数据库分析：无需 BI 平台即可查询、分析和可视化您的数据

Query Streams 是一个安全、实时的数据库集成平台，无需单独的 BI 工具，即可将任何数据库变成分析引擎。 通过轻量级网络代理连接数据库，然后使用 Nova AI、内置的 Excel 加载项或 Google Sheets 加载项查询、分析和可视化数据。无需 ETL 管道、数据仓库或按席位付费的 BI 许可证。 了解更多信息，请访问 QueryStreams.com 和 免费注册 几分钟内即可开始运行数据库分析。

什么是数据库分析？

数据库分析是指查询、分析和可视化存储在关系数据库中的数据，以提取商业洞察。它涵盖了从即席 SQL 查询和定期报告到实时仪表盘和预测建模等方方面面。该术语既包括针对数据库运行 SQL 的技术操作，也包括将原始数据转化为决策的更广泛过程。

大多数组织都将关键数据存储在数据库中——销售记录存储在 Microsoft SQL Server 中，客户数据存储在 PostgreSQL 中，库存数据存储在 MySQL 中，财务交易数据存储在 Oracle 中。真正的挑战从来不在于数据本身，而在于如何将这些数据以用户实际可用的格式交付给需要的人。数据库分析工具的作用就在于弥合“数据库中的数据”与“屏幕上的洞察”之间的鸿沟。

数据库分析的常用方法

组织通常会采用一种或多种策略来分析数据库中的数据。每种策略在成本、复杂性和适用人群方面都有其优缺点。

这些方法单独来看都有效，但没有一种方法能够彻底解决问题：如何在不进行大规模基础设施投资的情况下，让所有利益相关者（无论是否具备技术背景）都能获取实时数据库洞察。而查询流恰恰弥补了这一空白。

传统分析堆栈的隐性成本

数据库分析的真正成本很少仅仅是软件许可费。它指的是总体拥有成本：许可费、基础设施费、培训费、持续维护费，以及数据访问速度慢带来的机会成本。以下是一个典型的中型团队搭建传统分析架构的成本。

这些数字还是保守估计。许多企业每年在商业智能工具上花费六位数，而实际上，一个业务用户甚至还没有运行过任何查询。而且，这些开销还会不断累积：每次模式更改都需要更新模型，每个新的数据源都需要进行ETL配置，每个新员工都需要接受专有平台的培训。

查询流如何简化数据库分析

Query Streams 将传统的分析堆栈整合到一个单一的平台上。只需在任何具有数据库访问权限的机器上安装一个轻量级代理，连接您的数据源，即可开始查询——无论是通过 Excel、Google Sheets 还是 Web 门户。无需配置数据仓库，无需构建 ETL 管道，也无需购买 BI 工具的许可证。

在您的基础架构中部署多个代理，包括本地服务器、AWS EC2、Azure 虚拟机、Google Cloud 或全球任何环境。每个代理都可自动更新并进行自我维护，并以统一的下拉列表形式呈现其数据源。用户无需了解数据源位于哪个代理或哪个位置，即可从可用数据源中进行选择。为获得最佳性能，请将代理部署在与其数据库相同的网络或区域中。

Nova AI：对话式数据库分析

Nova AI 是内置的分析引擎，它将数据库分析变成对话。您只需用简单的英语输入问题，Nova 就会根据您的实际数据库模式生成经过验证且符合方言规范的 SQL 语句，并在实时数据上运行该语句，然后通过自动生成的图表和自然语言分析呈现结果。如需详细操作步骤，请参阅我们的指南。 商业智能和人工智能数据分析.

