Zeilen zu Gruppen zusammenfassen, pro Gruppe COUNT/SUM/AVG/MIN/MAX. HAVING als Filter auf Aggregaten. Mit Live-Tabelle die zeigt welche Zeilen ins Ergebnis fließen.
GROUP BY fasst Zeilen mit gleichem Wert in einer oder mehreren Spalten zu Gruppen zusammen, dann berechnest du pro Gruppe ein Aggregat (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX). Statt Einzelzeilen siehst du Zusammenfassungen.
Was du in der Klausur können musst:
Die wichtigste Klausurregel: alle Spalten in SELECT, die nicht aggregiert sind, müssen in GROUP BY stehen. Sonst Syntax-Fehler. Reihenfolge der Klauseln: SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY.
Du hast eine Tabelle mit 1.000 Verkäufen. Frage: "Wieviel Umsatz pro Kategorie?"
verkaeufe
┌────┬───────┬───────────────┬──────────┐
│ id │ kunde │ kategorie │ betrag │
├────┼───────┼───────────────┼──────────┤
│ 1 │ Anna │ Elektronik │ 1200 │
│ 2 │ Anna │ Elektronik │ 25 │
│ 3 │ Ben │ Bücher │ 30 │
│ ...│ ... │ ... │ ... │
└────┴───────┴───────────────┴──────────┘
Mit SELECT * siehst du 1000 Zeilen. Du brauchst aber eine Zahl pro Kategorie.
GROUP BY fasst Zeilen zu Gruppen zusammen. Plus eine Aggregat-Funktion (SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX) pro Gruppe.
SELECT kategorie, SUM(betrag)
FROM verkaeufe
GROUP BY kategorie;
Result:
kategorie | SUM(betrag)
─────────── | ───────────
Elektronik | 1915
Bücher | 55
Möbel | 1350
3 Zeilen aus 1000 — pro Kategorie eine.
| Funktion | Was sie tut | Beispiel |
|---|---|---|
| COUNT(*) | Zählt Zeilen | COUNT(*) → 9 |
| COUNT(spalte) | Zählt nicht-NULL Werte | COUNT(email) |
| SUM(spalte) | Summe (numerisch) | SUM(betrag) → 3320 |
| AVG(spalte) | Mittelwert | AVG(betrag) → 369 |
| MIN(spalte) | Kleinster Wert | MIN(betrag) → 25 |
| MAX(spalte) | Größter Wert | MAX(betrag) → 1200 |
Achtung NULL: SUM, AVG, MIN, MAX ignorieren NULLs.
COUNT(*)zählt aber alle Zeilen,COUNT(spalte)nur Zeilen mit nicht-NULL Wert in dieser Spalte. Klausur-Klassiker.
SELECT kunde, COUNT(*) FROM verkaeufe GROUP BY kunde;
Was passiert intern:
kunde zusammenfassen → "Buckets"Vor GROUP BY: Nach GROUP BY (kunde):
Anna, Laptop, 1200 Anna → [Laptop, Maus, Sofa] → COUNT = 3
Anna, Maus, 25 Ben → [Buch, Lampe, Kopfhörer] → COUNT = 3
Ben, Buch, 30 Clara → [Tablet, Buch] → COUNT = 2
Clara, Tablet, 600 David → [Tisch] → COUNT = 1
Ben, Lampe, 80
Anna, Sofa, 950
Clara, Buch, 25
David, Tisch, 320
Ben, Kopfhörer, 90
Im SELECT dürfen nur Spalten stehen, die entweder im GROUP BY sind ODER ein Aggregat drumherum haben.
-- OK: kunde ist im GROUP BY, COUNT ist Aggregat
SELECT kunde, COUNT(*) FROM verkaeufe GROUP BY kunde;
-- OK: beide im GROUP BY
SELECT kunde, kategorie FROM verkaeufe GROUP BY kunde, kategorie;
-- FEHLER: produkt nicht im GROUP BY und nicht aggregiert
SELECT kunde, produkt FROM verkaeufe GROUP BY kunde;
Warum? Bei GROUP BY werden Zeilen zusammengefasst.
produkthat aber mehrere Werte pro Gruppe — die DB weiß nicht welcher angezeigt werden soll.
Beide filtern, aber an unterschiedlicher Stelle:
| Klausel | Wann | Auf was |
|---|---|---|
| WHERE | VOR GROUP BY | einzelne Zeilen |
| HAVING | NACH GROUP BY | aggregierte Gruppen |
-- Welcher Kunde hat Gesamtumsatz > 1000 €?
SELECT kunde, SUM(betrag)
FROM verkaeufe
GROUP BY kunde
HAVING SUM(betrag) > 1000;
Klausur-Trick: HAVING braucht das Aggregat im Vergleich, WHERE NICHT.
