场景解决方案
将DbRheo-CLI作为BI自动化管道的核心组件，可实现以下工作流优化：
系统架构设计
- 数据抽取层：自然语言指令替代原始SQL编写
(例：”导出上月各区域销售前10产品”) - 转换处理层：内嵌Python环境执行pandas处理
使用Python计算同比环比 - 交付输出层：多格式导出(Excel/JSON)适配不同系统
自动化实现步骤
- 创建指令脚本：将重复查询保存为
.dbrc命令文件
示例内容：连接销售数据库
查询当前月度KPI
使用Python生成堆叠柱状图
导出到/reports/月度分析.xlsx - 设置定时任务：通过cron调用
0 9 * * * cd /path/to/DbRheo-CLI && python -m cli run /scripts/daily_report.dbrc - 异常监控：检查
执行状态返回值和日志输出
Performance Improvement Techniques
1. 使用流式输出避免内存溢出
2. 对大数据集启用分页查询：
“分页获取2023交易数据，每页5000条”
3. 利用模板指令：
保存常用分析维度为可参数化模板
This answer comes from the articleDbRheo-CLI：使用自然语言操作数据库和分析数据的命令行工具The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在 BI 报表自动化场景中如何应用 DbRheo-CLI？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil