Seminar Trino – SQL Grundlagen für verteilte Analysen

Das Seminar vermittelt SQL für verteilte Analysen mit Trino. Von Catalog, Schema und Tabelle über Filter, Joins und Aggregationen bis zu CTEs, Views, Datentypen, Zeitlogik, Window Functions und connectorabhängigen Schreiboperationen entsteht ein belastbarer analytischer Werkzeugkasten.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Trino-Namensräume und Metadatenbefehle sicher verwenden.
• Filter-, Join- und Aggregationsabfragen korrekt formulieren.
• Unterabfragen, CTEs und Views strukturiert einsetzen.
• Datentypen, NULL, Datum, Zeit und Konvertierungen beherrschen.
• Analytische Funktionen und connectorabhängige DML sicher einordnen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Catalog, Schema, Tabelle und Metadaten

Schwerpunkt: USE, SHOW, DESCRIBE, Catalog-Namensraum, Identifier, Quoting, Tabellen, Views, Connector-Fähigkeiten und Session-Kontext.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Catalog, Schema, Tabelle und Metadaten“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von USE, SHOW, DESCRIBE, Catalog-Namensraum, Identifier, Quoting, Tabellen, Views, Connector-Fähigkeiten und Session-Kontext. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen sicheren Navigations- und Metadatenworkflow dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. SELECT, Filter und Sortierung

Schwerpunkt: Projektion, WHERE, Vergleich, LIKE, BETWEEN, IN, CASE, DISTINCT, ORDER BY, LIMIT und deterministische Ergebnisse.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „SELECT, Filter und Sortierung“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Projektion, WHERE, Vergleich, LIKE, BETWEEN, IN, CASE, DISTINCT, ORDER BY, LIMIT und deterministische Ergebnisse. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen geprüften Basisabfragekatalog dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Joins und Datenkombination

Schwerpunkt: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, Join-Bedingungen, Nullwerte, Duplikate, Self Join, Cross-Catalog-Join und Datenbewegung.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Joins und Datenkombination“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, Join-Bedingungen, Nullwerte, Duplikate, Self Join, Cross-Catalog-Join und Datenbewegung. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen korrekten und nachvollziehbaren Join-Prozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Aggregationen und Gruppierung

Schwerpunkt: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, FILTER, HAVING, GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, Approximation und Nullverhalten.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Aggregationen und Gruppierung“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, FILTER, HAVING, GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE, Approximation und Nullverhalten. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen belastbaren Aggregations- und Berichtsmusterkatalog dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Unterabfragen, CTEs und Views

Schwerpunkt: Skalare und korrelierte Unterabfragen, EXISTS, WITH, rekursive Einordnung, Views, Materialized Views und Wiederverwendung.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Unterabfragen, CTEs und Views“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von Skalare und korrelierte Unterabfragen, EXISTS, WITH, rekursive Einordnung, Views, Materialized Views und Wiederverwendung. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine strukturierte Modularisierungsstrategie für SQL dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Datentypen, Datum, Zeit und NULL

Schwerpunkt: CAST, TRY_CAST, Zeichenketten, Zahlen, Decimal, Datum, Timestamp, Zeitzone, Interval, COALESCE, NULLIF und Fehlerbehandlung.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Datentypen, Datum, Zeit und NULL“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von CAST, TRY_CAST, Zeichenketten, Zahlen, Decimal, Datum, Timestamp, Zeitzone, Interval, COALESCE, NULLIF und Fehlerbehandlung. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen sicheren Typ- und Zeitverarbeitungsprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Window Functions und DML-Einordnung

Schwerpunkt: OVER, PARTITION BY, ORDER BY, Frames, Ranking, Lead, Lag, CTAS, INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE und connectorabhängige Unterstützung.

1. Ausgangslage, fachliche Ziele, technische Abhängigkeiten und Abnahmekriterien für den Themenblock „Window Functions und DML-Einordnung“ erfassen.
2. Relevante Komponenten, Datenobjekte, Rollen und Konfigurationsparameter anhand von OVER, PARTITION BY, ORDER BY, Frames, Ranking, Lead, Lag, CTAS, INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE und connectorabhängige Unterstützung. modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, SQL-Abfrage oder Prozessfolge im Laborsystem schrittweise umsetzen und jeden Zwischenstand dokumentieren.
4. Funktion, Ausführungsplan, Datenzugriff, Berechtigungen, Ressourcenverbrauch und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen vollständigen analytischen Grundlagen- und DML-Katalog dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Entwicklung einer mehrstufigen Analyse mit Joins, CTEs und Aggregationen.
• Aufbau eines Berichts mit Gruppierungssätzen und Window Functions.
• Prüfung connectorabhängiger DML-Fähigkeiten anhand eines Test-Catalogs.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Analysts, BI-Entwicklung, Analytics Engineering, Data Engineering, Fachanwender mit SQL-Aufgaben und technischer Support.

Voraussetzungen: Grundverständnis relationaler Daten; erste SQL-Erfahrung ist hilfreich, aber nicht zwingend.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurations- oder SQL-Schritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als technischer Standard wiederholbar bleiben.