieren. Die Übungen in diesem Artikel stammen direkt aus diesem Kurs - wenn Sie sie nützlich finden, können Sie sicher sein, dass Sie auch den Rest des Kurses nützlich finden werden. Keine Sorge: Sie dürfen alle möglichen Fehler machen - es gibt nichts, was Sie kaputt machen können, und niemand wird Ihnen böse sein, wenn Sie seltsame Abfragen ausführen.

Schließlich sollten Sie unseren kostenlosen PostgreSQL-Spickzettel zur Hand haben, während Sie diesen Artikel durcharbeiten. Diese Kurzanleitung fasst die wichtigsten PostgreSQL-Befehle und -Funktionen zusammen.

Und nun lassen Sie uns anfangen, PostgreSQL zu üben!

PostgreSQL-Praxis Datensatz

Die Haupttabelle, die wir für die PostgreSQL-Übungen in diesem Artikel verwenden werden, enthält Informationen über Katzen - ihren Namen, ihre Rasse, ihr Alter, usw. Der Name der Tabelle ist einfach Katze, und ihre Struktur ist wie folgt:

• id: Ein numerischer Wert, der jede in der Tabelle enthaltene Katze identifiziert.
• name: Der Name der Katze.
• breed
• coloration
• age
• Fav_toy: Die Lieblingsart des Spielzeugs der Katze.

Hier ist ein Beispiel für die Daten:

Übung 1: Kennenlernen der Daten

Übung: Entnehmen Sie alle Informationen aus der Tabelle cat.

Lösung:

SELECT *
FROM cat;

Erläuterung: Der Befehl SELECT * FROM cat fordert PostgreSQL auf, alle Spalten und alle Zeilen der Tabelle cat Tabelle zu holen. Der Schlüssel, um alle Spalten zu erhalten, ist SELECT *. Das "*" funktioniert als Wildcard: Wenn Sie die Spaltennamen nicht kennen, gibt SELECT * alle zurück.

Mit der FROM cat Klausel teilen Sie PostgreSQL mit, dass Sie Informationen aus der Tabelle cat Tabelle. Wenn Sie keine zusätzlichen Bedingungen festlegen, erhalten Sie alle Zeilen. Das Semikolon am Ende des Befehls ist lediglich ein Hinweis darauf, dass der Befehl dort endet.

Übung 2: Bestimmte Spalten einer Tabelle auswählen

Übung: Wählen Sie nur die Spalten name und age aus der Tabelle aus cat.

Lösung:

SELECT name, age
FROM cat;

Erläuterung: In der vorherigen Übung haben Sie den Platzhalter "*" verwendet, um alle Spalten einer Tabelle auszuwählen. In dieser Übung wollen Sie nur den Namen und das Alter der einzelnen Katzen sehen. Anstatt den Platzhalter "*" zu verwenden, geben Sie einfach die Spaltennamen name und age nach dem Befehl SELECT an. Trennen Sie die Spalten mit einem Komma.

Übung 3: Sammeln von Informationen über Siamkatzen

Übung: Holen Sie alle Informationen über Siamkatzen aus der Katzentabelle.

Lösung:

SELECT *
FROM cat
WHERE breed = 'Siamese';

Erläuterung: Um einen Filter auf die ausgewählten Zeilen anzuwenden, verwenden Sie die WHERE-Klausel. Damit können Sie eine Bedingung angeben, die die Zeilen erfüllen müssen, um in die Ergebnismenge aufgenommen zu werden. In dieser Übung fordert die Bedingung WHERE die Datenbank auf, nur Informationen über siamesische Katzen zurückzugeben.

Die in der WHERE Klausel angegebene Bedingung ist (im Allgemeinen) eine logische Bedingung, die als wahr oder falsch ausgewertet werden kann. In ihrer einfachsten Form gibt sie den Namen einer der Spalten in der Tabelle an (breed), dann einen Vergleichsoperator (=) und einen Wert, mit dem verglichen werden soll ('Siamese'). Beachten Sie, dass alle String-Literale in Anführungszeichen gesetzt werden müssen.

