Schulung · Claude Code · SQL & Datenbanken

Claude Code für SQL- und Datenbank-Profis

Agentisches Coding mit Claude Code im Terminal und in der IDE: von CLAUDE.md über Subagents und Hooks bis zu CI und sicheren Berechtigungen.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Claude Code für SQL- und Datenbank-Profis“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Datenbankentwickler:innen und SQL-Entwickler:innen, Datenbankadministrator:innen für PostgreSQL, SQL Server, Oracle oder MySQL und Backend-Entwickler:innen mit Verantwortung für Datenmodelle und ORM-Schichten. Sie lernen Claude Code nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich SQL & Datenbanken.

Claude Code ist der agentische Coding-Assistent von Anthropic, der direkt im Terminal und in gängigen IDEs arbeitet. Statt einzelne Codezeilen zu vervollständigen, liest Claude Code Ihr Repository, plant Änderungen über mehrere Dateien hinweg, führt Befehle aus, startet Tests und erstellt Commits. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, wie Sie dieses Werkzeug kontrolliert einsetzen: mit klaren Projektanweisungen in CLAUDE.md, bewusstem Kontextmanagement und einem Workflow, bei dem Sie als Entwicklerin oder Entwickler die Richtung vorgeben und jede Änderung nachvollziehen können.

Im Mittelpunkt stehen reale Entwicklungsaufgaben: Bugs analysieren, Features umsetzen, Legacy-Code refaktorieren und Tests ergänzen. Sie konfigurieren Subagents für spezialisierte Aufgaben, automatisieren Qualitätsprüfungen mit Hooks, binden externe Systeme über das Model Context Protocol (MCP) an und bündeln Teamwissen in Skills. Abschließend bringen Sie Claude Code headless in CI-Pipelines und legen Berechtigungen, Sandboxing und Freigaberegeln so fest, dass der Einsatz auch in sicherheitskritischen Umgebungen, etwa mit regulatorischen Vorgaben oder sensiblen Kundendaten, vertretbar bleibt.

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.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

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

Das können Sie nach dem Training

  • Sie setzen Claude Code für mehrstufige Entwicklungsaufgaben ein und behalten dabei die Kontrolle über jede Änderung.
  • Sie pflegen eine CLAUDE.md, die Projektkonventionen, Befehle und Architekturhinweise wirksam an den Agenten übergibt.
  • Sie erweitern Claude Code mit Subagents, Hooks, MCP-Servern und Skills passend zu Ihrem Team.
  • Sie integrieren Claude Code in Git-Workflows und CI-Pipelines mit nachvollziehbaren, testgesicherten Ergebnissen.
  • Sie optimieren Abfragen und Indizes mit KI-Unterstützung auf Basis von Ausführungsplänen statt Vermutungen.
  • Sie planen und testen Schema-Änderungen und Datenbankmigrationen mit generierten Skripten und Rollback-Strategien.
  • Sie gestalten Datenbankzugriffe für KI-Agenten sicher, mit minimalen Rechten, Lesereplikaten und nachvollziehbaren Abfragen.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Grundlagen und Arbeitsweise von Claude Code
  • Installation, Anmeldung und Einsatz im Terminal sowie in VS Code und JetBrains-IDEs
  • Agentische Schleife verstehen: Lesen, Planen, Ausführen, Prüfen
  • Plan-Modus nutzen, um Lösungswege vor der Umsetzung abzustimmen
  • Wirksame Aufgabenbeschreibungen mit Ziel, Kontext und Abnahmekriterien formulieren
Modul 2 Projektkontext mit CLAUDE.md und Kontextmanagement
  • CLAUDE.md auf Projekt-, Verzeichnis- und Benutzerebene strukturieren
  • Build-, Test- und Stilkonventionen so dokumentieren, dass der Agent sie zuverlässig befolgt
  • Kontextfenster steuern mit gezielten Dateiverweisen, Kompaktieren und frischen Sitzungen
  • Sitzungen fortsetzen und lange Aufgaben in überschaubare Etappen teilen
Modul 3 Erweitern mit Subagents, Hooks, MCP und Skills
  • Subagents für Code-Review, Recherche oder Testgenerierung definieren
  • Hooks einsetzen, um Formatierung, Linting oder Prüfungen vor und nach Tool-Aufrufen zu erzwingen
  • MCP-Server für Ticketsysteme, Datenbanken oder interne Dokumentation anbinden
  • Eigene Slash-Commands und Skills für wiederkehrende Team-Workflows erstellen
Modul 4 Git-Workflows, Tests und Qualitätssicherung
  • Branches, aussagekräftige Commits und Pull Requests mit Claude Code erstellen
  • Testgetriebenes Arbeiten: erst Tests schreiben lassen, dann implementieren
  • Diffs systematisch prüfen und Änderungen gezielt zurückweisen oder nachschärfen
  • Parallele Arbeit mit Git-Worktrees und mehreren Sitzungen organisieren

