AI驱动的分析：提出问题，获取SQL语句和图表。

新星人工智能

向数据库询问任何问题。
几秒钟内即可获得答案。

基于人工智能的文本转SQL分析。用简单的英语提问，即可获得经过验证的查询、实时结果和即时图表——无需SQL知识。

模式感知 SQL 实时查询执行 即时图表 零证书曝光

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AI数据库MCP

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人工智能驱动的分析功能让任何人都能用简单的英语提问来查询数据库——无需SQL。 查询流 包括 新星人工智能一个自然语言分析引擎，它可以读取您的实际数据库架构，生成经过验证的 SQL，针对您的实时数据运行查询，并构建图表——所有这些都通过对话界面完成。

无论您的数据存储在 SQL Server、PostgreSQL、MySQL、Oracle、BigQuery、Snowflake 还是任何其他受支持的数据库中，Nova AI 都能将英语问题转化为准确的 SQL 查询结果。无需 BI 工具许可，无需数据模型，也无需学习。

人工智能驱动的分析是如何运作的

传统分析迫使用户做出选择：要么学习 SQL，要么等待懂 SQL 的人。而 AI 驱动的分析则消除了这一瓶颈。以下是 Nova AI 的工作流程：

Nova AI 的独特之处

市面上有很多“AI SQL”工具。它们大多生成通用的 SQL 语句，这些语句可能适用于你的数据库，也可能不适用。Nova AI 则不同，它通过查询流代理直接连接到你的实际数据库架构：

示例：从问题到结果

以下是 Nova AI 实际对话的示例。用户提出一个业务问题，Nova 生成 SQL 语句，运行该语句，并以图表形式呈现答案：

新星人工智能

PostgreSQL - 生产

上个季度我们收入排名前五的产品是什么？

我发现你的 销售 和 产品 表格。以下是我根据您的架构生成并验证过的 SQL 语句：

查询语言 成果

复制 运行 节省

选择
    p.产品名称，
    总计（数量） AS 已售单位数，
    总计（s.line_total） AS 总收入
    圆形(AVG（s.line_total / NULLIF（数量， 0)), 2) AS 平均单价
从 销售
连接 产品 p 关于 s.product_id = p.id
地点 s.sale_date >= DATE_TRUNC('四分之一', 当前日期 - 间隔 “3个月”)
  和 s.sale_date < DATE_TRUNC('四分之一', 当前日期)
GROUP BY p.产品名称
ORDER BY 总收入 DESC
限制 5

向Nova咨询任何关于您数据的问题……

示例：对话数据分析

Nova 不仅仅是生成 SQL 语句然后就消失了。它会读取结果，分析数据，并与您进行深入的讨论，探讨它的发现。以下是一个多轮分析对话的示例：

新星人工智能

SQL Server — billing_prod

今年我们的订阅续订情况与去年相比如何？

我询问了您的 订阅 和 续约事件 表格。数据如下：

续约率同比增长 23% — 2026 年 1 月至 3 月续约 4,812 份，而去年同期为 3,912 份。1 月和 2 月分别超额完成 1,680 份和 1,740 份（目标是每月 1,500 份）。

然而， 3月份降至1392 ——这比目标低7.2%，打破了上升趋势。 3月份客户流失率飙升至4.1%。高于1月至2月的平均水平2.3%。这似乎是主要驱动因素。

你想让我按套餐等级或取消原因细分三月份的客户流失情况吗？

是什么原因导致三月份的客户流失率激增？能否按套餐级别进行细分？

问得好。我进行了一次后续的加入。 订阅 与 计划层级 和 取消原因.

