Was ist eine Abfragesprache?

Eine Abfragesprache (zum Beispiel die Database Query Language DQL) ist eine spezialisierte Computersprache, mit der Sie Abfragen an Datenbanken stellen und Informationen aus ihnen abrufen können. Diese Sprachen sind eine Schnittstelle zwischen Nutzern und Datenbanken, mit der die Nutzer Daten in einem Datenbank-Verwaltungssystem (Database Management System, DBMS) verwalten können.

Eine der am weitesten verbreiteten modernen Abfragesprachen ist die Structured Query Language (SQL), eine bereichsspezifische Programmiersprache für die Interaktion mit relationalen Datenbanken und zum Ausführen von Operationen auf strukturierten Daten in diesen Datenbanken. Strukturierte Abfragesprachen verwenden Befehle wie etwa „FIND“, „INSERT“, „DELETE“, „ORDER BY“, „SUM“ und „SELECT“ und bilden syntaktische Anweisungen für Operationen, etwa zum Definieren und Bearbeiten von Datenbankschemas, zum Durchsuchen, Ausfüllen und Aktualisieren von Datenbankinhalten und zum Definieren verschiedener Strukturen, von Triggern und Integritätseinschränkungen bis hin zu gespeicherten Prozeduren und Autorisierungsregeln.

In einer immer stärker datenbasierten Welt sind SQL und andere leistungsstarke Varianten ein unverzichtbares Tool für Daten- und Computerexperten auf allen Ebenen.

Im weitesten Sinn ist eine Abfrage eine Anfrage nach Daten oder Informationen aus einer Datenbank oder einem Daten-Repository. Diese Anfrage erfolgt normalerweise in Form einer bestimmten Frage oder eines Befehls in einer Abfragesprache, die die Datenbank versteht.

Einfache Abfragen können beispielsweise einen Teil der Daten aus einer bestimmten Tabelle abrufen, während komplexere Abfragen umfangreiche Berechnungen und Datentransformationen durchführen. Mit Abfragen können Sie Daten finden, zusammenfassen, filtern, kombinieren, anpassen, löschen, einfügen und aktualisieren. Außerdem können Sie datenbezogene Fragen beantworten, Dat aus mehreren Tabellen gleichzeitig analysieren und Datenverwaltungsaufgaben automatisieren.

Einige einfache Beispiele für Abfragen sind select-Abfragen (Daten abrufen), parameter-Abfragen (Parametrisierung), make-table-Abfragen (Tabellenerstellung), append-Abfragen (Daten anfügen) und crosstab-Abfragen (tabellenübergreifend). Mit den strukturierten Befehlen in verschiedenen Abfragesprachen nimmt die Komplexität der Abfragen jedoch exponentiell zu.

SQL ist bei Weitem die beliebteste und am häufigsten eingesetzte Abfragesprache für relationale Datenbanken. SQL ist eine deklarative Sprache. Sie beschreibt also, was erledigt werden soll, und nicht, wie es erledigt werden soll, enthält jedoch auch herkömmliche ablauforientierte Elemente.

Trotz der vielen verschiedenen DQL- und SQL-Varianten und der Überschneidungen zwischen den Begriffen werden SQL-Untersprachen normalerweise in fünf Hauptkategorien unterteilt:

• Datenabfragesprachen (Data Query Language, DQL)
• Datendefinitionssprachen (Data Definition Language, DDL)
• Datenkontrollsprachen (Data Control Language, DCL)
• Datenbearbeitungssprachen (Data Manipulation Language, DML)
• Transaktionskontrollsprachen (Transaction Control Language, TCL)

Außerdem gibt es Sprachen für nichtrelationale Datenbanken, die auch als NoSQL- oder „Not Only SQL“-Datenbanken bezeichnet werden. Im Gegensatz zu den Tabellen und strukturierten Daten in relationalen Datenbanken verwenden NoSQL-Datenbanken Methoden wie Schlüsselwerte, Graphen, weit gefasste Spalten und Dokumente, um daten zu speichern und abzurufen. Während sich SQL für relationale Datenbanken mit strukturierten Daten und vordefinierten Schemas eignet, ist NoSQL prädestiniert für dynamische Schemas mit unstrukturierten Daten und Big Data.

