-- Automatisch generierte Index-Vorschläge
ALTER TABLE produkte ADD INDEX idx_kategorie_preis (kategorie_id, preis);
ALTER TABLE verkaeufe ADD INDEX idx_datum_kunde (verkaufsdatum, kunden_id);

-- Ausführungsplan analysieren
EXPLAIN ANALYZE
SELECT
    p.produktname,
    k.kategoriename,
    COUNT(*) as verkaufsmenge
FROM produkte p
USE INDEX (idx_kategorie_preis)
JOIN kategorien k ON p.kategorie_id = k.id
JOIN verkaeufe v USE INDEX (idx_datum_kunde)
    ON p.id = v.produkt_id
WHERE v.verkaufsdatum >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 1 MONTH)
GROUP BY p.id, p.produktname,

-- Partitionierung nach Datum
ALTER TABLE verkaeufe
PARTITION BY RANGE (YEAR(verkaufsdatum)) (
    PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),
    PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
    PARTITION p2024 VALUES LESS THAN MAXVALUE
)

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE aktualisiere_produktstatistik(IN produkt_id INT)
BEGIN
    DECLARE v_verkaufsmenge INT;
    DECLARE v_durchschnittspreis DECIMAL(10,2);
    
    -- Statistiken berechnen
    SELECT
        COUNT(*),
        AVG(preis)
    INTO v_verkaufsmenge, v_durchschnittspreis
    FROM verkaeufe
    WHERE produkt_id = produkt_id
    AND verkaufsdatum >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 30 DAY);
    
    -- Produkt aktualisieren
    UPDATE produkte
    SET
        monatliche_verkaeufe = v_verkaufsmenge,
        durchschnittspreis = v_durchschnittspreis,
        letzte_aktualisierung = NOW()
    WHERE id = produkt_id;
END

-- Detaillierte Verkaufsanalyse mit MySQL-Funktionen
WITH monatliche_verkaeufe AS (
    SELECT
        DATE_FORMAT(verkaufsdatum, '%Y-%m') as monat,
        SUM(betrag) as gesamtumsatz,
        COUNT(DISTINCT kunden_id) as unique_kunden,
        GROUP_CONCAT(DISTINCT
            CONCAT(produkt_id, ':', menge)
            ORDER BY menge DESC
            SEPARATOR '; '
        ) as top_produkte
    FROM verkaeufe
    WHERE verkaufsdatum >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 12 MONTH)
    GROUP BY monat
)
SELECT
    monat,
    gesamtumsatz,
    unique_kunden,
    ROUND((gesamtumsatz / unique_kunden), 2) as durchschnittswert,
    top_produkte
FROM monatliche_verkaeufe
ORDER BY monat DESC

-- Dynamische Bestandskontrolle mit Triggern
CREATE TRIGGER nach_verkauf
AFTER INSERT ON verkaeufe
FOR EACH ROW
BEGIN
    -- Bestand aktualisieren
    UPDATE produkte
    SET lagerbestand = lagerbestand - NEW.menge
    WHERE id = NEW.produkt_id;
    
    -- Niedrigbestand prüfen
    INSERT INTO benachrichtigungen (produkt_id, nachricht, erstellt_am)
    SELECT
        id,
        CONCAT('Niedriger Bestand: ', produktname),
        NOW()
    FROM produkte
    WHERE id = NEW.produkt_id
    AND lagerbestand <= mindestbestand;
END

-- Cache-Einstellungen prüfen
SHOW VARIABLES LIKE 'query_cache%';

-- Cache für spezifische Abfragen
SELECT SQL_CACHE
    kategoriename,
    COUNT(*) as anzahl
FROM kategorien
GROUP BY

-- Effiziente Verwendung temporärer Tabellen
CREATE TEMPORARY TABLE temp_verkaufsstatistik (
    produkt_id INT,
    verkaufsmenge INT,
    umsatz DECIMAL(10,2),
    INDEX (produkt_id)
);

INSERT INTO temp_verkaufsstatistik
SELECT
    produkt_id,
    SUM(menge),
    SUM(betrag)
FROM verkaeufe
WHERE verkaufsdatum >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY

-- Index-Nutzung analysieren
ANALYZE TABLE produkte;
SHOW INDEX FROM produkte;

-- Indexe optimieren
OPTIMIZE TABLE

-- Backup erstellen
mysqldump -u [user] -p [database] > backup.sql

-- Selektives Backup
mysqldump -u [user] -p [database] [table] --where="verkaufsdatum >= '2024-01-01'" > backup_2024.sql

-- Serverstatistik abrufen
SHOW STATUS;

-- Prozesse überwachen
SHOW PROCESSLIST;

-- Speichernutzung analysieren
SELECT
    table_name,
    table_rows,
    data_length/1024/1024 as data_size_mb,
    index_length/1024/1024 as index_size_mb
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = DATABASE()
ORDER BY data_length DESC