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數(shù)據(jù)派必備：為你推薦主流數(shù)據(jù)庫(kù)可視化工具
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在我們?nèi)粘５墓ぷ骱蜕钪校瑪?shù)據(jù)已經(jīng)成為了不可或缺的一部分。從小到大，我們接觸到的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，處理數(shù)據(jù)也成了我們每天工作中不可少的一環(huán)。數(shù)據(jù)庫(kù)是處理大數(shù)據(jù)的最常見(jiàn)方式，而對(duì)于很多不擅長(zhǎng)編程的人來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)可視化工具就成了解放雙手的重要工具。今天，我將為大家介紹幾種主流的數(shù)據(jù)庫(kù)可視化工具，幫助大家更輕松地處理和管理數(shù)據(jù)庫(kù)。
一、Navicat
作為一款領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫(kù)可視化管理工具，Navicat在很多程序員和開(kāi)發(fā)人員的使用中已經(jīng)深受歡迎。它支持MySQL、MariaDB、SQLite、Oracle、PostgreSQL、MongoDB等多種數(shù)據(jù)庫(kù)管理，使用起來(lái)十分方便。在Navicat的可視化界面中，可以直接預(yù)覽和編輯數(shù)據(jù)庫(kù)中的表、視圖、存儲(chǔ)過(guò)程，同時(shí)支持自動(dòng)生成SQL腳本、批量修改等功能，給用戶帶來(lái)無(wú)限便利。此外，Navicat還支持?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、同步、備份、還原等多種高級(jí)功能，絕對(duì)是一個(gè)不能錯(cuò)過(guò)的工具。
二、HeidiSQL
HeidiSQL是一款免費(fèi)的Windows開(kāi)源SQL客戶端，支持MySQL、Microsoft SQL Server和PostgreSQL等多種數(shù)據(jù)庫(kù)，界面簡(jiǎn)單易懂。它有著易于使用的圖形界面，不要求用戶有太強(qiáng)的技術(shù)背景，無(wú)論是初學(xué)者還是高級(jí)開(kāi)發(fā)人員都能夠很容易地使用它來(lái)管理和處理數(shù)據(jù)庫(kù)。在使用HeidiSQL時(shí)，用戶可以直接瀏覽和編輯數(shù)據(jù)庫(kù)表、視圖、過(guò)程和變量等信息，同時(shí)也支持批量查詢和導(dǎo)入導(dǎo)出數(shù)據(jù)等高級(jí)功能，使用簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大。
三、pgAdmin
pgAdmin是一個(gè)專為PostgreSQL設(shè)計(jì)的強(qiáng)大、免費(fèi)的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具，被認(rèn)為是PostgreSQL更受歡迎的可視化管理工具之一。它支持很多數(shù)據(jù)庫(kù)操作，包括表、視圖、索引、外鍵、觸發(fā)器、函數(shù)、存儲(chǔ)過(guò)程等等，可以輕松管理PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。功能上，它能夠支持多服務(wù)器連接，并提供了一些強(qiáng)大的工具，例如SQL編輯器、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具、備份和恢復(fù)等，這些功能綜合來(lái)看，相當(dāng)完善。
四、DBeaver
作為一款免費(fèi)開(kāi)源的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具，DBeaver支持包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、DB2、SQL Server和Sybase等數(shù)十種數(shù)據(jù)庫(kù)類型。它擁有一整套標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)發(fā)工具，包括SQL查看器、查詢構(gòu)建器、數(shù)據(jù)編輯器、SQL編輯器、數(shù)據(jù)管理器和SQL調(diào)試器等多種功能，非常適合開(kāi)發(fā)人員使用。此外，DBeaver還支持插件擴(kuò)展，能夠滿足用戶各種不同的需求。
五、sqliteman
