SQL-Mythen entlarvt: 6 Lügen über SQL, die Sie nicht mehr glauben müssen

SQL gibt es schon seit Jahrzehnten, und doch kursieren immer wieder Missverständnisse darüber. Manche halten es für veraltet oder nicht geeignet für die heutigen Datenherausforderungen. Aber sind diese Behauptungen wirklich wahr? Lesen Sie weiter, um die weit verbreiteten Mythen über SQL zu untersuchen und die Fakten von der Fiktion zu unterscheiden.

Es gibt viele Missverständnisse über SQL (Structured Query Language). Bei all dem Trubel um neue Technologien glauben manche, dass SQL irrelevant geworden ist und den heutigen Datenanforderungen nicht mehr gerecht werden kann - doch das ist weit von der Wahrheit entfernt.

In diesem Beitrag räumen wir mit weit verbreiteten Mythen über SQL auf, erläutern seine Fähigkeiten und zeigen, warum es in der heutigen technischen Welt immer noch eine wichtige Fähigkeit ist.

Mythos Nr. 1: SQL wird obsolet

Manche glauben, dass SQL mit dem Aufkommen neuer Technologien verschwinden wird. Es gibt die Vorstellung, dass SQL veraltet ist und durch etwas Neueres ersetzt werden wird.

SQL ist nicht veraltet. Es ist nach wie vor eine der am häufigsten verwendeten und beliebtesten Datenbanksprachen. Unternehmen in fast allen Branchen verwenden SQL immer noch für die Datenverwaltung und -analyse. Tatsächlich hat sich SQL im Laufe der Zeit weiterentwickelt und ist nach wie vor für kleine und große Anwendungen unerlässlich.

Laut der StackOverflow 2024 Developer Survey ist SQL nach wie vor eine der gefragtesten Fähigkeiten für Datenexperten, wobei ein erheblicher Prozentsatz der Befragten SQL als eine Schlüsseltechnologie für ihre tägliche Arbeit angibt.

Von Startups bis hin zu großen Unternehmen bleibt SQL das Rückgrat vieler Datenverwaltungssysteme. Weitere Einblicke in die aktuellen Datenbanktrends finden Sie unter: Datenbank-Trends: Ist SQL immer noch der König?

Aber die Bedeutung von SQL ist nicht das Einzige, was oft missverstanden wird. Lassen Sie uns darüber sprechen, wie zugänglich es wirklich ist.

Mythos Nr. 2: SQL ist für Anfänger zu kompliziert

Viele Menschen sind von der Idee, SQL zu lernen, eingeschüchtert. Sie erscheint oft wie eine komplexe Sprache voller technischer Begriffe, die schwer zu verstehen sind.

Dabei ist SQL eigentlich recht einfach zu erlernen. Es wurde entwickelt, um die Interaktion mit Datenbanken durch einfache, verständliche Befehle wie

Hier ist ein Beispiel für eine einfache Abfrage, um zu zeigen, wie einfach es ist:

SELECT first_name, last_name FROM customers WHERE city = 'New York';

Mit dieser Abfrage werden die Vor- und Nachnamen von Kunden abgefragt, die in New York wohnen. Mit dem SELECT-Befehl werden die gewünschten Spalten angegeben (um Daten aus Tabellen abzurufen), und die WHERE-Klausel filtert die Daten auf der Grundlage der angegebenen Bedingung. Dies ist eine einfache Methode, um Daten aus einer Datenbank abzurufen.

Beginnen Sie mit einfachen Abfragen und steigern Sie allmählich die Komplexität. Üben Sie mit kostenlosen Tools oder Kursen, wie sie beispielsweise von LearnSQL.de angeboten werden. Für einen strukturierten Lernpfad empfehlen wir den SQL für Anfänger Kurs. Praktische Übungen sind der Schlüssel zum effektiven Erlernen von SQL.

Selbst mit grundlegenden SQL-Kenntnissen können Sie eine Menge tun, z. B. Daten aus einer Kundendatenbank abrufen oder einfache Berichte erstellen. Diese praktischen Anwendungen machen SQL zu einer wertvollen Fähigkeit, selbst für Anfänger.

