SQL-Anfängerfehler, die Sie Zeit kosten können

Als junger Datenanalyst kann das Erlernen von SQL sowohl lohnend als auch eine Herausforderung sein. Es ermöglicht Ihnen, Daten zu verstehen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, aber häufige SQL-Fehler werden oft zu frustrierenden Hindernissen. In diesem Leitfaden habe ich die häufigsten SQL-Anfängerfehler zusammengestellt und zeige Ihnen, wie Sie sie vermeiden können, damit Sie Zeit sparen und Ihre Fähigkeiten effektiver verbessern können.

Am Anfang war das Erlernen von SQL oft frustrierend, weil kleine Fehler stundenlanges Debuggen erforderten. Einfache Unachtsamkeiten, wie ein fehlendes Komma oder ein falsch gesetzter Alias, konnten eine ganze Analyse zum Scheitern bringen und mich entmutigen. Diese Herausforderungen erwiesen sich jedoch letztendlich als wertvolle Lektionen, die mich lehrten, wie wichtig Präzision ist und wie man einen saubereren, effektiveren SQL-Code schreiben kann. Sie können meine Geschichte in diesem Artikel nachlesen.

Ich hatte mit denselben Schwierigkeiten zu kämpfen, die viele von Ihnen gerade durchmachen. Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen, häufige Fehler zu vermeiden, aber vor allem geht es darum, aus diesen Fehlern zu lernen und echtes Vertrauen in Ihre SQL-Kenntnisse aufzubauen.

1. Vergessene Kommas in SELECT-Listen

Ein häufiger Fehler, der zu Syntaxfehlern führt, ist das Vergessen der Trennung von Spaltennamen durch Kommas in einer SELECT -Anweisung. Dieser Fehler tritt auf, weil SQL erwartet, dass jede Spalte klar definiert ist, und fehlende Kommas den Parser verwirren.

Beispiel:

SELECT first_name last_name FROM employees;

Fehler: Fehlendes Komma zwischen first_name und last_name. SQL interpretiert first_name last_name als first_name AS last_name, was zu einer unbeabsichtigten Alias-Zuweisung führt. Angenommen, Sie benötigen sowohl first_name als auch last_name in den Ergebnissen, so führt dies zu einem Problem, da nur first_name mit einem Alias abgerufen werden kann.

Lösung: Überprüfen Sie Ihre SELECT Anweisungen immer doppelt, um sicherzustellen, dass alle Spaltennamen durch Kommas getrennt sind. Nehmen Sie sich Zeit, wenn Sie eine Abfrage schreiben, und lesen Sie sie laut vor oder brechen Sie sie auf, um zu sehen, ob jedes Element richtig getrennt ist. Überprüfen Sie außerdem das Abfrageergebnis, um sicherzustellen, dass alle Spalten, die Sie abrufen möchten, vorhanden sind.

Korrigiertes Beispiel:

SELECT first_name, last_name FROM employees;

Lesen Sie mehr über SELECT Anweisungen in diesem großartigen Artikel von Kateryna Koidan: How Do You Write a SELECT Statement in SQL.

2. Weglassen von Anführungszeichen

Bei der Arbeit mit Textwerten kann das Weglassen von Anführungszeichen zu Syntaxfehlern führen. SQL verlangt, dass Textwerte in einfache Anführungszeichen ( ' ) eingeschlossen werden, um sie von Spaltennamen oder anderen Schlüsselwörtern zu unterscheiden. In anderen Programmiersprachen werden Zeichenketten oft in doppelte Anführungszeichen ( " ) eingeschlossen, aber in SQL werden doppelte Anführungszeichen für Bezeichner (z. B. Tabellen- oder Spaltennamen) verwendet.

Beispiel:

SELECT * FROM employees WHERE department = Sales;

Fehler: Fehlende Anführungszeichen um Sales. Ohne Anführungszeichen interpretiert SQL Sales als einen Spaltennamen, was zu einem Fehler führen kann, wenn eine solche Spalte nicht existiert.

Lösung: Verwenden Sie immer einfache Anführungszeichen um Textwerte in Ihren Abfragen. Dadurch wird sichergestellt, dass SQL den Wert als String und nicht als Spalte oder Schlüsselwort behandelt.

Korrigiertes Beispiel:

SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

Ein anderes Beispiel:

SELECT * FROM employees WHERE department = "Sales";

Fehler: Die Verwendung von doppelten Anführungszeichen anstelle von einfachen Anführungszeichen führt dazu, dass SQL "Sales" als Bezeichner interpretiert, was zu einem Fehler führen kann, wenn es keine Spalte oder Tabelle namens Sales gibt.

Lösung: Verwenden Sie immer einfache Anführungszeichen um Textwerte in Ihren Abfragen. Dadurch wird sichergestellt, dass SQL den Wert als String und nicht als Spalte oder Schlüsselwort behandelt.

