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SQL 13: B-Tree Indizes & Query-Optimierung ⚡🔍

Willkommen zu Modul 13 (Lehrpfad 4: Performance, Transaktionen & Analytics Master)! Als Data Engineer und SQL-Architekt ist Performance deine wichtigste Währung. In diesem Modul lernst du, wie der Query Optimizer von relationalen Datenbanken arbeitet und wie du mit gezielten B-Tree Indizes Abfragezeiten von Sekunden auf Millisekunden senkst.

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🎯 Lernziele

1. B-Tree Indizes: Erstellen von Single-, Multi-Column- und Unique-Indizes.
2. Leftmost-Prefix Regel: Verstehen, wie Composite Indizes (col_a, col_b) funktionieren und wann sie greifen.
3. Partial Indizes: Ressourcenschonende Indizes mit WHERE-Bedingung für Hot-Data.
4. EXPLAIN QUERY PLAN: Analysieren und Interpretieren von Ausführungsplänen (SCAN TABLE vs. SEARCH TABLE USING INDEX).
5. SARGability: Schreiben indexfreundlicher Filterbedingungen ohne Funktionsaufrufe auf indexierten Spalten.

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💡 Was bedeutet SARGable?

SARGable steht für Search Argument Able. Wenn du in der WHERE-Bedingung eine Funktion auf die indexierte Spalte anwendest, kann die Datenbank den B-Tree Index nicht nutzen und muss einen langsamen Table Scan durchführen:

-- ❌ NON-SARGABLE (Index auf 'bestell_datum' wird ignoriert -> SCAN TABLE):
SELECT * FROM bestellungen WHERE strftime('%Y', bestell_datum) = '2024';

-- ✅ SARGABLE (Index wird direkt genutzt -> SEARCH TABLE USING INDEX):
SELECT * FROM bestellungen WHERE bestell_datum >= '2024-01-01' AND bestell_datum < '2025-01-01';

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🚀 Aufgabenstellung (aufgabe.sql)

1. TODO 1: Unique & Composite Indizes – Erstelle Indizes auf kunden(email) und artikel(kategorie_id, preis DESC).
2. TODO 2: Partieller Index – Erstelle einen Index für aktive Kunden (WHERE status = 'aktiv').
3. TODO 3: Abfrageplan-Analyse – Führe EXPLAIN QUERY PLAN für Schlüsselabfragen aus.
4. TODO 4: SARGable Refactoring – Optimiere eine Zeitbereichs-Abfrage zur vollen Ausnutzung des Datums-Index.

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🧪 Tests ausführen

Validierung erfolgt über test_aufgabe.sql.