sqliteman是一款免費(fèi)的SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具，它專門為SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)提供了很多特殊功能。在使用sqliteman時(shí)，用戶可以輕松管理和操作SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，包括瀏覽、創(chuàng)建表，執(zhí)行查詢等。同時(shí)還支持導(dǎo)入和導(dǎo)出CSV、XML等格式的數(shù)據(jù)。雖然它僅支持SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，但是在處理SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)非常方便。
起來(lái)，數(shù)據(jù)是我們生活和工作中不可或缺的一部分，數(shù)據(jù)庫(kù)可視化工具通過(guò)提供直觀的界面，使得處理數(shù)據(jù)庫(kù)變得更加簡(jiǎn)單明了。上面介紹的這幾款數(shù)據(jù)庫(kù)可視化工具，各有特色，都可以輕松地管理和處理數(shù)據(jù)庫(kù)，是數(shù)據(jù)派必備的工具，希望對(duì)大家有所幫助！
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- 哪個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具比較好？
哪個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具比較好？
看了一下其他的回答，都是利用現(xiàn)有的可視化軟件，這里以Python為例，介紹2個(gè)比較好用的可視化包—seaborn和pyecharts，簡(jiǎn)單易學(xué)、容易上手，繪制的圖形漂亮、大方、整潔，感興趣的朋友可以嘗試一宏告下，實(shí)驗(yàn)環(huán)境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內(nèi)容如下：
1.seaborn：這是一個(gè)基于matplotlib的可視化包，是對(duì)matplotlib更高級(jí)的API封裝，繪制的圖形種類繁多，包括常見(jiàn)的折線圖、柱狀圖、餅狀圖、箱型圖、熱力圖等，所需的代碼量更少，使用起來(lái)更方便，下面我簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)包的安裝和使用：
程序運(yùn)行截圖如下：
2.pyecharts：這個(gè)是echarts提供給python的一個(gè)接口，在前端的數(shù)據(jù)可視化中，可能會(huì)用到這個(gè)echarts包，借助pyecharts，我們不僅可以繪制出漂亮的柱狀圖、折線圖等，還可以繪制3D圖形、地圖、雷達(dá)圖、極坐標(biāo)系圖等，簡(jiǎn)單好用，非常值得學(xué)習(xí)，下面我簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)包的安裝和使用：
程序運(yùn)行截圖如下：
補(bǔ)充推薦一個(gè)Python 新數(shù)據(jù)可視化模塊——Plotly Express 。
Plotly Express
Plotly Express是一個(gè)新的高級(jí)Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，它是Plotly.py的高級(jí)封裝，它為復(fù)雜的圖表提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的語(yǔ)法。只需一次導(dǎo)入，大多數(shù)繪圖只要一個(gè)函數(shù)調(diào)用，接受一個(gè)整潔的Pandas dataframe，就可以創(chuàng)建豐富的交互式繪圖。
Plotly Express 安裝
慣例，使用 pip進(jìn)行安裝。
Plotly Express支持構(gòu)建圖表類型 gapminder數(shù)據(jù)集說(shuō)明
我們使用gapminder數(shù)據(jù)集進(jìn)行體驗(yàn) Plotly Express 。
gapminder數(shù)據(jù)集顯示2023年按國(guó)家/地區(qū)的人均預(yù)期壽命和人均GDP 之間的趨勢(shì)：包含1952~2023年世界各國(guó)家人口、GDP發(fā)展與/地區(qū)的人均預(yù)期壽命和人均GDP 之間的趨勢(shì)。
散點(diǎn)圖scatter
常用參數(shù)說(shuō)明：
使用散點(diǎn)圖描述中國(guó)人口與GDP增長(zhǎng)趨勢(shì)圖
地理散點(diǎn)圖scatter_geo
