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重磅解读 | 基于ChatGPT的开源全能 SQL Translator 4.3k star 背后的爆款神器！

**Schema 感知(测试版)**：可以在转换时加入表结构，提高准确率。基于 OpenAI API，自研前端 + GPT 驱动转换，在本地或容器中部署无压力。...新人开发：刚接触数据，不熟 SQL 语法但想分析问题。复杂查询混乱：JOIN/NESTED 查询繁琐，难读、难维护。中英文切换场景：业务常用中文描述，转 SQL 有语言障碍。...技术架构图技术优势模块技术栈/设计关键优势前端Next.js & Tailwind快速部署、UI 现代后端 & 部署Node.js + Docker易部署、隐私保护AI 转换OpenAI GPT高准确率...✅ 同类项目对比与优势项目名称Star功能亮点SQL Translator 优势whoiskatrin/sql-translator4300+双向 AI 转换，UI 现代，开源全面⭐ 最全功能、卓越 UX...→SQL⭐ 中英双语、语法高亮等 UI 加分宝SQLGlot (tobymao/sqlglot)27k多 SQL 方言翻译、格式化，但不支持自然语言⭐ AI 支持自然语言，转换能力更强Google BigQuery

35710
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    动动嘴就能查数据库，这个开源项目有点猛

    数据权限怎么控制？...语义索引 + 精心设计的 UI/UX Wren AI 实现了一套语义引擎架构，让你可以在原始 schema 上建立一层"逻辑表示层"。...这样生成的 SQL 不仅更准确，还减少了重复代码，简化了表关联。 4. 不写代码也能获得洞察 用户提问后，Wren AI 会找到最相关的表，LLM 还会生成三个相关问题供你选择。...生成式报告 这个功能挺实用：AI 自动生成数据摘要和关键洞察，还能把查询结果一键转成图表和报告。从原始数据到可视化报表，一步到位。...再看详细的工作流： Wren AI 详细工作流 用户在前端 UI 提问 → Wren AI Service 通过 RAG 检索相关语义信息 → 调用 LLM 生成 SQL → Wren Engine 执行并验证

    32210

    WrenAI：AI时代的数据分析利器深度剖析

    AI洞察：不止查询，还提供总结和建议，比如基于数据的业务优化点。...在AI领域混迹多年，我见过无数数据工具，从传统BI到现在的生成式AI，但WrenAI让我眼前一亮。它不只是个查询助手，更像一个智能伙伴，能把杂乱的数据变成可行动的洞察。...核心功能表： 功能类别 描述 示例 自然语言查询 用英文问问题，生成SQL和答案 “Q4销售额？”...测试中，用Groq模型速度飞快，但大模型如GPT-4o更准。坑点：初次连数据库需验证权限，避免连接失败。 使用案例：行业应用深度挖 WrenAI在博客中分享了很多案例。...对比表： 方面 WrenAI Vanna Snowflake Cortex AI approach 语义优先，GenBI平台 RAG-based，组件库 托管ML工具，集成Vertex AI 特点 语义一致

    91010

    15 年云数据库老兵：数据库圈应告别“唯性能论”

    在深入研究基准测试之后，我们发现基准测试不包含任何 JOIN 操作，仅仅是对单表的查询，并且特别依赖对单表 COUNT(DISTINCT) 这类查询。...虽然你可能觉得发布一个只执行单表扫描的基准测试很俗气，但 Clickbench 实际上在展示许多实际工作负载方面做得很好。...例如，BigQuery 在基准测试中表现得很差，但许多人的实际体验是，其性能表现很出色。因为 BigQuery 没有任何障碍，而且很大程度上是自动调优，所以其在人们心中的形象非常好。...DuckDB 官网曾发表免责声明，称：“请不要抱怨性能问题，我们会在追求速度之前先保证正确性。”并非所有数据库都采取这种方法。...根据数据库系统的体系结构，该查询可以瞬间完成（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery），或者可能耗尽内存（如果尝试将所有数据拉取到客户端

