Preguntale a tu base PostgreSQL en español.

Preguntas que podés hacerle a PostgreSQL

Escribís la pregunta y el agente escribe la consulta. Estos son ejemplos sobre un esquema de ventas genérico: el SQL real depende de tus tablas y de las definiciones de tu capa semántica.

SELECT date_trunc('month', v.fecha)::date AS mes,
       SUM(v.importe_neto)                AS ventas_netas
FROM ventas v
WHERE v.fecha >= date_trunc('year', current_date)
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

SELECT c.nombre,
       SUM(v.importe_neto) AS ventas_netas
FROM ventas v
JOIN clientes c ON c.id = v.cliente_id
WHERE v.fecha >= current_date - INTERVAL '3 months'
GROUP BY c.nombre
ORDER BY ventas_netas DESC
LIMIT 10;

SELECT EXTRACT(YEAR FROM fecha)                    AS anio,
       SUM(importe_neto) / COUNT(DISTINCT pedido_id) AS ticket_promedio
FROM ventas
WHERE fecha >= date_trunc('year', current_date) - INTERVAL '1 year'
  AND EXTRACT(DOY FROM fecha) <= EXTRACT(DOY FROM current_date)
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

Cómo conectar PostgreSQL

1. 01

   Creá un usuario de solo lectura

   Es una buena práctica de seguridad: el usuario solo puede leer los esquemas que le habilites.

   CREATE ROLE trada_lectura WITH LOGIN PASSWORD 'una-clave-segura';
   GRANT CONNECT ON DATABASE tu_base TO trada_lectura;
   GRANT USAGE ON SCHEMA public TO trada_lectura;
   GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO trada_lectura;
   ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public
     GRANT SELECT ON TABLES TO trada_lectura;

2. 02

   Cargá la conexión en Trada

   Ingresá los datos de conexión con ese usuario. Trada guarda las credenciales cifradas.

3. 03

   Elegí la frecuencia y preguntá

   Trada crea una copia en Parquet, la sincroniza con la frecuencia que elijas y ya podés preguntar.

• Acceso de solo lectura

  Trada nunca escribe en tus bases de datos.

• Datos cifrados

  Credenciales y copias en Parquet se guardan cifradas.

• No entrenan con tus datos

  Los proveedores de IA no usan tu información para entrenar modelos.

• Cada respuesta muestra su SQL

  Ves las tablas, la definición y la consulta que se usaron.

Otras integraciones

• MySQL
• SQL Server
• BigQuery
• Snowflake
• Excel
• CSV
• Parquet