SQL: Aggregation und GROUP BY

Kurz: Aggregatfunktionen fassen viele Zeilen zu einem Wert zusammen:

Teil des Kurses SQL

Kapitel 6 von 15 im Kurs SQL. Mit Fortschritt, Quiz und Zertifikat auf der Lernseite.

Aggregatfunktionen

Aggregatfunktionen fassen viele Zeilen zu einem Wert zusammen:

CREATE TABLE kunden (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, ort TEXT, punkte INTEGER);
CREATE TABLE bestellungen (id INTEGER PRIMARY KEY, kunde_id INTEGER, produkt TEXT, preis REAL, menge INTEGER, datum TEXT);
INSERT INTO kunden VALUES (1,'Mia','Berlin',120),(2,'Tom','Hamburg',80),(3,'Zoe','Berlin',200),(4,'Ben','München',NULL),(5,'Eva','Köln',150);
INSERT INTO bestellungen VALUES
 (1,1,'Laptop',999.00,1,'2025-01-10'),(2,1,'Maus',25.50,2,'2025-01-12'),(3,2,'Monitor',189.90,1,'2025-02-01'),
 (4,3,'Tastatur',49.00,1,'2025-02-15'),(5,3,'Maus',25.50,1,'2025-03-03'),(6,3,'Laptop',999.00,1,'2025-03-20'),
 (7,NULL,'Kabel',5.00,3,'2025-03-21');
SELECT count(*) AS anzahl, count(punkte) AS mit_punkten, sum(punkte) AS summe,
       avg(punkte) AS durchschnitt, min(punkte) AS minimum, max(punkte) AS maximum
FROM kunden;

Ausgabe:

anzahl  mit_punkten  summe  durchschnitt  minimum  maximum
------  -----------  -----  ------------  -------  -------
5       4            550    137.5         80       200

count(*) zählt Zeilen, count(spalte) nur Zeilen mit Wert (nicht NULL)
sum, avg, min, max ignorieren NULL
count(DISTINCT spalte) zählt verschiedene Werte

CREATE TABLE kunden (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, ort TEXT, punkte INTEGER);
CREATE TABLE bestellungen (id INTEGER PRIMARY KEY, kunde_id INTEGER, produkt TEXT, preis REAL, menge INTEGER, datum TEXT);
INSERT INTO kunden VALUES (1,'Mia','Berlin',120),(2,'Tom','Hamburg',80),(3,'Zoe','Berlin',200),(4,'Ben','München',NULL),(5,'Eva','Köln',150);
INSERT INTO bestellungen VALUES
 (1,1,'Laptop',999.00,1,'2025-01-10'),(2,1,'Maus',25.50,2,'2025-01-12'),(3,2,'Monitor',189.90,1,'2025-02-01'),
 (4,3,'Tastatur',49.00,1,'2025-02-15'),(5,3,'Maus',25.50,1,'2025-03-03'),(6,3,'Laptop',999.00,1,'2025-03-20'),
 (7,NULL,'Kabel',5.00,3,'2025-03-21');
SELECT count(DISTINCT produkt) AS verschiedene, count(*) AS positionen,
       sum(preis * menge) AS umsatz, round(avg(preis), 2) AS schnittspreis
FROM bestellungen;

Ausgabe:

verschiedene  positionen  umsatz  schnittspreis
------------  ----------  ------  -------------
5             7           2328.4  327.56

GROUP BY: Gruppen bilden

CREATE TABLE kunden (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, ort TEXT, punkte INTEGER);
CREATE TABLE bestellungen (id INTEGER PRIMARY KEY, kunde_id INTEGER, produkt TEXT, preis REAL, menge INTEGER, datum TEXT);
INSERT INTO kunden VALUES (1,'Mia','Berlin',120),(2,'Tom','Hamburg',80),(3,'Zoe','Berlin',200),(4,'Ben','München',NULL),(5,'Eva','Köln',150);
INSERT INTO bestellungen VALUES
 (1,1,'Laptop',999.00,1,'2025-01-10'),(2,1,'Maus',25.50,2,'2025-01-12'),(3,2,'Monitor',189.90,1,'2025-02-01'),
 (4,3,'Tastatur',49.00,1,'2025-02-15'),(5,3,'Maus',25.50,1,'2025-03-03'),(6,3,'Laptop',999.00,1,'2025-03-20'),
 (7,NULL,'Kabel',5.00,3,'2025-03-21');
SELECT ort, count(*) AS anzahl, sum(punkte) AS summe
FROM kunden
GROUP BY ort
ORDER BY anzahl DESC, ort;
 
SELECT produkt, count(*) AS verkauft, sum(menge) AS stueck, sum(preis * menge) AS umsatz
FROM bestellungen
GROUP BY produkt
ORDER BY umsatz DESC;

Ausgabe:

ort      anzahl  summe
-------  ------  -----
Berlin   2       320
Hamburg  1       80
Köln     1       150
München  1
produkt   verkauft  stueck  umsatz
--------  --------  ------  ------
Laptop    2         2       1998.0
Monitor   1         1       189.9
Maus      2         3       76.5
Tastatur  1         1       49.0
Kabel     1         3       15.0

Jede Spalte im SELECT ist entweder in GROUP BY oder in einer Aggregatfunktion. (SQLite erlaubt Abweichungen mit überraschendem Ergebnis, PostgreSQL meldet einen Fehler.)

