SQL-Abfragen

COALESCE: fehlende Werte ersetzen#

COALESCE liefert den ersten Wert, der nicht NULL ist. Damit können Sie für fehlende Werte eine fachlich passende Vorgabe setzen. Ein leerer Text ist kein NULL-Wert und wird daher nicht automatisch ersetzt.

SELECT coalesce(CAST(NULL AS varchar), 'unbekannt') AS status;

Aggregation: Zeilen zusammenfassen#

Eine Aggregation verdichtet mehrere Zeilen, etwa mit SUM, COUNT oder AVG. GROUP BY bildet Gruppen. Das Beispiel berechnet einen Umsatz von 30 für Nord und 7 für Süd; die Eingabedaten stehen direkt in der Abfrage.

SELECT region, sum(umsatz) AS umsatz
FROM (VALUES ('Nord', 10), ('Nord', 20), ('Süd', 7)) AS t(region, umsatz)
GROUP BY region
ORDER BY region;

Regexp: Textmuster prüfen#

Reguläre Ausdrücke beschreiben Textmuster. regexp_like prüft in Trino, ob ein Muster im Text vorkommt. Mit ^ und $ begrenzen Sie die Prüfung auf den gesamten Text. Das Beispiel prüft eine Kennung aus zwei Großbuchstaben und drei Ziffern.

SELECT regexp_like('AB123', '^[A-Z]{2}[0-9]{3}$') AS gueltig;

Was ist ein Datentyp?#

Ein Datentyp bestimmt, welche Werte eine Spalte aufnehmen kann und welche Operationen dazu passen. VARCHAR speichert Text, BIGINT ganze Zahlen und DECIMAL Zahlen mit festgelegter Genauigkeit und Nachkommastellen. Für Gleitkommazahlen verwendet Trino REAL oder DOUBLE. Wer nach dem Datentyp Float sucht, sollte Rundungseffekte berücksichtigen; Geldbeträge werden üblicherweise als DECIMAL modelliert.

DDL, Schema und SQL-Kommentar#

DDL steht für Data Definition Language und bezeichnet Anweisungen zur Definition von Datenstrukturen, etwa CREATE TABLE oder ALTER TABLE. Ein Schema gruppiert Tabellen innerhalb eines Katalogs. SQL-Kommentare erklären eine Abfrage: -- kommentiert bis zum Zeilenende, /* ... */ einen Textblock. Prüfen Sie strukturändernde Anweisungen vor der Bestätigung.

KI-Funktionen und Snowflake-SQL#

Das SQL-Modell wird von der Administration separat gewählt: lokal oder über einen API-Schlüssel. ai_summarize, ai_classify, ai_translate und ai_extract verarbeiten Texte innerhalb einer Abfrage. Externe Modelle erhalten die übergebenen Inhalte; Rechte, Kontingente und Audit gelten weiterhin. Der Schalter „Snowflake-SQL“ übersetzt unterstützte Syntax; prüfen Sie das Ergebnis vor der Übernahme.

SELECT ai_summarize(beschreibung) AS kurz
FROM iceberg.service.tickets
LIMIT 5;

Tabellen-Streams#

Ein Stream zeigt Nettoänderungen seit seinem gespeicherten Lesestand. SELECT liest diese Änderungen, ohne den Stand weiterzusetzen; die Verarbeitung in einer schreibenden Anweisung setzt ihn weiter. UPDATE kann als gelöschte alte und eingefügte neue Zeile erscheinen. Ein Stream kann veralten, wenn sein Ausgangsstand nicht mehr aufbewahrt wird.

Objekte finden#

Adressiert wird dreiteilig: Katalog, Schema, Tabelle. Der Katalog einer frischen Installation heißt iceberg; daneben stehen die Trino-eigenen Kataloge system, jmx und memory sowie die Beispieldaten tpch und tpcds.

SHOW CATALOGS;
SHOW SCHEMAS FROM iceberg;
SHOW TABLES FROM iceberg.produkte;
DESCRIBE iceberg.produkte.produkte;

Abfragen#

Ab hier ist es gewöhnliches SQL. Das folgende Beispiel arbeitet auf der Tabelle aus dem Datenbrowser – Artikelnummer, Bezeichnung, Kategorie, Nettopreis, Mehrwertsteuersatz und Lagerbestand.

SELECT
    kategorie,
    count(*)                                        AS artikel,
    round(avg(preis_netto_eur * (1 + mwst_prozent / 100.0)), 2) AS brutto_schnitt,
    sum(lagerbestand)                               AS bestand
FROM iceberg.produkte.produkte
WHERE lagerbestand > 0
GROUP BY kategorie
ORDER BY brutto_schnitt DESC;

In der Zeit zurückgehen#

Iceberg schreibt keine Zeilen um, sondern legt neue Schnappschüsse an. Nessie hält sie fest. Damit lässt sich jede Tabelle so abfragen, wie sie zu einem früheren Zeitpunkt aussah – ohne Sicherung, ohne Kopie.

-- Welche Stände gibt es?
SELECT snapshot_id, committed_at, operation
FROM iceberg.produkte."produkte$snapshots"
ORDER BY committed_at DESC;

-- Stand von gestern früh
SELECT count(*) AS zeilen
FROM iceberg.produkte.produkte
FOR TIMESTAMP AS OF TIMESTAMP '2026-09-03 08:00:00 Europe/Berlin';

-- Oder ein bestimmter Schnappschuss
SELECT *
FROM iceberg.produkte.produkte
FOR VERSION AS OF 8623201004411246578
LIMIT 20;

Neben $snapshots gibt es weitere Metadaten-Tabellen desselben Musters: $history zeigt die Abfolge der Stände, $files die Datendateien hinter dem aktuellen Stand, $partitions die Verteilung. Die Anführungszeichen gehören dazu – ohne sie liest Trino das Dollarzeichen nicht als Teil des Namens.

Eine Sicht anlegen#

Sichten sind der vorgesehene Weg, eine Auswertung wiederverwendbar zu machen – und der einzige Weg, sie in den BI-Feed zu bekommen: der nimmt kein SQL vom Aufrufer an, sondern nur den Namen eines Objekts. Was Tableau rechnen soll, wird deshalb vorher hier als Sicht hinterlegt.

CREATE VIEW iceberg.produkte.v_bestandswert AS
SELECT
    artikelnummer,
    bezeichnung,
    kategorie,
    lagerbestand,
    preis_netto_eur,
    lagerbestand * preis_netto_eur AS bestandswert_netto
FROM iceberg.produkte.produkte;

Parallelität und Kontingente#

Im Compose-Stapel greifen die Leistungsklassen S, M und L aus Ihrer Nutzerrolle. Weitere Abfragen warten, wenn die Parallelitätsgrenze der Klasse erreicht ist. Zusätzlich können Tageskontingente für Rechenzeit und gelesene Daten gelten. Die Klassengrenzen stehen unter Compose betreiben.

Wofür es eigene Wege gibt#

• Kennzahlen und Semantische Sichten: gepflegt unter KI & Semantik → Kennzahlen und über ihren Namen abgefragt.
• Massenhaftes Laden: dafür gibt es die fünf Ingestion-Wege, mit Assistent statt INSERT von Hand.
• Der Katalog selbst: den bringt die Installation mit, er wird nicht in SQL angelegt.