# SQL

## Conditions Basics

Manchmal möchten wir Datensätze abrufen, die eine bestimmte Bedingung erfüllen.

Zum Beispiel

- alle Datensätze abrufen, die den Familiennamen „Aothly“ haben 

- alle Datensätze abrufen, bei denen der Betrag größer als 5 ist

- Alle Datensätze mit dem Land „Mexico“ abrufen

Um Bedingungen hinzuzufügen, können wir das `WHERE`-Schlüsselwort verwenden

Zum Beispiel hier ist eine **Verkäufe**-Tabelle:

| Münze | Menge |
| ----- | ----- |
| AGK   | 13    |
| GOL   | 21    |
| KLA   | 15    |
| AGK   | 18    |

Um alle Datensätze mit der Coin „AGK“ abzurufen, schreibt man:

`SELECT * FROM sales WHERE coin = 'AGK'`

Um alle Datensätze mit `amount` kleiner oder gleich 20 abzurufen, schreibt man:

`SELECT * FROM sales WHERE amount <= 20`



## Unique values

Angenommen man hat die folgende Tabelle:

**Verkäufe**

|      | Land        | Stadt    | Betrag |
| ---- | ----------- | -------- | ------ |
| 1    | Polen       | Warschau | 13     |
| 2    | Deutschland | Berlin   | 24     |
| 3    | Polen       | Katowice | 56     |

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.

Um es zu lösen, können wir das `DISTINCT`-Schlüsselwort verwenden:

## NOT

Das `NOT`-Schlüsselwort bedeutet, dass man nicht möchte, dass die Bedingung erfüllt wird.

Zum Beispiel betrachte man die folgende **people**-Tabelle:

| Name   | Alter | Geschlecht |
| ------ | ----- | ---------- |
| Joas   | 13    | männlich   |
| Holwa  | 17    | männlich   |
| Nohlas | 24    | weiblich   |
| Polar  | 23    | männlich   |
| Loopa  | 18    | weiblich   |

`SELECT * FROM people WHERE NOT gender = 'male'`

Dies wird das Ergebnis sein:

| Name   | Alter | Geschlecht |
| ------ | ----- | ---------- |
| Nohlas | 24    | weiblich   |
| Loopa  | 18    | weiblich   |

Das `NOT`-Schlüsselwort kehrt die Bedingung im Wesentlichen um. Zum Beispiel sind die folgenden Abfragen gleich:

`WHERE age > 20`

`WHERE NOT age <= 20`

## Vorrang

`AND` geht vor `OR`

## Sortierung (ORDER BY)

`... ORDER BY ASC`, das wird standardmäßig gesetzt

`ASC` --> Aufsteigend --> kleinster Wert zuerst

`DESC` --> Absteigend --< Größter Wert zuerst
### Beispiele und Erklärung
Beim Abfragen einer Datenbank kann die Organisation der Ergebnisse in einer sinnvollen Reihenfolge die Datenanalyse erheblich effizienter machen. Um das Ergebnis zu sortieren, verwendet man das ORDER BY-Schlüsselwort und danach sollte man angeben, nach welchem Feld man sortiert. Standardmäßig sortiert es in aufsteigender Reihenfolge.

Zum Beispiel betrachten Sie die folgende **competition**-Tabelle:

| runner_id | age  | avg_speed |
| --------- | ---- | --------- |
| 1         | 47   | 3.65      |
| 2         | 62   | 3.07      |
| 3         | 57   | 6.82      |
| 4         | 56   | 4.34      |
| 5         | 25   | 4.93      |
| 6         | 40   | 3.94      |
| 7         | 23   | 6.58      |
| 8         | 40   | 3.43      |



`SELECT * FROM competition WHERE age > 50 ORDER BY avg_speed`

Dies ist das Ergebnis

| runner_id | age  | avg_speed |
| --------- | ---- | --------- |
| 2         | 62   | 3.07      |
| 4         | 56   | 4.34      |
| 3         | 57   | 6.82      |

Um anzugeben, wie diese Daten sortiert werden sollen, können wir die `DESC`- oder `ASC`-Schlüsselwörter nach dem Namen der Spalte hinzufügen.

`ORDER BY avg_speed ASC`