Tag 2

Modul 5 Headless-Betrieb, CI und Sicherheit
  • Claude Code nicht-interaktiv in Skripten und CI-Pipelines ausführen
  • Automatisierte Reviews und Issue-Bearbeitung in GitHub- oder GitLab-Workflows
  • Berechtigungsmodi, Allow- und Deny-Regeln sowie Sandboxing konfigurieren
  • Umgang mit Secrets, Prompt-Injection-Risiken und unternehmensweiten Richtlinien
Modul 6 Praxislabor: SQL & Datenbanken
  • SQL-Queries optimieren
  • Schemas entwerfen und prüfen
  • Stored Procedures refaktorieren
  • Migrationen sicher planen
  • Dialekte übersetzen
  • Testdaten generieren
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • 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.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

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.

Voraussetzungen

Sie verfügen über praktische Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache und arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile. Sie schreiben regelmäßig SQL, kennen Joins, Aggregationen und Indizes und arbeiten mit mindestens einem relationalen Datenbanksystem.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit Administratorrechten, Git, Node.js-Laufzeit und einem aktuellen Editor; ein Claude-Abonnement oder ein Anthropic-API-Zugang wird für die Übungen benötigt.

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.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mo, 23. November 2026 – Di, 24. November 2026 Online Anfragen
  • Mo, 30. November 2026 – Di, 1. Dezember 2026 Augsburg Anfragen
  • Di, 15. Dezember 2026 – Mi, 16. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Mi, 13. Januar 2027 – Do, 14. Januar 2027 Online Anfragen
  • Di, 26. Januar 2027 – Mi, 27. Januar 2027 Kaiserslautern Anfragen
  • Mo, 8. Februar 2027 – Di, 9. Februar 2027 Online Anfragen

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Claude Code von klassischer Code-Vervollständigung?

Code-Vervollständigung schlägt die nächsten Zeilen vor, während Claude Code als Agent ganze Aufgaben bearbeitet: Es durchsucht das Repository, plant Änderungen über mehrere Dateien, führt Tests und Befehle aus und korrigiert sich anhand der Ergebnisse. Sie formulieren das Ziel und prüfen das Resultat, statt jede Zeile selbst zu steuern.

Ist Claude Code für den Einsatz im Unternehmen sicher genug?

Claude Code fragt standardmäßig vor Dateiänderungen und Befehlen nach Freigabe. Über Berechtigungsregeln, Sandboxing, verwaltete Einstellungen und Hooks lässt sich genau festlegen, was der Agent darf. Im Kurs lernen Sie, diese Mechanismen passend zu Ihren Sicherheits- und Datenschutzvorgaben zu konfigurieren und Risiken wie Prompt Injection einzuschätzen.

Funktioniert Claude Code mit meiner Programmiersprache und meinem Stack?

Ja. Claude Code arbeitet sprachunabhängig, weil es mit Dateien, Terminalbefehlen und Ihren vorhandenen Build- und Test-Tools arbeitet. Ob Python, Java, TypeScript, Go, ABAP-nahe Projekte oder Infrastruktur als Code: Entscheidend ist eine gute CLAUDE.md, die Ihre Befehle und Konventionen beschreibt. Den fachlichen Schwerpunkt setzt die jeweilige Kursvariante.

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.

Was kostet die Schulung „Claude Code für SQL- und Datenbank-Profis“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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