Datenqualität: Dimensionen und Fehlerklassen — der Theorie-Rahmen hinter den SQL-Prüfungen

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Über Datenqualität wird viel geschrieben und wenig gemessen. Allein das deutschsprachige Praxis-Standardwerk zum Thema listet sechzig mögliche Qualitätskriterien — von Aktualität bis Zuverlässigkeit —, und selbst die knappen Modelle kommen noch auf sechs bis fünfzehn Dimensionen. Dabei ist der Kern erstaunlich handfest: Ein Datenfehler, der beim Laden abgefangen wird, kostet eine Meldung. Derselbe Fehler, der … Weiterlesen

Ein Claude-Code-Projekt mit Entwicklungsworkflow und Datenbank aufsetzen — das offene Starter-Kit im Überblick

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Ein leeres Repo und Claude Code, Anthropics Coding-Agent im Terminal — mehr braucht es nicht, um loszulegen. Und genau das ist das Problem: Das Modell schreibt sofort Code, aber von Haus aus sorgt nichts dafür, dass vorher eine Spezifikation entsteht, hinterher ein Review stattfindet oder das Datenbank-Schema reproduzierbar deployt wird. Wer ein Claude-Code-Projekt aufsetzt, entscheidet … Weiterlesen

Datenbank-CI/CD mit PostgreSQL — der komplette Lebenszyklus vom Objekt-File bis zum automatischen Deploy

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In vielen Projekten lebt das Datenbank-Schema in der Datenbank statt im Repository — gewachsen aus Jahren von Hand-ALTERs, vollständig dokumentiert nirgends. Auffallen tut das erst, wenn eine zweite Umgebung entstehen soll oder ein Deploy zerbricht. Datenbank-CI/CD dreht das Verhältnis um: Das Repository beschreibt den Soll-Zustand, und jede Umgebung — von der Wegwerf-Datenbank im CI bis zur Produktion … Weiterlesen

GitHub Actions für Postgres-Deploys — mit Wegwerf-Datenbank als Qualitäts-Gate

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Der Fehler war ein Tippfehler in einem ALTER TABLE — gefunden hat ihn der Staging-Deploy am Freitagnachmittag. Dabei ist genau dieser Fund automatisierbar: Wer den Postgres-Deploy über GitHub Actions gegen eine Wegwerf-Datenbank fährt, macht aus jedem Pull Request einen vollständigen Probelauf. Syntax- und Semantik-Fehler, Reihenfolge-Probleme und kaputte Idempotenz fallen dann vor dem Merge auf — nicht auf Staging. Das … Weiterlesen

Schema-Änderungen tracken ohne Framework — Run-once-Skripte, Checksummen und Immutabilität

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Der Backfill lief beim zweiten Deploy noch einmal — und hat Werte überschrieben, die in der Zwischenzeit fachlich korrigiert worden waren. Solche Unfälle verhindert keine Disziplin, sondern nur ein Gedächtnis: Wer Schema-Änderungen tracken will, ohne gleich Flyway oder Liquibase einzuführen, braucht dafür genau eine Tabelle und rund 40 Zeilen Shell — und trifft dabei dieselben vier Design-Entscheidungen, … Weiterlesen

NOT-NULL-Spalte nachträglich hinzufügen — das Expand/Contract-Muster für befüllte Tabellen

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Lokal lief der ALTER TABLE sauber durch — auf Staging bricht derselbe Deploy mit column „country_code“ of relation „customer“ contains null values. Der Unterschied ist nicht das SQL, sondern die Daten: Die lokale Tabelle war leer, die auf Staging nicht. Wer eine NOT-NULL-Spalte nachträglich zu einer befüllten Tabelle hinzufügen will, braucht mehr als ein Statement — er braucht die richtige … Weiterlesen

Maximal-Vorlage statt leeres Repo — ein Claude-Code-Setup, das sich per /init selbst zuschneidet

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Jedes neue Projekt beginnt mit demselben Ritual: leeres Repo anlegen, dann Ordnerstruktur, Konventionen und Workflow-Dateien aus dem letzten Projekt zusammensuchen — und die Hälfte vergessen. Eine Claude-Code-Vorlage kann diesen Reflex umdrehen: Statt mit nichts zu starten und mühsam aufzubauen, startet man mit allem — und lässt ein Interview löschen, was das Projekt nicht braucht. Genau … Weiterlesen

Skills vs. Rules in Claude Code — was automatisch lädt, was auf Abruf kommt und was es an Kontext kostet

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Im .claude/-Ordner eines Claude-Code-Projekts liegen Rules und Skills nebeneinander: Markdown-Dateien, die fast gleich aussehen — und sich genau gegensätzlich verhalten. Claude Code Rules sind bei jedem Session-Start vollständig im Kontext; ein Skill kostet fast nichts, bis es jemand aufruft. Wer das verwechselt, packt entweder alles in Rules und bezahlt jede Session dafür — oder erwartet von einem Skill, … Weiterlesen

SQL-Schema deployen ohne Migrations-Tool — Verzeichnis-Konvention statt Flyway oder Liquibase

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Das Schema steht — und jetzt? Der Reflex heißt Flyway oder Liquibase. Aber ein Migrations-Tool ist für ein kleines, datenbank-zentriertes Projekt oft mehr Apparat, als die Aufgabe verlangt: eine eigene Versions-Tabelle, eine Runtime-Abhängigkeit, ein Format, an das man sich bindet. Es geht auch anders. Ein SQL-Schema deployen ohne Migrations-Tool heißt: ein paar Konventionen, idempotente Skripte und ein … Weiterlesen

Datenqualität mit SQL prüfen — ein konfigurierbares Framework, das schlechte Daten generisch aufspürt

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Ein Fremdschlüssel ins Leere ist schnell beschrieben — ein country_code, zu dem es keinen Eintrag in den Stammdaten gibt — und überraschend leicht falsch geprüft. Die intuitivste Formulierung ist ausgerechnet die gefährlichste: NOT IN (SELECT …) liest sich wie deutsche Prosa, kippt aber lautlos um, sobald die Referenzspalte einen einzigen NULL enthält. Dann meldet die Prüfung null verwaiste Sätze, läuft grün durch und … Weiterlesen