攔截源頭

• 發現管道：社群
• 攔截原因：最近我在研究資料可視化與內部儀表板工具（像 Metabase、Superset），但常覺得這些工具「太重」—— 要架 DB、設 UI、定義 Dashboard。
  而 ChartDB 則主打「用 SQL 就能畫圖」，一句話秒中我。
  就像我朋友說的：「這不就是資料分析師夢想中的 CLI Power BI 嗎？」
• Github：ChartDB

技術初探

• 官方定義：ChartDB is a SQL-native visualization engine. It turns your data queries into live, interactive charts.

• 核心賣點：

  • SQL 驅動圖表生成：不需前端框架，直接用查詢語句畫圖。
  • 支援即時資料連線（CSV、DuckDB、Postgres、BigQuery）。
  • 可嵌入或自託管：支援雲端版與本地部署。
  • 內建 AI 模型：能幫你「自動生成查詢 + 圖表」。
  • 自然語言查詢 (NLQ)：輸入英文問題，它幫你轉 SQL 並畫出結果。

• 適用場景：

  • 團隊內部數據探索與即時可視化
  • 想快速生成圖表的資料分析師
  • 建立個人 data notebook 或 AI charting agent

實戰使用

快速安裝

npm install -g chartdb

啟動本地伺服器後，會出現一個 Web UI（預設在 http://localhost:3000）。
你可以直接在裡面輸入 SQL 查詢，ChartDB 會自動幫你生成對應的圖表。

Hello World：查詢 + 畫圖

假設你有一份 CSV 檔案：sales.csv

date,product,amount
2024-01-01,Book,120
2024-01-02,Book,150
2024-01-03,Pen,80
2024-01-03,Book,200

直接在 ChartDB 查詢：

SELECT date, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY date
ORDER BY date;

結果會直接生成折線圖 📈，X 軸是日期、Y 軸是銷售額。
不需要設定任何圖屬性，它會根據欄位自動推斷。

連線到外部資料庫

ChartDB 支援多種來源（Postgres、DuckDB、BigQuery、Snowflake）：

chartdb connect postgres://user:password@localhost:5432/mydb

之後一樣用 SQL 查詢即可：

SELECT region, SUM(revenue) FROM sales_data GROUP BY region;

AI 模式：用自然語言畫圖

輸入：

“Show me the monthly sales growth for the top 3 products in 2024.”

ChartDB 背後的 AI 模型（官方稱為 ChartBot）會：

• 自動生成 SQL 查詢
• 執行查詢
• 視覺化輸出

整個過程完全不需要你會 SQL。

記憶碼摘要

技術：ChartDB  
分類：SQL 驅動可視化 / 資料分析工具  
難度：⭐⭐☆☆☆（1–5 顆星）  
實用度：⭐⭐⭐⭐⭐（1–5 顆星）  
一句話：用 SQL 直接畫圖，讓資料可視化變成資料查詢的一部分。  
關鍵指令：npx chartdb  
適用情境：想快速將資料查詢結果轉成互動圖表，或用 AI 自動產圖。

結語

ChartDB 給我的感覺是「SQL + 可視化的自然融合」。
它不再讓查詢結果停留在表格階段，而是讓「視覺分析」變成查詢流程的一環。
對開發者來說，它幾乎是「可視化層的 SQLite」—— 輕量、快速、即開即用。