SQL Kurs

Dieser Kurs bietet eine kleine Einführung in SQL. Verwendet werden eine Sqlite, Python und Jupyter-Notebooks.

Kapitel

Nr.	Name	Aufgaben	Lösungen
1.0	Einführung
1.1	DQL Select Basics
1.2	DQL Where
1.3	DQL Joins
1.4	DQL Group and Aggregate
1.5	DQL Subquery und CTE
1.6	DML Insert Update Delete
2.0	Einführung Datenmodellierung
2.1	DDL Create Alter Drop

Die Jupyter-Notebooks können online in Google Colab oder lokal (z.B. in Visual Studio Code) ausgeführt werden. Dafür wird Python und Pandas (pip3 install pandas) benötigt.

Datei/Ordner	Beschreibung
*.ipynb	Jupyter-Notebook pro Kapitel
connect.py	Verbindungsscript zur Datenbank
database.db	Sqlite-Datenbank welche in den Notebooks verwendet wird
/resources	Ressourcen für Notebooks (z.B. Bilder)
/scripts	SQL-Scripts um die Datenbank aufzubauen

Ergänzungen zum Kurs sind gerne willkommen.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 34 Commits
resources		resources
scripts		scripts
1.0 - Einführung.ipynb		1.0 - Einführung.ipynb
1.1 - DQL Select Basics.ipynb		1.1 - DQL Select Basics.ipynb
1.1 - Lösungen.ipynb		1.1 - Lösungen.ipynb
1.2 - DQL Where.ipynb		1.2 - DQL Where.ipynb
1.2 - Lösungen.ipynb		1.2 - Lösungen.ipynb
1.3 - DQL Joins.ipynb		1.3 - DQL Joins.ipynb
1.3 - Lösungen.ipynb		1.3 - Lösungen.ipynb
1.4 - DQL Group und Aggregate.ipynb		1.4 - DQL Group und Aggregate.ipynb
1.4 - Lösungen.ipynb		1.4 - Lösungen.ipynb
1.5 - DQL Subquery und CTE.ipynb		1.5 - DQL Subquery und CTE.ipynb
1.5 - Lösungen.ipynb		1.5 - Lösungen.ipynb
1.6 - DML Insert Update Delete.ipynb		1.6 - DML Insert Update Delete.ipynb
1.6 - Lösungen.ipynb		1.6 - Lösungen.ipynb
2.0 - Einführung Datenmodellierung.ipynb		2.0 - Einführung Datenmodellierung.ipynb
2.1 - DDL Create Alter Drop.ipynb		2.1 - DDL Create Alter Drop.ipynb
2.1 - Lösungen.ipynb		2.1 - Lösungen.ipynb
README.md		README.md
connect.py		connect.py
database.db		database.db