    74110

    GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

    BigQuery 使用 Colossus 以列格式将数据存储在本机表中，并且数据被压缩。 这使得数据检索非常快。...BigQuery 带有其他功能，例如数据和查询共享，保存所需的查询； 它符合 ANSI 2011，并与本机以及外部工具（包括 Informatica，Talend 等）集成。...BigQuery 和 AI 应用 BigQuery ML 是 BigQuery 机器学习的一种形式，它具有一些内置算法，可以直接在 SQL 查询中用于训练模型和预测输出。...训练模型 以下 BigQuery 代码段将用于通过Leads_Training表中的逻辑回归来训练销售线索模型： 请使用这个页面上的leads_model.sql文件从以下链接加载查询。...例如，在航空公司智能体的情况下，客户可以使用 DialogFlow 提供的对话界面查询航班时刻表，预订航班或执行 Web 登机手续。

    20.5K10

    在AI技术快速实现创想的时代，挖掘真实需求成为核心竞争力——某知名企业级文本转SQL评估框架深度解析

    d.使用说明使用该系统需要先注册BigQuery和Snowflake账户。...对于BigQuery账户，需要按照提供的指南获取自己的凭证；对于Snowflake账户，需要填写访问申请表，系统会发送账户注册邮件。...系统提供部分示例的黄金答案用于自我评估，但只有少量黄金SQL可用。要获得方法的官方验证并将分数上传到排行榜，必须遵循指定的提交指南。...（3）用户希望提供完整的黄金SQL语句而不仅仅是执行结果，以便更好地理解预期查询逻辑（4）用户希望提供更清晰的数据库架构信息，包括主外键约束关系和完整的表结构文档（5）用户希望改进数值比较的容差设置，支持更高精度的数值结果比对...dbt兼容性，扩展数据工作流的集成能力（9）用户希望提供更详细的错误处理和权限管理指导，解决常见的访问权限和配额限制问题（10）用户希望提供基线模型的预测结果和实现代码，便于研究对比和进一步开发

    26010

    2025BI工具选型避坑指南：十工具横评

    能快速响应数据查询和分析需求，提高决策效率。具有高度的灵活性和可扩展性，可根据企业的不同需求进行定制化开发。...新版本革命性升级​​NLQ自然语言查询​​能力，业务人员通过口语化指令即可完成80%分析任务。...Looker Studio Pro产品简介谷歌云生态专属BI工具，依赖BigQuery实时计算引擎。核心能力在于​​全球化流数据处理​​，依赖BigQuery实时计算引擎。...Q&A常见问题解答Q：业务部门总抱怨分析依赖IT，但传统BI工具学习门槛极高，是否有解决方案？​​​​A​​：这种情况的本质是工具与业务场景错配。...主流成熟方案通常提供两种路径：预置行业模板让业务人员通过拖拽生成基础看板（如库存周转率计算），复杂度相当于用Excel透视表；而当涉及跨系统数据建模等深度需求时，仍需专业团队构建数据管道。

    71310

    技术译文 | 数据库只追求性能是不够的！

    虽然您可能认为发布仅执行单表扫描的基准测试很俗气，但 Clickbench 实际上在代表许多实际工作负载方面做得相当好。如果您进行大量日志分析并需要计算网站的不同用户，这可能是性能的良好代理。...例如，BigQuery 在基准测试中表现得很差，但很多人的实际体验是性能很神奇。BigQuery 亲自表现得很好，因为它没有任何旋钮，并且在很大程度上是自我调整的。...DuckDB 网站曾经有一个免责声明，上面写着：“请不要抱怨性能，我们在努力提高速度之前会先关注正确性。” 并非所有数据库都采用相同的方法。...根据数据库系统的架构方式，此查询可以是瞬时的（返回第一页和游标，如 MySQL），对于大型表可能需要数小时（如果必须在服务器端复制表，如 BigQuery） ），或者可能会耗尽内存（如果它尝试将所有数据拉入客户端...数据库的重要特征是从想法到答案的速度，而不是从查询到结果的速度。 更快的查询显然比更慢的查询更可取。但如果您选择数据库，最好确保您是根据原始速度以外的因素做出决定的。

