「数据派必备」为你推荐主流数据库可视化工具 (主流数据库可视化工具)
数据派必备：为你推荐主流数据库可视化工具
在我们日常的工作和生活中，数据已经成为了不可或缺的一部分。从小到大，我们接触到的数据越来越多，处理数据也成了我们每天工作中不可少的一环。数据库是处理大数据的最常见方式，而对于很多不擅长编程的人来说，数据库可视化工具就成了解放双手的重要工具。今天，我将为大家介绍几种主流的数据库可视化工具，帮助大家更轻松地处理和管理数据库。
一、Navicat
作为一款领先的数据库可视化管理工具，Navicat在很多程序员和开发人员的使用中已经深受欢迎。它支持MySQL、MariaDB、SQLite、Oracle、PostgreSQL、MongoDB等多种数据库管理，使用起来十分方便。在Navicat的可视化界面中，可以直接预览和编辑数据库中的表、视图、存储过程，同时支持自动生成SQL脚本、批量修改等功能，给用户带来无限便利。此外，Navicat还支持数据转换、同步、备份、还原等多种高级功能，绝对是一个不能错过的工具。
二、HeidiSQL
HeidiSQL是一款免费的Windows开源SQL客户端，支持MySQL、Microsoft SQL Server和PostgreSQL等多种数据库，界面简单易懂。它有着易于使用的图形界面，不要求用户有太强的技术背景，无论是初学者还是高级开发人员都能够很容易地使用它来管理和处理数据库。在使用HeidiSQL时，用户可以直接浏览和编辑数据库表、视图、过程和变量等信息，同时也支持批量查询和导入导出数据等高级功能，使用简单但功能强大。
三、pgAdmin
pgAdmin是一个专为PostgreSQL设计的强大、免费的开源数据库管理工具，被认为是PostgreSQL更受欢迎的可视化管理工具之一。它支持很多数据库操作，包括表、视图、索引、外键、触发器、函数、存储过程等等，可以轻松管理PostgreSQL数据库。功能上，它能够支持多服务器连接，并提供了一些强大的工具，例如SQL编辑器、数据导入导出工具、备份和恢复等，这些功能综合来看，相当完善。
四、DBeaver
作为一款免费开源的数据库管理工具，DBeaver支持包括MySQL、PostgreSQL、Oracle、DB2、SQL Server和Sybase等数十种数据库类型。它拥有一整套标准开发工具，包括SQL查看器、查询构建器、数据编辑器、SQL编辑器、数据管理器和SQL调试器等多种功能，非常适合开发人员使用。此外，DBeaver还支持插件扩展，能够满足用户各种不同的需求。
五、sqliteman
sqliteman是一款免费的SQLite数据库管理工具，它专门为SQLite数据库提供了很多特殊功能。在使用sqliteman时，用户可以轻松管理和操作SQLite数据库，包括浏览、创建表，执行查询等。同时还支持导入和导出CSV、XML等格式的数据。虽然它仅支持SQLite数据库，但是在处理SQLite数据库时非常方便。
起来，数据是我们生活和工作中不可或缺的一部分，数据库可视化工具通过提供直观的界面，使得处理数据库变得更加简单明了。上面介绍的这几款数据库可视化工具，各有特色，都可以轻松地管理和处理数据库，是数据派必备的工具，希望对大家有所帮助！
相关问题拓展阅读：
哪个数据可视化工具比较好？
看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一宏告下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：
程序运行截图如下：
2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：
程序运行截图如下：
补充推荐一个Python 新数据可视化模块——Plotly Express 。
Plotly Express
Plotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。
Plotly Express 安装
惯例，使用 pip进行安装。
Plotly Express支持构建图表类型 gapminder数据集说明
我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。
gapminder数据集显示2023年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2023年世界各国家人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。
散点图scatter
常用参数说明：
使用散点图描述中国人口与GDP增长趋势图
地理散点图scatter_geo
常用参数说明
使用地理散点图描述全球人口与GDP
折线图（line）
常用参数说明
使用折线图描述1952~2023中国与美国人口增长趋势图
条形图(bar)
常用参数说明
使用条形图描述1952~2023中国与美国人口增长趋势图
等值区域图（choropleth）
常用参数说明
使用等值区域图描述各个国家人口数量
目前国内数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是更好的？看了很多数据可视化产品，总结下来分为几大类。
下面我将一一分别进行工具介绍：
一．数据可视化库类
一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发毕模或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。
评价：
非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。Echarts中主要还是以图表为主，手绝缓没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。
与echarts相似，同样是可视化库，不过是国外的产品，商用需要付费，文档详尽。
评价：
同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。
Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内之一个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。
评价：
是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the grammar of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。
二．报表、BI类
由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。
评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入 ，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。
FineReport报表软件是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
评价：
FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。
Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau 没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。
评价：
全球知名的BI工具，价格6000元/年/人左右，但是国外产品不花钱不会为你做任何定制化改动，售后很有问题。
FineBI与FineReport都是帆软的产品。首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或领导自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的 探索 性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
评价：FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。
Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。
评价：
类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。
三．可视化大屏类
提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。
评价：
产品不错，就是价格服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。
前文有介绍过，finereport是一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作。拥有很多自助开发的可视化插件库。
评价：
很优秀的软件，性价比高。学习方面，掌握FineReport的dashboard制作，应该也比较简单的。
五 .专业类（地图、科学计算、机器学习）
很多工具都能实现数据地图，比如echarts，finereport，tableau等。
ggplot2是R语言更流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领的特点。包名中“gg”是grammar of graphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。
评价：
机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。
Python是一门编成语言,其周边的绘图库也比较丰富比如pandas和matplotlib ,pandas能够绘制线图、柱图、饼图、密度图、散点图等； matplotlib主要是绘制数学函数相关的图如三角函数图、概率模型图等。
评价：
机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。
R-ggplot2
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。
技术相关
1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中 探索 的信息与图形要素对应起来的过程。
ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
2. 图层式的开发逻辑
在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定 探索 一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定更好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定更好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
3. 各种图形要素的自由组合
由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
基本开发步骤
1. 初始化 – ggplot()
这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：
p
关于主流数据库可视化工具的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