-- FALSCH: SUM ist nicht in WHERE erlaubt (Aggregat existiert noch nicht)
WHERE SUM(betrag) > 1000
-- RICHTIG:
HAVING SUM(betrag) > 1000
-- Auch RICHTIG: WHERE auf einzelne Zeilen
WHERE betrag > 100 -- filtert Zeilen vor der Gruppierung
SELECT kategorie, kunde, SUM(betrag)
FROM verkaeufe
GROUP BY kategorie, kunde
ORDER BY kategorie, kunde;
Erzeugt eine Kombinations-Gruppierung: pro (kategorie, kunde)-Paar eine Zeile.
Trick 1 — Reihenfolge der Klauseln auswendig:
SELECT
FROM
WHERE -- vor GROUP BY (Zeilen)
GROUP BY
HAVING -- nach GROUP BY (Aggregate)
ORDER BY
Trick 2 — SELECT-Regel: nur GROUP BY-Spalten ODER Aggregate. Klausur prüft das gerne mit Trickfragen.
Trick 3 — COUNT(*) vs COUNT(spalte):
Trick 4 — AVG bei NULLs: ignoriert NULLs. AVG(note) über 10 Studis wo 2 keine Note haben → Mittelwert über 8 Werte.
Trick 5 — HAVING ohne GROUP BY: technisch erlaubt, dann gilt die ganze Tabelle als eine Gruppe. Selten gebraucht.
Trick 6 — ORDER BY mit Aggregat:
SELECT kunde, SUM(betrag)
FROM verkaeufe
GROUP BY kunde
ORDER BY SUM(betrag) DESC; -- Top-Kunden zuerst
Trick 7 — DISTINCT vs GROUP BY: für reines "unterschiedliche Werte zeigen" beide identisch:
SELECT DISTINCT kategorie FROM verkaeufe;
SELECT kategorie FROM verkaeufe GROUP BY kategorie;
-- gleiche Output
GROUP BY ist mächtiger weil Aggregate dazukommen können.
Trick 8 — Alias im SELECT, nicht in HAVING (manche DBs):
SELECT kunde, SUM(betrag) AS total
FROM verkaeufe
GROUP BY kunde
HAVING total > 1000; -- in PostgreSQL OK, in manchen DBs nicht
Sicherer:
HAVING SUM(betrag) > 1000;
Trick 9 — Leere Tabelle: COUNT → 0, SUM → 0 (oder NULL je nach DB), AVG → NULL.
Trick 10 — GROUPING SETS / ROLLUP / CUBE: erweiterte Gruppierungen für Reporting (Master-Stoff). Erstmal ignorieren.
Faustregel: wenn die Frage "wieviel/wieviele/durchschnittlich pro X" lautet → GROUP BY.
Alle Tabs der Lerneinheit (Erklärung · Interaktiv · Quiz) als durchgehender Text. Ideal zum Wiederholen vor der Klausur — und für Suchmaschinen wie Google, Bing und KI-Suche (ChatGPT, Perplexity).
GROUP BY fasst Zeilen mit gleichem Wert in einer oder mehreren Spalten zu Gruppen zusammen, dann berechnest du pro Gruppe ein Aggregat (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX). Statt Einzelzeilen siehst du Zusammenfassungen.
Tabellen verknüpfen — INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER. Mit Two-Table-Visualizer der zeigt welche Zeilen ins Ergebnis kommen, plus generierte SQL-Query und NULL-Handling.
Daten modellieren BEVOR Tabellen entstehen. Entitäten, Beziehungen, Kardinalitäten (1:1, 1:n, n:m). Mit Visualizer der zeigt welche Tabellen-Struktur aus welcher Beziehung entsteht — inklusive Junction-Tables.
Was du in der Klausur können musst:
Die wichtigste Klausurregel: alle Spalten in SELECT, die nicht aggregiert sind, müssen in GROUP BY stehen. Sonst Syntax-Fehler. Reihenfolge der Klauseln: SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY.
Du hast eine Tabelle mit 1.000 Verkäufen. Frage: "Wieviel Umsatz pro Kategorie?"
verkaeufe
┌────┬───────┬───────────────┬──────────┐
│ id │ kunde │ kategorie │ betrag │
├────┼───────┼───────────────┼──────────┤
│ 1 │ Anna │ Elektronik │ 1200 │
│ 2 │ Anna │ Elektronik │ 25 │
│ 3 │ Ben │ Bücher │ 30 │
│ ...│ ... │ ... │ ... │
└────┴───────┴───────────────┴──────────┘
Mit SELECT * siehst du 1000 Zeilen. Du brauchst aber eine Zahl pro Kategorie.
GROUP BY fasst Zeilen zu Gruppen zusammen. Plus eine Aggregat-Funktion (SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX) pro Gruppe.
