Raw Query vs Avanty

Raw Query vous permet de discuter avec Postgres, MySQL et MariaDB en utilisant un langage naturel au lieu d'écrire du SQL à la main. Collez une chaîne de connexion à une base de données, posez des questions comme qui a rejoint votre plan Pro la semaine dernière, et Raw Query renvoie des réponses ou des exports CSV depuis un navigateur ou un appareil mobile.

Comparé aux tableaux de bord BI qui nécessitent une configuration et aux clients SQL qui supposent une maîtrise des requêtes, Raw Query cible les questions ponctuelles rapides des fondateurs et des analystes. Les connexions Postgres prennent en charge les insertions et mises à jour avec des confirmations, tandis que les connexions MySQL et MariaDB se concentrent sur les requêtes en lecture, de sorte que les équipes sur Postgres bénéficient d'un accès en écriture plus large.

Raw Query convient aux fondateurs en solo, aux développeurs évitant les outils internes ponctuels, et aux utilisateurs BI qui veulent des réponses sans apprendre la syntaxe SQL. Le plan gratuit inclut 300 requêtes réussies par mois sur deux bases de données, et les niveaux payants augmentent les limites de requêtes, les sièges et la priorité de support jusqu'à des sièges illimités sur le plan Team.

Avanty s'intègre à Metabase en tant qu'extension Chrome et génère du SQL à partir d'instructions en anglais simple. Il lit votre schéma connecté, rédige des requêtes dans l'éditeur et explique le SQL existant étape par étape pour que les analystes passent moins de temps à gérer la syntaxe.

Les copilotes SQL génériques fonctionnent dans un éditeur vierge. Avanty est conçu pour Metabase : il connaît vos tables, respecte les noms de schéma personnalisés comme datawarehouse.users, et s'ouvre depuis un panneau de commande avec Cmd Shift point sur macOS ou Ctrl Shift point sur Windows. Un visualiseur de différences en ligne montre les modifications proposées avant que vous ne les acceptiez.

Les analystes de données et les ingénieurs en analytique qui utilisent Metabase tirent le meilleur parti d'Avanty. Les questions métier qui nécessitaient auparavant un message Slack et une requête à moitié écrite peuvent commencer par une instruction en langage naturel, apparaître dans Metabase comme une question brouillon, et avancer plus rapidement dans le processus de révision. Une intégration de prévisualisation Slack affiche même les questions Metabase correspondantes à partir des messages du canal.