SQL Academy · Lektion

Praxisnahe Muster für Berichte

Implementieren Sie klassische Dashboards – Retention-Kurven, Top-N je Kategorie und Sessionisierung – ausschließlich mit Window Functions.

Praxisnahe Muster für Berichte ist eine kostenlose SQL Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des SQL Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der SQL Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Muster: Top-N pro Gruppe

Die drei wichtigsten Bestellungen pro Benutzer:

WITH ranked AS (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY total DESC) AS rn
  FROM orders
)
SELECT * FROM ranked WHERE rn <= 3;

Muster: Laufende Summen

Kumulierte Umsätze im Zeitverlauf:

SELECT day, revenue,
       SUM(revenue) OVER (ORDER BY day) AS running_total
FROM daily_revenue;

Muster: Erstes Auftreten

Der erste Zeitpunkt, zu dem jeder Benutzer jede Aktion ausgeführt hat:

SELECT user_id, action, MIN(ts) AS first_at
FROM events
GROUP BY user_id, action;

-- Or with window functions for full row:
WITH firsts AS (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id, action ORDER BY ts) AS rn
  FROM events
)
SELECT * FROM firsts WHERE rn = 1;

Muster: Kohortenbindung

Benutzer nach Anmeldewoche gruppieren, Bindung nach Woche N:

WITH cohorts AS (
  SELECT id AS user_id, date_trunc('week', created_at) AS cohort_week
  FROM users
),
activities AS (
  SELECT user_id, date_trunc('week', ts) AS active_week FROM events
)
SELECT c.cohort_week,
       (a.active_week - c.cohort_week) / 7 AS week_offset,
       COUNT(DISTINCT a.user_id) AS active
FROM cohorts c
JOIN activities a USING (user_id)
WHERE a.active_week >= c.cohort_week
GROUP BY c.cohort_week, week_offset
ORDER BY c.cohort_week, week_offset;

Muster: Trichteranalyse

Wie viele Benutzer jeden Schritt erreichen:

SELECT
  COUNT(*)                                  AS signed_up,
  COUNT(*) FILTER (WHERE first_login_at IS NOT NULL) AS logged_in,
  COUNT(*) FILTER (WHERE first_purchase_at IS NOT NULL) AS purchased
FROM users;

Muster: Sessionisierung

Ereignisse zu Sitzungen gruppieren, wenn die Lücke größer als 30 Minuten ist:

WITH gaps AS (
  SELECT user_id, ts,
    CASE
      WHEN ts - LAG(ts) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY ts)
           > INTERVAL '30 min'
      THEN 1 ELSE 0
    END AS new_session
  FROM events
)
SELECT user_id, ts,
       SUM(new_session) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY ts) AS session_id
FROM gaps;

Muster: Periodenvergleich

Aktuellen und vorherigen Monat vergleichen:

SELECT month, revenue,
       LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS prev_month,
       revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS delta,
       (revenue::FLOAT / NULLIF(LAG(revenue) OVER (ORDER BY month), 0) - 1) * 100 AS pct_change
FROM monthly_revenue
ORDER BY month;

Muster: Pivot-Ausgabe

Breitformat mit FILTER:

SELECT user_id,
       SUM(amount) FILTER (WHERE month = '2024-01') AS jan,
       SUM(amount) FILTER (WHERE month = '2024-02') AS feb,
       SUM(amount) FILTER (WHERE month = '2024-03') AS mar
FROM monthly_spend
GROUP BY user_id;

Muster: Aktive Benutzer heute

DAU / WAU / MAU:

SELECT
  COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '1 day')  AS dau,
  COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '7 days') AS wau,
  COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '30 days') AS mau
FROM events;

Muster: Lücken auffüllen

Tage ohne Ereignisse sollten 0 anzeigen und nicht fehlen:

SELECT day, COALESCE(COUNT(e.id), 0) AS events
FROM generate_series(CURRENT_DATE - 30, CURRENT_DATE, INTERVAL '1 day') AS day
LEFT JOIN events e ON date_trunc('day', e.ts) = day
GROUP BY day
ORDER BY day;

Fensterfunktionen für Erkenntnisse kombinieren

Mehrere Fensterspalten in einer Abfrage — übersichtlich und schnell:

SELECT day, revenue,
       LAG(revenue) OVER w               AS prev,
       AVG(revenue) OVER (ORDER BY day ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS avg_7d,
       SUM(revenue) OVER (ORDER BY day)  AS running_total
FROM daily_revenue
WINDOW w AS (ORDER BY day)
ORDER BY day;

Zusammenfassung

Die meisten Berichte bestehen aus einer Handvoll Mustern: Top-N, laufende Summen, Kohorten, Trichter, Sessionisierung, Periodenvergleiche, Pivots und das Auffüllen von Lücken. Beherrschen Sie diese Muster, können Sie jedes Dashboard erstellen, das SQL benötigt.

Schnelltest

Sie erstellen einen Bericht mit den fünf besten Produkten pro Kategorie. Welches idiomatische SQL-Muster verwenden Sie?

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Praxisnahe Muster für Berichte“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Praxisnahe Muster für Berichte“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des SQL Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der SQL Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Praxisnahe Muster für Berichte“?

Implementieren Sie klassische Dashboards – Retention-Kurven, Top-N je Kategorie und Sessionisierung – ausschließlich mit Window Functions. Du übst SQL Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um SQL Academy zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. SQL Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Praxisnahe Muster für Berichte“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser SQL Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede SQL Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

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