Verwendung von SQL in Data Warehousing

SQL ist ein wichtiger Akteur bei der Organisation und Analyse von Daten in Data Warehouses. In diesem Artikel führe ich Sie in die Grundlagen von SQL im Data Warehousing ein. Wir lernen, wie diese leistungsstarke Sprache bei der Verwaltung großer Datenmengen hilft und Ihre Arbeit einfacher und produktiver macht.

Egal, ob Sie ein Student sind, der in die Welt der Technologie eintaucht, oder ein erfahrener Spezialist, der sich im Bereich der Daten bewegt, das Verständnis des Konzepts des Data Warehousing ist grundlegend.

Data Warehousing ist ein strategischer Prozess, der von Unternehmen genutzt wird, um große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu organisieren und zu verwalten. Dieser Prozess endet mit der Speicherung der Daten in einem zentralisierten Repository, das als Data Warehouse" bezeichnet wird.

Dieser Ansatz ist kein einfaches Schlagwort, sondern ein wichtiges Instrument, das vor allem von Datenanalysten und Fachleuten verwendet wird. Beim Data Warehousing geht es nicht nur um das Anhäufen von Informationen, sondern um die Kombination, Verfeinerung und Darstellung einer umfassenden, kohärenten und historischen Perspektive der Datenlandschaft eines Unternehmens. Und SQL, die strukturierte Abfragesprache, ist der Schlüssel zum Data Warehousing; sie ermöglicht uns die direkte Kommunikation mit Datenbanken.

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Was ist Data Warehousing?

Stellen Sie sich ein Data Warehouse als das Nervenzentrum des Informationsökosystems eines Unternehmens vor: ein gut organisiertes und strukturiertes Repository. Hier speichert ein Unternehmen eine Vielzahl wichtiger Informationen aus vielen verschiedenen Quellen - Verkaufsdaten, Kundenprofile, Betriebsstatistiken und vieles mehr. Diese Zentralisierung stellt eine einheitliche Quelle dar, die ein effizientes Abrufen, Analysieren und Nutzen von wichtigen Datenbeständen ermöglicht.

Data Warehousing ist mehr als eine einfache Speicherlösung. Es dient als Grundlage, auf der Datenanalysten ihre Erkenntnisse aufbauen. Als solches bietet es einen Panoramablick auf die Vergangenheit, die Gegenwart und die potenzielle Zukunft eines Unternehmens. Es handelt sich nicht nur um einen Mechanismus zur Datenspeicherung, sondern um einen umfassenden Prozess, der es den Aktionären und Managementteams eines Unternehmens ermöglicht, datengestützte Entscheidungen zu treffen - und starke, nachhaltige Strategien zu entwickeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Sie fragen sich vielleicht: Was ist ein Datenanalyst? Was sind seine täglichen Aufgaben, und welche Fähigkeiten braucht er? Ich lade Sie ein, den hervorragenden Artikel Roadmap to Becoming a Data Analyst von Kateryna Koidan zu lesen.

Wie SQL im Data Warehousing verwendet wird

Ein Data Warehouse besteht aus einer oder mehreren relationalen Datenbanken, und SQL ist eine leistungsstarke Sprache, die zur Kommunikation mit relationalen Datenbanken verwendet wird. Beim Data Warehousing spielt SQL eine entscheidende Rolle beim Abfragen und Abrufen von Daten aus einem Data Warehouse. Es ermöglicht den Benutzern, mit den Daten zu interagieren, bestimmte Informationen zu extrahieren, Berechnungen durchzuführen und vieles mehr.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, was eine SQL-Datenbank ist? In seinem Artikel Was ist eine SQL-Datenbank? erinnert uns Luke Hande an die Grundlagen relationaler Datenbanken.

Lohnt es sich, SQL zu lernen? Oder ist eine Sprache, die über 40 Jahre alt ist, bald veraltet? In ihrem Artikel Die Zukunft von SQL gibt Jill Thornhill einen vollständigen Überblick über diese Frage und liefert uns alle Antworten, die wir brauchen.

Sehen wir uns einige Beispiele für SQL im Data Warehousing an.

1. das Abrufen von Daten mit der SELECT-Anweisung

Die Anweisung SELECT ist grundlegend für die Abfrage von Daten in einem Data Warehouse. Sie ruft bestimmte Informationen aus einer (oder mehreren) Datenbanktabellen ab.

Stellen Sie sich vor, wir haben eine Tabelle namens employees in unserem Data Warehouse, die Spalten wie employee_id, name, department, und salary enthält. Zum Abrufen aller Spalten der Tabelle employees Tabelle abzurufen, würden wir schreiben:

SELECT * FROM employees;

Diese Abfrage holt alle Spalten (das Sternchen (*) steht für alle Spalten) aus der employees Tabelle. Da diese Abfrage ALLE Daten aus der Tabelle abruft, ist sie möglicherweise nicht effizient, wenn die Tabelle eine große Menge an Informationen enthält. Wir müssen die Abfrage eventuell filtern.

