Rust weiter, SQL weiter, Massmatics begonnen

SQL.md

@@ -1392,3 +1392,128 @@ Dein Ergebnis sollte genau diese Spaltennamen haben:
 ```sql
 select count(product_id) as total_transactions, avg(quantity) as avg_quantity, max(price_per_unit) as max_unit_price, sum(price_per_unit * quantity) as total_revenue from sales
 ```
+## Integrierte Aggregatfunktionen Teil 2
+
+Manchmal müssen wir Aggregatfunktionen auf komplexere Weise verwenden, etwa indem wir jede Zeile mit einem Aggregatwert vergleichen. Hier kommen verschachtelte Abfragen ins Spiel.
+
+Wenn du Berechnungen durchführen möchtest, die einzelne Zeilen mit aggregierten Werten kombinieren, musst du eine verschachtelte Abfrage verwenden. Hier ist der Grund:  
+Dies liefert nicht das gewünschte Ergebnis pro Zeile:
+
+```sql
+SELECT value + MIN(value)FROM table1
+```
+
+Der Grund ist, dass Aggregatfunktionen auf der gesamten Spalte arbeiten, während der Verweis „value“ versucht, zeilenweise zu arbeiten. Um dies zu lösen, verwenden wir eine verschachtelte Abfrage:
+
+```sql
+SELECT value + (SELECT MIN(value) FROM table1)FROM table1
+```
+
+Das funktioniert, weil die verschachtelte Abfrage `(SELECT MIN(value) FROM table1)` zuerst ausgeführt wird und einen einzelnen Wert zurückgibt, der dann in der Hauptabfrage für jede Zeile verwendet werden kann.
+
+Häufige Anwendungsfälle für verschachtelte Aggregationen:  
+1. Jeden Wert mit dem Durchschnitt vergleichen
+
+2. Prozentsatz der Gesamtsumme berechnen
+
+3. Unterschiede zu Maximal- oder Minimalwerten finden
+### Challenge
+
+Verfügbare Tabellen und Spalten:
+> - `items`**:** `id`**,** `price`
+
+| id  | price |
+| --- | ----- |
+| 4   | 19    |
+| 5   | 16    |
+| 6   | 13    |
+| 7   | 21    |
+| 8   | 16    |
+| 9   | 23    |
+| 10  | 27    |
+| 11  | 18    |
+| 12  | 21    |
+| 13  | 22    |
+Berechne, um wie viel der Preis jedes Elements den Durchschnittspreis aller Elemente **übersteigt**. Zeige die ID des Elements, seinen Preis und die Differenz zum Durchschnitt an. Benenne die Differenzspalte als `diff_from_avg`.
+
+Sortiere die Ergebnisse nach der Differenz in absteigender Reihenfolge.
+
+```sql
+select id, price, price - (select avg(price) from items) as diff_from_avg from items order by diff_from_avg desc
+```
+
+## Gruppierung Teil 1
+
+Wir haben bisher Daten für das gesamte Feld berechnet und werden nun die Möglichkeit einführen, Daten für spezifische Gruppen zu berechnen.
+
+---
+
+**workers**
+
+|id|area|age|
+|---|---|---|
+|1|A|35|
+|2|A|37|
+|3|B|29|
+|4|B|39|
+
+Wenn wir 
+
+```sql
+SELECT AVG(age) as avg_age FROM workers
+```
+
+schreiben, erhalten wir nur das Durchschnittsalter aller workers zusammen. 
+
+Was wäre, wenn wir das Durchschnittsalter für jeden **Bereich** berechnen wollten?
+
+Dafür können wir die `GROUP BY` Schlüsselwörter verwenden
+
+```sql
+SELECT area, AVG(age) as avg_age FROM workers GROUP BY area
+```
+
+Das Ergebnis:
+
+|Bereich|Durchschnittsalter|
+|---|---|
+|A|36|
+|B|34|
+
+Jetzt wissen wir, dass das Durchschnittsalter in Bereich `A 36` und das Durchschnittsalter in Bereich `B 34` ist.
+
+Gegeben sei eine **sales**-Tabelle mit den Spalten `region` und `amount`, wie würden Sie den Gesamtumsatz pro Region ermitteln?
+SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region
+GROUP BY region erstellt Gruppen für jede Region, und SUM berechnet die Gesamtsumme innerhalb jeder Gruppe.
+
+Was macht `GROUP BY`?
+Berechnet Aggregatwerte für jede Gruppe separat
+
+Was würde diese Abfrage zurückgeben?
+```sql
+SELECT COUNT(id) FROM workers GROUP BY area
+```
+Die Anzahl der Arbeiter in jedem Bereich, aber ohne anzuzeigen, welcher Bereich
+Die Abfrage gruppiert nach Bereich und zählt, aber da der Bereich nicht in SELECT enthalten ist, siehst du nur die Zählungen, ohne zu wissen, welchen Bereich sie repräsentieren.
+
+### Challenge
+| name         | type      | pH   |
+| ------------ | --------- | ---- |
+| Celery       | vegetable | 5.8  |
+| Peas         | vegetable | 6.5  |
+| Corn         | vegetable | 7    |
+| Kale         | vegetable | 6.4  |
+| Pepper       | vegetable | 5.15 |
+| Cabbage      | vegetable | 5.5  |
+| Banana       | fruit     | 4.8  |
+| Mango        | fruit     | 4.3  |
+| Peaches      | fruit     | 3.5  |
+| Apricot      | fruit     | 3.7  |
+| Oranges      | fruit     | 3.6  |
+| Cherries     | berry     | 3.7  |
+| Raspberries  | berry     | 3.5  |
+| Strawberries | berry     | 3.3  |
+| Blueberries  | berry     | 3.7  |
+| Grapes       | berry     | 3.9  |
+select type, round(avg(pH),2) as ph_average from foods group by type
+