SQL-Abfragen laufen oft, aber nicht immer effizient. Besonders bei großen Datenmengen im Data Warehouse oder Lakehouse kann eine schlecht geschriebene Query Minuten statt Sekunden dauern. Genau hier kann Copilot unterstützen.
1. Häufige Performance-Probleme
- SELECT * zieht unnötig viele Spalten → zu viel Speicherverbrauch
- Subqueries statt Joins → unnötige Zwischenschritte
- Sortierung ohne Limit → komplette Datenbank muss alle Zeilen ordnen
- Fehlende Indizes → langsame Filter-Operationen
2. Praktisches Beispiel: Top-Kund:innen finden
Tabelle: sales
Erste Version (funktioniert, aber ineffizient):
SELECT customer_id, SUM(amount) as total_sales
FROM sales
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_sales DESC;
Problem: Die Datenbank sortiert alle Kunden, auch wenn du nur die Top 10 brauchst.
Optimierte Version (Copilot schlägt vor):
SELECT TOP 10 customer_id, SUM(amount) as total_sales
FROM sales
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_sales DESC;
Copilot erklärt dazu:
„Durch
TOP 10
wird die Anzahl der berechneten Ergebnisse reduziert. Das spart Zeit, besonders bei sehr großen Tabellen.“
3. Weiteres Optimierungsbeispiel: Window Functions
Manchmal sind Window Functions effizienter als Subqueries.
Variante mit Subquery:
SELECT s.customer_id, s.amount
FROM sales s
WHERE s.amount > (SELECT AVG(amount) FROM sales);
Variante mit Window Function (Copilot schlägt vor):
SELECT customer_id, amount
FROM (
SELECT customer_id, amount,
AVG(amount) OVER() as avg_amount
FROM sales
) t
WHERE amount > avg_amount;
Erklärung: Die Window Function berechnet den Durchschnitt nur einmal und spart damit Rechenzeit.
4. Vorteile für Analyst:innen
- Weniger Wartezeit bei Reports
- Sauberere Queries (leichter verständlich für Teams)
- Automatisierte Tipps durch Copilot ohne tiefes Performance-Wissen
5. Fazit
Copilot ist nicht nur ein „SQL-Autocomplete“, sondern auch ein Optimierungs-Coach. Er zeigt dir, wie du Queries effizienter machen kannst, ohne dass du dich selbst in jede Feinheit von Query-Optimierung einarbeiten musst.