SQL Server & KI: SSMS und GitHub Copilot – SQLCO

Dieser 1-Tages-Workshop zeigt, wie GitHub Copilot im SQL Server Management Studio den SQL-Alltag produktiver macht – ohne Qualitäts- und Performance-Ansprüche zu verlieren. Sie lernen, Copilot direkt in SSMS zielgerichtet einzusetzen (Chat & Inline), Ergebnisse fachlich zu validieren (Plan/IO/Plausibilität) und daraus wiederverwendbare, dokumentierte Artefakte (z. B. Stored Procedures) abzuleiten.
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Physisch oder virtuell?

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  • Datenbankadministrator*innen (DBA)
  • SQL-Entwicklerinnen / Datenbankentwicklerinnen
  • BI/Analytics-Rollen mit SQL-Praxis, die Copilot im Alltag sicher einsetzen wollen 
Grundverständnis relationaler Datenbanken und Basiswissen in T-SQL
Wir empfehlen Ihnen zur Vorbereitung mind. den Kenntnisstand des Trainings SSQLBAS – smart SQL Server: Introduction to SQL Databases.

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

Dieser praxisorientierte Workshop zeigt, wie  GitHub Copilot im SQL Server Management Studio (SSMS) den kompletten SQL‑Workflow beschleunigt – von der Query‑Generierung über Refactoring bis zur Performance‑Optimierung.

Nach Abschluss des Trainings haben die Teilnehmer*innen Kenntnisse in folgenden Bereichen:
  • Copilot in SSMS: Setup, Chat vs. Inline, Datenbankkontext, Best Practices & Governance 
  • Prompt Engineering für SQL: Anforderungen präzisieren, Schema-Kontext geben, iterativ verbessern 
  • SQL-Generierung und Performance Optimierung
  • Troubleshooting mit KI: Plan-XML, Blocking/Deadlocks, Missing-Index-Bewertung
  • Dokumentation automatisieren: SP-Header, Tabellenbeschreibung, KPI-Queries/Spezifikationen
Mit der Beispieldatenbank AdventureWorks wird in realistischen Hands-on‑Übungen trainiert, wie KI sicher, verantwortungsvoll und nachvollziehbar in den SQL‑Alltag integriert wird – inkl. Governance, Prompt‑Design, Troubleshooting und Performance‑Analyse.

Agenda

Einführung & Setup (SSMS + Copilot)
Technische Voraussetzungen, Anmeldung, Copilot-Arbeitsmodi (Chat/Inline), Kontext der aktiven Datenbank
Git in SSMS: nachvollziehbarer KI-Workflow
SQL Scripts verwalten und versionieren, Diff/Commit, Iteration von Copilot-Vorschlägen in einem lokalen Repository sichtbar machen
Prompt Engineering und Performance Optimierung/Troubleshooting
Missing Index: Interpretation, Trade-offs, Teststrategie
Parameter Sniffing: Verständnis und Gegenmaßnahmen
Execution Plan (XML/Operatoren) mit Copilot erklären lassen und selbst validieren
Refactoring von Performance-Themen im SQL Server
Datenbank-Kontext einbinden
„Schlechter vs. guter Prompt“: Qualitätsunterschiede sichtbar machen
Dokumentation automatisieren
abellenbeschreibung/KPI-Queries/Spezifikationen generieren – und fachlich prüfen
Aus Query eine Stored Procedure erstellen (Parameter, NOCOUNT, Doku-Header, Beispielaufruf)
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • AWS Organizations for multi-account access and permissions
  • AWS SSO to simplify access and authentication across AWS accounts and third-party services
  • AWS Control Tower
  • Permissions, access, and authentication
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications

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Dauer 1 Tag
Trainingssprache Deutsch
Nicht verfügbar

890,00 €

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