常用參數(shù)說(shuō)明
使用地理散點(diǎn)圖描述全球人口與GDP
折線圖（line）
常用參數(shù)說(shuō)明
使用折線圖描述1952~2023中國(guó)與美國(guó)人口增長(zhǎng)趨勢(shì)圖
條形圖(bar)
常用參數(shù)說(shuō)明
使用條形圖描述1952~2023中國(guó)與美國(guó)人口增長(zhǎng)趨勢(shì)圖
等值區(qū)域圖（choropleth）
常用參數(shù)說(shuō)明
使用等值區(qū)域圖描述各個(gè)國(guó)家人口數(shù)量
目前國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)可視化工具或產(chǎn)品很多，到底那個(gè)工具或者產(chǎn)品是更好的？看了很多數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品，總結(jié)下來(lái)分為幾大類。
下面我將一一分別進(jìn)行工具介紹：
一．?dāng)?shù)據(jù)可視化庫(kù)類
一個(gè)純javascript的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，百度的產(chǎn)品，常應(yīng)用于軟件產(chǎn)品開(kāi)發(fā)畢模或者 系統(tǒng)的圖表模塊，圖表種類多，動(dòng)態(tài)可視化效果，開(kāi)源免費(fèi)。
評(píng)價(jià)：
非常好的一個(gè)可視化庫(kù)，圖表種類多，可選的主題。Echarts中主要還是以圖表為主，手絕緩沒(méi)有提供文本和表格方面的展現(xiàn)庫(kù)，如果有相關(guān)需求還需要引入表格和文本方面的其他可視化庫(kù)。
與echarts相似，同樣是可視化庫(kù)，不過(guò)是國(guó)外的產(chǎn)品，商用需要付費(fèi)，文檔詳盡。
評(píng)價(jià)：
同樣是非常好的一個(gè)可視化庫(kù)，圖表種類多。但是同樣需要進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，,沒(méi)有提供文本和表格方面的展現(xiàn)庫(kù)。而且因?yàn)樯逃酶顿M(fèi)，所以能選擇echarts肯定不會(huì)選擇highcharts。
Antv是螞蟻金服出品的一套數(shù)據(jù)可視化語(yǔ)法，是國(guó)內(nèi)之一個(gè)才用the grammar of Graphics這套理論的可視化庫(kù)。在提供可視化庫(kù)同時(shí)也提供簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)歸類分析能力。
評(píng)價(jià)：
是一個(gè)優(yōu)秀的可視化庫(kù)，需要進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。因?yàn)椴捎玫氖莟he grammar of Graphics 語(yǔ)法，和echarts相比各有千秋。
二．報(bào)表、BI類
由echarts衍生出來(lái)的子產(chǎn)品，同樣繼承了echarts的特點(diǎn)，圖表種類多，沒(méi)有提供文本和表格方面的展現(xiàn)庫(kù)。Echarts接受json格式的數(shù)據(jù)，百度圖說(shuō)把數(shù)據(jù)格式進(jìn)行了封裝，可以通過(guò)表格的形式組織數(shù)據(jù)。
評(píng)價(jià)：可以把表格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖表展現(xiàn)形式的工具，支持excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入 ，適合做靜態(tài)的BI報(bào)告。因?yàn)閿?shù)據(jù)偏靜態(tài)，沒(méi)看到與數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合的部分，很難和第三方系統(tǒng)結(jié)合展現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)，如日?qǐng)?bào)表、月報(bào)表、周報(bào)表等。
FineReport報(bào)表軟件是一款純Java編寫(xiě)的、集數(shù)據(jù)展示(報(bào)表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級(jí)web報(bào)表工具，它“專業(yè)、簡(jiǎn)捷、靈活”的特點(diǎn)和理念，僅需簡(jiǎn)單的拖拽操作便可以設(shè)計(jì)復(fù)雜的中國(guó)式報(bào)表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。
