Wie man die SQL-Abfragen anderer Leute liest, ohne den Überblick zu verlieren

Das Öffnen der SQL-Abfrage einer anderen Person kann schnell verwirrend sein. Ein Blick auf die JOINs, Aliase und Filter, und schon ist man verloren. Hier erfahren Sie, wie Sie jede Abfrage Schritt für Schritt zerlegen und verstehen können.

Das Lesen Ihrer eigenen SQL-Abfrage ist eine Sache. Das Lesen einer 200 Zeilen langen Abfrage eines anderen, die ein wichtiges Dashboard steuert, ist etwas ganz anderes.

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie sich Schritt für Schritt an die SQL-Abfragen anderer herantasten können, damit Sie verstehen, was sie bewirken, Probleme erkennen und Änderungen sicher vornehmen können. Er richtet sich an Anfänger und Junior-Analysten, die bereits über Grundkenntnisse verfügen, sich aber von „echten“ Abfragen noch überfordert fühlen.

Wenn Sie gerade erst anfangen und eine solide Grundlage benötigen, ist es sehr hilfreich, zunächst einen strukturierten Weg zu beschreiten, wie z. B. den Kurs SQL für Anfänger von und den Track „SQL von A bis Z”. Dort lernen Sie die Fachbegriffe kennen; dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie „lange Sätze” lesen, die von anderen geschrieben wurden.

Warum es so schwer ist, von anderen geschriebene SQL-Code zu lesen

Eine lange SQL-Abfrage kann sich schlimmer anfühlen als Code in anderen Sprachen, weil:

• Jeder verwendet unterschiedliche Formatierungs- und Benennungsgewohnheiten.
• Einige Codes werden von Menschen geschrieben, andere von Tools, die SQL generieren.
• Die Abfrage befindet sich oft in einem Bericht, einem Dashboard oder einem ETL-Prozess, den Sie noch nicht vollständig kennen.
• Sie können das Datenmodell nicht an einem Ort sehen, sondern müssen es aus Tabellen- und Spaltennamen ableiten.

Die gute Nachricht: Es gibt eine wiederholbare Methode, um solche Abfragen zu „entschlüsseln“. Sie benötigen dafür keine fortgeschrittenen Mathematikkenntnisse, sondern nur eine sorgfältige, schrittweise Vorgehensweise.

Schritt 1: Beginnen Sie mit dem Ziel, nicht mit der Syntax

Bevor Sie sich die Schlüsselwörter ansehen, stellen Sie sich eine einfache Frage: Was soll diese Abfrage beantworten?

Das lässt sich oft aus dem Kontext ableiten:

• Der Name des Berichts oder der Dashboard-Registerkarte.
• Der Dateiname oder der Name der Ansicht (zum Beispiel: daily_revenue_summary, churn_risk_scores).
• Der Ort, an dem die Abfrage verwendet wird (wöchentlicher Marketingbericht, Finanzabstimmung, Produktanalyse usw.).

Wenn Sie es nicht wissen, fragen Sie einen Kollegen oder sehen Sie in der Dokumentation nach. Eine Abfrage zu lesen, ohne die dahinterstehende Frage zu kennen, ist wie die Lösung eines Rätsels zu lesen, ohne das Rätsel zu kennen.

Sobald Sie eine Vermutung haben („Hier wird wahrscheinlich der Umsatz pro Kanal und Tag berechnet“), können Sie später überprüfen, ob Ihre Interpretation der Abfrage damit übereinstimmt.

Schritt 2: Bereinigen Sie die Abfrage, damit Sie ihre Struktur erkennen können

Ein unübersichtliches Layout erschwert das Verständnis jeder Abfrage. Sie müssen nicht gut im manuellen Formatieren sein, um dies zu verbessern.

Arbeiten Sie an einer Kopie der Abfrage (damit Sie den Produktionscode nicht beschädigen) und führen Sie einen oder mehrere der folgenden Schritte aus:

• Verwenden Sie die Option „SQL formatieren“ Ihres Editors, falls vorhanden.
• Fügen Sie die Abfrage in einen Online-SQL-Formatierer ein.
• Fügen Sie selbst einfache Zeilenumbrüche ein:

• Setzen Sie jedes Hauptschlüsselwort in eine eigene Zeile: SELECT, FROM, JOIN, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY.
• Setzen Sie jede ausgewählte Spalte in eine separate Zeile.
• Setzen Sie jedes JOIN in eine neue Zeile.

