Query Streams 是一个安全的实时数据库集成平台，内置数据可视化工具，可将实时 SQL 查询转换为图表、仪表板和可共享的报告。 了解更多信息，请访问 QueryStreams.com 和 免费注册 几分钟内即可开始可视化您的数据库数据。
什么是数据可视化工具？
数据可视化工具将原始数据转换为可视化格式——图表、图形、仪表盘和交互式报告——从而使模式、趋势和异常值一目了然。无需浏览电子表格中的数千行数据，折线图即可显示收入是上升还是下降。饼图揭示了哪个产品类别占据销售主导地位。散点图则展现了营销支出与转化率之间的关系。
这个术语涵盖了广泛的软件：包括Tableau和Looker等独立的商业智能平台、编程语言中嵌入的图表库、Microsoft Excel和Google Sheets的原生图表功能，以及越来越多地利用人工智能技术，根据自然语言问题生成图表的数据库可视化工具。它们的共同目标是使数据能够被人类认知所理解——随着商业数据量的持续增长，这一目标显得愈发重要。
对大多数团队而言，真正的问题不在于是否需要数据可视化，而在于他们选择的工具是否真的能被需要洞察的人员使用，还是会变成另一个只有少数专家才能操作的昂贵平台。
专用 BI 平台与内置可视化
数据可视化领域可以分为两大类。在确定工具、预算和工作流程之前，了解这两类工具之间的优缺点至关重要，因为这些工具、预算和工作流程都需要团队长期维护。
专用 BI 平台 Tableau、Looker、Power BI 和 Qlik 等工具专为数据可视化而设计。它们提供数百种图表类型、复杂的交互功能、空间映射和多页仪表板布局。它们也需要专用的基础架构：Tableau Server 部署、连接到建模层的 Looker 实例或 Power BI Premium 容量。许可费用从 Power BI Pro 的每用户每月 10 美元到 Tableau Creator 的每用户每月 75 美元不等。对于一个 50 人的团队来说，在培训和数据工程之前，每年的成本可能超过 45,000 美元。
内置可视化 这种方法则反其道而行之。它无需在现有平台中添加新的工具，而是直接在团队已使用的工具（例如 Excel、Google Sheets 或连接到数据库的 AI 助手）中创建图表。虽然图表类型较少，但学习曲线几乎为零，而且无需维护额外的基础设施。对于那些需要清晰、准确地可视化实时数据库数据，但又不想构建 BI 实践的团队来说，这种方法可以满足 80% 的实际应用场景。
数据可视化工具比较
对比结果清晰地揭示了其中的权衡取舍。专用 BI 平台提供更多图表类型和更丰富的交互功能，但成本更高、设置时间更长、学习曲线更陡峭。Query Streams 提供的图表类型较少，但它消除了基础设施开销，并将可视化功能直接集成到团队日常使用的工具中。对于大多数业务可视化需求——例如跟踪趋势、比较类别、显示比例和发现相关性——六种功能完善的图表类型足以满足需求。
查询流如何实现数据可视化
Query Streams 采用了一种截然不同的数据库可视化方法。它无需单独的可视化平台及其数据模型、凭证和基础架构，而是将可视化直接嵌入到查询工作流中。您只需编写查询（或让 Nova AI 生成查询），针对实时数据运行查询，然后根据结果创建图表——所有操作均无需离开您已使用的工具。如需详细了解仪表板体验，请参阅[此处]。 数据库仪表盘指南.
步骤 1：安装 Query Streams 代理。 下载代理程序 并将其安装在任何可以访问数据库的机器上——无论是 Windows 服务器、AWS 中的 Linux 虚拟机还是 macOS 工作站。该代理仅建立出站连接，因此无需更改防火墙或入站端口。在您的基础架构中部署多个代理，即可实现全球覆盖。
步骤 2：连接数据库。 通过代理的本地界面添加数据源。Query Streams 支持 Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、Microsoft Access、Oracle、Snowflake、BigQuery、DuckDB 以及包括 Stripe、HubSpot 和 Shopify 在内的 API 连接器。所有连接的数据源都会自动显示在查询构建器和 Nova AI 中。
步骤 3：查询您的数据。 在查询构建器中手动编写 SQL，或者打开 新星人工智能 并用简单的英语提出问题。Nova 会生成经过验证的、符合方言的 SQL，将其应用于实时数据，并返回带有自动生成图表的结果。
第四步：想象。 Nova AI 会自动根据您的结果推荐最佳图表类型。您可以切换六种内置图表类型，调整可视化效果，并分享或通过电子邮件发送图表。此外，您还可以通过 Excel 加载项或 Google Sheets 加载项运行查询，并使用电子表格自带的图表工具创建原生图表——这些工具基于实时按需数据，而非过时的导出数据。
Nova AI 内置六种图表类型
Nova AI 包含六种图表类型，涵盖最常见的数据可视化场景。当查询结果适合某种图表类型时，系统会自动生成该类型图表；您可以在对话中切换图表类型或指定特定图表类型。这些图表类型与以下软件中提供的图表类型相同： BI 和 AI 分析仪表板.