2) Filtern von Daten mit der WHERE-Klausel

Die WHERE -Klausel in SQL ist ein leistungsfähiges Werkzeug zum Filtern und Abrufen bestimmter Daten aus großen Informationsbeständen. Sie ermöglicht es Benutzern, selektiv Zeilen abzurufen, die bestimmte Kriterien erfüllen, und den Datensatz auf die Datensätze einzuschränken, die die gegebenen Bedingungen erfüllen.

Nehmen wir an, wir möchten Details zu folgenden Personen abrufen employees die mehr als 50.000 $ verdienen:

SELECT * FROM employees 
WHERE salary > 50000;

Diese Abfrage wählt alle Spalten aus (*) und filtert dann nach Mitarbeitern mit einem Gehalt von mehr als 50.000 US-Dollar. Beachten Sie, dass wir den Operator "größer als" (>) verwenden. Andere Operatoren sind verfügbar: größer oder gleich (>=), kleiner als (<), kleiner oder gleich (<=), gleich (=) und nicht gleich (<> oder !=).

3. sortieren von Daten mit ORDER BY

Die ORDER BY Klausel in SQL dient als wertvolles Werkzeug zum Sortieren der abgerufenen Daten auf der Grundlage bestimmter Spalten oder Ausdrücke. Mit dieser Klausel können Benutzer die Daten in einer gewünschten Reihenfolge anordnen, bevor sie sie für Analyse- oder Berichtszwecke präsentieren. ORDER BY ordnet die Ergebnisse in aufsteigender Reihenfolge (1-10, A-Z; dies ist die Standardreihenfolge) oder absteigender Reihenfolge (10-1, Z-A) auf der Grundlage der angegebenen Spalten an.

Um die Mitarbeiter in absteigender Reihenfolge nach Gehalt zu sortieren, würden wir schreiben:

SELECT * FROM employees 
ORDER BY salary DESC;

Diese Abfrage holt alle Spalten aus der employees ab und sortiert sie basierend auf der Spalte salary in absteigender Reihenfolge (vom höchsten zum niedrigsten Gehalt).

Beachten Sie, dass wir mehrere SQL-Klauseln in derselben Abfrage kombinieren können. Nehmen wir zum Beispiel an, wir wollen alle Spalten aus der Tabelle employees Tabelle für alle Arbeitnehmer abrufen, die mehr als 50.000 $ verdienen, und die Datensätze nach der Spalte Gehalt in absteigender Reihenfolge sortieren. Das können wir mit dieser Abfrage erreichen:

SELECT * FROM employees
WHERE salary > 50000
ORDER BY salary DESC;

4. das Aggregieren von Daten mit GROUP BY und Aggregatfunktionen

Die GROUP BY Klausel in SQL hilft Ihnen beim Segmentieren, Aggregieren und Zusammenfassen von Daten aus großen Datensätzen, die in einem Data Warehouse gespeichert sind. Sie wird verwendet, um Zeilen zu gruppieren, die in einer oder mehreren Spalten einen gemeinsamen Wert haben. Diese Klausel - oft in Verbindung mit Aggregatfunktionen wie COUNT(), SUM() und AVG() - erleichtert die Datenanalyse durch die Organisation und Zusammenfassung von Daten nach bestimmten Kriterien.

Zählen wir zum Beispiel die Anzahl der Mitarbeiter in jeder Abteilung:

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count FROM employees 
GROUP BY department;

Diese Abfrage zählt die Anzahl der Mitarbeiter (COUNT(*)) in jeder Abteilung und zeigt den Abteilungsnamen und die Anzahl in einer neuen Spalte namens employee_count an.

5 Verknüpfung von Tabellen mit INNER JOIN

Die INNER JOIN Klausel in SQL kombiniert Daten aus mehreren Tabellen auf der Grundlage übereinstimmender Werte in einer oder mehreren Spalten. Sie spielt eine entscheidende Rolle bei der Integration und Konsolidierung von Informationen, die in verschiedenen Tabellen innerhalb eines Data Warehouse gespeichert sind.

Angenommen, wir haben eine departments Tabelle, die die Spalten department_id und department_name enthält. Zur Kombination von Informationen aus den Spalten employee und department Tabellen zu kombinieren, würden wir schreiben:

SELECT e.name, d.department_name FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.department = d.department_name;

Diese Abfrage holt die Mitarbeiternamen aus employees und die department_name aus departmentsab und verbindet sie auf der Grundlage der Werte in der Spalte department in der Tabelle employees Tabelle und der department_name in der departments Tabelle. Wenn diese beiden Werte übereinstimmen, werden der Name des Mitarbeiters und die Abteilung, in der er arbeitet, in den Ergebnissen angezeigt.

Diese Beispiele zeigen die grundlegenden SQL-Abfragen, die im Data Warehousing verwendet werden. Das Verständnis dieser Grundlagen bildet eine solide Grundlage für fortgeschrittenere SQL-Operationen. Das Üben und Experimentieren mit diesen Abfragen wird Ihnen helfen, Ihr Verständnis zu festigen!

Möchten Sie mehr über fortgeschrittene Abfragen für die Datenanalyse erfahren? Dann empfehle ich Ihnen die Top 7 Fortgeschrittenes SQL Abfragen für die Datenanalyse von Nicole Darnley für zusätzliche Informationen.

