Schulung: Excel, SQL und MongoDB

Relationen & Regeln

SQL-Track · Schritt 5 / 5

Ergebnis

Die Oberfläche zeigt den Weg von Excel-Rohdaten über Qualitätsprobleme und Bereinigung bis zur relational normalisierten Datenbank.

Schulungsfluss aktiv

Schritt 5: Vorher-Nachher-Vergleich — Was hat die Normalisierung gebracht? Hier sehen Sie die konkreten Vorteile einer relationalen Datenbank gegenüber Excel.

150

Kunden

500

Produkte

200

Bestellungen

572

Positionen

Kategorien

Tabellen

📋 Detaillierter Vergleich

Aspekt	Vorher (Excel)	Nachher (relationale DB)	Vorteil
Tabellenanzahl	3 Tabellen (alles in Freitext)	8 Tabellen (typisiert, verknüpft)	Klare Struktur, keine Redundanz
Kundendaten in Bestellungen	Name, Ort, PLZ in jeder Bestellung wiederholt	Nur kunden_id als Fremdschlüssel	Änderung an einer Stelle reicht (keine Update-Anomalie)
Produkte pro Bestellung	Alle Produkte in EINER Zelle (Komma-getrennt)	Eigene Tabelle bestellpositionen: 1 Zeile pro Produkt	1. Normalform: Abfragen wie "Umsatz pro Produkt" sind jetzt einfach
Kategorien	"Elektronik", "ELEKTRONIK", "elekt." — alles verschieden	Eigene Tabelle kategorien mit ID	Eindeutige Zuordnung, keine Tippfehler möglich
Preise	"12,99" und "12.99" gemischt (Text)	DECIMAL(10,2) — immer korrekt	Rechnen, Summieren, Vergleichen funktioniert zuverlässig
Datumsformate	"23.04.1990", "1990-04-23", "12.3.78" gemischt	DATE-Typ — ein einheitliches Format	Sortieren, Filtern nach Zeiträumen, Altersberechnung möglich
Datenintegrität	Bestellungen können auf nicht-existente Kunden verweisen	FOREIGN KEY verhindert ungültige Referenzen	Datenbank garantiert Konsistenz
Lieferanten	Lieferantenname als Freitext in jedem Produkt	Eigene Tabelle lieferanten mit ID	Lieferant umbenennen? Eine Stelle ändern statt hunderte

🔎 Abfragen, die jetzt einfach möglich sind

Umsatz pro Kategorie

SELECT k.name AS Kategorie, SUM(bp.menge * bp.einzelpreis) AS Umsatz FROM bestellpositionen bp JOIN produkte p ON p.id = bp.produkt_id JOIN kategorien k ON k.id = p.kategorie_id GROUP BY k.name ORDER BY Umsatz DESC;

Kategorie	Bestellungen	Stück verkauft	Umsatz
Werkzeug	48	307	146.790,44 €
Möbel	49	269	131.364,51 €
Auto & Motorrad	32	222	129.292,85 €
Lebensmittel	48	289	122.514,97 €
Kleidung	34	212	120.397,58 €
Musik	32	213	118.456,91 €
Bücher	32	176	111.818,15 €
Garten	32	181	101.713,57 €
Sport	43	226	94.514,92 €
Elektronik	24	147	89.757,79 €
Kosmetik	45	256	89.065,57 €
Haushalt	30	168	80.226,75 €
Bürobedarf	24	154	61.737,48 €
Spielzeug	20	125	49.995,47 €
Tierbedarf	27	126	44.131,97 €

Top-10 Kunden nach Bestellvolumen

SELECT CONCAT(k.vorname, ' ', k.nachname) AS Kunde, COUNT(DISTINCT b.id) AS Bestellungen, SUM(bp.menge * bp.einzelpreis) AS Gesamt FROM kunden k JOIN bestellungen b ON b.kunden_id = k.id JOIN bestellpositionen bp ON bp.bestellung_id = b.id GROUP BY k.id ORDER BY Gesamt DESC LIMIT 10;

Kunde	Ort	Bestellungen	Gesamtumsatz
Doris Winter	Köln	3	43.130,73 €
Norbert Meyer	Würzburg	3	42.487,96 €
Ottilie Schmid	Ulm	3	39.684,67 €
Jan Kuhn	Dresden	3	37.342,72 €
Paul Lorenz	Nürnberg	3	37.049,10 €
Erik Keller	Bochum	2	35.343,32 €
Xaver Winter	Freiburg	3	30.992,99 €
Manfred Schröder	Regensburg	3	30.383,48 €
Hans Wolf	Potsdam	3	30.034,93 €
Wolfgang Schmid	Potsdam	3	28.227,30 €

Bestellungen pro Monat

SELECT DATE_FORMAT(bestelldatum, '%Y-%m') AS Monat, COUNT(*) AS Anzahl FROM bestellungen GROUP BY Monat ORDER BY Monat;

Monat	Anzahl_Bestellungen
2024-01	5
2024-02	8
2024-03	9
2024-04	4
2024-05	4
2024-06	2
2024-07	7
2024-08	7
2024-09	7
2024-10	2
2024-11	9
2024-12	3
2025-01	2
2025-02	7
2025-03	8
2025-04	5
2025-05	10
2025-06	4
2025-07	4
2025-08	3
2025-09	6
2025-10	4
2025-11	7
2025-12	6
2026-01	6
2026-02	10
2026-03	7
2026-04	6
2026-05	5
2026-06	5
2026-07	3
2026-08	4
2026-09	7
2026-10	6
2026-11	2
2026-12	6

Produkte mit geringem Lagerbestand pro Lieferant

SELECT l.name AS Lieferant, p.produktname, p.lagerbestand FROM produkte p JOIN lieferanten l ON l.id = p.lieferant_id WHERE p.lagerbestand < 10 ORDER BY p.lagerbestand;

Lieferant	Produkt	Bestand	Preis
ZentralEinkauf AG	Pro Stuhl	0	360,64 €
TopWaren AG	Basic Essig	0	369,84 €
MegaSupply GmbH	Deluxe Olivenöl	2	130,93 €
(kein Lieferant)	Kompakt Geschirrtuch	2	388,19 €
NordHandel OHG	Eco Kratzbrett	4	738,79 €
AllGoods Ltd.	Basic Rock	4	463,22 €
AllGoods Ltd.	Kompakt Schraubendreher-Set	5	414,62 €
ZentralEinkauf AG	Standard Mikrofon	6	46,92 €
SüdImport GmbH	Kompakt Mehl	6	263,35 €
TopWaren AG	Kompakt Mütze	6	548,05 €
Europarts KG	Eco Mikrofon	9	948,13 €

📚 Zusammenfassung: Warum relationale Datenbanken?

1. Normalform (1NF): Atomare Werte

Jede Zelle enthält genau einen Wert. Keine Listen, keine Komma-getrennten Einträge.

2. Normalform (2NF): Volle funktionale Abhängigkeit

Alle Nicht-Schlüssel-Attribute hängen vollständig vom Primärschlüssel ab.

3. Normalform (3NF): Keine transitiven Abhängigkeiten

Der Kategoriename wird nicht bei jedem Produkt wiederholt → eigene Tabelle mit ID.

Fremdschlüssel = Datenintegrität

Fremdschlüssel verhindern, dass Bestellungen auf nicht existierende Kunden verweisen.

Datentypen = Korrektheit

DATE statt Text → Sortierung funktioniert. DECIMAL statt Text → Rechnen funktioniert.