3. Falsche Schreibweise von Tabellen- und Spaltennamen

Die falsche Schreibweise von Tabellen- oder Spaltennamen ist ein häufiger Syntaxfehler. SQL verzeiht keine Tippfehler - wenn der Tabellen- oder Spaltenname nicht exakt übereinstimmt, führt dies zu einem Fehler oder falschen Ergebnissen.

Beispiel:

SELECT first_nam FROM employees;

Fehler: Falsche Schreibweise first_name.

Lösung: Überprüfen Sie Tabellen- und Spaltennamen vor der Ausführung von Abfragen immer doppelt. Die Verwendung einer IDE oder eines SQL-Editors, der die Namen automatisch vervollständigt, kann dazu beitragen, diese Art von Fehlern zu vermeiden. Sie können auch häufig im Datenbankschema nachsehen, um die korrekten Namen zu überprüfen.

Korrigiertes Beispiel:

SELECT first_name FROM employees;

4. Probleme mit der Formatierung: Halten Sie Ihren Code sauber

Schlechte Abfrageformatierung erschwert das Lesen und Debuggen des Codes. Dies ist besonders problematisch, wenn Abfragen komplex werden und mehrere Tabellen oder Bedingungen beinhalten. Ein sauberer Code ist für eine effiziente Zusammenarbeit und Fehlersuche unerlässlich.

Beispiel:

SELECT first_name,last_name,department FROM employees WHERE department='Sales' AND salary>50000;

Fehler: Schwer zu lesen und zu debuggen.

Lösung: Formatieren Sie Ihre Abfragen mit Einrückungen und Zeilenumbrüchen. Auf diese Weise werden die verschiedenen Klauseln unterteilt, so dass der Code auf einen Blick leichter zu verstehen ist. Durch eine korrekte Formatierung lassen sich auch Fehler leichter erkennen.

Formatiertes Beispiel:

SELECT first_name, last_name, department
FROM employees
WHERE department = 'Sales'
  AND salary > 50000;

Wollen Sie guten SQL-Code schreiben? Lesen Sie 20 Basic SQL Query Examples for Beginners von Tihomir Babic.

5. Falsche Reihenfolge der Anweisungen

SQL verlangt eine bestimmte Reihenfolge für seine Klauseln, z. B. SELECT, FROM, WHERE und ORDER BY. Wenn die Reihenfolge nicht stimmt, erzeugt SQL einen Syntaxfehler oder verhält sich unerwartet. Dies ist ein häufiges Problem für Anfänger, die noch nicht mit der Struktur von SQL-Anweisungen vertraut sind.

Beispiel:

FROM employees SELECT first_name, last_name;

Fehler: Falsche Reihenfolge von FROM und SELECT.

Lösung: Machen Sie sich mit der richtigen Reihenfolge der SQL-Klauseln vertraut: SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY. Üben Sie, Abfragen in dieser Reihenfolge zu schreiben, bis es Ihnen in Fleisch und Blut übergegangen ist.

Korrigiertes Beispiel:

SELECT first_name, last_name FROM employees;

Mehr dazu in dem Artikel SQL Order of Operations von Ignacio L. Bisso.

6. Unsachgemäße Verwendung von Aliasen

Aliase sind nützlich, um lange Tabellennamen zu verkürzen, aber ihre falsche Verwendung kann zu verwirrenden, unleserlichen Abfragen führen. Aliase sollten Abfragen leichter verständlich machen, nicht schwieriger.

Beispiel:

SELECT a.first_name, a.last_name FROM employees a;

Problem: Der Alias a ist nicht beschreibend und macht die Abfrage schwerer verständlich.

Lösung: Verwenden Sie aussagekräftige Aliasnamen, die deutlich machen, was die Tabelle darstellt. Verwenden Sie zum Beispiel emp für employees, um die Klarheit zu erhalten.

Korrigiertes Beispiel:

SELECT emp.first_name, emp.last_name FROM employees emp;

Weitere Ressourcen zu Aliasen in SQL:

• Wie man Aliase in SQL-Abfragen verwendet
• Verwendung von Aliasen mit SQL-JOINs

7. Syntax-Fehler

Syntaxfehler, wie das Vergessen des Schließens von Klammern oder die falsche Verwendung von Kommas, sind bei Anfängern weit verbreitet. Diese Fehler können dazu führen, dass eine Abfrage nicht ausgeführt werden kann oder zu unerwarteten Ergebnissen führt.

Beispiel:

SELECT COUNT(* FROM employees;

Fehler: Fehlende schließende Klammer nach *. SQL-Funktionen wie COUNT() erfordern öffnende und schließende Klammern.

Lösung: Verwenden Sie eine IDE, die Syntaxprobleme während der Eingabe hervorhebt. So können Sie fehlende Klammern oder falsch gesetzte Kommas frühzeitig erkennen. Überprüfen Sie Ihre Abfragen immer vor der Ausführung.