Mythos Nr. 3: SQL ist nur für relationale Datenbanken geeignet

Viele denken, dass SQL nur mit traditionellen Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL verwendet wird.

Es stimmt zwar, dass SQL ursprünglich für relationale Datenbanken gedacht war, aber es hat sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt. Heute kann SQL auf verschiedenen Plattformen eingesetzt werden, einschließlich Cloud-Datenbanken und hybriden Umgebungen. SQL ist vielseitig und anpassungsfähig für viele Anwendungsfälle.

Beispiele für die Vielseitigkeit von SQL:

• Cloud-Datenbanken: SQL ist in Cloud-Umgebungen wie Amazon RDS und Google BigQuery weit verbreitet und ermöglicht es Benutzern, in der Cloud gespeicherte Daten abzufragen.
• Datenseen: SQL wird mit Data Lakes wie AWS Lake Formation verwendet, um große Mengen an unstrukturierten und strukturierten Daten zu verwalten.
• Hybride Umgebungen: SQL wird auch in hybriden Umgebungen verwendet, in denen Daten vor Ort mit in der Cloud gehosteten Daten interagieren und nahtlose Datenabfragefunktionen bieten.

SQL ist Teil moderner Datenstacks. Es funktioniert gut mit Data Lakes, Cloud-Diensten und sogar mit Tools für die Datenanalyse. Aus diesem Grund bleibt SQL unabhängig von der Umgebung relevant.

Mythos Nr. 4: Moderne Tools machen SQL überflüssig

Manche glauben, dass moderne Datentools, wie z. B. BI-Tools (Business Intelligence), SQL überflüssig gemacht haben.

Viele BI-Tools stützen sich unter der Haube stark auf SQL. Tools wie Power BI, Tableau und Looker verwenden SQL, um sich mit Datenbanken zu verbinden und die Daten für die Visualisierungen zu beziehen.

Power BI verwendet SQL-Abfragen, um sich mit Datenbanken zu verbinden, und ermöglicht es den Benutzern, SQL direkt in ihre Datenmodelle zu schreiben. Das bedeutet, dass Benutzer, die SQL-Kenntnisse haben, tatsächlich komplexere und präzisere Analysen erstellen können. Lesen Sie diesen Artikel, um mehr über SQL und Power BI zu erfahren.

Der Datenverbindungsprozess von Tableau stützt sich häufig auf SQL-Abfragen. Benutzer können SQL nutzen, um Daten zu filtern, zu verknüpfen oder zu transformieren, bevor sie überhaupt die Visualisierungsphase erreichen.

LookML von Looker, das zur Modellierung von Daten verwendet wird, wird oft im Hintergrund in SQL-Abfragen übersetzt, um Datenanalysen durchzuführen. Um mehr über die Datenanalyse in Looker zu erfahren, lesen Sie diesen Artikel.

SQL-Kenntnisse machen Sie mit diesen Tools noch leistungsfähiger, da Sie benutzerdefinierte Abfragen schreiben können, um genau das zu erhalten, was Sie brauchen. Sie erweitern die Möglichkeiten der BI-Tools, indem Sie mehr Kontrolle über die Daten und mehr Anpassungsmöglichkeiten für Dashboards und Berichte erhalten. Beispielsweise können Sie mit SQL komplexe Verknüpfungen oder Aggregationen durchführen - Operationen, die über die Drag-and-Drop-Schnittstellen von BI-Tools nicht immer möglich sind.

SQL ist nicht veraltet; es ist der stille Motor hinter vielen modernen Datentools, die den Benutzern die Flexibilität und Kontrolle geben, die sie brauchen, um das Beste aus ihren Daten herauszuholen.

Mythos Nr. 5: SQL kann nicht für Big Data skaliert werden

Es ist ein Mythos, dass SQL-Datenbanken nicht für große Datenmengen skaliert werden können. Viele denken, dass SQL nicht mit der Komplexität oder Größe von Big Data umgehen kann.

