Kapitel 6: DML - Daten bearbeiten

DML (Data Manipulation Language) wird verwendet, um Daten in Tabellen zu manipulieren (einfügen, ändern, löschen).

DML-Befehle:
- INSERT → Daten einfügen
- UPDATE → Daten ändern
- DELETE → Daten löschen

Wichtig: DML ändert nur die Daten, nicht die Struktur der Tabelle!

6.1 Daten einfügen (INSERT) ⭐

1. Basis-Syntax

INSERT INTO tabellen_name (feld1, feld2, ...)
VALUES (wert1, wert2, ...);

Beispiel:

-- Einzelnen Datensatz einfügen
INSERT INTO users (username, email, passwort)
VALUES ('max_mustermann', 'max@email.de', 'geheim123');

2. Alle Felder auffüllen (Reihenfolge beachten!)

-- Wenn alle Felder befüllt werden, können Spaltennamen weggelassen werden
-- ACHTUNG: Reihenfolge muss exakt der Tabellenstruktur entsprechen!
INSERT INTO users VALUES (NULL, 'lisa_schmidt', 'lisa@email.de', 'pass456', NOW(), 1);

Aber besser (lesbarer):

INSERT INTO users (username, email, passwort)
VALUES ('lisa_schmidt', 'lisa@email.de', 'pass456');

3. Mehrere Datensätze auf einmal einfügen (Bulk Insert)

INSERT INTO users (username, email, passwort)
VALUES 
    ('user1', 'user1@email.de', 'pass1'),
    ('user2', 'user2@email.de', 'pass2'),
    ('user3', 'user3@email.de', 'pass3');

Vorteile:

• ✅ Schneller als einzelne INSERTs
• ✅ Weniger Netzwerkverkehr
• ✅ Besser für große Datenmengen

4. Wichtige Hinweise

Achtung 1: Werte-Typ muss zum Feld-Typ passen!

-- ❌ Falsch: Text in INT-Feld
INSERT INTO users (user_id, username) VALUES ('eins', 'test');  -- Fehler!

-- ✅ Richtig
INSERT INTO users (user_id, username) VALUES (1, 'test');

Achtung 2: Strings müssen in einfache Anführungszeichen gesetzt werden!

-- ❌ Falsch (doppelte Anführungszeichen)
INSERT INTO users (username) VALUES ("max");  -- Funktioniert manchmal, aber nicht empfohlen

-- ✅ Richtig
INSERT INTO users (username) VALUES ('max');

Achtung 3: AUTO_INCREMENT Felder können weggelassen werden (oder NULL setzen)

-- user_id ist AUTO_INCREMENT
INSERT INTO users (user_id, username, email) 
VALUES (NULL, 'max', 'max@email.de');  -- user_id wird automatisch vergeben

6.2 Daten ändern (UPDATE) ⭐⭐ Wichtig!

1. Basis-Syntax

UPDATE tabellen_name
SET feld1 = wert1, feld2 = wert2, ...
WHERE bedingung;

Beispiel:

-- Benutzer mit ID 1 aktualisieren
UPDATE users
SET email = 'neue_email@email.de', passwort = 'neues_passwort'
WHERE user_id = 1;

2. ⚠️ WICHTIG: WHERE-Bedingung IMMER angeben!

-- ❌ GEFÄHRLICH: Ändert ALLE Datensätze!
UPDATE users SET passwort = 'neues_passwort';
-- JETZT haben ALLE Benutzer das gleiche Passwort!

-- ✅ SICHER: Nur einen bestimmten Benutzer ändern
UPDATE users SET passwort = 'neues_passwort'
WHERE user_id = 1;

Tipp: Immer erst mit SELECT testen, welche Datensätze betroffen sind!

-- Erst prüfen:
SELECT * FROM users WHERE email = 'alt@email.de';

-- Dann ändern:
UPDATE users SET email = 'neu@email.de' 
WHERE email = 'alt@email.de';

3. Mehrere Felder auf einmal ändern

UPDATE users
SET 
    email = 'max.neu@email.de',
    passwort = 'neues_sicheres_passwort',
    ist_aktiv = 0
WHERE user_id = 1;

4. Felder mit Berechnungen ändern

-- Preis um 10% erhöhen
UPDATE products
SET preis = preis * 1.10
WHERE kategorie_id = 1;

-- Bestand verringern
UPDATE products
SET bestand = bestand - 1
WHERE produkt_id = 42;

6.3 Daten löschen (DELETE) ⭐⭐ Wichtig!

1. Basis-Syntax

DELETE FROM tabellen_name
WHERE bedingung;

Beispiel:

-- Benutzer mit ID 5 löschen
DELETE FROM users
WHERE user_id = 5;

2. ⚠️ WICHTIG: WHERE-Bedingung IMMER angeben!

-- ❌ KATASTROPHE: Löscht ALLE Datensätze!
DELETE FROM users;
-- ALLE Benutzer sind weg! (Kann nicht rückgängig gemacht werden!)