Hier sind einige Beispiele für Datenbankabfragesprachen, die oft für spezifische Bereiche und Anwendungsfälle entwickelt wurden:

• DMX für Data-Mining-Modelle
• MongoDB verwendet ein methodenbasiertes Abfrageformat für Daten in MongoDB
• GraphQL für APIs
• Tutorial D für Truly Relational Database Management Systems (TRDMS)
• XQuery für XML-Datenquellen
• Neo4j's Cypher für Graphen
• CodeQL für automatisierte Sicherheitsprüfungen und Variantenanalysen
• MDX für OLAP-Datenbanken
• Elasticsearch Query DSL für Datenzugriffe in Elasticsearch

Mit zunehmender Verbreitung von Daten in praktisch allen Geschäfts- und Alltagsbereichen werden Abfragesprachen in beispiellosem Umfang eingesetzt. Tiefe und Umfang der Anwendungen in verschiedenen Bereichen und Unternehmen wird nur durch das Ausmaß der weltweiten Einführung von Datenbanken und deren Kapazität begrenzt.

Abfragesprachen sind entscheidend für datengestützte Entscheidungen, von der Datenbankadministration bis hin zu spezielleren Anwendungsfällen wie Business Intelligence und Softwareentwicklung. In Bereichen wie Data Mining und Analytics werden Abfragesprachen eingesetzt, um Muster und Trends zu identifizieren, die allen Nutzern von Kundenservicemitarbeitern bis hin zu CEOs wertvolle Einblicke liefern.

Für große, datenabhängige Unternehmen ebenso wie für kleine E-Commerce-Händler ist es entscheidend, Nutzerdaten verarbeiten und als zentraler Pfeiler vieler Geschäftsmodelle einsetzen zu können.

Hier sind einige praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen:

• Im Gesundheitswesen werden DQLs eingesetzt, um große Datensätze mit Informationen über das Verhalten und den medizinischen Zustand von Patienten zu analysieren.
• Finanzeinrichtungen von Banken bis hin zu Zahlungsverarbeitern nutzen Datenabfragesprachen für Aufgaben wie Betrugserkennung und personalisierte Kundenerlebnisse.
• Social-Media-Plattformen nutzen DQLs zum Speichern, Sortieren und Aktualisieren von Informationen über Nutzerprofile, Aufrufe, Kaufverläufe, neue Beiträge, Likes, Weitergaben und vieles mehr.
• Werbetreibende nutzen DQLs und SQLs, um Zielgruppen zu identifizieren, Verkäufe und die Leistung von Kampagnen kanalübergreifend nachzuverfolgen und Verhaltensmuster von Verbrauchern zu analysieren.
• Datenbankadministratoren nutzen DQLs zum Aktualisieren, Pflegen und Sichern ihrer Umgebungen, um vertrauliche Informationen über Nutzer, Mitarbeiter, Schüler/Studenten oder Patienten zu schützen.
• Datenanalysten und Datenwissenschaftler in Industrie und Forschung nutzen DQLs, um das Durchsuchen riesiger Datensätze und die Suche nach Trends und Einblicken zu vereinfachen.

Abfragesprachen und Programmiersprachen haben zwar einige Gemeinsamkeiten, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken und werden in verschiedenen Kontexten eingesetzt.

Zweck
Der Hauptzweck einer Abfragesprache besteht darin, mit Datenbanken zu interagieren oder zu „sprechen“ und bestimmte Daten abzurufen. Programmiersprachen werden dagegen verwendet, um Softwareanwendungen zu entwickeln, Algorithmen zu definieren und Datenstrukturen zu bearbeiten.

Syntax
Abfragesprachen wie SQL verwenden einen vordefinierten Satz an Schlüsselwörtern und eine strenge Syntax zum Abfragen von Datenbanken, die sich mit der Extraktion und Manipulation von Daten befasst. Programmiersprachen verwenden eine breiter gefasste Syntax und bieten einen allgemeineren Funktions- und Fähigkeitsumfang.

Anwendungsfälle
Abfragesprachen werden hauptsächlich für Operationen in Datenbanken eingesetzt. Programmiersprachen dienen einem breiteren Anwendungszweck, etwa zur Entwicklung von Software, Webanwendungen und Systemsoftware.

Genau genommen ist SQL zwar eine Programmiersprache, aber es handelt sich um eine domänenspezifische Sprache speziell für den Umgang mit Datenbanken. Im Gegensatz zu SQL können Sie mit Allzwecksprachen (General Purpose Languages, GPLs) ganze Anwendungen und Programme mit beliebiger Logik erstellen.