3月份流失的用户中，82%来自入门级用户。 — 115 例取消订阅中，有 94 例被取消。专业版和企业版套餐保持稳定。取消订阅的主要原因是： “价格上涨” — 在这 94 起 Starter 订单取消中，有 67 起是专门针对 3 月 1 日的价格变动而取消的。

根据 2025 年第三季度价格调整后的类似模式，为现有 Starter 客户提供 90 天宽限期或忠诚度折扣，可以挽回大约 60-70% 的取消订单。

你想让我按层级绘制客户流失细分图表，还是提取实际的收入影响数据？

向Nova咨询任何关于您数据的问题……

示例：自动生成的图表

当您的问题需要可视化图表时，Nova 会根据您的数据形状自动生成图表。无需配置，无需拖放式构建器——只需提出问题即可查看：

新星人工智能

PostgreSQL — 分析

请提供2026年第一季度各产品类别的月度收入数据。

我询问了 命令 加入 产品 并按类别分组。以下是您的第一季度收入明细：

按产品类别划分的收入——2026年第一季度 酒吧

软件

94.42万美元

硬件

57.85万美元

服务

500.8万美元

3 个类别 再生

软件线索价值 94.4 万美元 硬件几乎翻了一番。 服务业增长率最高 本季度增长 33%（1 月 14.3 万美元 → 3 月 19 万美元），软件增长 22%，硬件保持稳定。

第一季度总收入： $2,023,500你想让我按月细分数据，还是用折线图绘制增长趋势？

向Nova咨询任何关于您数据的问题……

谁能从人工智能驱动的分析中受益

人工智能分析并非只适用于不会编写 SQL 的人。它能加速组织内所有人员的工作流程：

如何入门（3 个步骤）

第一步：连接数据库。 请访问 my.querystreams.com 注册 在任何可以访问数据库的计算机上安装 Query Streams Agent。该代理通过出站连接，无需更改防火墙设置。支持 SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle、Snowflake、BigQuery、DuckDB、SQLite 和 Microsoft Access。

步骤 2：打开 Nova AI。 从查询流仪表板导航至 Nova 界面。选择要查询的数据库和数据源。Nova 会自动读取架构——包括表、列、数据类型和关系。

步骤三：提出你的问题。 用简单的英语输入问题。Nova 会针对您指定的数据库方言生成经过验证的 SQL 语句，并将其应用于实时数据，然后以可视化的方式呈现结果。您可以提出后续问题来完善查询，或者保存生成的查询语句以便在 Excel 和 Google Sheets 中重复使用。

支持的数据库

Nova AI 为 Query Streams 支持的每个数据库生成符合方言的 SQL。部署 多个代理 无论您的基础架构部署在本地、AWS EC2、Azure 虚拟机、Google Cloud 还是全球任何环境中，每个代理都会自动更新，并在 Nova 的数据源选择器中提供其数据源。

支持的数据库包括 Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、Microsoft Access、Oracle、Snowflake、BigQuery 和 DuckDB。Nova 还支持将 API 连接器数据（Stripe、HubSpot、Shopify、Google Analytics、Google Search Console、ShipStation）缓存到本地 DuckDB 中。

超越人工智能：保存和分享查询

AI驱动的分析仅仅是开始。一旦Nova生成了您满意的查询，即可保存并在整个平台上使用它：

在 Excel 或 Google Sheets 中运行 — 已保存的查询会显示在“查询流”加载项中。选择、筛选、运行。实时数据可按需导入到您的电子表格中，并支持跨多个工作表并行执行。

与团队成员或外部合作伙伴分享 — 收件人可以通过他们自己的 Excel 或 Google Sheets 运行共享查询。他们可以独立调整筛选条件，而无需查看您的 SQL 代码或数据库凭据。

自动化迁移到其他平台 — 定期安排查询，将数据同步到 Airtable、Smartsheet、Baserow 或 SeaTable。

常见问题

开始使用人工智能分析

在 my.querystreams.com 免费注册连接数据库，然后向 Nova 提出你的第一个问题。无需任何 SQL 知识——只需用简单的英语提问，即可在几秒钟内获得基于实时数据的验证结果。

有关 Nova AI 功能的更多信息，请参阅 Nova AI 功能页面有关数据库连接指南，请参阅 将 SQL Server 转换为 Excel, PostgreSQL 到 Excel, 和 自然语言到 SQL.