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數(shù)據(jù)派必備：為你推薦主流數(shù)據(jù)庫可視化工具
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在我們?nèi)粘５墓ぷ骱蜕钪?，?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)庫是處理大數(shù)據(jù)的最常見方式，而對于很多不擅長編程的人來說，數(shù)據(jù)庫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)庫可視化工具，幫助大家更輕松地處理和管理數(shù)據(jù)庫。
一、Navicat
作為一款領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫可視化管理工具，Navicat在很多程序員和開發(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)庫管理，使用起來十分方便。在Navicat的可視化界面中，可以直接預覽和編輯數(shù)據(jù)庫中的表、視圖、存儲過程，同時支持自動生成SQL腳本、批量修改等功能，給用戶帶來無限便利。此外，Navicat還支持數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、同步、備份、還原等多種高級功能，絕對是一個不能錯過的工具。
二、HeidiSQL
HeidiSQL是一款免費的Windows開源SQL客戶端，支持MySQL、Microsoft SQL Server和PostgreSQL等多種數(shù)據(jù)庫，界面簡單易懂。它有著易于使用的圖形界面，不要求用戶有太強的技術(shù)背景，無論是初學者還是高級開發(fā)人員都能夠很容易地使用它來管理和處理數(shù)據(jù)庫。在使用HeidiSQL時，用戶可以直接瀏覽和編輯數(shù)據(jù)庫表、視圖、過程和變量等信息，同時也支持批量查詢和導入導出數(shù)據(jù)等高級功能，使用簡單但功能強大。
三、pgAdmin
pgAdmin是一個專為PostgreSQL設計的強大、免費的開源數(shù)據(jù)庫管理工具，被認為是PostgreSQL更受歡迎的可視化管理工具之一。它支持很多數(shù)據(jù)庫操作，包括表、視圖、索引、外鍵、觸發(fā)器、函數(shù)、存儲過程等等，可以輕松管理PostgreSQL數(shù)據(jù)庫。功能上，它能夠支持多服務器連接，并提供了一些強大的工具，例如SQL編輯器、數(shù)據(jù)導入導出工具、備份和恢復等，這些功能綜合來看，相當完善。
四、DBeaver
作為一款免費開源的數(shù)據(jù)庫管理工具，DBeaver支持包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、DB2、SQL Server和Sybase等數(shù)十種數(shù)據(jù)庫類型。它擁有一整套標準開發(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，非常適合開發(fā)人員使用。此外，DBeaver還支持插件擴展，能夠滿足用戶各種不同的需求。
五、sqliteman
sqliteman是一款免費的SQLite數(shù)據(jù)庫管理工具，它專門為SQLite數(shù)據(jù)庫提供了很多特殊功能。在使用sqliteman時，用戶可以輕松管理和操作SQLite數(shù)據(jù)庫，包括瀏覽、創(chuàng)建表，執(zhí)行查詢等。同時還支持導入和導出CSV、XML等格式的數(shù)據(jù)。雖然它僅支持SQLite數(shù)據(jù)庫，但是在處理SQLite數(shù)據(jù)庫時非常方便。
起來，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)庫可視化工具通過提供直觀的界面，使得處理數(shù)據(jù)庫變得更加簡單明了。上面介紹的這幾款數(shù)據(jù)庫可視化工具，各有特色，都可以輕松地管理和處理數(shù)據(jù)庫，是數(shù)據(jù)派必備的工具，希望對大家有所幫助！
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 哪個數(shù)據(jù)可視化工具比較好？
哪個數(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個比較好用的可視化包—seaborn和pyecharts，簡單易學、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，實驗環(huán)境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內(nèi)容如下：
1.seaborn：這是一個基于matplotlib的可視化包，是對matplotlib更高級的API封裝，繪制的圖形種類繁多，包括常見的折線圖、柱狀圖、餅狀圖、箱型圖、熱力圖等，所需的代碼量更少，使用起來更方便，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用：
程序運行截圖如下：
2.pyecharts：這個是echarts提供給python的一個接口，在前端的數(shù)據(jù)可視化中，可能會用到這個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、雷達圖、極坐標系圖等，簡單好用，非常值得學習，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用：