SELECT kategorie, SUM(betrag)
FROM verkaeufe
GROUP BY kategorie;
Result:
kategorie | SUM(betrag)
─────────── | ───────────
Elektronik | 1915
Bücher | 55
Möbel | 1350
3 Zeilen aus 1000 — pro Kategorie eine.
| Funktion | Was sie tut | Beispiel |
|---|---|---|
| COUNT(*) | Zählt Zeilen | COUNT(*) → 9 |
| COUNT(spalte) | Zählt nicht-NULL Werte | COUNT(email) |
| SUM(spalte) | Summe (numerisch) | SUM(betrag) → 3320 |
| AVG(spalte) | Mittelwert | AVG(betrag) → 369 |
| MIN(spalte) | Kleinster Wert | MIN(betrag) → 25 |
| MAX(spalte) | Größter Wert | MAX(betrag) → 1200 |
Achtung NULL: SUM, AVG, MIN, MAX ignorieren NULLs.
COUNT(*)zählt aber alle Zeilen,COUNT(spalte)nur Zeilen mit nicht-NULL Wert in dieser Spalte. Klausur-Klassiker.
SELECT kunde, COUNT(*) FROM verkaeufe GROUP BY kunde;
Was passiert intern:
kunde zusammenfassen → "Buckets"Vor GROUP BY: Nach GROUP BY (kunde):
Anna, Laptop, 1200 Anna → [Laptop, Maus, Sofa] → COUNT = 3
Anna, Maus, 25 Ben → [Buch, Lampe, Kopfhörer] → COUNT = 3
Ben, Buch, 30 Clara → [Tablet, Buch] → COUNT = 2
Clara, Tablet, 600 David → [Tisch] → COUNT = 1
Ben, Lampe, 80
Anna, Sofa, 950
Clara, Buch, 25
David, Tisch, 320
Ben, Kopfhörer, 90
Im SELECT dürfen nur Spalten stehen, die entweder im GROUP BY sind ODER ein Aggregat drumherum haben.
-- OK: kunde ist im GROUP BY, COUNT ist Aggregat
SELECT kunde, COUNT(*) FROM verkaeufe GROUP BY kunde;
-- OK: beide im GROUP BY
SELECT kunde, kategorie FROM verkaeufe GROUP BY kunde, kategorie;
-- FEHLER: produkt nicht im GROUP BY und nicht aggregiert
SELECT kunde, produkt FROM verkaeufe GROUP BY kunde;
Warum? Bei GROUP BY werden Zeilen zusammengefasst.
produkthat aber mehrere Werte pro Gruppe — die DB weiß nicht welcher angezeigt werden soll.
Beide filtern, aber an unterschiedlicher Stelle:
| Klausel | Wann | Auf was |
|---|---|---|
| WHERE | VOR GROUP BY | einzelne Zeilen |
| HAVING | NACH GROUP BY | aggregierte Gruppen |
-- Welcher Kunde hat Gesamtumsatz > 1000 €?
SELECT kunde, SUM(betrag)
FROM verkaeufe
GROUP BY kunde
HAVING SUM(betrag) > 1000;
Klausur-Trick: HAVING braucht das Aggregat im Vergleich, WHERE NICHT.
-- FALSCH: SUM ist nicht in WHERE erlaubt (Aggregat existiert noch nicht)
WHERE SUM(betrag) > 1000
-- RICHTIG:
HAVING SUM(betrag) > 1000
-- Auch RICHTIG: WHERE auf einzelne Zeilen
WHERE betrag > 100 -- filtert Zeilen vor der Gruppierung
SELECT kategorie, kunde, SUM(betrag)
FROM verkaeufe
GROUP BY kategorie, kunde
ORDER BY kategorie, kunde;
Erzeugt eine Kombinations-Gruppierung: pro (kategorie, kunde)-Paar eine Zeile.
Trick 1 — Reihenfolge der Klauseln auswendig:
SELECT
FROM
WHERE -- vor GROUP BY (Zeilen)
GROUP BY
HAVING -- nach GROUP BY (Aggregate)
ORDER BY
Trick 2 — SELECT-Regel: nur GROUP BY-Spalten ODER Aggregate. Klausur prüft das gerne mit Trickfragen.
Trick 3 — COUNT(*) vs COUNT(spalte):
Trick 4 — AVG bei NULLs: ignoriert NULLs. AVG(note) über 10 Studis wo 2 keine Note haben → Mittelwert über 8 Werte.
Trick 5 — HAVING ohne GROUP BY: technisch erlaubt, dann gilt die ganze Tabelle als eine Gruppe. Selten gebraucht.
