SQL Genius vs Avanty

Tapez une question en anglais dans SQL Genius et il renvoie une requête Postgres SQL construite à partir des schémas de tables que vous définissez sur la page. Vous ajoutez une ou plusieurs tables avec les noms et types de colonnes, décrivez le résultat souhaité en langage clair, puis cliquez sur Écrire SQL pour générer la requête. Un panneau SQL Explainer distinct vous permet de coller du SQL existant et de lire une explication en langage clair de ce que fait chaque clause.

Les outils dédiés de conversion texte vers SQL supposent généralement que vous connaissez déjà votre schéma. SQL Genius maintient l’édition du schéma dans le même espace de travail que la génération de requêtes, avec des tables d’hôpital exemples comme patients, médecins et admissions préchargées pour que vous puissiez tester les requêtes immédiatement. Le sélecteur de type SQL avancé cible spécifiquement Postgres SQL, ce qui restreint la sortie comparé aux générateurs qui prétendent couvrir tous les dialectes de base de données.

Les analystes, chercheurs et développeurs juniors qui connaissent leur modèle de données mais pas la syntaxe SQL l’utilisent pour rédiger des requêtes plus rapidement et vérifier la cohérence des instructions avant de les exécuter dans un client de base de données. Le site indique que le produit est en version bêta et propose la conversion anglais vers SQL, SQL Explainer et un blog depuis la navigation principale.

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.