Übung 4: Suche nach den jüngsten Katzen

Übung: Holen Sie Zeilen aus der Tabelle cat die Personen entsprechen, die jünger als 8 Jahre alt sind.

Lösung:

SELECT *
FROM cat
WHERE age < 8;

Erläuterung: In der vorherigen Übung haben wir gesehen, wie man Abfrageergebnisse filtert, indem man eine Textspalte (breed) mit einem Literalwert ('Siamese') vergleicht. Dabei wurden nur Zeilen berücksichtigt, bei denen der Wert in dieser Spalte mit dem angegebenen Zeichenfolgenliteral übereinstimmt.

In dieser Übung müssen Sie ebenfalls eine Bedingung in der WHERE Klausel angeben. Jetzt wenden Sie die Bedingung jedoch auf einen numerischen Wert an und verwenden den Nicht-Gleichheits-Vergleichsoperator < (kleiner als).

Um eine Liste aller Zeilen in der Tabelle cat Tabelle für Katzen unter 8 Jahren zu erhalten, müssen Sie die Spalte age in der WHERE-Klausel verwenden. Sie kombinieren sie mit dem Vergleichsoperator < und dem numerischen Wert 8.

Auf dieselbe Weise können Sie verschiedene Kriterien verwenden, um numerische Werte zu vergleichen. Um beispielsweise Katzen zu sehen, die älter als 8 Jahre sind, ändern Sie die Bedingung in der WHERE -Klausel einfach in age > 8.

Übung 5: Suche nach jungen Siamkatzen

Übung: Suchen Sie Zeilen, die Siamkatzen entsprechen, die jünger als 8 Jahre alt sind.

Lösung:

SELECT *
FROM cat
WHERE breed = 'Siamese'
AND age < 8;

Erläuterung: Sie werden oft Zeilen benötigen, die mehr als eine Bedingung erfüllen. Um dies zu erreichen, müssen alle Bedingungen in der WHERE-Klausel angegeben und durch die Konjunktion AND verbunden werden. Als Ergebnis dieser Abfrage gibt PostgreSQL eine Reihe von Zeilen für Siamkatzen zurück, die weniger als 8 Jahre alt sind.

Neben der Konjunktion AND gibt es weitere Möglichkeiten, Bedingungen zu logischen Aussagen zu kombinieren, die als wahr oder falsch ausgewertet werden.

Übung 6: Alternative Bedingungen verwenden (die eine oder die andere)

Übung: Holen Sie sich eine Liste von Perserkatzen oder Siamkatzen aus der cat Tabelle.

Lösung:

SELECT id, name
FROM cat
WHERE breed = 'Siamese'
OR breed = 'Persian';

Erläuterung: Bedingungen, die mit dem logischen Operator OR verknüpft sind, ergeben True, wenn mindestens einer der Ausdrücke True ist. In dieser Übung haben wir den Operator OR verwendet, um Daten von Siamkatzen oder Perserkatzen zu erhalten.

Übung 7: Kombinieren verschiedener logischer Bedingungen

Übung: Ermitteln Sie eine Liste von Siam- oder Perserkatzen aus der Tabelle cat Tabelle, die jünger als 5 Jahre oder älter als 10 Jahre sind.

Lösung:

SELECT id, name
FROM cat
WHERE (breed = 'Siamese' OR breed = 'Persian')
AND (age < 5 OR age > 10);

Erläuterung: Um Daten aus einer Tabelle zu erhalten, die eine Kombination von alternativen oder zwingenden Bedingungen erfüllen, müssen Sie die logischen Operatoren OR und AND kombinieren. Wir tun dies mit Klammern, damit PostgreSQL die Rangfolge der Bedingungen richtig versteht.

Vorsicht ist geboten, wenn OR- und AND-Operatoren in der gleichen WHERE Klausel stehen. PostgreSQL kombiniert die logischen Bedingungen in der Reihenfolge, in der sie erscheinen , es sei denn, es werden Klammern verwendet. Wenn Klammern verwendet werden (wie im obigen Beispiel), wird das Ergebnis dessen, was in den Klammern steht, zuerst ausgewertet; dann werden diese Ergebnisse mit dem Operator kombiniert, der sie verbindet.

