Text2Query
Jo Rangel · Programación
Text2Query es una herramienta de navegador que convierte preguntas en inglés o español en consultas SQL y MongoDB después de subir un esquema.
Acerca de Text2Query
About
Qué es Text2Query
Text2Query es una aplicación web que traduce el lenguaje natural a consultas de base de datos. Como herramienta de consulta de bases de datos, funciona dentro del navegador: subes un archivo de esquema de MySQL, PostgreSQL, SQLite, SQL Server o MongoDB, y luego haces preguntas en inglés o español.
La idea es quitar de en medio la barrera de la sintaxis SQL. Un jefe de producto que necesita una cifra de bajas ya no tiene que abrir un ticket a un ingeniero. Tú describes el resultado que buscas y la herramienta arma la consulta que lo consigue, además de explicar qué hace. Si ya escribes SQL, la usas para redactar joins complejos más rápido y comprobarlos contra el esquema.
La privacidad define el diseño. Tu esquema se queda en el navegador y el desarrollador afirma que no se guarda en ningún servidor. La herramienta corre por completo en el navegador, así que no hay nada que instalar. Los límites principales son el tamaño del esquema y la precisión: el desarrollador señala 10.000 tokens como el punto fiable, y con esquemas más grandes ha probado resultados irregulares.
Primeros pasos
- Abre text2query.com y sube tu archivo de esquema. Sirven archivos SQL, TXT y JSON, y cada uno puede pesar hasta 200MB.
- Elige el tipo de base de datos. Hay soporte para MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite, SQL Server y MongoDB; Oracle y Firestore aparecen como próximos.
- Haz una pregunta en inglés o español, por ejemplo «qué clientes hicieron más de tres pedidos el mes pasado».
- Lee la consulta generada y su explicación, y ejecútala en tu propia base de datos o edítala en la misma sesión.
- Afina la pregunta y sigue con preguntas de seguimiento mientras el esquema permanece cargado.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Text2Query.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Jefes de producto y analistas
- Personas sin perfil técnico
- Desarrolladores e ingenieros de datos
Tareas
- Escribir una primera versión de la consulta
- Aprender la estructura de las consultas
- Traducir entre bases de datos
Casos de uso
- Consultas rápidas durante una reunión
- Trabajar con un esquema delicado
- Explorar una base de datos desconocida
Funciones clave
De lenguaje natural a consulta
Escribes la pregunta como se la harías a un compañero, y esta herramienta para convertir texto en SQL devuelve una consulta SQL válida o una consulta MongoDB. Hay soporte para inglés y español. También puedes preguntar en lenguaje natural sin conocer la sintaxis: la herramienta explica la consulta para que confirmes que coincide con lo que quieres antes de ejecutarla.
Carga de esquema y detección de relaciones
Subes un volcado SQL, un archivo de texto o un esquema JSON de MongoDB, y la herramienta lee la estructura de tablas y colecciones. Mapea tanto claves foráneas explícitas como relaciones implícitas, así que los joins que no están declarados en las restricciones igual aparecen en las consultas generadas. Cada archivo puede pesar hasta 200MB.
Soporte para varias bases de datos
La herramienta cubre MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite, SQL Server y MongoDB. Eliges la base de datos destino antes de preguntar, para que la sintaxis coincida con tu motor. Oracle y Firestore figuran como próximos en el sitio oficial.
Reutilización de consultas en la sesión
Las consultas se quedan en la sesión actual, así que puedes editar un resultado y seguir construyendo en lugar de empezar de cero. Las preguntas de seguimiento mantienen el esquema cargado, lo que acelera la exploración de una base de datos que no conoces.
Explicación de cada consulta
Cada consulta generada viene con una explicación en lenguaje llano de lo que hace. Esto convierte la herramienta en un apoyo para quien empieza con SQL, y en una ayuda de revisión para quien ya lo domina y quiere comprobar la lógica.
Solo navegador y privado por diseño
Toda la herramienta corre en el navegador y no hay nada que instalar. Según el desarrollador, el esquema permanece en local y no se almacena, algo que importa cuando la estructura de tu base de datos ya es sensible por sí sola.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Convierte lenguaje llano en consultas SQL y MongoDB ejecutables, sin memorizar sintaxis.
- Detecta relaciones implícitas, así que los joins generados funcionan aunque las claves foráneas no estén declaradas.
- Cubre seis bases de datos, lo que reduce el ir y venir entre herramientas para pilas distintas.
- Explica cada consulta, así que quien empieza aprende y quien ya sabe puede verificar la lógica.
- Según el desarrollador, el esquema se queda en el navegador y no se guarda en un servidor.
Desventajas
- La precisión baja con esquemas grandes. El desarrollador sitúa el punto fiable en 10.000 tokens, y con entradas más grandes el resultado es menos estable.
- Todavía no hay conexión directa a la base de datos. Subes un archivo de esquema y no apuntas la herramienta a una base en marcha.
- No hay API pública, así que no se puede integrar en un flujo automatizado.
- Solo inglés y español. Aún no hay otros idiomas.
Preguntas frecuentes
Text2Query es una herramienta de lenguaje natural a SQL, y también funciona como generador de consultas MongoDB. Subes un esquema de base de datos, haces preguntas en inglés o español y recibes una consulta completa junto con una explicación de lo que hace.
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