    1.1K10

    谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器，加强跨平台数据集成能力

    这个新增选项支持在 Hive 中使用类 SQI 查询语言 HiveQL 对 BigQuery 进行读写。...BigQuery 是谷歌云提供的无服务器数据仓库，支持对海量数据集进行可扩展的查询。为了确保数据的一致性和可靠性，这次发布的开源连接器使用 Hive 的元数据来表示 BigQuery 中存储的表。...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询，在 Hive 中创建和删除 BigQuery 表，以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...Phalip 解释说： 这个新的 Hive-BigQuery 连接器提供了一个额外的选项：你可以保留原来的 HiveQL 方言的查询，并继续在集群上使用 Hive 执行引擎运行这些查询，但让它们访问已迁移到...BigQuery 和 BigLake 表的数据。

    2.1K20

    Meta(Facebook) 第三代 Notebook Daiquery 与 Byzer Notebook 对比

    先看看 Meta 对 Jupyter 的吐槽： 无论你是用纯 UI 的分析产品摧韜 Scuba, 还是自定义的 DSL 语言，还是使用 Scala/Python 等通用语言，数据分析还是 SQL 好用...比如你分享一个 notebook 出去，其实会遇到一些问题，第一个是安全问题，比如你在 Notebook里使用类似表的数据，那么别人不一定有权限访。...但这里有个问题是，前面我们用 SQL 处理得到的数据，如何能够被 Python 消费，这其实是个难点。...可以看到，非常简单易用，而且没有权限相关的问题，也不需要中间存储。...SQL 和 Python 如何实现数据互通，也是必要的，解决了大数据系统和AI系统的数据衔接问题会使得产品更加易用。

    94550

    选择一个数据仓库平台的标准

    Panoply分析显示，使用BigQuery估算查询和数据量成本非常复杂。...这种成本计算的复杂性在Snowflake的捆绑CPU定价解决方案中得到了一些解决，但同样，提前预见您的查询需求是一个有待解决的挑战。...最后，通过Panoply UI控制台还可以进行自定义的高级转换，只需几分钟即可完成设置和运行。 支持的数据类型 仔细考虑你的需求。多语言方法涉及多种数据平台类型。...备份和恢复 BigQuery自动复制数据以确保其可用性和持久性。但是，由于灾难造成的数据完全丢失比快速，即时恢复特定表甚至特定记录的需要少。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。

    3.7K40

    数据湖原生集成谁最强？腾讯云TCHouse-X深度解析

    摘要 数据湖已成企业“默认存储”，但查询慢、链路长、权限割裂仍是痛点。...本文聚焦“数据湖原生集成”能力，横向对比腾讯云TCHouse-X、AWS Athena、Google BigQuery、阿里云Hologres 四大平台在湖格式兼容、元数据打通、性能与价格上的最新差异，...二、2025年8月主流平台对比表 维度 腾讯云TCHouse-X AWS Athena Google BigQuery...• 一份Iceberg表即可同时跑离线ETL、实时报表、交互式BI，无需额外ClickHouse或Spark集群； • 统一IAM权限，湖文件、仓库表同权管控，合规开箱即用。...• 向量化扫描Iceberg Parquet，CPU利用率提升2.5倍； • 自适应分区裁剪：根据manifest统计信息自动跳过95%文件，TPC-DS 10TB Iceberg表查询耗时仅为Trino