Nova 支持六种图表类型——折线图、柱状图、饼图、散点图、面积图和水平柱状图——并在数据可视化时自动生成这些图表。图表可在 Web 门户中交互显示，并可与查询结果一同导出。AI 利用模式智能技术读取您实际的表结构、列类型和关系，然后再生成 SQL，因此每个查询都基于您的真实模式，而非猜测。

模式智能：您的数据库，已完成映射

数据库分析中最常见的痛点之一是理解数据库模式。有哪些表？列名和列类型是什么？它们之间有何关联？模式智能可以自动解决这些问题。

当您通过查询流代理连接数据库时，模式智能会读取您的表定义、列类型、外键关系和索引。Nova AI 会使用这些元数据来生成准确的 SQL，并且…… 数据库仪表盘 为您提供数据可视化地图。无需手动配置，无需维护数据字典——系统直接从数据库读取您的模式。

方言引擎：一个平台，所有数据库

大多数分析工具将 SQL 视为单一语言。但事实并非如此。Microsoft SQL Server 使用 T-SQL。 顶部, GETDATE()和方括号引用。PostgreSQL 使用 限制, 现在（）以及美元报价。Oracle 要求 罗纳姆 和 NVL()MySQL 有 IFNULL() 以及反引号引用。Snowflake 有 扁平化() 以及它自己的日期函数。BigQuery 使用反引号表示表名，并且 安全分屏().

Query Streams 包含一个专用的方言引擎，其中包含每个受支持数据库的生产级方言。当 Nova AI 生成查询时，方言引擎会确保语法对目标数据库正确无误，而不是生成可能在一个引擎上运行正常但在另一个引擎上运行失败的通用 SQL。对于跨多个数据库引擎工作的 SQL 分析团队而言，这意味着只需一个工具即可处理所有事务。

无需单独工具即可创建图表和可视化图表

传统的数据库分析通常意味着在一个工具中运行查询，导出结果，将其导入到另一个工具中，然后构建图表。而 Query Streams 完全消除了这些中间步骤。

当您的数据适合可视化时，Nova AI 会自动生成图表。例如，您可以询问“显示月度销售趋势”，它会同时提供数据和折线图。询问“各地区的收入占比是多少”，它会生成饼图。Nova AI 支持六种图表类型：折线图、柱状图、饼图、散点图、面积图和水平柱状图。图表会直接在网页门户中与查询结果一起呈现。对于喜欢使用 Excel 或 Google Sheets 的用户，查询结果会直接导入到电子表格中，并使用表格自带的图表工具进行编辑。

这种工作流程——提出问题、获取数据、查看图表、提炼——正是其精髓所在。 对话式商业智能 非常实用。无需预先构建仪表盘。每个问题都可以按需生成可视化图表。

Excel 和 Google Sheets 中的 SQL 分析

对许多团队来说，数据库分析的最终目的地是电子表格。Excel 和 Google Sheets 是财务模型的存放地，也是构建数据透视表和生成面向利益相关者的报告的平台。Query Streams 让电子表格本身成为分析层，而不仅仅是输出目的地。

这 Excel 加载项 和 Google Sheets 插件 通过代理直接连接到您的数据库。编写 SQL 或选择已保存的查询，应用交互式过滤器（包括显式过滤器和交互式过滤器）。 @variables （以及自动检测的静态值），并将结果实时流式传输到您的工作表中。并行查询执行允许您同时启动多个查询——五个查询同时传输到五个不同的工作表标签页，所有查询结果都并发传输，无论结果大小如何。

与团队成员或外部合作伙伴共享查询。他们可以使用自己的 Excel 或 Google Sheets 运行共享查询，并独立选择筛选条件——无需查看您的 SQL 代码或数据库凭据。这种无需暴露底层逻辑即可共享查询运行交互功能的特性，是大多数分析工具所不具备的。

自动化和计划分析

并非所有数据库分析都是按需进行的。有些报告需要按计划运行，例如每日销售汇总、每周库存快照和每月财务结算。查询流支持此功能。 自动同步 支持六大平台：Airtable、Smartsheet、Baserow、SeaTable 等。只需定义查询、设置计划，结果即可自动交付，无需人工干预。

对于将 API 数据与数据库分析结合使用的团队而言， 将应用程序接口转换为 SQL 此功能弥合了数据鸿沟。它通过与 Stripe、HubSpot、Shopify、Google Analytics、Google Search Console 和 iTick 的 API 连接器，将数据提取到本地 DuckDB 存储中，然后即可使用标准 SQL 查询这些数据——只需一次查询即可将 API 数据与数据库数据连接起来。

