SQL erweitert um AND und OR

SQL.md

@@ -33,7 +33,7 @@ Um alle Datensätze mit `amount` kleiner oder gleich 20 abzurufen, schreibt man:
 
 
 
-## Unique values
+### Unique values
 
 Angenommen man hat die folgende Tabelle:
 
@@ -47,11 +47,11 @@ Angenommen man hat die folgende Tabelle:
 
 Man möchte  alle Länder wissen, in denen das Produkt verkauft wurde.
 
-Wenn man die normale Abfrage, die wir kennen, verwenden: `SELECT country from sales` liefert sie `Poland`, `Germany`, `Poland`. Das ist nicht das, wonach wir suchen, weil Polen zweimal wiederholt wird.
+Wenn man die normale Abfrage, die man kennt, verwendet: `SELECT country from sales` liefert sie `Poland`, `Germany`, `Poland`. Das ist nicht das, wonach man sucht, weil Polen zweimal wiederholt wird.
 
-Um es zu lösen, können wir das `DISTINCT`-Schlüsselwort verwenden:
+Um es zu lösen, kann man das `DISTINCT`-Schlüsselwort verwenden:
 
-## NOT
+### NOT
 
 Das `NOT`-Schlüsselwort bedeutet, dass man nicht möchte, dass die Bedingung erfüllt wird.
 
@@ -80,9 +80,58 @@ Das `NOT`-Schlüsselwort kehrt die Bedingung im Wesentlichen um. Zum Beispiel si
 
 `WHERE NOT age <= 20`
 
-## Vorrang
+### AND
 
-`AND` geht vor `OR`
+Das `AND`-Schlüsselwort bedeutet, dass **beide** Bedingungen wahr sein müssen; wenn eine von ihnen nicht der Fall ist, wird die Bedingung nicht erfüllt.
+
+Zum Beispiel ist hier eine `people`-Tabelle:
+
+| Name   | Alter | Geschlecht |
+| ------ | ----- | ---------- |
+| Joas   | 13    | männlich   |
+| Holwa  | 17    | männlich   |
+| Nohlas | 24    | weiblich   |
+| Polar  | 23    | männlich   |
+| Loopa  | 18    | weiblich   |
+
+Die folgende Abfrage:
+
+`SELECT * FROM people WHERE gender = "female" AND age < 20`
+
+bedeutet, dass man nach allen Datensätzen sucht, bei denen das Geschlecht „female“ ist und das Alter kleiner als 20 ist.
+
+Dies wird das Ergebnis sein:
+
+| Name  | Alter | Geschlecht |
+| ----- | ----- | ---------- |
+| Loopa | 18    | weiblich   |
+
+### OR
+
+Das `OR`-Schlüsselwort bedeutet, dass eine der Bedingungen wahr sein soll.
+
+Zum Beispiel betrachtet man die folgende **people**-Tabelle:
+
+| name   | age  | gender |
+| ------ | ---- | ------ |
+| Joas   | 13   | male   |
+| Holwa  | 17   | male   |
+| Nohlas | 24   | female |
+| Polar  | 23   | male   |
+| Loopa  | 18   | female |
+
+`SELECT * FROM people WHERE gender = 'female' OR age < 20`
+
+Diese Abfrage bedeutet, dass man nach allen Datensätzen sucht, bei denen entweder das Geschlecht weiblich ist oder das Alter unter 20 liegt.
+
+Das wird das Ergebnis sein:
+
+| Name   | Alter | Geschlecht |
+| ------ | ----- | ---------- |
+| Joas   | 13    | männlich   |
+| Holwa  | 17    | männlich   |
+| Nohlas | 24    | weiblich   |
+| Loopa  | 18    | weiblich   |
 
 ## Sortierung (ORDER BY)