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Beste 74 SQL-Abfrage-Tools - 2025

Znote ,YoBulk ,Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant ,TiDB Cloud ,Text2SQL.AI ,AI SQL Converter ,Tantl ,TableTalk ,SupaSQL ,SQLthroughAI , sind die besten bezahlten/free SQL-Abfrage-Tools.

Ausgezeichnet*

Was ist SQL-Abfrage?

SQL (Structured Query Language) Anfragen werden verwendet, um mit einer Datenbank zu kommunizieren und Daten abzurufen, zu manipulieren und zu verwalten, die in relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDBMS) gespeichert sind. SQL wird seit den 1970er Jahren weit verbreitet eingesetzt und ist nach wie vor ein unverzichtbares Werkzeug für Datenprofis und Anwendungen, die mit Datenbanken interagieren.

SQL-Abfrage Einblicke

  • India Verkehr 157.1K
  • Indonesia Verkehr 6.9K
  • Netherlands Verkehr 7K
  • United States Verkehr 580.1K
  • United Kingdom Verkehr 76.5K
  • Germany Verkehr 16.5K
  • Canada Verkehr 6.3K
  • Mexico Verkehr 2K
  • Colombia Verkehr 2K
  • Russia Verkehr 7.9K
  • Hong Kong Verkehr 4K
  • Turkey Verkehr 15.8K
  • Vietnam Verkehr 22.3K
  • Thailand Verkehr 2.2K
  • Philippines Verkehr 5K
  • France Verkehr 17.6K
  • Nigeria Verkehr 7.3K
  • Pakistan Verkehr 286
  • China Verkehr 405.2K
  • Japan Verkehr 86.9K
  • Brazil Verkehr 71.4K
  • Taiwan Verkehr 45K
  • Poland Verkehr 699
  • Australia Verkehr 9K
  • Kenya Verkehr 6.5K
  • Spain Verkehr 3K
  • Switzerland Verkehr 1K
  • Singapore Verkehr 956
  • Korea Verkehr 3.2K
  • Durchschnitt Verkehr 37.4K
74 Tools

SQL-Abfrage hat bereits über 74 AI-Tools.

2.8M Gesamtmonatliche Besucher

SQL-Abfrage präsentiert bereits über 2.8M Benutzerbesuche pro Monat.

0 Tools mit Verkehr über 1M

SQL-Abfrage gibt es bereits mindestens 0 AI-Tools mit mehr als einer Million monatlichen Benutzerbesuchen.

Was sind die Top 10 AI-Tools für SQL-Abfrage?

Kernfunktionen Preis Anleitung
Dify

Dify ermöglicht es Benutzern, mühelos nachhaltige Anwendungen zu erstellen.

Um Dify zu nutzen, registrieren Sie sich für ein kostenloses Konto und melden Sie sich an. Sie können dann damit beginnen, Ihre AI-native Anwendung mit den visuellen Kompositionswerkzeugen zu erstellen. Wählen Sie aus verschiedenen Anwendungstypen wie Chatbot, Code-Konverter, SQL-Generator, News-Content-Schreibprogramm, Kreativskript, zusammenfassende Abstraktion, personalisierten Dialog und Quora-Fragenantwort. Passen Sie die Anwendung basierend auf Ihren Anforderungen an und deployen Sie sie innerhalb weniger Minuten. Sie können auch die Dify-API für fortschrittlichere Integrationen und Plugin-Optionen nutzen.

Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant

Vanna ist ein KI-gesteuertes Python-Paket, das SQL für Datenbanken generiert und als Business Intelligence Assistent fungiert.

Um Vanna zu verwenden, installieren Sie das Python-Paket 'vanna' und richten Sie einen API-Schlüssel ein. Geben Sie dann das Datenbankmodell an, auf das Sie Vanna trainieren möchten, und stellen Sie Abfragen mithilfe der 'ask'-Funktion. Vanna generiert SQL-Abfragen für Sie in Sekundenschnelle.

TableTalk

Mit TableTalk können Sie auf natürliche Weise mit Ihrer Datenbank kommunizieren.