程序運行截圖如下：
補充推薦一個Python 新數(shù)據(jù)可視化模塊——Plotly Express 。
Plotly Express
Plotly Express是一個新的高級Python數(shù)據(jù)可視化庫，它是Plotly.py的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。只需一次導入，大多數(shù)繪圖只要一個函數(shù)調(diào)用，接受一個整潔的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進行安裝。
Plotly Express支持構(gòu)建圖表類型 gapminder數(shù)據(jù)集說明
我們使用gapminder數(shù)據(jù)集進行體驗 Plotly Express 。
gapminder數(shù)據(jù)集顯示2023年按國家/地區(qū)的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢：包含1952~2023年世界各國家人口、GDP發(fā)展與/地區(qū)的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢。
散點圖scatter
常用參數(shù)說明：
使用散點圖描述中國人口與GDP增長趨勢圖
地理散點圖scatter_geo
常用參數(shù)說明
使用地理散點圖描述全球人口與GDP
折線圖（line）
常用參數(shù)說明
使用折線圖描述1952~2023中國與美國人口增長趨勢圖
條形圖(bar)
常用參數(shù)說明
使用條形圖描述1952~2023中國與美國人口增長趨勢圖
等值區(qū)域圖（choropleth）
常用參數(shù)說明
使用等值區(qū)域圖描述各個國家人口數(shù)量
目前國內(nèi)數(shù)據(jù)可視化工具或產(chǎn)品很多，到底那個工具或者產(chǎn)品是更好的？看了很多數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品，總結(jié)下來分為幾大類。
下面我將一一分別進行工具介紹：
一．數(shù)據(jù)可視化庫類
一個純javascript的數(shù)據(jù)可視化庫，百度的產(chǎn)品，常應用于軟件產(chǎn)品開發(fā)畢?；蛘?系統(tǒng)的圖表模塊，圖表種類多，動態(tài)可視化效果，開源免費。
評價：
非常好的一個可視化庫，圖表種類多，可選的主題。Echarts中主要還是以圖表為主，手絕緩沒有提供文本和表格方面的展現(xiàn)庫，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。
與echarts相似，同樣是可視化庫，不過是國外的產(chǎn)品，商用需要付費，文檔詳盡。
評價：
同樣是非常好的一個可視化庫，圖表種類多。但是同樣需要進行二次開發(fā)，,沒有提供文本和表格方面的展現(xiàn)庫。而且因為商用付費，所以能選擇echarts肯定不會選擇highcharts。
Antv是螞蟻金服出品的一套數(shù)據(jù)可視化語法，是國內(nèi)之一個才用the grammar of Graphics這套理論的可視化庫。在提供可視化庫同時也提供簡單的數(shù)據(jù)歸類分析能力。
評價：
是一個優(yōu)秀的可視化庫，需要進行二次開發(fā)。因為采用的是the grammar of Graphics 語法，和echarts相比各有千秋。
二．報表、BI類
由echarts衍生出來的子產(chǎn)品，同樣繼承了echarts的特點，圖表種類多，沒有提供文本和表格方面的展現(xiàn)庫。Echarts接受json格式的數(shù)據(jù)，百度圖說把數(shù)據(jù)格式進行了封裝，可以通過表格的形式組織數(shù)據(jù)。
評價：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)導入 ，適合做靜態(tài)的BI報告。因為數(shù)據(jù)偏靜態(tài)，沒看到與數(shù)據(jù)庫結(jié)合的部分，很難和第三方系統(tǒng)結(jié)合展現(xiàn)動態(tài)變化的數(shù)據(jù)，如日報表、月報表、周報表等。
FineReport報表軟件是一款純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身的企業(yè)級web報表工具，它“專業(yè)、簡捷、靈活”的特點和理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。
評價：
FineReport可以直連數(shù)據(jù)庫，方便快捷的定制各種復雜表樣，用來做出固定格式的周報、月報等。它的格式類似于excel界面，特色功能報表制作，報表權(quán)限分配，報表管理還有填報，支持多種數(shù)據(jù)庫。
Tableau 是桌面系統(tǒng)中最簡單的商業(yè)智能工具軟件，Tableau 沒有強迫用戶編寫自定義代碼，新的控制臺也可完全自定義配置。在控制臺上，不僅能夠監(jiān)測信息，而且還提供完整的分析能力。Tableau控制臺靈活，具有高度的動態(tài)性。
評價：
全球知名的BI工具，價格6000元/年/人左右，但是國外產(chǎn)品不花錢不會為你做任何定制化改動，售后很有問題。