評(píng)價(jià)：
FineReport可以直連數(shù)據(jù)庫(kù)，方便快捷的定制各種復(fù)雜表樣，用來(lái)做出固定格式的周報(bào)、月報(bào)等。它的格式類似于excel界面，特色功能報(bào)表制作，報(bào)表權(quán)限分配，報(bào)表管理還有填報(bào)，支持多種數(shù)據(jù)庫(kù)。
Tableau 是桌面系統(tǒng)中最簡(jiǎn)單的商業(yè)智能工具軟件，Tableau 沒(méi)有強(qiáng)迫用戶編寫(xiě)自定義代碼，新的控制臺(tái)也可完全自定義配置。在控制臺(tái)上，不僅能夠監(jiān)測(cè)信息，而且還提供完整的分析能力。Tableau控制臺(tái)靈活，具有高度的動(dòng)態(tài)性。
評(píng)價(jià)：
全球知名的BI工具，價(jià)格6000元/年/人左右，但是國(guó)外產(chǎn)品不花錢不會(huì)為你做任何定制化改動(dòng)，售后很有問(wèn)題。
FineBI與FineReport都是帆軟的產(chǎn)品。首先FineReport作為一款報(bào)表工具，主要用于解決提升IT部門的常規(guī)/復(fù)雜報(bào)表開(kāi)發(fā)效率問(wèn)題；而FineBI是商業(yè)智能BI工具，在IT信息部門分類準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包的前提下，給與數(shù)據(jù)，讓業(yè)務(wù)人員或領(lǐng)導(dǎo)自行分析，滿足即席數(shù)據(jù)分析需求，是分析型產(chǎn)品。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的 探索 性分析，有點(diǎn)像加強(qiáng)版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡(jiǎn)單，可視化庫(kù)豐富?？梢猿洚?dāng)數(shù)據(jù)報(bào)表的門戶，也可以充當(dāng)各業(yè)務(wù)分析的平臺(tái)。
評(píng)價(jià)：FineBI做到了自助式分析，圖表類型豐富，數(shù)據(jù)分析功能較強(qiáng)大，鉆取，篩選，分組等功能都有。但是對(duì)于普通沒(méi)有IT基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)，要想真正熟練地掌握f(shuō)inebi，還是有一定的難度的，需要花上幾天，但是這個(gè)難度相比Excel的VBA學(xué)習(xí)還是低不少的。
Power BI 是一套商業(yè)分析工具，用于在組織中提供見(jiàn)解?？蛇B接數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)源、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備并提供即席分析。生成美觀的報(bào)表并進(jìn)行發(fā)布，供組織在 Web 和移動(dòng)設(shè)備上使用。每個(gè)人都可創(chuàng)建個(gè)性化儀表板，獲取針對(duì)其業(yè)務(wù)的全方位獨(dú)特見(jiàn)解。在企業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展，內(nèi)置管理和安全性。
評(píng)價(jià)：
類似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加強(qiáng)大。支持多種數(shù)據(jù)源。價(jià)格便宜。但是只能作為單獨(dú)的bi工具使用，沒(méi)辦法和現(xiàn)有的系統(tǒng)結(jié)合到一起。
三．可視化大屏類
提供豐富的模板與圖形，支持多數(shù)據(jù)源，拖拉式布局，支持服務(wù)化服務(wù)方式和本地部署。整體來(lái)說(shuō)是一款很好的大屏的產(chǎn)品。
評(píng)價(jià)：
產(chǎn)品不錯(cuò)，就是價(jià)格服務(wù)版每年5100元/年，本地部署竟然要110萬(wàn)，每年續(xù)費(fèi)也要37萬(wàn)。
前文有介紹過(guò)，finereport是一個(gè)企業(yè)級(jí)的報(bào)表工具，同時(shí)也提供大屏的服務(wù)。通過(guò)布局、色彩、綁定數(shù)據(jù)等環(huán)節(jié)完成大屏的制作。擁有很多自助開(kāi)發(fā)的可視化插件庫(kù)。
評(píng)價(jià)：
很優(yōu)秀的軟件，性價(jià)比高。學(xué)習(xí)方面，掌握FineReport的dashboard制作，應(yīng)該也比較簡(jiǎn)單的。
五 .專業(yè)類（地圖、科學(xué)計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)）
