최고의 74 SQL 쿼리 AI 도구 및 웹사이트 - Gneo.AI

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SQL 쿼리 인사이트

SQL 쿼리에 대한 최고 10 AI 도구는 무엇인가요?

	핵심 기능	가격	사용 방법
Dify	Dify는 사용자가 지속 가능한 응용 프로그램을 쉽게 생성 할 수있게합니다.		Dify를 사용하려면 무료 계정을 등록하고 로그인하십시오. 시각적 구성 도구를 사용하여 AI 기반 응용 프로그램을 만드는 것으로 시작할 수 있습니다. 채팅 봇, 코드 변환기, SQL 생성기, 뉴스 콘텐츠 작성, 창의적인 스크립트, 요약 추상, 개인화 된 대화 및 Quora 질문 답변과 같은 다양한 응용 프로그램 유형에서 선택할 수 있습니다. 요구 사항에 따라 응용 프로그램을 사용자 정의하고 몇 분 내에 배포 할 수 있습니다. 더 고급 통합 및 플러그인 옵션에서 Dify의 API도 사용할 수 있습니다.
Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant	베나는 데이터베이스를 위해 SQL을 생성하는 AI 기반의 파이썬 패키지로, 비즈니스 인텔리전스 어시스턴트로 작동합니다.		베나를 사용하려면 'vanna'라는 파이썬 패키지를 설치하고 API 키를 설정해야 합니다. 그런 다음, 베나를 훈련시키려는 데이터베이스 모델을 지정하고 'ask' 함수를 사용하여 쿼리를 요청하세요. 베나는 몇 초 안에 SQL 쿼리를 생성합니다.
TableTalk	AI 기반 TableTalk는 데이터베이스와의 자연어 소통을 가능하게 합니다.		TableTalk를 사용하려면 단순히 데이터베이스에 연결하고, 일상 언어로 데이터에 대한 질문을 시작하면 됩니다. TableTalk는 관련된 답변과 통찰력을 제공하여 데이터베이스를 분석하고 이해하는 데 도움을 줍니다.
DevKit	데브킷은 개발자를 위한 필수 도구로서 AI 어시스턴스 및 다양한 개발도구를 제공합니다.		데브킷을 사용하려면 간단히 플랫폼에 로그인하면 됩니다. 데브GPT는 퍼블릭 API의 구성을 생성, 테스트, 데이터베이스 쿼리 및 채팅 인터페이스 내에서 코드 실행을 지원하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며 코드 생성 및 창의적 코딩에 도움을 주는 기능을 제공합니다. 또한, 데브킷은 여러 앱과 웹 사이트 간의 전환을 줄이기 위해 도구, 편집기 및 유틸리티를 한 곳에 모아 제공합니다.
Spice.ai	데이터와 AI를 위한 준비된 데이터 및 AI 인프라입니다.		Spice.ai를 사용하면 개발자들은 웹3 데이터와 코드 그리고 머신 러닝을 결합하여 데이터와 AI를 기반으로 하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 플랫폼은 고품질, 향상된 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하며 개발자 친화적인 SDK를 통해 쉬운 통합이 가능합니다. 사용자는 SQL을 사용하여 웹3 데이터를 쿼리하고 필터링 및 집계 작업을 수행할 수 있습니다. Spice.ai는 또한 서버리스 기능을 지원하며 실시간, 시계열 데이터를 위한 페타바이트 규모의 데이터 플랫폼도 제공합니다.
Outerbase	아우터베이스는 협업을 위한 데이터 탐색 및 시각화 인터페이스입니다.		아우터베이스를 사용하려면 무료로 가입하고 원하는 데이터베이스를 연결하면 됩니다. 그런 다음 데이터를 쉽게 보고, 쿼리를 생성하고, 스프레드시트처럼 데이터를 편집하고, SQL 쿼리를 정리하고, 팀원과 쿼리를 공유할 수 있습니다. 자동완성 기능을 통해 스키마, 테이블, 열 등을 빠르게 선택할 수 있습니다. 아우터베이스는 아름다운 차트와 사용자 정의 가능한 시각화를 통해 멋진 대시보드를 생성할 수도 있습니다.
AskYourDatabase	자연어로 데이터베이스에 질문하는 것이 가능한 플러그인으로 SQL이 필요하지 않습니다.		데이터베이스에 묻으세요를 사용하려면 챗GPT에 플러그인으로 설치하세요. 설치 후, 데이터베이스의 연결 문자열 또는 URI를 챗GPT에 제공하세요. 그런 다음 자연어 쿼리를 사용하여 데이터에 대한 질문을 할 수 있습니다.
MyScale	벡터 검색과 SQL 분석을 결합한 차세대 AI 데이터베이스입니다.		마이스케일을 사용하는 방법은 다음과 같습니다: 1. 무료 평가판 계정을 등록하세요. 2. 데이터를 마이스케일로 가져옵니다. 3. 벡터 검색 및 분석을 수행하기 위해 SQL 쿼리를 작성하세요. 4. 마이스케일 API를 사용하여 애플리케이션에 통합하세요. 5. 마이스케일 대시보드를 사용하여 성능을 모니터링하고 최적화하세요.
Datascale	AI SQL 지식 베이스		Google 계정으로 로그인하여 저장된 쿼리를 정리하고 테이블 인사이트를 얻으며 관계를 시각화합니다
CleverCharts AI	데이터를 실용적인 인사이트로 변환하는 AI 기반 플랫폼입니다.		쉽게 데이터 이야기에 빠져들고, 더 빠른 결정을 내리세요

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Vanna: Your AI Business Intelligence Assistant
베나는 데이터베이스를 위해 SQL을 생성하는 AI 기반의 파이썬 패키지로, 비즈니스 인텔리전스 어시스턴트로 작동합니다.

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SQL 쿼리에 대한 자주 묻는 질문

SQL과 NoSQL 데이터베이스의 차이점은 무엇인가요?: SQL 데이터베이스는 미리 정의된 스키마를 사용하는 테이블을 사용하는 구조화되었으며, NoSQL 데이터베이스는 구조화되지 않거나 반구조적이어서 더 많은 유연성과 확장성을 제공합니다.

SQL은 대소문자를 구분하나요?: 대부분의 SQL 구현에서 키워드와 함수 이름은 대소문자를 구분하지 않지만, RDBMS 설정에 따라 테이블 및 열 이름은 대소문자를 구분할 수 있습니다.

주요 SQL 명령어 유형은 무엇인가요?: 주요 SQL 명령어 유형은 DDL (데이터 정의 언어), DML (데이터 조작 언어), DCL (데이터 제어 언어), TCL (트랜잭션 제어 언어)입니다.

SQL에서 테이블을 어떻게 조인하나요?: 관련 열을 기준으로 두 개 이상의 테이블에서 행을 결합하려면 JOIN 절을 사용하십시오. INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN과 같은 다양한 유형의 조인이 있습니다.

WHERE와 HAVING 절의 차이는 무엇인가요?: WHERE 절은 그룹화하기 전에 행을 필터링하는 데 사용되고, HAVING 절은 집계 함수를 기반으로 그룹화된 행을 필터링합니다.

더 나은 성능을 위해 SQL 쿼리를 최적화하는 방법은 무엇인가요?: 자주 사용되는 열에 인덱싱을 사용하고, 와일드카드의 사용을 최소화하고, 적절한 데이터 유형을 사용하며 가능한 경우 중첩 서브쿼리를 피함으로써 쿼리를 최적화할 수 있습니다.