> 订单涨了，是新客变多，还是客单价提高？哪个渠道在增长，哪个城市正在掉队？这些答案往往都在 MySQL 里，真正费时间的是把问题变成 SQL，再把查询结果变成一份人人看得懂的结论。

数据库很擅长保存事实，却不会主动解释事实。业务同学提出一个问题，常常还要经历提需求、排期、取数、导出 Excel、制作图表，再来回确认指标口径。

Sive 想缩短的正是这段距离。它是 AntV 团队出品的 AI 驱动数据可视化创作平台，可以连接 MySQL、本地文件等数据源，通过自然语言完成查询、分析和可视化，并继续生成图表、报告或可分享的数据应用。

把 MySQL 接入 Sive 后，不需要先想好 SQL 怎么写。可以从一句业务问题开始，边看结果边追问，让分析从“数据库里有什么”自然走到“这些数据说明了什么”。

## 先看一个典型问题

假设你负责电商业务，想知道最近一个月的经营情况，可以直接问：

> **分析最近 30 天每天的订单量、成交额和客单价趋势，并标出变化最明显的日期。**



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/5716244c1544cb681b58774b0e4c819a.png)

### 1. 将问题拆成具体任务

收到问题后，Sive 会结合 MySQL 中的订单、客户和商品数据，把宽泛的经营问题拆成一组可以执行的分析任务。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/72438012f50439a294f313466cfcf3c9.png)

### 2. 得到一份分析简报

任务执行完成后，Sive 会先生成一份分析简报。它不只返回查询结果，还会把数据整理成业务可以直接阅读的结论。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/51056a2ea8c06165489cd75d3ed640cb.png)



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/75861eceea2158495d48ffd76770bf06.png)

### 3. 从分析简报生成网页报告

Sive 会把已有的分析结果组织成结构完整的网页报告，将结论、图表和数据依据放在同一个页面中。报告生成后可以继续调整，也可以直接分享给团队。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/795be6ef81af8efdbe6ad5a2bf652222.png)

从一句问题，到任务拆解、分析简报，再到可以分享的网页报告，整个过程都围绕同一份 MySQL 数据连续完成。

## MySQL 接入 Sive 后，可以做什么

一份业务数据库里可能有订单、用户、商品、渠道等几十张表。接入后，你可以围绕真实问题连续探索：

+ **看趋势**：订单量、成交额和活跃用户如何变化？
+ **做对比**：不同渠道、地区和品类的表现有什么差异？
+ **找异常**：哪些日期的退款率或转化率明显偏离平时？
+ **拆原因**：收入变化来自用户数、购买频次，还是客单价？
+ **做表达**：把结论生成图表、分析报告或数据应用。

重点不是“让 AI 写一条 SQL”，而是把查询、分析和可视化串成一次完整的工作。

## 三步连接 MySQL

### 1. 选择 MySQL 数据源

进入 [Sive 数据](https://sive.antv.antgroup.com/data)，点击“连接我的数据”，选择 `MySQL`。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/7c34c4340d68fbffdd25bc8cf342e76e.png)

### 2. 填写连接信息

已有完整连接地址时，可以直接粘贴：

```plain
mysql://username:password@host:3306/database
```

也可以切换到“标准设置”，分别填写主机、端口、用户名、密码和数据库名称。MySQL 默认端口为 `3306`。

数据库不能直接从公网访问时，还可以开启 SSH 隧道，通过跳板机建立连接。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/1853c584a74ff017aa40b98cd88f18c2.png)

### 3. 测试连接并创建数据集

填写完成后，先点击“测试连接”。连接成功后创建数据集，Sive 会读取数据库中的数据表和字段结构，为后续提问准备上下文。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/e21c67e63fa48b8b7ad8898074e86539.png)



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/ae4dbf2fb61bdbf77be429dedbcaa0de.png)

接下来，打开刚创建的数据集，输入问题就可以开始分析。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12721574/6220b8b20993711a12f61dccd106be21.png)

## 它不只是一个自然语言 SQL 工具

如果目标只是得到一张数据表，生成 SQL 已经足够。但很多业务问题还需要继续比较、解释和表达。

传统流程通常是：

> MySQL → 写 SQL → 导出 CSV → 整理 Excel → 制作图表 → 复制到报告

在 Sive 中，这条链路可以变成：

> MySQL → 自然语言查询 → 分析 → 可视化 → 数据应用

临时看一个指标，可以快速生成图表；需要复盘，可以继续扩展成报告；需要让更多人查看，还可以生成并分享数据应用。问题、结果和图表留在同一个分析过程里，不必在多个工具之间反复搬运。

## 让分析结果更准确的四个习惯

+ **问题要具体**：相比“分析一下订单”，可以说“按天分析最近 30 天已支付订单的成交额和退款率”。
+ **口径要说清楚**：时间范围、订单状态、去重方式和时区，都会影响结果。
+ **结论要有依据**：关键结论可以同时要求返回计算口径、数据表和图表，方便核对。
+ **权限要收紧**：Sive 以只读方式挂载 MySQL；实际使用时仍建议创建专用只读账号，只授权必要库表，不要直接使用高权限生产账号。

## MySQL 存数据，Sive 让数据开口

数据库里从来不缺数据，缺的是一条足够短的路径，让业务问题快速抵达答案。

把 MySQL 接入 Sive 之后，产品、运营和研发都可以从一句自然语言问题开始，完成取数、分析和可视化。少一点导表和等待，多一点直接探索。

[立即连接 MySQL](https://sive.antv.antgroup.com/data/new/mysql) · [开始使用 Sive](https://sive.antv.antgroup.com/) · [关注 AntV Sive 开源项目](https://github.com/antvis/sive)

🪼 Sive, See it Live, Share it Real.

订单涨了，是新客变多，还是客单价提高？哪个渠道在增长，哪个城市正在掉队？这些答案往往都在 MySQL 里，真正费时间的是把问题变成 SQL，再把查询结果变成一份人人看得懂的结论。

MySQL 里的业务数据，终于可以直接问了：用 Sive 把数据库变成图表和报告

数据库

人工智能

开发工具

Sive是AntV团队推出的AI数据可视化平台，支持连接MySQL等数据源，用自然语言完成查询、分析和可视化。从提问到任务拆解、分析简报，再到可分享网页报告，全程无需编写SQL。三步连接MySQL，即可围绕真实业务数据连续探索，直接生成图表、报告或数据应用，显著缩短从数据到结论的路径。

数据可视化

数据分析

运营分析

代码解释

MySQL

文字识别限时特惠，新用户0.5折起


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