Data Warehouse-Best-Practices

Wenn Sie ganz neu auf diesem Gebiet sind, kann der Start mit SQL im Data Warehousing gewisse Herausforderungen mit sich bringen. Gehen wir auf die häufigsten Herausforderungen ein, denen unerfahrene Benutzer gegenüberstehen.

Die erste Herausforderung ist zweifelsohne das Verständnis der Syntax. SQL hat seine eigene Syntax, Struktur und Regeln, die festlegen, wie Abfragen geschrieben werden. Für Anfänger kann das Verständnis dieser grundlegenden Aspekte eine Herausforderung sein. Das Schreiben von Abfragen zum Abrufen, Bearbeiten und Verwalten von Daten erfordert das Erlernen der Feinheiten der Sprache, was einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Ich empfehle Ihnen, mit einfachen Abfragen zu beginnen und sich schrittweise vorzuarbeiten. Ziehen Sie die SQL-Dokumentation oder anfängerfreundliche Tutorien zu Rate, um die grundlegende Syntax und Struktur zu verstehen, und üben Sie regelmäßig, um Ihr Wissen zu festigen.

Vielleicht kommt Ihnen eine Frage in den Sinn: Ist SQL schwer zu lernen, wenn man keine IT-Kenntnisse hat? In ihrem Artikel beantwortet Jill Thornhill all diese Fragen. Und wenn Sie glauben, dass das Erlernen von SQL nur etwas für Programmierer ist, liegen Sie völlig falsch! In ihrem Artikel Wie man SQL ohne Programmierkenntnisse lernt zeigt Kamila Ostrowska, warum.

Die effiziente Strukturierung von Abfragen ist eine weitere häufige Herausforderung. Effiziente Abfragen zu formulieren, die genaue Ergebnisse liefern, kann eine Herausforderung sein, vor allem, wenn man mit den komplexen Datensätzen eines Data Warehouse zu tun hat. Da Data Warehouses riesige Datenmengen enthalten, kann sich eine ineffiziente Abfrage sowohl auf die Abfrage- als auch auf die Datenbankleistung massiv auswirken und zu einem Anstieg der Infrastrukturkosten führen.

Ich würde empfehlen, komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Schritte zu zerlegen. Darüber hinaus können Sie innerhalb von Abfragen Kommentare verwenden, um den Zweck jedes Schritts zu verdeutlichen, und für eine bessere Lesbarkeit die richtige Einrückung und Formatierung verwenden.

Nun zu den Fehlern! Der Umgang mit Fehlern in SQL - insbesondere im Zusammenhang mit Data Warehousing - ist eine wichtige Fähigkeit, die es zu beherrschen gilt. Fehler können aus verschiedenen Gründen auftreten, z. B. wegen Syntaxproblemen, falscher Abfragekonstruktion, falscher Datentypen oder Verletzung von Beschränkungen. Prüfen Sie Fehlermeldungen sorgfältig auf Hinweise und kontrollieren Sie Syntax, Spaltennamen und Datentypen. Sie können auch Aliase verwenden, um Spaltennamen zu vereinfachen und Mehrdeutigkeiten zu vermeiden.

Schließlich erfordert der Umgang mit großen Datenmengen in einer Data-Warehousing-Umgebung Strategien zur Optimierung der Abfrageleistung, zur effizienten Verwaltung von Ressourcen und zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus großen Datenmengen.

Die Navigation durch große Datenmengen kann eine Herausforderung darstellen und die Abfrageleistung beeinträchtigen. Um mit großen Datensätzen umzugehen, können Sie Abfragen optimieren, indem Sie Indizierungen verwenden, die Ergebnismengen mit der LIMIT -Klausel begrenzen und geeignete Filterbedingungen mit WHERE -Klauseln nutzen, um die Größe des Datensatzes zu reduzieren. Sie können auch Paginierungstechniken verwenden, um große Ergebnismengen zu verwalten.

SQL im Data Warehousing: Ein Must-Have

SQL spielt eine zentrale Rolle im Bereich der Datenanalyse, insbesondere im Bereich des Data Warehousing, und seine Bedeutung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Als strukturierte Abfragesprache ist SQL das Schlüsselelement, das Datenanalysten und -experten in die Lage versetzt, aus der Fülle der in Data Warehouses gespeicherten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu entschlüsseln und fundierte Entscheidungen zu treffen.

In der Data-Warehousing-Landschaft fungiert SQL als Kanal, der es den Benutzern ermöglicht, mit großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effizient zu interagieren. Es erleichtert den nahtlosen Abruf, die Manipulation und die Verwaltung von Daten und ermöglicht den Benutzern, erweiterte Abfragen zu erstellen, um wichtige Informationen zu extrahieren.

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Vielen Dank, dass Sie mir bis zum Ende dieses Artikels gefolgt sind! Ich hoffe wirklich, dass die Informationen, die ich mit Ihnen geteilt habe, aufschlussreich und wertvoll für Sie waren. Wir sehen uns im nächsten Artikel!