    37110

    20亿条记录的MySQL大表迁移实战

    但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...我们知道有可能可以使用时间戳，但这种方法有可能会丢失部分数据，因为 Kafka 查询数据时使用的时间戳精度低于表列中定义的精度。...将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...，但空间问题仍然存在。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

    5.9K10

    使用Kafka，如何成功迁移SQL数据库中超过20亿条记录？

    但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...我们知道有可能可以使用时间戳，但这种方法有可能会丢失部分数据，因为 Kafka 查询数据时使用的时间戳精度低于表列中定义的精度。...将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...，但空间问题仍然存在。...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。

    4.4K20

    BigQuery：云中的数据仓库

    将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。...例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。.... | EffectiveDate 在这种情况下，时间维度通常被直接坍缩成是事实表，并且您希望尽可能使表格非规范化，以便您的查询需要最少的连接。...EffectiveDate <= EffectiveDate）** 由于对子选择的性能考虑，此查询在标准RDBMS中有时被认为是不好的做法（特别是对于非常庞大的表）。

    6.3K40

    存储、数据与AI：新时代的价值流

    Databricks正通过Databricks SQL（比Snowflake晚五年成熟）迎头赶上，但试图通过基于历史查询性能数据训练机器学习模型来缩小性能差距，从而实现更优实时优化。...Databricks则通过Unity目录在异构数据资产中设置权限，涵盖Snowflake、Redshift和BigQuery等。迁出Snowflake管道的客户可能被Unity的异构治理能力吸引。...图2：数据平台需要同时具备BI和AI/ML能力。Databricks和Snowflake最初各具优势，但都在试图提供全面的功能。...治理：Databricks的Unity不仅统一管理湖仓存储中的表访问权限，还能整合异构数据资产中的所有分析数据和权限策略，包括Snowflake、AWS Redshift、GCP BigQuery等。...Snowflake借助Neeva收购的技术实现了自然语言查询，但尚未公开披露面向开发者语义层的具体计划。 工作流：未来的工作流功能需简化动态生成业务流程的复杂性。

    46310

    500万人在线围观，Claude Code创建者的13条独家实战秘籍爆火

    二、多端无缝衔接 除了本地终端，他还会同时在网页端（http://claude.ai/code）运行 5 到 10 个 Claude 任务。...虽然它比 Sonnet 更大、更慢，但同时它更聪明、更擅长调用工具，不需要费心去引导它，所以从结果来看，它通常反而比小模型更快完成任务。...虽然 Claude 写的代码格式已经很好了，但这个钩子能搞定最后 10% 的细节，避免在 CI（持续集成）阶段报错。...十一、工具全家桶 Claude Code 会帮他操作所有工具，经常通过 MCP 服务器搜索并发送 Slack 消息，运行 bq 命令行执行 BigQuery 查询，或者从 Sentry 抓取报错日志。...Claude 在更新网页版代码时，会通过 Chrome 插件测试每一个改动：它会自动打开浏览器，测试 UI，不断迭代，直到代码跑通且交互体验丝滑。

    38410

    专栏 | 想免费用谷歌资源训练神经网络？Colab详细使用教程

    Google 全家桶 (TensorFlow、BigQuery、GoogleDrive 等)，支持 pip 安装任意自定义库。...根据 mimeType 可以知道 Colab 测试 文件为 doc 文档，而 Colab Notebooks 为文件夹（也就是 Colab 的 Notebook 储存的根目录），如果想查询 Colab...写入 sh = gc.create('谷歌表') # 打开工作簿和工作表 worksheet = gc.open('谷歌表').sheet1 cell_list = worksheet.range(...print("训练耗时：%f 秒" %(finish-start)) 预测样本 sen 可以换成你自己的句子，预测结果为 [健康类文章概率, 科技类文章概率, 设计类文章概率], 概率最高的为那一类的文章，但最大概率低于...catalogue == 2: print("这是一篇关于设计的文章") else: print("这篇文章没有可信分类") 原文链接： https://jinkey.ai

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