FineBI與FineReport都是帆軟的產(chǎn)品。首先FineReport作為一款報表工具，主要用于解決提升IT部門的常規(guī)/復雜報表開發(fā)效率問題；而FineBI是商業(yè)智能BI工具，在IT信息部門分類準備好數(shù)據(jù)業(yè)務包的前提下，給與數(shù)據(jù)，讓業(yè)務人員或領(lǐng)導自行分析，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，有點像加強版的數(shù)據(jù)透視表。上手簡單，可視化庫豐富?？梢猿洚敂?shù)據(jù)報表的門戶，也可以充當各業(yè)務分析的平臺。
評價：FineBI做到了自助式分析，圖表類型豐富，數(shù)據(jù)分析功能較強大，鉆取，篩選，分組等功能都有。但是對于普通沒有IT基礎的人來說，要想真正熟練地掌握finebi，還是有一定的難度的，需要花上幾天，但是這個難度相比Excel的VBA學習還是低不少的。
Power BI 是一套商業(yè)分析工具，用于在組織中提供見解?？蛇B接數(shù)百個數(shù)據(jù)源、簡化數(shù)據(jù)準備并提供即席分析。生成美觀的報表并進行發(fā)布，供組織在 Web 和移動設備上使用。每個人都可創(chuàng)建個性化儀表板，獲取針對其業(yè)務的全方位獨特見解。在企業(yè)內(nèi)實現(xiàn)擴展，內(nèi)置管理和安全性。
評價：
類似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加強大。支持多種數(shù)據(jù)源。價格便宜。但是只能作為單獨的bi工具使用，沒辦法和現(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，支持服務化服務方式和本地部署。整體來說是一款很好的大屏的產(chǎn)品。
評價：
產(chǎn)品不錯，就是價格服務版每年5100元/年，本地部署竟然要110萬，每年續(xù)費也要37萬。
前文有介紹過，finereport是一個企業(yè)級的報表工具，同時也提供大屏的服務。通過布局、色彩、綁定數(shù)據(jù)等環(huán)節(jié)完成大屏的制作。擁有很多自助開發(fā)的可視化插件庫。
評價：
很優(yōu)秀的軟件，性價比高。學習方面，掌握FineReport的dashboard制作，應該也比較簡單的。
五 .專業(yè)類（地圖、科學計算、機器學習）
很多工具都能實現(xiàn)數(shù)據(jù)地圖，比如echarts，finereport，tableau等。
ggplot2是R語言更流行的第三方擴展包，是RStudio首席科學家Hadley Wickham讀博期間的作品，是R相比其他語言一個獨領(lǐng)的特點。包名中“gg”是grammar of graphics的簡稱，是一套優(yōu)雅的繪圖語法。主要用于機器學習繪圖。
評價：
機器學習、數(shù)學、科學計算領(lǐng)域?qū)I(yè)的繪圖語言。專業(yè)與技術(shù)要求都很高，不是專業(yè)搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。
Python是一門編成語言,其周邊的繪圖庫也比較豐富比如pandas和matplotlib ,pandas能夠繪制線圖、柱圖、餅圖、密度圖、散點圖等； matplotlib主要是繪制數(shù)學函數(shù)相關(guān)的圖如三角函數(shù)圖、概率模型圖等。
評價：
機器學習、數(shù)學、科學計算領(lǐng)域?qū)I(yè)的繪圖語言。專業(yè)與技術(shù)要求都很高，不是專業(yè)搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。
R-ggplot2
ggplot2是R語言最為強大的作圖軟件包，強于其自成一派的數(shù)據(jù)可視化理念。當熟悉了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)無關(guān)繪圖分離
這點可以說是ggplot2最為吸引人的一點。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應起來的過程。
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)無關(guān)的圖形要素繪制分離，有點類似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，有針對性的進行開發(fā)，調(diào)整。
2. 圖層式的開發(fā)邏輯
在ggplot2中，圖形的繪制是一個個圖層添加上去的。舉個例子來說，我們首先決定 探索 一下身高與體重之間的關(guān)系；然后畫了一個簡單的散點圖；然后決定更好區(qū)分性別，圖中點的色彩對應于不同的性別；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。這是一個層層推進的結(jié)構(gòu)過程，在每一個推進中，都有額外的信息被加入進來。在使用ggplot2的過程中，上述的每一步都是一個圖層，并能夠疊加到上一步并可視化展示出來。
3. 各種圖形要素的自由組合
由于ggplot2的圖層式開發(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
基本開發(fā)步驟
1. 初始化 – ggplot()
這一步需要設定的是圖的x軸，y軸和”美學特征”。基本形式如下：
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名稱欄目：「數(shù)據(jù)派必備」為你推薦主流數(shù)據(jù)庫可視化工具(主流數(shù)據(jù)庫可視化工具)
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