Trick 6 — ORDER BY mit Aggregat:
SELECT kunde, SUM(betrag)
FROM verkaeufe
GROUP BY kunde
ORDER BY SUM(betrag) DESC; -- Top-Kunden zuerst
Trick 7 — DISTINCT vs GROUP BY: für reines "unterschiedliche Werte zeigen" beide identisch:
SELECT DISTINCT kategorie FROM verkaeufe;
SELECT kategorie FROM verkaeufe GROUP BY kategorie;
-- gleiche Output
GROUP BY ist mächtiger weil Aggregate dazukommen können.
Trick 8 — Alias im SELECT, nicht in HAVING (manche DBs):
SELECT kunde, SUM(betrag) AS total
FROM verkaeufe
GROUP BY kunde
HAVING total > 1000; -- in PostgreSQL OK, in manchen DBs nicht
Sicherer:
HAVING SUM(betrag) > 1000;
Trick 9 — Leere Tabelle: COUNT → 0, SUM → 0 (oder NULL je nach DB), AVG → NULL.
Trick 10 — GROUPING SETS / ROLLUP / CUBE: erweiterte Gruppierungen für Reporting (Master-Stoff). Erstmal ignorieren.
Faustregel: wenn die Frage "wieviel/wieviele/durchschnittlich pro X" lautet → GROUP BY.
Tabelle verkaeufe mit 9 Zeilen. Wähle:
Die Quell-Tabelle oben markiert in Akzent-Tönung welche Zeilen ins Result einfließen — bei HAVING-Filter werden ganze Gruppen ausgegraut.
Probier folgendes:
Interaktive Visualisierung
GROUP BY mit Aggregations-Funktionen (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX) und HAVING-Filter.
Faustregel zum Mitnehmen: GROUP BY teilt die Tabelle in Gruppen, das Aggregat macht eine Zahl pro Gruppe. HAVING filtert auf den Aggregaten — WHERE auf den einzelnen Zeilen.
Klausurfragen mit Lösungen (8)
Antwort: COUNT(*)
Erklärung: COUNT(*) zählt jede Zeile, egal ob NULL drin. COUNT(spalte) zählt nur Zeilen mit nicht-NULL-Wert. SUM ist Summe, TOTAL existiert nicht in Standard-SQL.
Antwort: WHERE filtert vor GROUP BY (auf Zeilen), HAVING danach (auf Aggregaten)
Erklärung: WHERE wird VOR der Gruppierung angewendet — filtert einzelne Zeilen. HAVING NACH — filtert Gruppen mit Aggregaten. Klausur-Klassiker. Faustregel: SUM/COUNT/AVG → HAVING. einfache Spalten-Vergleiche → WHERE.
Antwort: SELECT kunde, produkt FROM verkaeufe GROUP BY kunde
Erklärung: Antwort C ist falsch: produkt ist weder im GROUP BY noch aggregiert. Bei GROUP BY müssen alle SELECT-Spalten entweder IM GROUP BY oder durch Aggregate-Funktion umschlossen sein. Klausur-Klassiker.
Antwort: SELECT kunde, SUM(betrag) FROM verkaeufe GROUP BY kunde HAVING SUM(betrag) > 1000
Erklärung: HAVING ist die richtige Klausel für Filter auf Aggregaten. Antwort A ist falsch (SUM in WHERE nicht erlaubt — Aggregat existiert noch nicht). Antwort B ist Reihenfolge-Fehler (WHERE vor GROUP BY). Antwort D filtert auf Einzel-Zeilen statt Gesamtsumme.
Antwort: 200 (Summe ÷ 3, NULLs ignoriert)
Erklärung: Aggregat-Funktionen ignorieren NULLs (AVG, SUM, MIN, MAX, COUNT(spalte)). AVG = (100+200+300)/3 = 200. Wäre NULL als 0 gewertet, wäre AVG = 600/5 = 120 — falsche Statistik!
Antwort: Identische Ergebnisse — beide entfernen Duplikate
Erklärung: Für reines 'einmal pro Wert' sind DISTINCT und GROUP BY identisch (gleiche Optimierung intern). GROUP BY wird mächtiger sobald Aggregate dazukommen — DISTINCT kann nur Duplikate entfernen.
Antwort: FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY
Erklärung: Innerlich: FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT. SELECT steht zwar oben in der Query, wird aber nach GROUP BY und HAVING ausgewertet. Wichtig fürs Verständnis: Aliase aus SELECT sind in WHERE/HAVING manchmal nicht verfügbar.
Antwort: SELECT kunde, SUM(betrag) FROM verkaeufe GROUP BY kunde ORDER BY SUM(betrag) DESC LIMIT 3
Erklärung: Standard-SQL: GROUP BY → ORDER BY (mit DESC absteigend) → LIMIT für Top-N. Manche DBs (SQL Server) nutzen 'TOP 3' statt 'LIMIT 3' — Standard ist LIMIT (PostgreSQL, MySQL, SQLite).