这适用于哪些人

Query Streams 专为需要数据库分析但又不想使用完整 BI 系统架构的团队和个人而设计。以下用户群体能最大程度地发挥该平台的价值。

谁应该另寻他处

诚实的定位至关重要。Query Streams 并非适用于所有数据库分析用例。以下情况，其他工具可能更适合您。

实时流媒体分析。 如果您的应用场景需要每秒处理数百万行数据，且处理速度达到亚秒级——例如点击流分析、物联网传感器数据、实时欺诈检测——那么您需要像 Apache Kafka（搭配 ksqlDB）或 Apache Flink 这样的流式处理平台。Query Streams 可以按需查询实时数据，但它并非流式处理引擎。

高级统计建模和机器学习。 如果你的主要工作流程是构建机器学习模型、运行回归测试或训练神经网络，那么 Jupyter Notebooks、Databricks 或 Google Vertex AI 等工具更适合你。Query Streams 的优势在于基于 SQL 的分析和可视化，而非模型训练。

大规模数据仓库。 如果您已经使用 dbt、Airflow 和成熟的数据团队运行 PB 级数据仓库，那么 Query Streams 可以作为最后一公里交付工具来补充您的技术栈，但它并不能取代您的数据仓库。

支持的数据库和连接器

Query Streams 可原生连接 10 多个数据库引擎，并通过 API Bridge 扩展到 API 数据源。在您的全球基础架构中部署代理后，所有数据源都会以单个下拉列表的形式显示在查询构建器中。

AWS RDS、Azure SQL 数据库、Google Cloud SQL 和 Amazon Redshift 等云托管数据库均受支持——只要代理程序能够与数据库端点建立出站连接即可。无需设置入站防火墙规则，也无需 VPN。代理程序会处理来自您基础架构的所有连接。

查询流与传统分析：并排比较

以下是 Query Streams 与传统的以 BI 为中心的分析堆栈在团队评估数据库分析工具时最关心的几个维度上的比较。

入门指南：几分钟内从零开始构建分析模型

通过查询流进行数据库分析比配置 ODBC 驱动程序要快得多。以下是完整的工作流程。

第一步：创建一个免费账户。 请访问 my.querystreams.com 注册 无需信用卡。免费版包含数据库连接以及 Excel 和 Google Sheets 插件。

步骤 2：安装代理。 下载代理程序 适用于 Windows、Linux（DEB 或 tar.gz 格式）或 macOS（Intel 或 Apple Silicon 芯片）。安装程序耗时不到两分钟。该代理仅建立出站连接——无需更改防火墙设置、无需配置入站端口或 VPN。

步骤 3：添加数据库。 打开代理的本地 Web 界面并添加您的数据源。支持 Microsoft SQL Server、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、Microsoft Access、Oracle、Snowflake、BigQuery 和 DuckDB。Stripe、HubSpot、Shopify 等 API 连接器也在此处配置。

第四步：开始查询。 打开网页门户并编写 SQL 语句，使用 Excel 或 Google Sheets 插件，或者打开 Nova AI 并用简单的英语提出您的第一个问题。结果将实时从您的数据库流式传输，当数据支持可视化时，Nova 会自动生成图表。

第五步：保存并分享。 保存带有交互式过滤器的查询（显式） @variables 或者使用 WHERE 子句中自动检测到的静态值）。与团队成员或外部合作伙伴共享查询——他们可以在自己的电子表格中使用自己的筛选条件独立运行查询，而无需查看您的 SQL 语句或凭据。

常见问题

数据库分析入门

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类别：文章

标签：数据库分析、SQL 分析、数据库分析、BI 替代方案、Nova AI、Excel 数据库、Google Sheets 数据库、SQL 报表、数据可视化、模式智能

元描述：无需BI工具即可进行数据库分析。使用Nova AI查询、分析和可视化实时数据。