绘制数据点并用线条连接起来，即可揭示随时间变化的趋势。非常适合跟踪收入、用户增长或库存水平等指标，时间跨度可达数周、数月或数年。
最适合：观察长期趋势使用竖条形图比较不同类别的数值。这种方法可以有效地并排显示按地区划分的销售额、产品表现或月度总计。
最适合：类别比较将各部分比例显示为整体的切片。可用于可视化市场份额、费用分布或任何各部分之和为 100% 的构成。
最适合：比例和构图在 XY 轴上绘制各个数据点，以揭示相关性、聚类和异常值。可用于分析两个数值变量之间的关系。
最适合用于：相关性分析类似于下方填充空间的折线图，重点突出数量和累计总数。可用于可视化一段时间内的累积贡献或规模。
最适合：累积趋势水平方向的柱状图便于阅读较长的类别标签。非常适合用于排名列表、调查结果或任何包含大量命名类别的数据集。
最适合：排名和长标签这六种图表类型能够满足驱动实际业务决策的可视化需求。折线图用于跟踪关键绩效指标 (KPI)。柱状图用于比较绩效。饼图用于分析构成。散点图用于查找相关性。面积图用于显示累积影响。水平条形图用于对类别进行排名。对于需要热图、树状图或桑基图的组织而言，专用的商业智能 (BI) 平台仍然是最佳选择。而对于其他用户，这六种图表类型——由能够理解数据库架构的人工智能根据实时数据自动生成——无需单独的数据库可视化工具。
Excel 和 Google Sheets 中的原生图表
Nova AI 图表只是故事的一半。查询流还能将实时数据直接传输到 微软Excel 和 谷歌工作表 通过原生插件，您可以构建这些平台支持的任何图表类型——透视图、组合图、迷你图、条件格式热图以及完整的 Excel 和 Sheets 图表库中的所有其他图表。
这一点至关重要，因为 Excel 和 Google Sheets 已经拥有成熟且易于理解的图表引擎。问题从来不在于这些工具本身的图表功能，而在于如何将实时数据库数据导入其中，而无需手动导出 CSV 文件、复制粘贴工作流程或使用脆弱的 ODBC 连接（一旦 IP 地址发生变化就会断开）。查询流解决了数据管道问题。您熟悉的图表可视化层会处理其余部分。
Excel 加载项
按需运行已保存的查询，在工作表中获取实时数据，并构建原生 Excel 图表、数据透视表和仪表板。随时一键刷新。
Google Sheets 插件
从侧边栏运行查询，使用实时数据填充工作表，并创建每次重新运行时都会更新的表格图表。与协作者共享工作簿。
并行执行
在不同的工作表标签页中同时启动多个已保存的查询。无论结果大小，代理程序都会并发处理每个查询。
工作流程很简单。 在 Query Streams 门户中保存查询（或保存 Nova AI 为您生成的查询）。打开 Excel 或 Google Sheets，启动 Query Streams 加载项，选择查询，调整任何交互式筛选器，然后运行它。实时数据将直接流式传输到您的工作表中。基于这些数据创建图表。下次刷新时，图表将自动更新为数据库中的最新结果。
通过图表电子邮件分享可视化内容
数据可视化只有在合适的人看到时才有用。Query Streams 支持直接从 Nova AI 对话中通过电子邮件共享图表。生成图表后，即可将其发送给需要查看数据的利益相关者，而无需他们登录任何工具或自行运行任何查询。
为了更广泛地共享，您可以保存底层查询，并通过 Query Streams 门户与团队成员或外部合作伙伴共享。接收者可以在自己的 Excel 或 Google Sheets 中运行共享的查询，独立调整筛选条件，并根据实时结果构建自己的可视化图表。他们永远不会看到您的 SQL 代码或数据库凭据。这能够安全地共享运行查询的交互式功能，而不仅仅是静态的结果截图。
用于动态可视化的交互式过滤器
静态图表只能回答一个问题。交互式筛选器则允许同一个图表回答多个问题。查询流支持筛选器，最终用户无需修改底层 SQL 查询即可更改参数，例如日期范围、地区、产品类别和客户细分。
