Raw Query

Raw Query是一款基于人工智能技术的数据库交互工具，核心定位是降低数据库操作门槛，让用户通过自然语言即可完成数据库的增删改查操作。核心功能包括自然语言转SQL查询、数据批量编辑、操作结果自动校验，目标用户覆盖产品运营、业务分析人员、前端开发人员、中小团队管理者等，适用于日常业务数据查询、客户信息更新、销售数据录入、报表数据核对等场景，无需编写复杂SQL代码即可完成数据库操作，提升数据处理效率。

主要功能

• 自然语言查询：用户只需在输入框中用日常语言描述数据需求，比如“查询2024年第二季度所有Pro计划付费客户名单”，系统会自动将需求转换为符合数据库语法的SQL语句，执行后直接返回结构化的查询结果，无需用户掌握SQL编写技能，降低数据获取的技术门槛。
• 数据新增功能：用户可以通过自然语言描述新增数据的需求，比如“添加一条新的销售记录，客户为XX公司，金额为12000元，归属销售为张三，成交时间为2024年6月15日”，系统会自动生成对应的插入语句，完成数据入库操作，适用于零散业务数据快速录入的场景。
• 数据更新功能：当需要修改数据库已有信息时，用户只需说明更新规则，比如“将客户ID为1024的用户邮箱从old@example.com更新为new@example.com”，系统会先匹配对应数据条目，生成更新语句并在执行前展示待修改内容，用户确认后即可完成更新，避免手动编写更新语句出错。
• 多数据库适配：平台支持连接MySQL、PostgreSQL、SQL Server、MongoDB等多种主流数据库，用户只需按照引导输入数据库的连接地址、端口、账号、密码等信息，完成权限验证后即可一键接入，无需针对不同数据库调整操作方式，适配不同团队的技术栈需求。
• 操作风险校验：针对所有修改类操作，系统会提前识别操作影响范围，比如执行批量删除或更新时，会先展示受影响的数据条目数量和具体内容预览，提示用户确认后再执行操作，同时自动记录所有操作日志，方便后续溯源排查，降低误操作导致的数据丢失风险。
• 查询结果导出：用户完成数据查询后，可以选择将结果导出为CSV、Excel等常用格式，导出时支持自定义选择需要的字段、调整排序规则，导出的文件可以直接用于报表制作、业务汇报、数据分析等场景，减少数据格式转换的工作量。

怎么使用

1. 访问Raw Query官网，点击注册按钮，填写邮箱、设置密码完成账号注册，也可以选择使用Google账号直接快捷登录，进入个人工作台。
2. 点击工作台中的“新增数据库连接”按钮，选择你使用的数据库类型，填写数据库的连接地址、端口、账号、密码等信息，完成连接测试并确认接入。
3. 在交互输入框中用自然语言描述你的数据需求，比如“查询本月所有已付款的订单列表”，输入完成后点击发送按钮提交请求。
4. 等待系统处理需求，查看返回的结果预览，如果是修改类操作，先核对受影响的数据条目是否正确，确认无误后点击确认执行按钮。
5. 获取操作结果后，可以选择将数据导出为需要的文件格式，也可以将常用的查询需求保存为模板，方便后续重复调用。

适合什么人群

• 产品运营人员(日常业务数据查询场景)
• 业务分析人员(客户数据统计分析场景)
• 销售管理人员(销售数据录入更新场景)
• 前端开发人员(快速查询测试数据场景)
• 中小团队管理者(经营数据核对场景)
• 客户服务人员(客户信息修改更新场景)

总结

这款工具的核心价值在于打破了数据库操作的技术壁垒，过去业务人员需要数据时往往需要向技术团队提需求，等待排期的过程会耽误业务效率，而通过这个工具，非技术背景的用户也能自主完成大部分常见的数据库操作。它的交互逻辑和日常聊天工具类似，用户不需要学习复杂的SQL语法，只需要像和同事沟通一样描述需求即可，同时内置的风险校验机制也解决了非技术人员操作数据库容易出错的问题。对于技术人员来说，它也能简化日常简单查询、批量修改数据的操作流程，省去编写重复SQL语句的时间。目前支持的数据库类型覆盖了大部分企业常用的品类，团队协作功能也适配了中小团队的权限管理需求，适合需要频繁处理业务数据但技术资源有限的团队使用。

价格与免费额度

Raw Query提供免费版和付费订阅两种模式，免费版支持单用户使用，最多可连接1个数据库，每月最多可执行100次操作，操作日志仅保留30天，适合个人用户或小型团队测试使用。付费版分为基础版和企业版，基础版每月收费29美元，支持单用户连接最多10个数据库，无操作次数限制，操作日志保留90天，适合独立的业务或技术人员使用。企业版每月收费99美元起，支持团队多账号使用，可自定义成员权限，最多可连接50个数据库，操作日志永久留存，还可获得专属技术支持，适合中小团队批量使用。此外平台提供7天免费试用，用户可先体验付费版功能再决定是否订阅。

优点与不足

能帮你做的 8 件事

1. 01自然语言查询
2. 02数据新增功能
3. 03数据更新功能
4. 04多数据库适配
5. 05AI数据库工具场景的常用方案
6. 06自然语言转SQL场景的常用方案
7. 07产品运营人员(日常业务数据查询场景)的日常效率工具
8. 08先用免费额度验证需求再决定付费

更新历史

• 2026.06.14Raw Query 收录进 Toolifai 目录
• 页面资料核验与信息更新

常见问题