LIKE und NOT LIKE

Die Operatoren LIKE und NOT LIKE können verwendet werden, um Datensätze zu finden, die entweder mit einem bestimmten Muster übereinstimmen oder nicht übereinstimmen. Sie können mit den Platzhaltern % und _ gekoppelt werden. % passt auf null oder viele Zeichen und _ auf ein einzelnes Zeichen.

Dies ist nützlich, wenn du Text filtern willst, aber nicht auf ein genaues Wort.

Mache die folgenden Übungen, um etwas Übung mit diesen Schlüsselwörtern zu bekommen.

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SQL für Fortgeschrittene

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SQL für Fortgeschrittene

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In diesem ersten Kapitel lernst du, wie du eine Filmdatenbank abfragst und die Daten auswählst, die du brauchst, um Fragen zu Filmen und Schauspielern zu beantworten. Du wirst außerdem erfahren, wie der SQL-Code ausgeführt und formatiert wird.

Exercise 1: Eine Datenbank abfragen Exercise 2: COUNT() kennenlernen Exercise 3: Mit COUNT() üben Exercise 4: SELECT DISTINCT Exercise 5: Abfrageausführung Exercise 6: Reihenfolge der Ausführung Exercise 7: Fehler beheben Exercise 8: SQL-Stil Exercise 9: Best Practices für SQL Exercise 10: Formatieren Exercise 11: Nicht-Standardfelder

Erfahre, wie du mit SQL numerische und Textdaten filtern kannst. Das Filtern ist ein wichtiger Anwendungsfall für diese Sprache. Du lernst, wie du mit neuen Schlüsselwörtern und Operatoren deine Abfrage eingrenzen kannst, um Ergebnisse zu erhalten, die deinen gewünschten Kriterien entsprechen, und bekommst ein besseres Verständnis für NULL-Werte und deren Behandlung.

Exercise 1: Zahlen filtern Exercise 2: Ergebnisse filtern Exercise 3: WHERE mit Zahlen verwenden Exercise 4: WHERE mit Text verwenden Exercise 5: Mehrere Kriterien Exercise 6: AND verwenden Exercise 7: OR verwenden Exercise 8: BETWEEN verwenden Exercise 9: Text filtern Exercise 10: LIKE und NOT LIKE

Aktuelle Übung

Exercise 11: WHERE IN Exercise 12: Filtern und Auswählen kombinieren Exercise 13: NULL-Werte Exercise 14: Was bedeutet NULL?Exercise 15: Übung mit NULL-Werten

Mit SQL kannst du Datensätze hinein- und herauszuzoomen, um den gesamten Datensatz, seine Teilmengen und seine einzelnen Einträge besser zu verstehen. Du lernst, Daten mit Hilfe von Aggregatfunktionen zusammenzufassen und grundlegende arithmetische Berechnungen innerhalb von Abfragen durchzuführen, um einen Einblick zu bekommen, was einen erfolgreichen Film ausmacht.

Exercise 1: Daten zusammenfassen Exercise 2: Aggregatfunktionen und Datentypen Exercise 3: Übung mit Aggregatfunktionen Exercise 4: Teilmengen zusammenfassen Exercise 5: Aggregatfunktionen mit WHERE kombinieren Exercise 6: ROUND() verwenden Exercise 7: ROUND() mit einem negativen Parameter Exercise 8: Aliasing und Arithmetik Exercise 9: Arithmetik verwenden Exercise 10: Aliasing mit Funktionen Exercise 11: Ergebnisse runden

In diesem letzten Kapitel lernst du, wie du Daten sortieren und gruppieren kannst. Diese Fähigkeiten werden deine Analysen auf ein neues Niveau heben, indem sie dir helfen, wichtige Geschäftserkenntnisse zu gewinnen und Trends und Leistung zu erkennen. Du sammelst praktische Erfahrung und findest heraus, welche Filme am besten liefen und wie sich Filmdauer und Budget im Laufe der Zeit verändert haben.

Exercise 1: Ergebnisse sortieren Exercise 2: Text sortieren Exercise 3: Einzelne Felder sortieren Exercise 4: Mehrere Felder sortieren Exercise 5: Daten gruppieren Exercise 6: GROUP BY mit einzelnen Feldern Exercise 7: GROUP BY mit mehreren Feldern Exercise 8: Geschäftliche Fragen beantworten Exercise 9: Gruppierte Daten filtern Exercise 10: Mit HAVING filtern Exercise 11: HAVING und Sortierung Exercise 12: Jetzt alle zusammen Exercise 13: Glückwunsch!