Korrigiertes Beispiel:

SELECT COUNT(*) FROM employees;

Ein weiteres Beispiel

SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales;

Fehler: Fehlendes schließendes einfaches Anführungszeichen nach Sales. Dies führt dazu, dass SQL den Rest der Abfrage als Teil der Zeichenkette interpretiert.

Lösung: Verwenden Sie immer passende Paare von einfachen Anführungszeichen für String-Literale.

Korrigiertes Beispiel:

SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

Drittes Beispiel

SELECT name, order FROM orders;

Fehler: order ist ein reserviertes Schlüsselwort in SQL und kann nicht als Spaltenname verwendet werden, ohne dass es richtig behandelt wird.

Lösung: Wenn Sie ein reserviertes Schlüsselwort als Spaltenname verwenden müssen, schließen Sie es in doppelte Anführungszeichen ("order") oder eckige Klammern ([order]) ein, je nach Ihrem SQL-Dialekt. Es ist jedoch besser, die Verwendung reservierter Wörter als Bezeichner ganz zu vermeiden.

Korrigierte Abfrage:

SELECT name, "order" FROM orders;

8. Join-Logik: Die Grundlagen verstehen

Fehlerhafte Verknüpfungen entstehen oft durch ein falsches Verständnis der Funktionsweise verschiedener Verknüpfungstypen oder durch die falsche Platzierung von Filterbedingungen. Dies kann zu falschen Ergebnissen, fehlenden Daten oder aufgeblähten Datensätzen führen.

Beispiel:

SELECT * FROM orders JOIN customers;

Fehler: Fehlende ON Bedingung für die Verknüpfung. Ohne eine Join-Bedingung weiß SQL nicht, wie es Zeilen aus den beiden Tabellen abgleichen soll.

Lösung: Geben Sie immer eine Join-Bedingung an, indem Sie die ON Klausel verwenden. Verstehen Sie den Unterschied zwischen INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN und FULL JOIN, und verwenden Sie sie nach Bedarf.

Korrigiertes Beispiel:

SELECT * FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

Möchten Sie fließend mit SQL-JOINs umgehen können? Lesen Sie meinen Complete Guide to SQL-JOINs. Dieser Artikel behandelt alles, was Sie über die Verwendung von Daten in Ihrer Abfrage aus mehr als einer Tabelle wissen müssen.

9. Falsche Handhabung von NULL-Werten

Die Behandlung von NULL-Werten kann schwierig sein, und die Annahme, dass NULL dasselbe ist wie Null oder eine leere Zeichenfolge, ist ein häufiger Fehler. Dies kann zu falschen Aggregationen oder irreführenden Schlussfolgerungen führen.

Beispiel:

SELECT * FROM employees WHERE department != NULL;

Fehler: NULL kann nicht mit Standard-Vergleichsoperatoren verglichen werden.

Lösung: Verwenden Sie Funktionen wie IS NULL oder IS NOT NULL, um NULL Werte richtig zu behandeln. Verwenden Sie außerdem COALESCE(), um NULL bei Bedarf durch einen Standardwert zu ersetzen.

Korrigiertes Beispiel:

SELECT * FROM employees WHERE department IS NOT NULL;

Mehr über NULLs:

• Was ist ein NULL in SQL?
• Wie man den nächsten Nicht-NULL-Wert in SQL findet
• Wie man Vergleichsoperatoren mit NULLs in SQL verwendet
• Was ist eine NOT NULL-Beschränkung in SQL?

10. Angenommene Datenintegrität

Die Annahme, dass Daten ohne Validierung sauber sind, ist riskant. Daten können Duplikate, NULL Werte oder falsche Formate enthalten, was zu falschen Abfrageergebnissen führt.

Beispiel:

SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2024-01-01';

Problem: Angenommen, alle Bestelldaten haben das richtige Format und keines davon ist NULL. Wenn order_date vom Typ DATE ist, stellt die Datenbank sicher, dass es sich bei den Werten um gültige Datumsangaben handelt, aber es könnten immer noch NULL Werte oder unerwartete Randfälle vorkommen.

Lösung: Validieren Sie die Daten vor der Analyse. Prüfen Sie auf NULL Werte, Duplikate und stellen Sie sicher, dass das Format konsistent ist. Verwenden Sie Prüfungen oder Einschränkungen, um die Datenqualität zu gewährleisten.

Beispiel für die Validierung:

SELECT * FROM orders WHERE order_date IS NOT NULL AND order_date > '2024-01-01';

Vermeiden Sie diese Fehler Für bessere Effizienz

Fehler zu machen ist ein natürlicher Teil des Lernens, aber das Verstehen und Vermeiden häufiger SQL-Fallen wird Ihnen helfen, ein effektiverer Datenanalyst zu werden. Das Schreiben lesbarer Abfragen, die Verwendung konsistenter Bezeichnungen, das Verständnis von Joins und NULL Werten, die Validierung von Daten und die Beachtung der Syntax können Ihnen stundenlange Frustration und Nacharbeit ersparen.

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