Danach sollten Sie die Blöcke sehen können:

• Ein äußerer SELECT
• A FROM mit mehreren JOINs
• WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY Abschnitten

Diese visuelle Trennung ist entscheidend. VieleLearnSQL.de Übungen in SQL-Grundlagen und späteren Praxiskursen schulen implizit dieses Auge für Strukturen, indem sie Ihnen gut formatierte Abfragen präsentieren.

Schritt 3: Bauen Sie das Datenmodell in Ihrem Kopf neu auf

Die größte Verwirrung entsteht dadurch, dass man nicht weiß, was die Tabellen und Spalten bedeuten. Nehmen Sie sich hier Zeit, es lohnt sich später.

3.1. Konsultieren Sie die Tabellen- und Spaltendefinitionen

Nutzen Sie alle Ihnen zur Verfügung stehenden Hilfsmittel:

• Datenbankdiagramme (falls Ihr Team diese verwendet).
• Systemansichten (z. B. information_schema).
• Befehle zum Beschreiben von Tabellen (DESCRIBE, SHOW COLUMNSusw.).
• Interne Dokumentation oder einen Datenkatalog, falls vorhanden.

Beantworten Sie für jede Schlüsseltabelle in der Abfrage folgende Fragen:

• Was stellt eine Zeile dar? (einen Kunden, eine Bestellung, ein Ereignis, eine Produktversion usw.)
• Welche Spalten sind Identifikatoren (Primärschlüssel, Fremdschlüssel, Geschäftsschlüssel wie email, SKUusw.)?
• Welche Spalten sind Metriken oder Attribute (amount, status, created_at, countryusw.)?

3.2. Zeichnen Sie ein einfaches Join-Diagramm

Nehmen Sie ein Blatt Papier oder eine Tafel und zeichnen Sie:

• Ein Kästchen für jede Tabelle (oder CTE), auf die in der Abfrage Bezug genommen wird.
• Den Tabellenalias in Klammern neben dem Tabellennamen (zum Beispiel: customers (c)).
• Linien zwischen den Kästchen, die die JOIN Bedingungen an.

Beschriften Sie dann jede Zeile mit den für die Verknüpfung verwendeten Spalten, zum Beispiel: c.customer_id = o.customer_id.

Dieses Diagramm erleichtert die Beantwortung der Frage:

• Was ist die „Haupttabelle”?
• Welche Tabellen fügen nur zusätzliche Attribute hinzu?
• Wo können Duplikate auftreten?

Schritt 4: Lesen Sie die Abfrage in einer logischen Reihenfolge

SQL wird von oben nach unten geschrieben, aber in Ihrem Kopf läuft es nicht so ab. Eine einfache Reihenfolge, die für die meisten Abfragen funktioniert, ist:

1. FROM und JOIN
2. WHERE
3. GROUP BY und HAVING
4. SELECT Liste (einschließlich Ausdrücken und Fensterfunktionen)
5. ORDER BY, LIMIT / TOP / OFFSET

Für eine Abfrage mit Unterabfragen:

• Beginnen Sie mit der innersten Unterabfrage.
• Behandeln Sie jede Unterabfrage als „einen Schritt“ in einer Pipeline.
• Geben Sie jedem Schritt eine kurze Beschreibung in einfachem Englisch.

Sie müssen die SQL noch nicht umschreiben. Erstellen Sie einfach eine Erzählung: „Zuerst wählen wir aktive Kunden aus, dann fügen wir ihre Bestellungen zusammen und aggregieren sie nach Kanal und Tag.”

Genau diese Art des mehrstufigen Denkens üben Sie in den LearnSQL.defortgeschritteneren Kursen von , wie zum Beispiel dem Kurs „Unterabfragen“.

Schritt 5: Achten Sie auf Namen, Aliase und Kommentare

Kryptische Aliase sind eine häufige Quelle für Verwirrung. In Ihrer Entwurfskopie der Abfrage können Sie sie nach Belieben umbenennen, um sie besser zu verstehen.