Dank moderner Techniken wie Sharding, Partitionierung und verteilten SQL-Datenbanken kann SQL skaliert werden. Mit der richtigen Konfiguration können SQL-Datenbanken Millionen von Transaktionen und große Datenmengen bewältigen.

Nehmen Sie zum Beispiel Facebook. Facebook verwendet MySQL, eine beliebte SQL-Datenbank, um große Mengen an Benutzerdaten zu verwalten. Zur Skalierung wird Sharding eingesetzt.

Wenn Sie die Skalierbarkeit verbessern wollen, sollten Sie Ihre Tabellen richtig indizieren und partitionieren. Dadurch wird die Leistung Ihrer SQL-Datenbank auch bei größeren Datenmengen verbessert.

Mythos Nr. 6: SQL ist für nicht-technische Rollen nicht geeignet

Dieser Mythos ist unter Geschäftsleuten und Produktmanagern weit verbreitet, die glauben, SQL sei nur etwas für Entwickler oder Datenanalysten.

SQL kann für nicht-technische Rollen sehr nützlich sein. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihre eigenen Daten abrufen, ohne auf das IT-Team warten zu müssen. Mit grundlegenden SQL-Kenntnissen können Produktmanager, Marketingexperten, Vertriebsleiter und Unternehmensanalysten direkte Einblicke aus Daten gewinnen, die Entscheidungsfindung beschleunigen und die Produktivität steigern.

Mit SQL können auch nicht-technische Benutzer selbst datengestützte Entscheidungen treffen. Sie können Abfragen ausführen, die spezifische Fragen zu ihrem Unternehmen beantworten, ein Verständnis für das Kundenverhalten gewinnen, die Produktleistung verfolgen oder den Erfolg einer Marketingkampagne bewerten. Durch die Möglichkeit, selbst mit den Daten zu interagieren, erhalten sie die benötigten Informationen, ohne darauf warten zu müssen, dass jemand anderes einen Bericht erstellt.

Ein Vermarkter kann SQL verwenden, um Kampagnendaten zu analysieren, um herauszufinden, welche Kanäle am besten funktionieren oder welche Zielgruppensegmente am meisten ansprechen. Sie können ihre Strategie in Echtzeit anpassen, um eine maximale Wirkung zu erzielen. Ein Produktmanager kann SQL verwenden, um die Nutzung von Funktionen zu verfolgen, um zu sehen, wie Benutzer mit dem Produkt interagieren, und um Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu ermitteln. Ein Vertriebsleiter kann SQL verwenden, um Kunden auf der Grundlage ihrer Verkaufsleistung zu segmentieren, so dass er sich auf Kunden mit hohem Wert konzentrieren oder bestimmte demografische Gruppen effektiver ansprechen kann.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie Personen in nichttechnischen Funktionen SQL nutzen können, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen. Mit ein paar SQL-Kenntnissen können auch nicht-technische Fachkräfte selbstständiger und proaktiver mit Daten umgehen und schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen.

Fazit

SQL ist nach wie vor leistungsstark, vielseitig und relevant. Es ist nach wie vor ein wichtiges Werkzeug für die Verwaltung, Abfrage und Analyse von Daten in verschiedenen Branchen. Egal, ob Sie Anfänger oder Profi sind, SQL hat einiges zu bieten - und die Mythen über seine Grenzen sind oft weit von der Wahrheit entfernt.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, sollten Sie sich den Kurs SQL von A bis Z ansehen. Dieser umfassende Lernpfad deckt alles ab, was Sie über SQL wissen müssen, von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Themen, und zwar in einer Reihe von praxisorientierten Kursen.

Sie lernen, wie man effektive Abfragen schreibt, Daten manipuliert und komplexe SQL-Konzepte auf verständliche Art und Weise versteht. Die Kurse sind interaktiv gestaltet, so dass Sie das Gelernte üben und in Echtzeit Feedback erhalten können.

Außerdem können Sie das Programm kostenlos testen, um zu sehen, ob es für Sie geeignet ist. Beginnen Sie noch heute mit der Beherrschung von SQL und übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Datenanalysefähigkeiten!