SQL – Probleme durch Logik statt Tabellen lösen

Das Prinzip „Divide and Conquer“ (Teile und herrsche) ist nicht nur ein Algorithmus-Konzept, sondern auch ein mächtiger Denkansatz in der Datenanalyse.
Egal ob in SQL, Excel, DAX oder Python – der Schlüssel liegt darin, komplexe Probleme in kleine, logische Schritte zu zerlegen und sie direkt im Code zu lösen.

Heute zeige ich dir, wie das in SQL funktioniert – am Beispiel einer typischen Analyseaufgabe.

Das Problem: Altersgruppenbildung in SQL

Du möchtest Kundendaten analysieren und sie nach Altersgruppen unterteilen:

unter 30 Jahre
30 bis 50 Jahre
über 50 Jahre

Viele lösen das über eine zusätzliche Hilfstabelle mit Altersgrenzen und verknüpfen sie per JOIN.
Das ist jedoch umständlich und erschwert spätere Anpassungen.

Die Lösung: Divide and Conquer mit CASE WHEN

Anstatt Tabellen zu bauen, zerlegst du das Problem in logische Teile und kapselst die Gruppierung direkt im SQL-Code.

SELECT
    CASE
        WHEN Alter < 30 THEN 'Jung'
        WHEN Alter BETWEEN 30 AND 50 THEN 'Mitte'
        ELSE 'Senior'
    END AS Altersgruppe,
    COUNT(KundenID) AS AnzahlKunden
FROM Kunden
GROUP BY Altersgruppe;

So entsteht eine dynamische, selbstbeschreibende Logik, die:

keine Joins benötigt,
sich leicht anpassen lässt,
und die Abfrage deutlich lesbarer macht.

Warum dieser Ansatz so mächtig ist

Der Trick liegt in der Kombination aus Divide (Zerlegen) und Conquer (Lösen):

Divide: Du trennst Logik (Gruppierung) von Struktur (Tabellen).
Conquer: Du löst das Problem direkt in einer einzigen, klaren Abfrage.

Das Ergebnis: Weniger Overhead, mehr Flexibilität, schnellere Analysen.

So wendest du „Divide & Conquer“ auch in anderen Tools an

In Excel: Verwende verschachtelte WENN-Funktionen oder die Funktion SWITCH(), um dynamische Logik direkt in der Tabelle abzubilden.
In DAX (Power BI): Nutze SWITCH(TRUE(), ...) oder berechnete Spalten mit CASE-artiger Logik.
In Python (Pandas): Verwende np.select() oder apply() mit Bedingungen, um Gruppen oder Klassifizierungen zu erzeugen.

Jede Sprache hat ihre eigene Syntax – aber das Prinzip bleibt gleich:
Komplexes in einfache Logik herunterbrechen und dort lösen, wo die Daten liegen.

Fazit

Divide and Conquer ist kein theoretisches Konzept – es ist eine Denkweise für effiziente Datenanalyse.
Wenn du lernst, Logik direkt in den Code einzubauen, brauchst du weniger Tabellen, weniger Joins und bekommst klarere, wartbare Lösungen.

In den nächsten Beiträgen zeige ich dir, wie dieses Prinzip in Excel, DAX und Python funktioniert – mit konkreten Beispielen für deine tägliche Arbeit als Analyst.

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Divide and Conquer in SQL – Ein Beispiel, wie du Probleme durch Logik statt Struktur löst