Text2Query：使用自然语言生成SQL和MongoDB查询语句的工具

Text2Query 是一个使用人工智能技术，将自然语言（例如日常提问）转换成可以在数据库中直接执行的查询语句的工具。用户不需要学习复杂的SQL或MongoDB语法，只需要用简单的英语或西班牙语提问，工具就能自动生成对应的查询代码。这个工具的一个主要特点是注重用户隐私，因为它完全在用户的浏览器中运行，用户上传的数据库结构信息不会被存储到外部服务器。它支持用户上传自己的数据库结构文件（schema），这样AI可以根据具体的数据库表和字段生成更精确、更优化的查询语句。对于开发者、产品经理或者数据分析师来说，这是一个可以显著提高数据查询效率的工具。

Function List

• 自然语言转查询语句：支持将英语或西班牙语的日常提问，转换成SQL或MongoDB的查询语句。
• Support for multiple databases：可以为SQL和MongoDB这两种主流数据库生成查询。
• 上传数据库结构：用户可以上传自己数据库的结构（schema），让AI根据具体的表名和字段名生成更准确的查询。
• 浏览器内运行：所有操作都在用户的浏览器本地完成，不上传用户数据到服务器，保护了数据隐私。
• No coding required：用户不需要编写任何代码，就可以直接与数据库进行交互并获取数据。
• free of charge：目前该工具提供免费服务。

Using Help

Text2Query 提供了一个非常直观和简单的操作界面，让不熟悉数据库语法的用户也能轻松地从数据库中获取数据。它的核心是利用AI将自然语言问题，比如“上个月有多少用户注册？”转化为计算机可以理解的SQL或MongoDB查询指令。

workflow

整个使用过程非常简单，可以分为以下几个步骤：

1. 选择数据库类型:
   进入网站后，首先需要选择你的数据库类型。Text2Query 目前主要支持两种类型：SQL cap (a poem) MongoDB。你可以在页面上找到一个切换选项，根据你的需求进行选择。
2. 上传数据库结构 (Schema):
   为了让AI能够理解你的数据库里有什么样的数据表和字段，你需要提供数据库的结构信息。点击“Upload Schema”或类似的按钮，你可以上传一个包含数据库结构的文件。
   • with regards to SQL 数据库，这通常是一个 .sql 文件，其中包含了创建表（CREATE TABLE）的语句。
   • with regards to MongoDB，你需要提供一个描述数据结构的 JSON Documentation.
     上传结构文件是关键的一步，因为AI会根据你提供的表名、字段名以及它们之间的关系来生成查询语句。一个准确的结构文件能大大提高生成查询的准确性。
3. Enter your question:
   在页面的文本输入框中，用自然语言（目前支持英语或西班牙语）输入你想要查询的问题。 你可以像和人对话一样直接提问。
   • 例如，你可以输入：“Show me all users from California who signed up last week.”（查询上周所有来自加州的用户）。
   • 或者对于销售数据，你可以问：“What were the total sales for each product category in the last month?”（查询上个月每个产品类别的总销售额）。
4. 生成并查看查询:
   输入问题后，点击“Generate Query”或类似的按钮，AI会立刻开始分析你的问题和数据库结构，并在下方生成对应的查询语句。
   • generated SQL 语句会清晰地展示出来，例如 SELECT * FROM users WHERE state = 'California' AND signup_date >= 'YYYY-MM-DD';The
   • 你可以在这里复制生成的代码，然后粘贴到你的数据库管理工具（如MySQL Workbench, DBeaver等）中执行。

Featured Functions

• Privacy: Text2Query 最大的特色之一是它的隐私保护机制。 所有的计算，包括对数据库结构的分析和查询语句的生成，都在你的浏览器本地完成。这意味着你的任何敏感数据都不会离开你的电脑，非常适合处理公司内部或包含隐私信息的数据库。
• Instant Feedback: 工具的响应速度很快，输入问题后几乎可以立即看到生成的查询语句和对应的解释。这为快速数据探索和分析提供了极大的便利，用户可以快速迭代自己的问题，直到找到所需的数据。
• No registration required: 使用该网站不需要注册账号或登录，直接打开网页就可以开始使用，进一步简化了操作流程。

通过这样简单的几个步骤，任何背景的用户，无论是技术开发者还是非技术的业务人员，都可以快速、安全地从数据库中获取自己需要的信息，而无需花费大量时间去学习和编写复杂的查询语句。

application scenario

1. 快速数据分析
   对于产品经理或市场分析师，他们经常需要快速从数据库中提取数据来支持决策，但可能不熟悉SQL。他们可以使用Text2Query直接用自然语言提问，例如“统计上个季度每个渠道的用户增长数量”，从而快速获取报告所需的数据，而无需等待开发人员支持。
2. 辅助开发与学习
   对于初级开发者或者正在学习数据库的学生，这个工具可以作为一个很好的辅助。当他们不确定某个复杂查询如何编写时，可以先用自然语言描述需求，然后查看AI生成的SQL语句，通过对比来学习和理解SQL的语法和逻辑。
3. 简化后台操作
   在一些公司的内部后台系统中，运营或客服人员可能需要频繁查询用户信息或订单状态。可以将Text2Query的模式集成到内部工具中，让他们通过简单的提问来完成数据查询，提高工作效率，降低操作门槛。

QA

1. Text2Query支持哪些语言？
   目前支持使用英语和西班牙语进行提问。
2. 使用这个工具安全吗？我的数据库结构会泄露吗？
   该工具是安全的。它采用“隐私优先”的设计，所有的数据处理，包括你上传的数据库结构和你输入的问题，都在你的浏览器本地运行，不会上传到任何外部服务器。
3. 生成SQL和MongoDB查询的准确率如何？
   准确率很大程度上依赖于你提供的数据库结构（schema）的清晰和完整程度。如果提供的结构文件能够准确反映数据库的表和字段关系，AI生成的查询语句准确率会非常高。
4. Is this tool free?
   是的，根据现有信息，Text2Query 目前是免费使用的。