# SQL - Aggregationen und Gruppierungen (Data Analytics)

> COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING, verschachtelte Aggregatfunktionen, COALESCE, CASE WHEN

- 20 Interview-Fragen
- Junior
- [Interview-Fragen: Data Analytics](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen.md)

## 1. Welche SQL-Funktion zählt die Anzahl der Zeilen in einer Tabelle?

**Antwort**

COUNT ist die SQL-Aggregatfunktion, die die Anzahl der von einer Abfrage zurückgegebenen Zeilen zählt. COUNT(*) zählt alle Zeilen einschließlich derer mit NULL-Werten, während COUNT(Spalte) nur Zeilen zählt, in denen die angegebene Spalte nicht NULL ist.

## 2. Welche SQL-Funktion berechnet die Summe der Werte in einer numerischen Spalte?

**Antwort**

SUM ist die Aggregatfunktion, die alle nicht-NULL-Werte in einer numerischen Spalte addiert. Sie wird häufig verwendet, um Summen wie Umsatz, verkaufte Mengen oder andere kumulative Werte zu berechnen. Wenn alle Werte NULL sind, gibt SUM NULL zurück.

## 3. Was ist der Unterschied zwischen COUNT(*) und COUNT(Spalte)?

**Antwort**

COUNT(*) zählt alle Zeilen im Ergebnis, einschließlich derer mit NULL-Werten in einer beliebigen Spalte. COUNT(Spalte) zählt nur Zeilen, in denen die angegebene Spalte einen nicht-NULL-Wert hat. Diese Unterscheidung ist bei der Analyse unvollständiger Daten wesentlich.

## 17 weitere Fragen verfügbar

- Welche SQL-Funktion gibt den Durchschnittswert einer numerischen Spalte zurück?
- Welche Rolle spielt die GROUP BY-Klausel in einer SQL-Abfrage?

Kostenlos registrieren: https://sharpskill.dev/de/login

## Weitere Data Analytics-Interviewthemen

- [Google Sheets - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-basics.md): 20 Fragen, Junior
- [Google Sheets - Erweiterte Formeln](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-advanced.md): 20 Fragen, Junior
- [SQL - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-basics.md): 25 Fragen, Junior
- [SQL - Joins](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-joins.md): 20 Fragen, Junior
- [BigQuery - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-fundamentals.md): 20 Fragen, Junior
- [Data Cleaning - Datenbereinigung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-cleaning.md): 20 Fragen, Junior
- [KPIs und Business-Metriken](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/kpis-metrics.md): 20 Fragen, Junior
- [Deskriptive Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/descriptive-statistics.md): 20 Fragen, Junior
- [Zapier und No-Code-Automatisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/zapier-automation.md): 20 Fragen, Junior
- [Grundlagen der Datenvisualisierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-viz-principles.md): 20 Fragen, Junior
- [Python & Pandas - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-pandas-basics.md): 20 Fragen, Junior
- [Google Sheets - Automatisierte Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/google-sheets-dashboards.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [SQL - Unterabfragen und CTEs](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-subqueries-ctes.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-window-functions.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [BigQuery - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/bigquery-advanced.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [Data Modeling](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/data-modeling.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [Funnel- und Conversion-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/funnel-analysis.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [Kohorten- und Retention-Analyse](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/cohort-retention.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [Google Tag Manager und Tracking](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/gtm-tracking.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [APIs und Webhooks](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/apis-webhooks.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [dbt - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [AB-Testing und angewandte Statistik](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/ab-testing.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/looker-studio.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [Power BI - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level
- [SQL - Erweiterte analytische Abfragen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-advanced-analytics.md): 20 Fragen, Senior
- [dbt - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/dbt-advanced.md): 20 Fragen, Senior
- [Power BI - DAX und fortgeschrittene Dashboards](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/power-bi-dax.md): 20 Fragen, Senior
- [Python Analytics - Erweiterte Analyse und ML](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/python-analytics-advanced.md): 20 Fragen, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/de/technologies/data-analytics/interviewfragen/sql-aggregations