-- ✅ SICHER: Nur einen bestimmten Datensatz löschen
DELETE FROM users WHERE user_id = 5;

3. DELETE vs TRUNCATE

	DELETE	TRUNCATE
Syntax	DELETE FROM tabelle WHERE ...	TRUNCATE TABLE tabelle
Geschwindigkeit	Langsam (zeile für Zeile)	Sehr schnell (ganze Tabelle auf einmal)
WHERE	Ja (einzelne Zeilen löschen)	Nein (löscht ALLES)
Auto_Increment	Bleibt erhalten	Wir auf 1 zurückgesetzt
Rückgängig	Ja (mit TRANSACTION)	Nein

Beispiel:

-- Langsam, aber flexibel (nur bestimmte löschen)
DELETE FROM users WHERE ist_aktiv = 0;

-- Sehr schnell, aber löscht ALLES
TRUNCATE TABLE users;  -- Achtung!

6.4 Praxisbeispiel: Daten einfügen, ändern, löschen

Szenario: Verwalte die Benutzer einer Webseite.

Schritt 1: Tabelle erstellen

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS webseite_db;
USE webseite_db;

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    passwort VARCHAR(255) NOT NULL,
    ist_aktiv BOOLEAN DEFAULT 1,
    erstellt_am DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

Schritt 2: Daten einfügen (INSERT)

-- Einen Benutzer einfügen
INSERT INTO users (username, email, passwort)
VALUES ('max_mustermann', 'max@email.de', 'pass123');

-- Mehrere Benutzer auf einmal einfügen
INSERT INTO users (username, email, passwort)
VALUES 
    ('lisa_schmidt', 'lisa@email.de', 'pass456'),
    ('john_doe', 'john@email.de', 'pass789'),
    ('jane_doe', 'jane@email.de', 'pass101112');

Schritt 3: Daten abfragen (Kontrolle)

SELECT * FROM users;

Ausgabe:

+---------+------------------+-------------------+-----------+------------+---------------------+
| user_id | username         | email             | passwort | ist_aktiv | erstellt_am        |
+---------+------------------+-------------------+-----------+------------+---------------------+
|       1 | max_mustermann   | max@email.de     | pass123  |          1 | 2024-01-15 10:30:00 |
|       2 | lisa_schmidt    | lisa@email.de    | pass456  |          1 | 2024-01-15 10:31:00 |
|       3 | john_doe         | john@email.de     | pass789  |          1 | 2024-01-15 10:32:00 |
|       4 | jane_doe         | jane@email.de     | pass101  |          1 | 2024-01-15 10:33:00 |
+---------+------------------+-------------------+-----------+------------+---------------------+

Schritt 4: Daten ändern (UPDATE)

-- E-Mail von Benutzer 1 ändern
UPDATE users 
SET email = 'max.neu@email.de'
WHERE user_id = 1;

-- Benutzer 3 deaktivieren
UPDATE users 
SET ist_aktiv = 0
WHERE user_id = 3;

Schritt 5: Daten löschen (DELETE)

-- Benutzer 4 löschen
DELETE FROM users 
WHERE user_id = 4;

Schritt 6: Ergebnis prüfen

SELECT * FROM users;

Ausgabe nach Änderungen:

+---------+------------------+-------------------+-----------+------------+
| user_id | username         | email             | passwort | ist_aktiv |
+---------+------------------+-------------------+-----------+------------+
|       1 | max_mustermann   | max.neu@email.de | pass123  |          1 |
|       2 | lisa_schmidt    | lisa@email.de    | pass456  |          1 |
|       3 | john_doe         | john@email.de     | pass789  |          0 |
+---------+------------------+-------------------+-----------+------------+

Häufige Fehler für Einsteiger

Fehler 1: Datentypen stimmen nicht überein

-- ❌ Falsch: Text in INT-Feld
INSERT INTO users (user_id, username) VALUES ('eins', 'test');

-- ✅ Richtig
INSERT INTO users (user_id, username) VALUES (1, 'test');

Fehler 2: Strings ohne Anführungszeichen

-- ❌ Falsch
INSERT INTO users (username, email) VALUES (max, max@email.de);

-- ✅ Richtig
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('max', 'max@email.de');

Fehler 3: UPDATE/DELETE ohne WHERE (Gefährlich!)

-- ❌ Gefährlich! Ändert/Löscht ALLE Datensätze!
UPDATE users SET passwort = 'neu';
DELETE FROM users;

-- ✅ Sicher mit WHERE
UPDATE users SET passwort = 'neu' WHERE user_id = 1;
DELETE FROM users WHERE user_id = 1;

Zusammenfassung

In diesem Kapitel hast du gelernt:

• ✅ Daten mit INSERT einzufügen (einzeln und mehrfach)
• ✅ Daten mit UPDATE zu ändern (immer mit WHERE!)
• ✅ Daten mit DELETE zu löschen (immer mit WHERE!)
• ✅ Den Unterschied zwischen DELETE und TRUNCATE
• ✅ Häufige Anfängerfehler zu vermeiden

Übungen

1. Praxis: Erstelle eine Tabelle products mit Feldern produkt_id, produkt_name, preis, bestand
2. INSERT: Füge 5 Produkte in die Tabelle ein
3. UPDATE: Erhöhe den Preis aller Produkte um 10%
4. UPDATE: Setze den Bestand von Produkt 1 auf 0
5. DELETE: Lösche alle Produkte mit Bestand 0

Nächstes Kapitel

Im nächsten Kapitel lernen wir DQL (Data Query Language) - wie man Daten aus Tabellen abfragt (SELECT). Das ist das Wichtigste und am häufigsten verwendete SQL!