Um TableTalk zu verwenden, verbinden Sie einfach Ihre Datenbank und stellen dann Fragen zu Ihren Daten in Alltagssprache. TableTalk liefert relevante Antworten und Erkenntnisse, um Ihnen bei der Analyse und dem Verständnis Ihrer Datenbank zu helfen.

DevKit

DevKit ist ein unverzichtbares Toolkit für Entwickler, das KI-Unterstützung und verschiedene Devtools bietet.

Um DevKit zu nutzen, melden Sie sich einfach auf der Plattform an. DevGPT kann Ihnen bei der Generierung von Konfigurationen für öffentliche APIs, dem Testen von APIs, der Abfrage von Datenbanken und der Ausführung von Code innerhalb der Chat-Schnittstelle behilflich sein. Es unterstützt mehrere Programmiersprachen und bietet Funktionen zur Unterstützung bei der Codegenerierung und kreativen Programmierung. Darüber hinaus bietet DevKit eine Sammlung von Tools, Editoren und Dienstprogrammen an einem Ort, um den Wechsel zwischen mehreren Apps und Websites zu reduzieren.

Spice.ai

Gebrauchsfertige Daten- und KI-Infrastruktur für intelligente Software.

Mit Spice.ai können Entwickler Web3-Daten mit Code und maschinellem Lernen kombinieren, um daten- und KI-basierte Anwendungen zu erstellen. Die Plattform bietet Zugriff auf hochwertige, angereicherte Datensätze und bietet benutzerfreundliche SDKs für eine einfache Integration. Benutzer können Web3-Daten mit SQL abfragen und Filterung und Aggregationen durchführen. Spice.ai unterstützt auch serverlose Funktionen und bietet eine datenplattform im Petabyte-Maßstab für echtzeit- und zeitreihendaten.

Outerbase

Outerbase ist eine Schnittstelle für gemeinsame Datenexploration und Visualisierung, ähnlich wie Figma.

Um Outerbase zu nutzen, melden Sie sich kostenlos an und verbinden Sie Ihre bevorzugte Datenbank. Anschließend können Sie Ihre Daten ganz einfach anzeigen, Abfragen erstellen, Daten inline bearbeiten wie in einer Tabellenkalkulation, SQL-Abfragen organisieren und Abfragen mit Ihrem Team teilen. Die Autovervollständigungsfunktion hilft Entwicklern dabei, schnell Schemata, Tabellen, Spalten und mehr auszuwählen. Outerbase ermöglicht Ihnen auch das Erstellen atemberaubender Dashboards mit schönen Diagrammen und anpassbaren Visualisierungen.

AskYourDatabase

Plugin, mit dem Benutzer mit natürlicher Sprache in ChatGPT auf ihre Datenbank zugreifen können, ohne SQL verwenden zu müssen.

Installieren Sie AskYourDatabase als Plugin für ChatGPT, um es verwenden zu können. Geben Sie nach der Installation ChatGPT das Verbindungszeichenfolge oder die URI Ihrer Datenbank an. Sie können dann beginnen, Fragen zu Ihren Daten mit natürlichen Sprachabfragen zu stellen.

MyScale

Next-gen KI-Datenbank mit Vektorsuche und SQL-Analytik.

So verwenden Sie MyScale: 1. Registrieren Sie sich für ein kostenloses Testkonto. 2. Importieren Sie Ihre Daten in MyScale. 3. Schreiben Sie SQL-Abfragen, um Vektorsuche und Analytik durchzuführen. 4. Verwenden Sie die MyScale API, um sie in Ihre Anwendungen zu integrieren. 5. Überwachen und optimieren Sie die Leistung mithilfe des MyScale-Dashboards.

Datascale

AI SQL knowledge base

Mit Google anmelden, um gespeicherte Abfragen zu organisieren, Tabelleninformationen zu erhalten und Beziehungen zu visualisieren

CleverCharts AI

KI-gesteuerte Plattform zur Verwandlung von Daten in handlungsorientierte Erkenntnisse.

