Schulung · Cursor · SQL & Datenbanken

Cursor für SQL- und Datenbank-Profis

Produktiv entwickeln mit dem KI-Code-Editor Cursor: Agent-Modus, Rules, Codebase-Kontext, Tab-Completion, Background Agents und Review.

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

Das Training „Cursor für SQL- und Datenbank-Profis“ richtet sich an 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 und zeigt Schritt für Schritt, wie Cursor im Bereich SQL & Datenbanken produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Cursor ist ein KI-Code-Editor auf Basis von VS Code, der Sprachmodelle tief in den Entwicklungsalltag integriert. Neben einer kontextbewussten Tab-Completion bietet Cursor einen Agent-Modus, der selbstständig Dateien durchsucht, Änderungen über das gesamte Projekt plant, Terminalbefehle ausführt und Fehler iterativ behebt. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, Cursor gezielt einzusetzen: Sie wählen den passenden Interaktionsmodus, steuern den Kontext bewusst und kombinieren KI-Unterstützung mit Ihrem bestehenden Workflow aus Versionskontrolle, Tests und Code-Review.

Ein Schwerpunkt liegt auf der Teamtauglichkeit: Mit Projekt-Rules halten Sie Architekturvorgaben, Namenskonventionen und Teststrategien fest, damit der Agent konsistente Ergebnisse liefert. Sie lernen, die Codebase-Indizierung, gezielte Referenzen auf Dateien, Dokumentation und Symbole sowie MCP-Integrationen sinnvoll zu nutzen. Zudem delegieren Sie Aufgaben an Background Agents, prüfen deren Ergebnisse als Pull Requests und etablieren einen Review-Prozess, der Qualität, Sicherheit und Datenschutz im Unternehmen gleichermaßen berücksichtigt und auch für größere Teams mit mehreren Repositories tragfähig 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 wählen für jede Aufgabe den passenden Cursor-Modus und setzen ihn effizient ein.
  • Sie steuern den Codebase-Kontext gezielt und erhalten dadurch präzisere Vorschläge.
  • Sie formulieren Projekt-Rules, die Konventionen Ihres Teams zuverlässig durchsetzen.
  • Sie setzen den Agent-Modus und Background Agents für Features und Refactorings mit überprüfbaren Ergebnissen ein.
  • 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 Cursor einrichten und die Arbeitsmodi verstehen
  • Installation, Migration von VS-Code-Einstellungen und Erweiterungen
  • Unterschiede zwischen Tab-Completion, Inline-Bearbeitung, Ask- und Agent-Modus
  • Modellauswahl je nach Aufgabe: Geschwindigkeit, Tiefe und Kosten abwägen
  • Datenschutzmodus und Unternehmenseinstellungen kennen
Modul 2 Codebase-Kontext gezielt steuern
  • Wie die Codebase-Indizierung funktioniert und wo ihre Grenzen liegen
  • Dateien, Ordner, Symbole, Dokumentation und Webquellen gezielt referenzieren
  • Ignore-Dateien nutzen, um sensible oder irrelevante Inhalte auszuschließen
  • Lange Chats vermeiden und Aufgaben mit frischem Kontext neu starten
Modul 3 Rules für konsistente Ergebnisse im Team
  • Projekt-Rules anlegen, versionieren und nach Dateimustern aktivieren
  • Architektur-, Stil- und Testkonventionen als wirksame Rules formulieren
  • Benutzer-Rules und Team-Rules sinnvoll voneinander abgrenzen
  • Rules anhand typischer Fehlgriffe des Agenten iterativ verbessern
Modul 4 Agent-Modus in der Praxis
  • Features schrittweise mit Plan, Umsetzung und Tests entwickeln
  • Refactorings über viele Dateien sicher durchführen und Checkpoints nutzen
  • Terminalbefehle kontrolliert freigeben und Fehlerausgaben zurückspielen
  • MCP-Server für Ticketsysteme, Datenbanken oder Browser-Tests anbinden

Tag 2

Modul 5 Background Agents, Review und Governance
  • Aufgaben an Background Agents delegieren und parallel bearbeiten lassen
  • Ergebnisse als Branch oder Pull Request prüfen und nachsteuern
  • KI-gestütztes Code-Review einsetzen und mit menschlichem Review kombinieren
  • Sicherheitsrisiken, Secrets und Lizenzfragen im Unternehmenseinsatz adressieren
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 programmieren regelmäßig in mindestens einer Sprache und sind mit Git sowie einer IDE wie VS Code vertraut. Sie schreiben regelmäßig SQL, kennen Joins, Aggregationen und Indizes und arbeiten mit mindestens einem relationalen Datenbanksystem.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit installiertem Cursor, Git und Ihrer gewohnten Entwicklungsumgebung; ein Cursor-Konto mit Zugriff auf Agent-Funktionen wird empfohlen.

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.

  • Do, 26. November 2026 – Fr, 27. November 2026 Online Anfragen
  • Mi, 9. Dezember 2026 – Do, 10. Dezember 2026 Stuttgart Anfragen
  • Mi, 13. Januar 2027 – Do, 14. Januar 2027 Online Anfragen
  • Do, 28. Januar 2027 – Fr, 29. Januar 2027 Berlin Anfragen
  • Mo, 1. Februar 2027 – Di, 2. Februar 2027 Online Anfragen
  • Di, 16. Februar 2027 – Mi, 17. Februar 2027 München Anfragen

Häufige Fragen

Brauche ich Vorkenntnisse in VS Code, um Cursor zu nutzen?

Hilfreich, aber nicht zwingend. Cursor basiert auf VS Code, daher fühlen sich Bedienung, Tastenkürzel und Erweiterungen vertraut an, und bestehende Einstellungen lassen sich übernehmen. Wer bisher mit JetBrains-IDEs oder anderen Editoren arbeitet, findet sich nach einer kurzen Einführung im Kurs schnell zurecht und kann sich auf die KI-Funktionen konzentrieren.

Wie verhindere ich, dass vertraulicher Code an Dritte gelangt?

Cursor bietet einen Datenschutzmodus und Unternehmenseinstellungen, die die Speicherung von Code beim Anbieter einschränken. Zusätzlich schließen Sie über Ignore-Dateien sensible Bereiche von Indizierung und Kontext aus. Im Kurs besprechen wir, wie Sie diese Optionen mit internen Richtlinien, Datenschutzanforderungen und dem Umgang mit Secrets in Einklang bringen.

Was bringen Rules im Vergleich zu guten Prompts?

Prompts gelten nur für eine einzelne Anfrage, Rules dagegen dauerhaft und für das ganze Team. Sie halten darin Architekturentscheidungen, bevorzugte Bibliotheken, Teststrategien und Stilvorgaben fest. Dadurch muss niemand diese Informationen wiederholen, und der Agent erzeugt Code, der zu Ihrer Codebasis passt. Rules werden mit dem Projekt versioniert und gemeinsam weiterentwickelt.

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 „Cursor 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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