HAVING: Gruppen filtern

WHERE filtert Zeilen vor dem Gruppieren, HAVING filtert Gruppen danach:

CREATE TABLE kunden (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, ort TEXT, punkte INTEGER);
CREATE TABLE bestellungen (id INTEGER PRIMARY KEY, kunde_id INTEGER, produkt TEXT, preis REAL, menge INTEGER, datum TEXT);
INSERT INTO kunden VALUES (1,'Mia','Berlin',120),(2,'Tom','Hamburg',80),(3,'Zoe','Berlin',200),(4,'Ben','München',NULL),(5,'Eva','Köln',150);
INSERT INTO bestellungen VALUES
 (1,1,'Laptop',999.00,1,'2025-01-10'),(2,1,'Maus',25.50,2,'2025-01-12'),(3,2,'Monitor',189.90,1,'2025-02-01'),
 (4,3,'Tastatur',49.00,1,'2025-02-15'),(5,3,'Maus',25.50,1,'2025-03-03'),(6,3,'Laptop',999.00,1,'2025-03-20'),
 (7,NULL,'Kabel',5.00,3,'2025-03-21');
SELECT produkt, sum(menge) AS stueck
FROM bestellungen
WHERE preis < 500
GROUP BY produkt
HAVING sum(menge) >= 2
ORDER BY stueck DESC;

Ausgabe:

produkt  stueck
-------  ------
Maus     3
Kabel    3

Nach mehreren Spalten gruppieren

CREATE TABLE kunden (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, ort TEXT, punkte INTEGER);
CREATE TABLE bestellungen (id INTEGER PRIMARY KEY, kunde_id INTEGER, produkt TEXT, preis REAL, menge INTEGER, datum TEXT);
INSERT INTO kunden VALUES (1,'Mia','Berlin',120),(2,'Tom','Hamburg',80),(3,'Zoe','Berlin',200),(4,'Ben','München',NULL),(5,'Eva','Köln',150);
INSERT INTO bestellungen VALUES
 (1,1,'Laptop',999.00,1,'2025-01-10'),(2,1,'Maus',25.50,2,'2025-01-12'),(3,2,'Monitor',189.90,1,'2025-02-01'),
 (4,3,'Tastatur',49.00,1,'2025-02-15'),(5,3,'Maus',25.50,1,'2025-03-03'),(6,3,'Laptop',999.00,1,'2025-03-20'),
 (7,NULL,'Kabel',5.00,3,'2025-03-21');
SELECT strftime('%Y-%m', datum) AS monat, produkt, count(*) AS anzahl
FROM bestellungen
GROUP BY monat, produkt
ORDER BY monat, produkt;

Ausgabe:

monat    produkt   anzahl
-------  --------  ------
2025-01  Laptop    1
2025-01  Maus      1
2025-02  Monitor   1
2025-02  Tastatur  1
2025-03  Kabel     1
2025-03  Laptop    1
2025-03  Maus      1

Gruppen-Summen mit Bedingung

CREATE TABLE kunden (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, ort TEXT, punkte INTEGER);
CREATE TABLE bestellungen (id INTEGER PRIMARY KEY, kunde_id INTEGER, produkt TEXT, preis REAL, menge INTEGER, datum TEXT);
INSERT INTO kunden VALUES (1,'Mia','Berlin',120),(2,'Tom','Hamburg',80),(3,'Zoe','Berlin',200),(4,'Ben','München',NULL),(5,'Eva','Köln',150);
INSERT INTO bestellungen VALUES
 (1,1,'Laptop',999.00,1,'2025-01-10'),(2,1,'Maus',25.50,2,'2025-01-12'),(3,2,'Monitor',189.90,1,'2025-02-01'),
 (4,3,'Tastatur',49.00,1,'2025-02-15'),(5,3,'Maus',25.50,1,'2025-03-03'),(6,3,'Laptop',999.00,1,'2025-03-20'),
 (7,NULL,'Kabel',5.00,3,'2025-03-21');
SELECT
    sum(CASE WHEN preis >= 100 THEN 1 ELSE 0 END) AS teuer,
    sum(CASE WHEN preis <  100 THEN 1 ELSE 0 END) AS guenstig,
    group_concat(DISTINCT produkt) AS produkte
FROM bestellungen;

Ausgabe:

teuer  guenstig  produkte
-----  --------  ----------------------------------
3      4         Laptop,Maus,Monitor,Tastatur,Kabel

group_concat (PostgreSQL: string_agg, MySQL: GROUP_CONCAT) verbindet Werte zu einem Text.

Merke

Aggregate: count, sum, avg, min, max, group_concat
GROUP BY bildet Gruppen, jede Spalte im SELECT gehört in GROUP BY oder eine Aggregatfunktion
WHERE filtert Zeilen, HAVING filtert Gruppen
count(*) zählt Zeilen, count(spalte) nur Nicht-NULL
CASE innerhalb von sum ergibt bedingte Zählungen

Übungsaufgabe

Berechne je Kunde-ID Anzahl und Gesamtumsatz der Bestellungen und zeige nur Kunden mit mehr als 100 Umsatz.

Quiz zur Selbstkontrolle

Wo filterst du nach dem Ergebnis einer Aggregatfunktion?

HAVING (richtig)

WHERE

GROUP BY

ORDER BY

Was zählt count(spalte)?

Nur Zeilen, bei denen die Spalte nicht NULL ist (richtig)

Alle Zeilen

Nur eindeutige Werte

Nur NULL-Zeilen

Welche Klausel läuft zuerst: WHERE oder HAVING?

WHERE (richtig)

HAVING

Beide gleichzeitig

Es kommt auf die Schreibweise an

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