Veröffentlicht 15. August 2018
Aktualisiert Oct 2025
Einführung
Bei der Analyse komplexer Oracle-Daten sind Übersicht und Struktur entscheidend.
Oft möchte man erkennen, wie bestimmte Spalten – etwa Stadt und Postleitzahl – miteinander in Beziehung stehen.
Die herkömmliche Gruppierung kann jedoch schnell unübersichtlich werden, da sie mehrere Hierarchieebenen erzeugt, die nicht immer notwendig sind.
Genau hier setzt die zusammengeführte Spaltengruppierung in KeepTool Hora an.
Diese Funktion bietet eine intuitive und übersichtliche Möglichkeit, verwandte Spalten gemeinsam zu gruppieren, anstatt sie in verschachtelten Ebenen darzustellen.
So konzentrieren Sie sich auf relevante Datenzusammenhänge statt auf redundante Strukturen.
Spaltengruppierung im Data Content Browser
Im Data Content Browser von KeepTool können Sie Daten interaktiv strukturieren und erkunden.
Oben rechts im Fenster befindet sich das Kontrollkästchen „In-Memory-Grid-Modus“.
Wenn Sie diesen aktivieren, wird der gesamte Datenbestand in den Arbeitsspeicher geladen, was erweiterte Filter- und Gruppierungsfunktionen ermöglicht.

Bisher konnten Sie Spaltenüberschriften per Drag & Drop in die „Gruppieren nach“-Leiste ziehen (zwischen Filterbereich und Spaltenköpfen), um Daten nach dieser Spalte zu gruppieren.
Wenn Sie weitere Spalten hinzufügten, entstand eine hierarchische Struktur – etwa eine Gruppierung der COMPANY-Tabelle zunächst nach CITY und anschließend nach ZIP CODE.

Diese mehrstufige Gruppierung kann jedoch schnell redundant werden, besonders wenn zwischen CITY und ZIP CODE eine nahezu eindeutige Beziehung besteht.
In solchen Fällen führt die klassische Hierarchie zu überflüssigen Ebenen, die das Lesen erschweren.
Zusammengeführte Spaltengruppierung
Um das Arbeiten mit Daten effizienter zu gestalten, bietet KeepTool nun die zusammengeführte Spaltengruppierung an.
Damit können Sie verwandte Spalten auf einer Ebene gruppieren, anstatt verschachtelte Hierarchien zu erzeugen.
Halten Sie dazu einfach die Strg-Taste gedrückt, während Sie eine neue Spalte neben eine bereits gruppierte Spalte ziehen.
Dadurch werden beide Spalten zu einem gemeinsamen Gruppierungsschlüssel zusammengeführt.
KeepTool behandelt diese Spalten anschließend als eine logische Gruppe und zeigt sie nebeneinander an – statt untereinander.
Diese Funktion ist besonders hilfreich, wenn Spalten eng miteinander verknüpft sind, etwa Abteilung und Standort oder Kundenname und Kundennummer.
Das Ergebnis ist eine klarere und kompaktere Darstellung, die den logischen Zusammenhang Ihrer Daten widerspiegelt.
Warum diese Funktion wichtig ist
Die zusammengeführte Spaltengruppierung vereinfacht die Datenanalyse erheblich.
Sie reduziert überflüssige Hierarchieebenen und sorgt gleichzeitig dafür, dass Ihre Gruppierungen logisch und verständlich bleiben.
Darüber hinaus beschleunigt sie Ihre Arbeit und erleichtert den Export nach Excel oder andere Formate.
Die Vorteile auf einen Blick:
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Weniger Redundanz: Keine tiefen Hierarchien für eng verwandte Spalten.
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Mehr Übersicht: Zusammengehörige Spalten erscheinen in einer kompakten Gruppierung.
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Zeitersparnis: Einfacheres Navigieren und Exportieren strukturierter Daten.
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Bessere Analyse: Fokus auf Dateninhalte statt auf technische Strukturen.
Kurz gesagt: Diese Funktion sorgt dafür, dass Ihre Datenansicht den tatsächlichen Beziehungen in der Realität entspricht – und nicht nur der Tabellenstruktur.
So nutzen Sie die Funktion
Schauen Sie sich die zusammengeführte Spaltengruppierung am besten auf ihrer eigenen Datenbank an :
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Öffnen Sie den Data Content Browser in KeepTool.
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Aktivieren Sie den In-Memory-Grid-Modus.
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Ziehen Sie eine Spalte (z. B. CITY) in die Gruppieren-nach-Leiste.
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Halten Sie Strg gedrückt und ziehen Sie eine verwandte Spalte (z. B. ZIP CODE) daneben, um sie zu kombinieren.
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Beobachten Sie, wie die Datenanzeige übersichtlicher und strukturierter wird.
Fazit
KeepTool entwickelt sich kontinuierlich weiter, um die Arbeit mit Oracle-Datenbanken einfacher, schneller und intuitiver zu machen.
Die zusammengeführte Spaltengruppierung ist ein weiteres Beispiel dafür, wie praxisnahe Funktionen den Datenalltag erleichtern.
Egal, ob Sie Entwickler, Administrator oder Analyst sind – Sie profitieren von einer besseren Übersicht, klareren Strukturen und effizienteren Arbeitsabläufen.
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