explorerhq/sql-explorer

SQL Explorer – LLMによるクエリ作成支援を備えたDjangoベースのBIツール

概要 – あらゆるDjangoプロジェクトに組み込める（またはスタンドアロンで実行可能な）Webアプリケーションです。Djangoがサポートするあらゆるデータベースに対してSQLクエリを実行、共有、可視化でき、CSV/JSONのアップロードにも対応しています。

重要性 – ブラウザ内エディタ、スキーマ認識型のオートコンプリート、結果の可視化、そしてLLM（OpenAIなど）を使用してクエリを草案・デバッグできるオプションのAIアシスタントを提供することで、データ活用のパイプラインを高速化します。これにより、SQLに詳しくないユーザーでもアドホックな分析が可能になり、パワーユーザーのニーズにも応えます。

主な機能

• 複数のデータベース（Postgres, MySQL, SQLiteなど）およびユーザーがアップロードしたCSV/JSONファイルへの接続。
• スキーマヘルパーとオートコンプリートを備えたクリーンなエディタでのクエリ作成。
• AI搭載SQLアシスタント – OpenAI（または互換）APIキーを入力することで、スキーマのコンテキストをLLMプロンプトに自動注入する自然言語による支援を受けられます。
• クエリの保存、履歴の表示、スナップショットのスケジュール設定、保存済みクエリのシンプルなJSON APIとしての公開。
• ブラウザ内分析：クイック統計、ピボットテーブル、散布図 – Excelへのエクスポートは不要です。
• パラメータ化されたクエリにより、SQLを知らないユーザー向けの使いやすいUIを生成。
• 結果のメール送信、ログの表示、データのエクスポート。

はじめ方

1. リポジトリをクローンし、docker compose upを実行します（デモ用のDjangoプロジェクトが含まれています）。
2. http://127.0.0.1:8000/explorer/ を開き、admin/admin でログインします。
3. Dockerセットアップには、フロントエンドの変更をホットリロードするためのVite開発サーバーも含まれています。

典型的なワークフロー

1. データ接続を選択または追加します。
2. クエリを作成します（またはAIアシスタントに生成を依頼します）。
3. 実行して結果を確認し、必要に応じて可視化を作成したりエクスポートしたりします。
4. クエリを保存して後で再利用したり、チームメイトと共有したりします。

推奨ユーザー

• すでにDjangoを運用しており、重量級のプラットフォームを導入せずに内部BIレイヤーが必要なチーム。
• 迅速に共有可能なSQLダッシュボードやシンプルな可視化を求めるアナリスト。
• 非技術系ユーザーのデータ探索をLLMで支援したい開発者。

リンク

• 公式サイト：https://www.sqlexplorer.io/
• ライブデモ：https://demo.sqlexplorer.io/
• ドキュメント：https://django-sql-explorer.readthedocs.io/en/latest/