Datenstorys schnell erkunden und intelligente Entscheidungen treffen

Neueste SQL-Abfrage AI-Websites

  • Znote

    Znote ist eine Notiz-App, die die Produktivität steigert, indem sie Notizen in Mikro-Anwendungen umwandelt.

    AI Code-Assistent AI Entwicklerdokumentation KI-Entwicklertools KI-App-Builder AI Produktivitätswerkzeuge AI Notizassistent
  • YoBulk

    YoBulk: Ein Open-Source-, skalierbarer, KI-basierter CSV-Importer, der Datenbereinigung und -integration vereinfacht.

    AI-Produktbeschreibungs-Generator AI Code-Assistent AI-Codegenerator AI Entwicklerdokumentation KI-Entwicklertools
  • Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant

    Vanna ist ein KI-gesteuertes Python-Paket, das SQL für Datenbanken generiert und als Business Intelligence Assistent fungiert.

    AI Code-Assistent AI SQL Abfragegenerator

SQL-Abfrage Kernfunktionen

Datenabruf aus einer oder mehreren Tabellen

Daten einfügen, aktualisieren und löschen

Erstellung und Änderung von Datenbankschemata

Datenfilterung und -sortierung

Verknüpfung mehrerer Tabellen basierend auf Beziehungen

Aggregation von Daten und Durchführung von Berechnungen

  • Für wen eignet sich SQL-Abfrage?

    Ein Benutzer, der nach bestimmten Produkten auf einer E-Commerce-Website sucht

    Ein Datenanalyst, der Verkaufsdaten für einen Quartalsbericht extrahiert

    Eine mobile App, die Benutzerinformationen für Personalisierung abruft

  • Wie funktioniert SQL-Abfrage?

    {if isset($specialContent.how)}

    Ein Benutzer, der nach bestimmten Produkten auf einer E-Commerce-Website sucht. Ein Datenanalyst, der Verkaufsdaten für einen Quartalsbericht extrahiert. Eine mobile App, die Benutzerinformationen für Personalisierung abruft

    {/if]
  • Vorteile von SQL-Abfrage

    Effizienter Datenabruf und -manipulation

    Standardisierte Sprache über verschiedene RDBMS-Plattformen hinweg

    Leistungsstarke Datenfilterung und -aggregation

    Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datensätze

    Integration mit verschiedenen Programmiersprachen und Frameworks

Häufig gestellte Fragen zu SQL-Abfrage

Was ist der Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken?
SQL-Datenbanken sind strukturiert und verwenden Tabellen mit vordefinierten Schemata, während NoSQL-Datenbanken unstrukturiert oder halbstrukturiert sind und mehr Flexibilität und Skalierbarkeit bieten.
Ist SQL Groß-/Kleinschreibungssensitiv?
In den meisten SQL-Implementierungen sind Schlüsselwörter und Funktionsnamen nicht Groß-/Kleinschreibungssensitiv, aber Tabellen- und Spaltennamen können Groß-/Kleinschreibungssensitiv sein, abhängig von den Einstellungen des RDBMS.
Was sind die Haupttypen von SQL-Befehlen?
Die Haupttypen von SQL-Befehlen sind DDL (Data Definition Language), DML (Data Manipulation Language), DCL (Data Control Language) und TCL (Transaction Control Language).
Wie verknüpfe ich Tabellen in SQL?
Verwenden Sie die JOIN-Klausel, um Zeilen aus zwei oder mehr Tabellen anhand einer verwandten Spalte zu kombinieren. Es gibt verschiedene Arten von Joins, wie INNER JOIN, LEFT JOIN und RIGHT JOIN.
Was ist der Unterschied zwischen WHERE- und HAVING-Klauseln?
Die WHERE-Klausel wird verwendet, um Zeilen vor der Gruppierung zu filtern, während die HAVING-Klausel gruppierte Zeilen basierend auf Aggregatfunktionen filtert.
Wie kann ich SQL-Abfragen für bessere Leistung optimieren?
Optimieren Sie Abfragen durch Indizieren häufig verwendeter Spalten, durch Minimierung der Verwendung von Platzhaltern, durch Verwendung geeigneter Datentypen und durch Vermeidung von verschachtelten Unterabfragen, wenn möglich.

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