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Access: Abfragen mit SQL

Daten in neue Tabelle einfügen

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Der typische Einsatzzweck des SELECT-INTO-Befehls ist die Archivierung vorhandener Daten, weil dabei eine neue Tabelle mit diesen Datensätzen entsteht.

Transkript

Das SELECT INTO-Statement sorgt dafür, dass Daten in eine neue Tabelle geschrieben werden. Deswegen sehen Sie hier, der wesentliche Unterschied ist eigentlich "INTO NeueTabelle". Die können Sie nennen, wie Sie wollen. Dann müssen Sie angeben, wo die Daten herkommen, da nehme ich jetzt mal einfach beliebig die Tabelle "Mitarbeiter". Und welche Daten Sie da nehmen wollen, das heißt hier zum Beispiel möchte ich die ID übernehmen, dann den Vornamen, und den Nachnamen. Das will ich zu Archivzwecken hier irgendwo speichern, nämlich in der Tabelle "NEU". Das würde so funktionieren, aber ich will das auch noch filtern. Das heißt, hier kommt eine WHERE-Klausel dran, wo ich einschränke, dass der Mitarbeiter-Ort "München" sein soll. Wenn ich das jetzt ausführe – schon passiert – Sie sehen allerdings hier noch die komplette Mitarbeiter-Tabelle. Dann kann ich jetzt in der entsprechend neu entstandenen Tabelle nachgucken. Die steht also direkt schon in meiner Liste, dort. Und dann sehen Sie, dass nur die vier Münchener Datensätze samt IDs, Vorname und Nachname, eingetragen wurden. Sie können zwischendurch, nämlich hier, auch berechnete Felder übernehmen und ähnliches, Sie können im Prinzip alles machen, was die neue Tabelle abbilden soll. Häufig ist es aber sinnvoller, die Tabelle zu Fuß zu erstellen, und dann mit INSERT INTO die Daten da reinzuschreiben. Dann haben Sie noch mehr Möglichkeiten mit Gültigkeitsregeln und ähnlichen Eigenschaften eines Tabellenfeldes, was von hier aus nicht zu beschreiben ist.

Access: Abfragen mit SQL

Nutzen Sie die mächtige Abfragesprache SQL in Microsoft Access. Anhand einer Beispiel-Datenbank lernen Sie die Möglichkeiten und Finessen von SQL im Detail kennen.

3 Std. 14 min (64 Videos)
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Dieses Training ist für alle Access-Versionen verwendbar. Das vermittelte SQL-Wissen lässt sich mit geringen Abweichungen auch für andere relationale Datenbanksysteme nutzen.

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