In dieser Übung wird zunächst die Rasse der Katze ausgewertet. Wenn sie eine der beiden Bedingungen von WHERE erfüllt, wertet die Datenbank dann den nächsten Satz von Bedingungen aus, um festzustellen, ob die Katze die Altersanforderungen erfüllt. Nur Katzen, die eine Rassebedingung und eine Altersbedingung erfüllen, werden in das Ergebnis aufgenommen.

Übung 8: Auflisten von Katzen verschiedener Rassen

Übung: Ermitteln Sie eine Liste von Perserkatzen, Siamkatzen oder Ragdolls - ohne den Operator OR zu verwenden.

Lösung:

SELECT id, name
FROM cat
WHERE breed IN ('Persian', 'Siamese', 'Ragdoll');

Erläuterung: Manchmal ist es notwendig, die Ergebnisse einer Abfrage nach einer Reihe von Werten zu filtern. Dies könnte erreicht werden, indem man viele Bedingungen angibt, die durch OR-Operatoren verbunden sind, wie hier:

SELECT name
FROM cat
WHERE breed = 'Persian' OR breed = 'Siamese' OR breed = 'Ragdoll';

Um eine Abfrage mit vielen Aufzählungen zu vereinfachen, ist es jedoch vorzuziehen, den logischen Operator IN zu verwenden, der die Zugehörigkeit eines Wertes zu einer Menge auswertet. In diesem Fall wäre der Wert die Spaltenrasse und die Menge wäre eine Liste von Werten ('Persian', 'Siamese', 'Ragdoll').

Der IN-Operator macht komplexe Abfragen einfacher zu lesen und zu verstehen.

Übung 9: Suche nach partiellen Übereinstimmungen

Übung: Suchen Sie alle Zeilen in der Tabelle cat die den Katzen entsprechen, deren Lieblingsspielzeug ein Ball in einer beliebigen Farbe ist.

Lösung:

SELECT *
FROM cat
WHERE fav_toy LIKE '%ball%';

Erläuterung: Wenn Sie versuchen, in Spalten mit Beschreibungen nach Übereinstimmungen zu suchen, wissen Sie oft nicht genau, wie die Beschreibungen gespeichert sind. Manchmal müssen Sie nach einem bestimmten Wort suchen, das in einer Beschreibung vorkommen kann. In solchen Fällen ist der =-Vergleichsoperator nutzlos, da er nur Zeilen zurückgibt, in denen die Übereinstimmung exakt ist.

Wenn Sie partielle Übereinstimmungen finden müssen, können Sie mit PostgreSQL nach Textfragmenten in varchar Spalten suchen. Der Trick besteht darin, den Operator = durch LIKE zu ersetzen und Wildcards hinzuzufügen, die für die Teile des Textes stehen, die Sie nicht kennen.

In der Tabelle cat Tabelle speichert die Spalte fav_toy sowohl "Ball" als auch seine Farbe - z. B. "roter Ball" oder "grüner Ball". Mit dem LIKE-Operator können Sie PostgreSQL auffordern, die Zeilen zurückzugeben, in denen fav_toy das Wort "ball" enthält.

Das Symbol %, das auf beiden Seiten des Wortes "ball" platziert ist, fungiert als Platzhalter und zeigt an, dass es jeden Text geben kann, der "ball" umgibt. Die resultierenden Zeilen sind diejenigen, in denen das Wort "ball" als Teil des Textes in der Spalte fav_toy erscheint, unabhängig davon, welchen anderen Text es enthält.

Übung 10: NULL-Werte in bestimmten Spalten finden

Übung: Ermitteln Sie alle Zeilen aus der Tabelle cat die den Katzen entsprechen, die kein Lieblingsspielzeug haben.