筛选器是根据 SQL 中的显式变量创建的（例如， @开始日期, @region或者通过自动检测原始查询中的静态值（例如， WHERE brand = 'Acme'这两种方法都在查询的“属性”选项卡中进行配置，用户可以在该选项卡中为任何检测到的筛选器启用“配置”开关。当共享用户在 Excel 或 Google Sheets 中打开查询时，可用的筛选器会以交互式下拉列表的形式显示。用户可以选择筛选器的值，运行查询，并获得筛选后的结果以及基于这些数据创建的任何图表。
查询流中的数据可视化工具适用于哪些用户
Query Streams 专为需要从实时数据库数据中获得清晰、准确可视化效果，但又不想构建 BI 基础架构的团队而设计。以下几类用户将从中受益最多。
中小型团队
拥有 5-200 名员工，需要数据驱动决策，但又无法承担 Tableau 或 Looker 许可、基础设施和培训费用的组织。
业务分析师
分析师们了解数据，但并非 SQL 专家。Nova AI 让他们无需编写查询语句或学习 BI 工具，即可提出问题并获取图表。
数据团队
精通 SQL 的团队希望编写查询并通过 Excel、Sheets 或图表电子邮件与非技术利益相关者分享可视化结果。
对外共享
适用于与客户、合作伙伴或供应商共享数据的组织。接收者可以在自己的电子表格中获得实时、可筛选的数据——无需登录您的系统。
谁应该另寻他处
支持的可视化数据库
Query Streams 中的每个数据库连接器都与完整的可视化堆栈（包括 Nova AI 图表、Excel 加载项、Google Sheets 加载项、交互式筛选器和图表电子邮件）兼容。部署 多个代理 您的基础架构和所有数据源都会显示在统一的下拉列表中。
关系型数据库： Nova AI 支持 Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、Microsoft Access、Oracle、Snowflake 和 BigQuery。它能为每种数据库生成符合其方言规范的 SQL 语句——SQL Server 使用 T-SQL，PostgreSQL 使用 PL/pgSQL，并且为每种受支持的数据库引擎生成正确的语法。
分析型数据库： DuckDB 用于高性能本地分析，并作为 API 连接器数据的缓存层。
API连接器： Stripe、HubSpot、Shopify、Google Analytics、Google Search Console 和 ShipStation。数据缓存在本地 DuckDB 中，因此您可以使用 SQL 查询和可视化 API 数据——相同的图表和筛选器适用于所有数据源。
常见问题
什么是数据可视化工具？ +
查询流支持哪些图表类型？ +
我需要懂 SQL 才能从数据库中创建图表吗？ +
这与Tableau或Looker有何不同？ +
我能否利用实时数据库数据在 Excel 中创建图表？ +
我可以与组织外部的人员共享图表吗？ +
我可以从哪些数据库中获取数据进行可视化？ +
创建可视化图表时，我的数据安全吗？ +
我可以设置自动生成图表报告吗？ +
Query Streams 中的数据可视化功能需要多少费用？ +
数据可视化入门
几分钟内即可将数据库转换为图表
注册、连接数据库，即可开始根据实时 SQL 查询创建可视化图表。Nova AI 提供六种图表类型，并具备 Excel 和 Google Sheets 的全部图表功能——无需任何 BI 平台。
相关指南： 数据库仪表盘 | 对话式商业智能 | Microsoft Excel 中的数据库 | Google Sheets 中的数据库 | 商业智能和人工智能数据分析 | 下载代理程序
类别：文章
标签：数据可视化工具、数据库可视化、数据库可视化工具、SQL图表、Nova AI图表、Excel图表、Google Sheets图表、实时数据图表、交互式仪表板、图表邮件、交互式筛选器、BI替代方案
元描述：通过实时 SQL 查询创建图表和仪表板。Nova AI 提供 6 种图表类型，并支持 Excel 和 Sheets 的原生图表功能。
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