Entwicklung & Technik · SQL & Datenbanken

KI-Schulungen für SQL- und Datenbank-Profis

Datenbanken sind das Gedächtnis jeder Anwendung, und ihre Performance, Konsistenz und Sicherheit entscheiden über den Erfolg ganzer Systeme. KI-Coding-Assistenten und Agenten unterstützen Datenbankentwickler:innen und DBAs beim Schreiben komplexer Abfragen, beim Lesen von Ausführungsplänen, beim Entwurf von Schemas und Indexstrategien sowie bei Migrationen zwischen Datenbanksystemen. Sie übersetzen Fachfragen in SQL, refaktorieren gewachsene Stored Procedures und erzeugen Testdaten. Dabei gilt: Eine syntaktisch korrekte Abfrage ist noch keine richtige Abfrage, und ein Agent mit Schreibrechten auf Produktionsdaten ist ein erhebliches Risiko. Im Kurs lernen Sie, KI mit Schema-Kontext, Ausführungsplänen und Tests produktiv einzusetzen und Zugriffe so zu gestalten, dass Daten jederzeit geschützt bleiben.

Für wen ist das Training?

  • Datenbankentwickler:innen und SQL-Entwickler:innen
  • Datenbankadministrator:innen für PostgreSQL, SQL Server, Oracle oder MySQL
  • Backend-Entwickler:innen mit Verantwortung für Datenmodelle und ORM-Schichten
  • Data Engineers und Analytics Engineers
  • BI-Entwickler:innen mit komplexen Reporting-Abfragen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Langsame Abfragen und Lastspitzen, deren Ursachen in Ausführungsplänen verborgen liegen
  • Gewachsene Stored Procedures und Trigger ohne Dokumentation und Tests
  • Riskante Schema-Änderungen und Migrationen im laufenden Betrieb
  • Unterschiedliche SQL-Dialekte bei Plattformwechseln oder Multi-Datenbank-Landschaften

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

SQL-Queries optimieren

Ausführungspläne aus EXPLAIN ANALYZE oder dem Query Store interpretieren lassen, Engpässe wie Full Table Scans oder ungünstige Joins identifizieren und umgeschriebene Abfragen sowie passende Indizes mit Begründung vorschlagen.

Schemas entwerfen und prüfen

Aus fachlichen Anforderungen normalisierte Datenmodelle mit Schlüsseln, Constraints und Datentypen ableiten, bestehende Schemas auf Redundanzen und fehlende Integritätsregeln prüfen und ER-Diagramme erzeugen. Namenskonventionen werden dabei automatisch geprüft.

Stored Procedures refaktorieren

Umfangreiche PL/SQL- oder T-SQL-Prozeduren erklären, Cursor-Schleifen in mengenbasierte Logik überführen, Fehlerbehandlung vereinheitlichen und Tests mit Frameworks wie tSQLt oder pgTAP ergänzen. Das Verhalten bleibt durch Vergleichstests abgesichert.

Migrationen sicher planen

Versionierte Migrationsskripte für Flyway oder Liquibase erzeugen, Zero-Downtime-Strategien wie Expand-and-Contract entwerfen und Rollback-Pfade sowie Auswirkungen auf Sperren und Replikation bewerten. Jedes Skript wird vorab gegen eine Kopie der Datenbank getestet.

Dialekte übersetzen

Abfragen, Funktionen und Datentypen zwischen Oracle, SQL Server, PostgreSQL und MySQL migrieren, Unterschiede bei Datumsfunktionen, Sequenzen und Transaktionsverhalten berücksichtigen und Ergebnisgleichheit testen. Abweichungen werden dokumentiert.

Testdaten generieren

Realistische, synthetische Datensätze erzeugen, die Constraints, Verteilungen und Randfälle abbilden, ohne personenbezogene Produktionsdaten zu verwenden, etwa für Lasttests und Entwicklungsumgebungen. Die Generatoren lassen sich versioniert im Repository pflegen.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Slow-Query-Analysator

Ein Skript, das das Slow-Query-Log oder Statistiktabellen auswertet, die teuersten Abfragen gruppiert und konkrete Index- und Rewrite-Vorschläge als Bericht ausgibt.

Schema-Dokumentationsgenerator

Ein Tool, das ein Datenbankschema ausliest und daraus eine durchsuchbare Dokumentation mit Tabellenbeschreibungen, Beziehungen und ER-Diagramm erstellt. Sie aktualisiert sich bei jeder Migration automatisch.

Text-to-SQL-Assistent

Eine kleine Web-App mit Lesezugriff auf eine Reporting-Datenbank, die Fachfragen in geprüftes SQL übersetzt und Abfrage samt Ergebnis transparent anzeigt.

Alle 10 Kurse für SQL- und Datenbank-Profis

Vibe & Agentic Coding (10)

Datenschutz & Compliance

Datenbanken enthalten oft personenbezogene und geschäftskritische Daten: Sie lernen, KI-Werkzeugen nur Schemas und anonymisierte Beispiele statt Produktionsdaten zu geben, Zugangsdaten sicher zu verwalten und Anforderungen der DSGVO wie Datenminimierung und Löschkonzepte umzusetzen.

Voraussetzungen

Sie schreiben regelmäßig SQL, kennen Joins, Aggregationen und Indizes und arbeiten mit mindestens einem relationalen Datenbanksystem.

Häufige Fragen

Darf ein KI-Agent direkt auf unsere Datenbank zugreifen?

Das ist möglich, sollte aber gut geplant sein. Wir empfehlen einen dedizierten Benutzer mit Leserechten, Zugriff auf Replikate oder Entwicklungsdatenbanken statt Produktion, Abfrage-Timeouts und Protokollierung aller Statements. Schreibende Änderungen laufen über versionierte Migrationsskripte mit Review. Im Kurs bauen Sie genau diese Absicherung auf, zum Beispiel über einen eingeschränkten MCP-Server.

Wie zuverlässig ist KI-generiertes SQL?

Syntaktisch ist es meist korrekt, inhaltlich hängt die Qualität stark vom Kontext ab: Ohne Schema, Beziehungen und fachliche Definitionen entstehen leicht falsche Joins oder Doppelzählungen. Mit Schema-Kontext, Beispielabfragen und Tests gegen bekannte Ergebnisse steigt die Verlässlichkeit deutlich. Sie lernen, generierte Abfragen systematisch zu validieren.

Unverbindlich anfragen

Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit Terminbestätigung oder Alternativvorschlag.

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