Seminar ClickHouse – SQL für Analytics und Reporting

Analytisches SQL muss fachlich korrekt, nachvollziehbar und unter großen Datenmengen effizient sein. Der Kurs entwickelt Abfragen schrittweise aus klaren Kennzahlendefinitionen und prüft Zwischenergebnisse, Granularität und Randfälle.

ClickHouse-spezifische Funktionen werden dort eingesetzt, wo sie den Datenfluss vereinfachen oder Leistung verbessern. Jede Abfrage erhält fachliche Kontrollwerte und technische Messgrößen.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung und Abgrenzung
• Tag 1: Grundlagen, Aggregationen und Zeitlogik
• Tag 2: Joins, Dictionaries, Arrays und Fensterfunktionen
• Tag 3: Reporting-, Funnel- und Verhaltensanalysen
• Praxisaufgaben und Prüfpunkte
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Zielsetzung und Abgrenzung

• Robuste Filter-, Aggregations- und Zeitabfragen für analytische Kennzahlen erstellen.
• Joins, Dictionaries, Arrays und Fensterfunktionen passend zur Datenstruktur einsetzen.
• Trichter-, Sitzungs-, Kohorten- und Reportingmuster nachvollziehbar entwickeln.
• Fehler durch Granularität, Nullwerte, Duplikate und unvollständige Zeiträume vermeiden.
• Abfragen mit Profiling und Datenmodellwissen optimieren.

Didaktische Bemessung: Drei Tage sind notwendig, weil Grundlagen, fortgeschrittene relationale und Arraymuster sowie vollständige Reportingfälle jeweils praktische Entwicklung und Ergebnisprüfung erfordern. Zwei Tage würden komplexe Zeit- und Verhaltensanalysen nur oberflächlich behandeln.

Seminarinhalte

Tag 1: Grundlagen, Aggregationen und Zeitlogik

1. Schritt 1: Tabellenstruktur, Granularität, Schlüssel und Datenqualität eines Beispieldatensatzes untersuchen.
2. Schritt 2: SELECT, Filter, Sortierung, LIMIT und sichere Spaltenauswahl für explorative Abfragen einsetzen.
3. Schritt 3: Datentypen, Konvertierungen, Nullwerte und Standardwerte bewusst behandeln.
4. Schritt 4: Aggregationen, bedingte Aggregationen und eindeutige Zählungen fachlich korrekt formulieren.
5. Schritt 5: Datum, Uhrzeit, Zeitzone, Intervalle und Zeitraster für Berichtsperioden einsetzen.
6. Schritt 6: Teil- und Gesamtsummen mit Gruppierungsvarianten und eindeutiger Kennzeichnung erzeugen.
7. Schritt 7: Zwischenergebnisse über bekannte Teilmengen, Summen und Stichproben validieren.
8. Schritt 8: Abfragen hinsichtlich gelesener Zeilen, Bytes und Laufzeit als Baseline messen.

Tag 2: Joins, Dictionaries, Arrays und Fensterfunktionen

1. Schritt 1: Join-Schlüssel, Kardinalität und erwartete Ergebnismenge vor der Abfrage dokumentieren.
2. Schritt 2: Join-Typen und Filterplatzierung anhand von fehlenden und mehrfachen Treffern prüfen.
3. Schritt 3: Dictionaries oder vorbereitete Attribute als Alternative zu häufigen kleinen Joins einsetzen.
4. Schritt 4: Arrays erzeugen, filtern, transformieren, entfalten und aggregieren.
5. Schritt 5: Verschachtelte Ereignisse ohne unbeabsichtigte Zeilenvervielfachung auswerten.
6. Schritt 6: Fensterfunktionen für Rang, Verlauf, gleitende Kennzahlen und Vergleichsperioden verwenden.
7. Schritt 7: Duplikate, Nullwerte und unvollständige Dimensionen als Randfälle testen.
8. Schritt 8: Abfragevarianten mit identischer Ergebniskontrolle und technischen Messwerten vergleichen.

Tag 3: Reporting-, Funnel- und Verhaltensanalysen

1. Schritt 1: Kennzahlenkatalog mit Definition, Granularität, Zeitraum, Filter und Eigentümer erstellen.
2. Schritt 2: Sitzungen aus Ereignisreihenfolge und Zeitabständen ableiten.
3. Schritt 3: Trichterstufen und Abbruchpunkte mit klarer Benutzer- und Zeitsemantik berechnen.
4. Schritt 4: Kohorten nach Eintrittsereignis bilden und Entwicklung über Folgeperioden auswerten.
5. Schritt 5: Top-N-, Pareto- und Segmentanalysen mit stabilen Sortier- und Gleichstandsregeln erstellen.
6. Schritt 6: Reportingabfragen für wiederholte Perioden und Parameter strukturieren.
7. Schritt 7: Materialisierung oder Projection für häufige Berichte anhand einer Baseline bewerten.
8. Schritt 8: Ein Reportingpaket mit SQL, Kontrollwerten, Performancegrenze und fachlicher Dokumentation abnehmen.

Praxisaufgaben und Prüfpunkte

Praxisaufgaben

• Kennzahlenset mit Zeit-, Nullwert- und Granularitätsprüfung
• Join- und Dictionaryvergleich mit Ergebniskontrolle
• Array- und Fensterfunktionsaufgaben
• Funnel-, Session- oder Kohortenreport mit technischer Abnahme

Prüfpunkte

• Kennzahlen besitzen eindeutige fachliche Definition und Granularität.
• Joins und Arrayoperationen erzeugen keine unbeabsichtigte Vervielfachung.
• Zeit- und Zeitzonenlogik ist durch Randfalltests abgesichert.
• Reportingabfragen besitzen Kontrollwerte und dokumentierte Performancegrenzen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Analysts, Analytics Engineering, BI Development, Data Engineering, Reporting-Teams und datenorientierte Fachrollen

Voraussetzungen: Grundlegende SQL-Kenntnisse; Erfahrung mit analytischen Daten und Kennzahlen ist hilfreich

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, klar nummerierte Arbeitsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Für jede Aufgabe werden Ausgangszustand, erwartetes Ergebnis, technische Prüfabfrage und Rückfallweg dokumentiert. Dadurch lassen sich die erarbeiteten Verfahren als wiederholbare Entwicklungs- oder Betriebsstandards übernehmen.