Lösung:

SELECT name
FROM cat
WHERE fav_toy IS NULL;

Erläuterung: Es gibt Situationen, in denen Sie die Zeilen einer Tabelle abrufen müssen, für die es keine Informationen in einer bestimmten Spalte gibt. Mit anderen Worten, Sie müssen die Datenbank anweisen, nur die Zeilen zu holen, in denen eine bestimmte Spalte einen NULL-Wert hat. Sie können dafür keine Vergleichsoperatoren verwenden; in SQL ergibt jeder Vergleich mit NULL-Werten immer den logischen Wert False.

Die einzige Möglichkeit, der Datenbank mitzuteilen, dass sie solche Zeilen abrufen soll, ist die Angabe, dass der Spaltenwert IS NULL: fav_toy IS NULL ist.

Denken Sie daran, dass sich das Wort NULL in SQL auf einen unbekannten Wert bezieht. Es ist nicht dasselbe wie der Wert 0 in einer numerischen Spalte oder eine Zeichenkette mit der Länge Null in einer varchar Spalte. Jede numerische, Datums- oder String-Operation mit einem NULL-Wert führt ebenfalls zu einem NULL-Wert.

Übung 11: Vermeiden von Zeilen ohne Daten in bestimmten Spalten

Übung: Holen Sie alle Zeilen aus der Tabelle cat die den Katzen entsprechen, die ein Lieblingsspielzeug haben.

Lösung:

SELECT name
FROM cat
WHERE fav_toy IS NOT NULL;

Erläuterung: Wir wissen, wie man Zeilen ermittelt, in denen eine Spalte einen NULL-Wert hat. Aber was ist, wenn Sie das Gegenteil brauchen - nämlich alle Zeilen mit irgendeinem Wert in dieser Spalte? Die Bedingung IS NOT NULL bewirkt genau das Gegenteil von IS NULL: Sie liefert alle Zeilen, die Daten (beliebige Daten) in der Spalte fav_toy enthalten.

Übung 12: Eine Liste von Katzen, sortiert nach Alter, erhalten

Übung: Wählen Sie Name und Alter aus der Tabelle cat Tabelle aus und stellen Sie sicher, dass die Ergebnisse nach Alter sortiert sind.

Lösung:

SELECT name, age
FROM cat
ORDER BY age;

Erläuterung: Wenn Sie eine SELECT Abfrage in einer SQL-Datenbank ausführen, ist es unmöglich vorherzusagen, in welcher Reihenfolge die Ergebnisse erscheinen werden - es sei denn, Sie geben ein Ordnungskriterium an. Wenn Sie die Ergebnisse einer Abfrage in einer bestimmten Reihenfolge erhalten möchten, müssen Sie die Spalten, die die Reihenfolge bestimmen, mit einer ORDER BY Klausel angeben.

Übung 13: Sortieren von Katzen nach Rasse und Alter

Übung: Wählen Sie die Rasse, den Namen und das Alter aller Zeilen aus der Tabelle catund lassen Sie die Ergebnisse zuerst nach Rasse und dann nach Alter sortieren.

Lösung:

SELECT breed, name, age
FROM cat
ORDER BY breed, age;

Erläuterung: Sie können die ORDER BY Klausel verwenden, um eine oder mehrere Spalten als Sortierkriterium anzugeben. Die Abfrage in dieser Übung sortiert die Ergebnisse nach Rasse; innerhalb jeder Rasse werden die Zeilen nach Alter sortiert.

Übung 14: Aufsteigende und absteigende Sortierung verwenden

Übung: Wählen Sie die Rasse, den Namen und das Alter aller Katzen aus und sortieren Sie die Ergebnisse zuerst nach der Rasse in alphabetischer Reihenfolge und dann nach dem Alter vom ältesten zum jüngsten.

