SQL-Abfragen mit KI erstellen
Erstellen Sie optimierte SQL-Abfragen durch einfache Texteingabe. Unser KI-Tool versteht Ihre Anforderungen und generiert präzise SQL-Befehle.
Erfahren Sie mehr über die Vorteile des SQL-Generators.
So funktioniert's
Beschreiben Sie Ihre Anforderung
Erhalten Sie optimiertes SQL
SELECT
k.kategorie_name,
COUNT(v.id) as anzahl_verkaeufe,
SUM(v.betrag) as gesamtumsatz,
AVG(v.betrag) as durchschnittswert
FROM verkaeufe v
JOIN produkte p ON v.produkt_id = p.id
JOIN kategorien k ON p.kategorie_id = k.id
WHERE v.verkaufsdatum >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 1 MONTH)
GROUP BY k.kategorie_name
ORDER BY gesamtumsatz DESC
Probieren Sie es selbst mit dem KI SQL-Generator.
Anwendungsbeispiele
1. Verkaufsanalyse
SELECT
DATE_FORMAT(verkaufsdatum, '%Y-%m') as monat,
COUNT(*) as anzahl_bestellungen,
SUM(betrag) as umsatz,
ROUND(AVG(betrag), 2) as durchschnittsbestellung
FROM verkaeufe
WHERE verkaufsdatum >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 12 MONTH)
GROUP BY monat
ORDER BY monat DESC
2. Kundenanalyse
SELECT
k.kundenname,
COUNT(v.id) as bestellungen,
SUM(v.betrag) as gesamtumsatz,
MAX(v.verkaufsdatum) as letzte_bestellung
FROM kunden k
JOIN verkaeufe v ON k.id = v.kunden_id
GROUP BY k.id, k.kundenname
HAVING gesamtumsatz > 1000
ORDER BY gesamtumsatz DESC
LIMIT 10
Erkunden Sie weitere Anwendungsfälle für KI-generierte SQL-Abfragen.
Unterstützte Datenbanken
1. MySQL
SELECT
YEARWEEK(verkaufsdatum) as verkaufswoche,
GROUP_CONCAT(DISTINCT kategorie_name) as kategorien,
COUNT(*) as anzahl_verkaeufe
FROM verkaeufe v
JOIN produkte p ON v.produkt_id = p.id
GROUP BY
2. PostgreSQL
SELECT
DATE_TRUNC('week', verkaufsdatum) as verkaufswoche,
STRING_AGG(DISTINCT kategorie_name, ', ') as kategorien,
COUNT(*) as anzahl_verkaeufe
FROM verkaeufe v
JOIN produkte p ON v.produkt_id = p.id
GROUP BY
Lesen Sie, wie Sie mit unterschiedlichen Datenbanken arbeiten können.
Fortgeschrittene Funktionen
1. Komplexe Joins
SELECT
k.kundenname,
p.produktname,
l.lieferant_name,
v.menge,
v.betrag
FROM verkaeufe v
JOIN kunden k ON v.kunden_id = k.id
JOIN produkte p ON v.produkt_id = p.id
JOIN lieferanten l ON p.lieferant_id = l.id
WHERE v.verkaufsdatum >= CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAY
2. Aggregationen
WITH kundenstatistik AS (
SELECT
kunden_id,
COUNT(*) as bestellungen,
SUM(betrag) as gesamtumsatz
FROM verkaeufe
GROUP BY kunden_id
)
SELECT
CASE
WHEN gesamtumsatz >= 10000 THEN 'Premium'
WHEN gesamtumsatz >= 5000 THEN 'Standard'
ELSE 'Basis'
END as kundensegment,
COUNT(*) as anzahl_kunden,
ROUND(AVG(bestellungen), 2) as durchschnitt_bestellungen,
ROUND(AVG(gesamtumsatz), 2) as durchschnitt_umsatz
FROM kundenstatistik
GROUP BY kundensegment
ORDER BY durchschnitt_umsatz DESC
Erfahren Sie mehr über fortgeschrittene SQL-Funktionen.
Best Practices
Abfragen optimieren
Verwenden Sie geeignete Indizes
Vermeiden Sie SELECT *
Nutzen Sie WHERE-Klauseln effizient
Optimieren Sie JOINs
Performance verbessern
Analysieren Sie Ausführungspläne
Verwenden Sie geeignete Datentypen
Erstellen Sie sinnvolle Indizes
Vermeiden Sie verschachtelte Abfragen
Wartbarkeit
Kommentieren Sie komplexe Abfragen
Verwenden Sie aussagekräftige Aliasnamen
Strukturieren Sie Abfragen übersichtlich
Dokumentieren Sie Besonderheiten
Optimieren Sie Ihre SQL-Abfragen mit unseren Tipps.
Häufige Fragen
F: Ist das Tool auch für Anfänger geeignet? A: Ja, Sie können Abfragen in natürlicher Sprache beschreiben.
F: Werden die Abfragen automatisch optimiert? A: Ja, das Tool schlägt optimierte Indizes und Strukturen vor.
F: Kann ich die generierten Abfragen anpassen? A: Ja, Sie können die SQL-Abfragen nach Ihren Bedürfnissen modifizieren.