Ändern Sie beispielsweise

FROM c AS t1
 JOIN o AS t2 ON t1.id = t2.customer_id

in etwas wie:

FROM customers AS c
 JOIN orders AS o ON c.id = o.customer_id

Ähnlich verhält es sich in der SELECT Liste:

• Versuchen Sie, Ausdrücke und ihre Aliase aneinanderzureihen.
• Schreiben Sie unklare Aliase in Ihren Notizen um:

• total_amount_30d anstelle von t_amt
• first_paid_date anstelle von d1

Wenn es Kommentare gibt, lesen Sie diese sorgfältig durch. Sie könnten erklären:

• Warum ein seltsamer Filter existiert.
• Warum ein ungewöhnlicher JOIN verwendet wird.
• Warum ein Teil der Logik aus Gründen der Abwärtskompatibilität beibehalten wird.

Wenn es keine Kommentare gibt, schreiben Sie Ihre eigenen – auch wenn sie nur für Sie selbst bestimmt sind. Ein einfacher Kommentar wie:

-- Calculate revenue per customer per month, excluding internal test accounts

hilft Ihnen und zukünftigen Lesern.

Schritt 6: Bitten Sie sinnvoll um Hilfe (einschließlich ChatGPT)

Manchmal kommt man trotz all dieser Schritte immer noch nicht weiter. Das ist normal.

Optionen:

• Fragen Sie einen Kollegen, der die Abfrage geschrieben hat oder pflegt.
• Bitten Sie einen erfahrenen Analysten oder Dateningenieur, Ihr Verständnis zu überprüfen.

Verwenden Sie Tools wie ChatGPT, um Teile der Abfrage zu erklären, jedoch unter strengen Bedingungen:

• Fügen Sie keine vertraulichen Daten, API-Schlüssel oder Kundennamen ein.
• Entfernen oder anonymisieren Sie Tabellen- und Spaltennamen, die sensible Informationen preisgeben.
• Fügen Sie nur die Struktur ein, bei der Sie Hilfe benötigen (z. B. eine bestimmte CTE, nicht die gesamte Pipeline).

Stellen Sie gezielte Fragen:

• „Was macht diese Fensterfunktion?“
• „Welche Zeilen bleiben nach dieser Verknüpfung und Filterung übrig?“
• „Ist diese GROUP BY-Logik mit der SELECT-Liste konsistent?“

Behandeln Sie KI als ein weiteres Hilfsmittel in Ihrem Werkzeugkasten, ähnlich wie einen Formatierer oder einen Abfrage-Visualisierer. Sie sollte Ihr Denken unterstützen, nicht ersetzen.

Wie Sie diese Fähigkeit gezielt trainieren können

Das Lesen der SQL-Befehle anderer ist eine Fähigkeit, die Sie üben können, und nicht nur etwas, das Ihnen bei der Arbeit zufällig passiert.

Einige Ideen:

• Nehmen Sie alte Abfragen aus dem Berichtsordner Ihres Teams und führen Sie ein „Reverse Engineering“ durch:
  • Was war die geschäftliche Fragestellung?
  • Welche Tabellen sind beteiligt?
  • Wie würden Sie die Abfrage in drei Zeilen beschreiben?

In Ihrer eigenen Arbeit:

• Hinterlassen Sie bessere Kommentare als die, die Sie übernommen haben.
• Verwenden Sie klare Aliase und aussagekräftige Namen.
• Formatieren Sie Ihre Abfragen einheitlich.

Auf LearnSQL.de:

• Folgen Sie dem SQL-Kurs „From A to Z”, um komplexere, aber gut strukturierte Abfragen zu sehen.
• Nutzen Sie Fortgeschrittenes SQL „Leseübungen”: Schreiben Sie nicht nur Antworten, sondern lesen und erklären Sie auch die Modelllösungen.

Je mehr Abfragen Sie sehen, desto weniger beängstigend wird die nächste. Sie werden beginnen, Muster zu erkennen und sagen: „Ah, das ist genau wie der Umsatzbericht, nur mit einer zusätzlichen Dimension und einem etwas anderen Filter.”

Abschließende Gedanken

Sie müssen kein erfahrener Dateningenieur sein, um lange SQL-Abfragen zu verstehen, die von anderen geschrieben wurden. Sie brauchen nur eine Methode.

Wenn Sie einen Ort suchen, an dem Sie diese Fähigkeiten üben und echtes Vertrauen in SQL aufbauen können, entdecken Sie das Alle für immer SQL-Paket von LearnSQL.de. Es bietet Ihnen lebenslangen Zugriff auf alle Kurse – von SQL-Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Übungsaufgaben –, sodass Sie Ihre Grundlagen festigen, tiefere Techniken erlernen und komplexe Abfragen mühelos bewältigen können.