Lösung:

SELECT breed, name, age
FROM cat
ORDER BY breed ASC, age DESC;

Erläuterung: Mit der ORDER BY-Klausel können Sie auch eine aufsteigende oder absteigende Reihenfolge für jede der Sortierspalten angeben. Das Wort ASC bedeutet aufsteigende Reihenfolge (A bis Z, 1 bis 10); DESC bedeutet absteigende Reihenfolge (Z bis A, 10 bis 1). Wenn die Sortierreihenfolge nicht angegeben wird, wird eine aufsteigende Reihenfolge angenommen. Bei alphanumerischen Daten ist die aufsteigende Reihenfolge die gleiche wie die alphabetische Reihenfolge.

Die Abfrage in dieser Übung sortiert die Zeilen alphabetisch nach Rasse (in aufsteigender Reihenfolge) und dann nach Alter in absteigender Reihenfolge.

Übung 15: Gruppieren und Aggregieren von Daten

Übung: Wählen Sie die Katzenrassen aus der Tabelle cat Tabelle und die Anzahl der Katzen jeder Rasse.

Lösung:

SELECT breed, COUNT(*)
FROM cat
GROUP BY breed;

Erläuterung: Die GROUP BY-Klausel gruppiert Zeilen auf der Grundlage eines Spaltenwertes (GROUP BY breed); für jeden Gruppenwert wird eine Zeile zurückgegeben (z.B. würde die cats Tabelle eine Zeile für Siamkatzen, eine für Ragdolls usw.)

Um die Anzahl der Katzen jeder Rasse zu ermitteln, verwenden wir die Aggregatfunktion COUNT(*), die die Anzahl der Zeilen in jeder Gruppe zurückgibt.

Bei der Verwendung der Klausel GROUP BY ist zu beachten, dass Spalten in der Liste SELECT, die nicht in einer Aggregatfunktion verwendet werden, auch in der Spaltenliste der Klausel GROUP BY erscheinen müssen.

Wenn Sie das Gefühl haben, dass Sie mehr Übung brauchen, um die Gruppierung in SQL vollständig zu verstehen, versuchen Sie diese 10 GROUP BY-Übungen.

Übung 16: Ermitteln des Alters der jüngsten und ältesten Katze jeder Rasse

Übung: Wählen Sie eine Liste der Katzenrassen aus der Tabelle cat zusammen mit dem Höchst- und Mindestalter für jede Rasse.

Lösung:

SELECT breed, MIN(age), MAX(age)
FROM cat
GROUP BY breed;

Erläuterung: Die Gruppierung ermöglicht es uns, zusammengefasste Daten zu erhalten. Neben der Ermittlung der Anzahl der Elemente in jeder Gruppe (wie in der vorherigen Übung) können wir Funktionen verwenden, um Summen, Durchschnittswerte und Höchst-/Mindestwerte für jede Gruppe zu berechnen.

In dieser Übung werden die Funktionen MIN() und MAX() verwendet, um das maximale und minimale Alter für jede Rasse zu ermitteln.

Übung 17: Gruppieren nach mehreren Spalten

Übung: Wählen Sie eine Liste der Katzenrassen und der verschiedenen Färbungen aus der cat Tabelle aus und zählen Sie die Anzahl der Katzen jeder Kombination von Rasse und Färbung.

Lösung:

SELECT 
  breed, 
  coloration, 
  COUNT(*)
FROM cat
GROUP BY breed, coloration;

Erläuterung: Möglicherweise möchten Sie Daten nach mehr als einer Spalte gruppieren, indem Sie eine Hierarchie von mehreren verschachtelten Gruppierungskriterien erstellen. Dies kann durch die Angabe aller Gruppierungsfelder in der GROUP BY Klausel geschehen.

Die Reihenfolge, in der diese Felder geschrieben werden, bestimmt, wie die Gruppierungshierarchie aussehen wird. In dieser Übung werden die Daten nach Rasse und dann nach Färbung innerhalb jeder Rasse gruppiert. Und die Funktion COUNT(*) zeigt, wie viele Katzen in der Tabelle für jede Kombination von Rasse und Färbung vorhanden sind.

Übung 18: Festlegen von Bedingungen für zusammengefasste Daten

Übung: Ermitteln Sie eine Liste der Rassen, die durch mehr als einen Datensatz in der Tabelle cat Tabelle vertreten sind.