Beispiele für beliebte GPLs sind Python, C++, Ruby, Java und JavaScript, mit denen Sie Anwendungen für Desktopcomputer oder Mobilgeräte sowie Webanwendungen schreiben können.

SQL ist zwar die am weitesten verbreitete Abfragesprache, aber es ist trotzdem wichtig, eine passende Sprache für Ihre Datenziele auszuwählen. Unterschiedliche Datentypen eignen sich für unterschiedliche Sprachen, wie etwa Cypher oder Gremlin für Graphdatenbanken oder SPARQL für RDF-Daten.

Um Ihre Kenntnisse rund um Abfragesprachen zu verbessern, sollten Sie Ihre vorhandenen Abfragen regelmäßig überprüfen und deren Effizienz und Leistung optimieren. Nutzen Sie Indexierung, vermeiden Sie unnötige Joins und vereinfachen Sie Ihren Code, um sicherzustellen, dass Ihre Abfragen auch über große Datensätze problemlos und zügig ausgeführt werden.

Anstatt immer nur einfache „SELECT“-Abfragen zu verwenden, können Sie auch komplexere Abfragen mit Joins, Left Joins, Unterabfragen und Aggregatfunktionen verwenden. Falls Sie nicht regelmäßig mit Datenabfragesprachen arbeiten, können Sie anhand von praktischen Szenarien üben, in denen Sie bestimmte Daten aus mehreren Tabellen gleichzeitig abrufen.

Hier sind noch einige Tipps für die Optimierung Ihrer Abfragesprachen:

• Mit der Auswahl des richtigen Join-Typs können Sie Daten aus mehreren Tabellen effizient zusammenführen und die Leistung Ihrer Abfragen dramatisch verbessern.
• Indizes eignen sich hervorragend zum Optimieren von SQL-Abfragen und ermöglichen es der Datenbank-Engine, Daten aus bestimmten Spalten schnell zu finden und abzurufen.
• Die Struktur Ihrer Datenbanktabellen ist entscheidend. Reduzieren Sie die zu verarbeitende Datenmenge, um Abfragen zu beschleunigen.
• Mit Unterabfragen können Sie Abfragen ineinander verschachteln, um die abzurufenden Daten exakt anzugeben.
• Mit den Schlüsselwörtern LIMIT und OFFSET können Sie eine bestimmte Anzahl an Zeilen beginnend bei einem Offset aus einer Abfrage abrufen.
• Machen Sie sich mit der Implementierung von gespeicherten Prozeduren und Funktionen in SQL vertraut. Automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben und komplexe Operationen, indem Sie häufig verwendete Abfragen als wiederverwendbare Prozeduren speichern. Mit Abfrage-Caching kann die Datenbank-Engine die Ergebnisse häufig verwendeter Abfragen im Arbeitsspeicher ablegen.
• Bemühen Sie sich, fortgeschrittene oder unbekannte SQL-Konzepte wie Fensterfunktionen, rekursive Abfragen und Common Table Expressions (CTEs) zu lernen. Mit diesen erweiterten Features können Sie komplexe Datensätze besser manipulieren und analysieren und Ihre allgemeinen Fähigkeiten erweitern.

Wie bereits besprochen haben Sie zahlreiche Abfragesprachen zur Auswahl. Jede dieser Sprachen bietet einzigartige Stärken, mit denen Sie Ihre Ziele effizient und mühelos rationalisieren und erreichen können.

Elasticsearch Query Language (ES|QL) ist eine neue, Pipe-basierte Abfragesprache, die Datenuntersuchungen transformiert, anreichert und vereinfacht. ES|QL verwendet eine neue Abfrage-Engine und liefert erweiterte Suchfunktionen mit paralleler Verarbeitung, was sich positiv auf die Geschwindigkeit und Effizienz von Suchen auswirkt – unabhängig von Datenquelle und ‑struktur. Mit ES|QL können Sie Daten schnell durchsuchen und aggregieren, um mühelos die gesuchten Daten zu finden.

ES|QL ist nicht nur eine Sprache, sondern eine grundlegend neue Herangehensweise an Datenuntersuchungen im Hinblick auf Sicherheit und Observability. Anstatt Abfrageausdrücke für die Ausführung in eine Abfrage-DSL zu transpilieren, werden die Such- Aggregations- und Transformationsfunktionen von ES|QL direkt in Elasticsearch ausgeführt. Damit ergibt sich eine iterative Sprache, mit der Analysten mühelos Fragen stellen können, um ihre Untersuchungen zu vereinfachen.