很多工具都能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)地圖，比如echarts，finereport，tableau等。
ggplot2是R語(yǔ)言更流行的第三方擴(kuò)展包，是RStudio首席科學(xué)家Hadley Wickham讀博期間的作品，是R相比其他語(yǔ)言一個(gè)獨(dú)領(lǐng)的特點(diǎn)。包名中“gg”是grammar of graphics的簡(jiǎn)稱，是一套優(yōu)雅的繪圖語(yǔ)法。主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)繪圖。
評(píng)價(jià)：
機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)、科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域?qū)I(yè)的繪圖語(yǔ)言。專業(yè)與技術(shù)要求都很高，不是專業(yè)搞機(jī)器學(xué)習(xí)或者科學(xué)計(jì)算的工程師，一般不會(huì)用到。
Python是一門編成語(yǔ)言,其周邊的繪圖庫(kù)也比較豐富比如pandas和matplotlib ,pandas能夠繪制線圖、柱圖、餅圖、密度圖、散點(diǎn)圖等； matplotlib主要是繪制數(shù)學(xué)函數(shù)相關(guān)的圖如三角函數(shù)圖、概率模型圖等。
評(píng)價(jià)：
機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)、科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域?qū)I(yè)的繪圖語(yǔ)言。專業(yè)與技術(shù)要求都很高，不是專業(yè)搞機(jī)器學(xué)習(xí)或者科學(xué)計(jì)算的工程師，一般不會(huì)用到。
R-ggplot2
ggplot2是R語(yǔ)言最為強(qiáng)大的作圖軟件包，強(qiáng)于其自成一派的數(shù)據(jù)可視化理念。當(dāng)熟悉了ggplot2的基本套路后，數(shù)據(jù)可視化工作將變得非常輕松而有條理。
技術(shù)相關(guān)
1. 將數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)相關(guān)繪圖，數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)繪圖分離
這點(diǎn)可以說(shuō)是ggplot2最為吸引人的一點(diǎn)。眾所周知，數(shù)據(jù)可視化就是將我們從數(shù)據(jù)中 探索 的信息與圖形要素對(duì)應(yīng)起來(lái)的過(guò)程。
ggplot2將數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)到圖形要素的映射，以及和數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)的圖形要素繪制分離，有點(diǎn)類似java的MVC框架思想。這讓ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一張數(shù)據(jù)分析圖真正的組成部分，有針對(duì)性的進(jìn)行開(kāi)發(fā)，調(diào)整。
2. 圖層式的開(kāi)發(fā)邏輯
在ggplot2中，圖形的繪制是一個(gè)個(gè)圖層添加上去的。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，我們首先決定 探索 一下身高與體重之間的關(guān)系；然后畫(huà)了一個(gè)簡(jiǎn)單的散點(diǎn)圖；然后決定更好區(qū)分性別，圖中點(diǎn)的色彩對(duì)應(yīng)于不同的性別；然后決定更好區(qū)分地區(qū)，拆成東中西三幅小圖；最后決定加入回歸直線，直觀地看出趨勢(shì)。這是一個(gè)層層推進(jìn)的結(jié)構(gòu)過(guò)程，在每一個(gè)推進(jìn)中，都有額外的信息被加入進(jìn)來(lái)。在使用ggplot2的過(guò)程中，上述的每一步都是一個(gè)圖層，并能夠疊加到上一步并可視化展示出來(lái)。
3. 各種圖形要素的自由組合
由于ggplot2的圖層式開(kāi)發(fā)邏輯，我們可以自由組合各種圖形要素，充分自由發(fā)揮想象力
基本開(kāi)發(fā)步驟
1. 初始化 – ggplot()
這一步需要設(shè)定的是圖的x軸，y軸和”美學(xué)特征”?；拘问饺缦拢?/p>
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