Lösung:

SELECT breed, COUNT(*)
FROM cat
GROUP BY breed
HAVING COUNT(*) > 1;

Erläuterung: Wir haben gesehen, dass WHERE es Ihnen erlaubt, Bedingungen für die von der Abfrage zurückgegebenen Zeilen festzulegen. Möglicherweise müssen Sie aber die gruppierten Zeilen filtern, indem Sie Bedingungen für die Ergebnisse der Aggregatfunktionen festlegen.

Legen Sie dazu die Bedingung fest, dass das Ergebnis der Funktion COUNT(*) größer als 1 sein muss. Sie können dies jedoch nicht in der Klausel WHERE angeben; sie wird für einzelne Zeilen berechnet, bevor GROUP BY von der Datenbank verarbeitet wird. Daher müssen Sie die HAVING-Klausel verwenden, wie wir es in dieser Übung getan haben.

Übung 19: Abrufen verwandter Daten aus verschiedenen Tabellen

Übung: Wählen Sie die Herkunft der Rasse jeder Katze in der Tabelle cat Tabelle, indem Sie sie aus der Bezugstabelle breed_origin Tabelle. Hier ist ein Schnappschuss der Daten in der breed_origin Tabelle:

Lösung:

SELECT cat.name, cat.breed, breed_origin.origin
FROM cat JOIN breed_origin
ON cat.breed = breed_origin.breed;

Erläuterung: Wenn Sie eine Abfrage benötigen, die die Herkunft der Rasse für jede der Katzen zurückgibt, müssen Sie die cat Tabelle mit der breed_origin Tabelle verbinden. Dazu müssen Sie beide Tabellen in der Klausel FROM angeben - getrennt durch das Wort JOIN.

Die Verknüpfungsbedingung wird nach den Tabellennamen angegeben und mit dem Wort ON eingeleitet. Diese Bedingung muss festgelegt werden, damit die Datenbank weiß, wie sie die Zeilen richtig zuordnen kann. In diesem Fall lautet die Bedingung, dass die Rassen-Spalte von cat gleich der Rassen-Spalte von breed_origin.

Da die FROM -Klausel mehr als eine Tabelle enthält, ist es am besten, den Tabellennamen vor den Spaltennamen zu setzen und diese mit einem Punkt zu trennen (z. B. cat.breed). Dadurch wird sowohl für die Datenbank als auch für den Leser Mehrdeutigkeit vermieden. Dies ist nicht für alle Spalten vorgeschrieben, aber für Spalten, die in beiden Tabellen den gleichen Namen haben, ist es unerlässlich.

In dem obigen Beispiel ist die Spalte breed sowohl in cat und breed_originenthalten, so dass Sie jedes Mal, wenn Sie sich auf eine der beiden Spalten beziehen, den Tabellennamen voranstellen müssen.

Sobald Sie wissen, wie man Tabellen in SQL verknüpft, können Sie Ihr Wissen mit diesen 12 JOIN-Übungen vertiefen.

Bereit für fortgeschrittene PostgreSQL-Praxis Übungen?

Was halten Sie von diesen PostgreSQL-Übungen für Anfänger? Denken Sie daran, dass Sie mit den 88 Übungen im interaktiven Kurs SQL-Übungssatz in PostgreSQL weitermachen können, der nur einer der 65 praktischen SQL-Kurse für Anfänger und Experten ist, die Sie in LearnSQL.de.

Wenn Ihnen die vorgeschlagenen PostgreSQL-Übungen sehr leicht gefallen sind, sind Sie vielleicht bereit, mit dem Erlernen von PostgreSQL für Fortgeschrittene zu beginnen. Denken Sie daran, dass jede Anstrengung, die Sie in das Erlernen von PostgreSQL investieren, gut angelegt ist, da dieser Dialekt der SQL-Sprache schnell wächst und die Tür zu vielen interessanten Arbeitsmöglichkeiten öffnen wird. Bleiben Sie beim Üben und Lernen, und Sie werden Ihre SQL-Kenntnisse auffrischen.