Datenbanken verstehen, nicht nur bedienen
Viele lernen SQL-Befehle auswendig, ohne zu begreifen, was im Hintergrund passiert. Wir zeigen dir, wie Indexstrukturen funktionieren, warum Query-Performance kollabiert und wie man Datenmodelle baut, die auch bei Millionen Datensätzen funktionieren.
Was du hier lernst
Relationaler Kern
Normalisierung ist mehr als Theorie. Du lernst, wann man bewusst dagegen verstößt und wie man Transaktionsisolation richtig einsetzt, ohne Performance zu opfern.
NoSQL Realitäten
MongoDB und Cassandra klingen verlockend, haben aber ihre Tücken. Wir behandeln CAP-Theorem nicht als Folieninhalt, sondern zeigen echte Anwendungsfälle aus produktiven Systemen.
Query-Optimierung
Explain-Plans lesen ist eine Sache. Verstehen, warum der Optimizer eine bestimmte Strategie wählt und wie man ihn lenkt, eine ganz andere. Das schauen wir uns genau an.
Skalierung praktisch
Sharding, Replication, Connection Pooling – alles Konzepte, die man falsch machen kann. Wir diskutieren Tradeoffs und zeigen, welche Ansätze in welchen Situationen funktionieren.
Unser Ansatz
Praxis vor Zertifikaten
Wir mögen keine Bulimie-Lernerei für Multiple-Choice-Tests. Stattdessen arbeitest du an Szenarien, die echten Projekten nachempfunden sind – mit unvollständigen Anforderungen, Legacy-Code und widersprüchlichen Stakeholder-Wünschen.
- Echte Datensets mit mehreren Millionen Zeilen zum Experimentieren
- Performance-Bottlenecks identifizieren und beheben lernen
- Datenmigration ohne Downtime durchführen
- Backup- und Recovery-Szenarien durchspielen
- Monitoring und Alerting sinnvoll einrichten
Wie läuft das Programm ab
Grundlagen auffrischen
Wir starten nicht bei Null, aber auch nicht mit Expertenwissen. Die ersten Wochen dienen dazu, eine gemeinsame Basis zu schaffen – egal, ob du schon SQL geschrieben hast oder komplett neu einsteigst.
Konzepte vertiefen
Jetzt wird's technisch. Indextypen, Speicherengines, Locking-Mechanismen – Themen, die in Einsteigerkursen oft nur angerissen werden. Hier nehmen wir uns Zeit dafür.
Praktische Projekte
Du bekommst realistische Aufgaben: Eine E-Commerce-Datenbank migrieren, ein Analytics-System aufsetzen oder eine bestehende Struktur refactoren. Alleine oder im Team – je nach Projekt.
Austausch und Review
Regelmäßige Code-Reviews und Diskussionsrunden. Nicht als Prüfung gedacht, sondern um verschiedene Lösungsansätze zu vergleichen und voneinander zu lernen.
Nach dem Programm
Was du danach kannst
Am Ende hast du keine Liste von Buzzwords gelernt, sondern ein solides Verständnis dafür entwickelt, wie Datenbanken intern ticken. Das ist die Grundlage, um sich in neue Systeme einzuarbeiten, ohne jedes Mal bei Null anzufangen.
Du wirst in der Lage sein, technische Entscheidungen zu treffen und zu begründen – etwa warum ein bestimmter Index Sinn macht oder warum eine NoSQL-Lösung in diesem Fall keine gute Idee wäre. Das hilft nicht nur im Job, sondern auch beim Verständnis von Architektur-Diskussionen.
Perfekt wirst du nicht sein – das ist niemand. Aber du hast ein Fundament, auf dem du aufbauen kannst, und die Fähigkeit, Probleme systematisch anzugehen, statt blind Google-Snippets zu kopieren.
Bereit für den nächsten Schritt?
Wenn du Lust hast, Datenbanken wirklich zu verstehen, schau dir unser Programm an. Die nächsten Kurse starten in den kommenden Monaten – genug Zeit, um dich vorzubereiten und zu überlegen, ob das was für dich ist.
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