Gudu SQLFlow é um automatizado Ferramenta de linhagem de dados SQLForneça seu SQL — consultas, procedimentos armazenados, projetos dbt ou um banco de dados inteiro — e ele produzirá um resultado interativo. linhagem de dados em nível de coluna Diagrama que mostra exatamente de onde vem e para onde vai cada dado. Sem necessidade de instalar agentes, mapeamento manual ou planilhas.
Experimente em 30 segundos: Cole qualquer consulta SQL no visualizador de linhagem SQL online gratuito e observe o diagrama de linhagem em nível de coluna aparecer. Não é necessário cadastro para acessar os exemplos públicos.
O que é linhagem de dados SQL?
A linhagem de dados SQL é o mapa de como os dados se movem e se transformam no seu código SQL: quais tabelas e colunas de origem alimentam cada tabela, visualização ou relatório de destino e o que acontece com os dados ao longo do caminho — junções, filtros, agregações, conversões e chamadas de função. A linhagem responde a duas perguntas que toda equipe de dados faz diariamente: “De onde veio esse número?” (proveniência) e “O que acontece se eu alterar esta coluna?” (análise de impacto).
Como a maior parte da lógica de transformação de dados em um data warehouse reside em SQL — views, stored procedures, scripts ETL, modelos dbt, consultas agendadas — analisar esse SQL é a maneira mais precisa e menos invasiva de construir a linhagem de dados. O SQLFlow faz exatamente isso: realiza uma análise estática do seu código SQL, sem nunca precisar acessar seus dados, e captura a lógica que as abordagens baseadas em logs de tempo de execução não conseguem identificar.
Como funciona o SQLFlow
- Ingerir SQL. Cole SQL, carregue arquivos, conecte-se a um banco de dados via JDBC para obter DDL e visualizar definições, importe um manifesto dbt ou insira o histórico de consultas do warehouse (o histórico de consultas do Snowflake e os logs de consultas do Redshift são suportados nativamente).
- Analisar e interpretar. O SQLFlow é construído sobre o Analisador SQL Geral (GSP)GSP é um front-end comercial para compiladores SQL, desenvolvido desde meados dos anos 2000 e validado com mais de 13.000 conjuntos de testes SQL por dialeto. O GSP constrói um modelo semântico completo do seu SQL — resolvendo cada referência de coluna por meio de CTEs, subconsultas, views e expansão em estrela — e então seu analisador de fluxo de dados extrai os relacionamentos de origem para destino com granularidade de coluna.
- Visualize e exporte. O resultado é um diagrama interativo que você pode explorar em detalhes, rastrear o fluxo a montante e a jusante de qualquer coluna e exportar como JSON, CSV ou PNG — ou consultar programaticamente por meio da API REST.
Linhagem em nível de coluna, não apenas em nível de tabela.
A linhagem em nível de tabela informa que relatório_receita é construído a partir de pedidos e clientesA linhagem em nível de coluna informa que report_revenue.total é calculado como SOMA(pedidos.quantidade) filtrado por pedidos.status, ingressou em clientes.id — e isso clientes.email não desempenha nenhum papel nisso. Essa diferença é o que torna a linhagem acionável:
- Análise de impacto antes de uma alteração de esquema: identifique todos os relatórios subsequentes que uma coluna realmente alimenta, em vez de todos os relatórios que apenas acessam a mesma tabela.
- Análise da causa raiz de um número incorreto: percorra o caminho inverso, partindo de uma coluna de saída e passando por todas as transformações até chegar às suas verdadeiras origens.
- Conformidade e auditoria: comprove exatamente quais campos de origem alimentam um resultado regulamentado — a granularidade exigida por estruturas como a BCBS 239 e o mapeamento de dados do GDPR.
O SQLFlow também separa linhagem direta de linhagem indireta (de impacto)Uma coluna usada em um ONDE cláusula, JUNTAR condição, ou AGRUPAR POR Nunca aparece na saída, mas definitivamente influencia o resultado. O SQLFlow modela isso como um tipo de relacionamento distinto e alternável, permitindo visualizar o fluxo de dados puro ou a superfície de impacto total — a maioria das ferramentas de linhagem não faz essa distinção.
Suporte para 39 bancos de dados
O SQLFlow fornece analisadores sintáticos específicos para cada dialeto — e não uma gramática ANSI genérica — para 39 bancos de dados e mecanismos de consulta:
| Categoria | Bases de dados |
|---|---|
| Data warehouses na nuvem | Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks, Azure SQL, Amazon Athena |
| SGBD relacional tradicional | Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, IBM DB2, Sybase, Informix, SQLite, EDB Postgres |
| MPP e análises | Teradata, Netezza, Greenplum, Vertica, SAP HANA, ClickHouse, DuckDB, Doris, StarRocks |
| Big data e mecanismos de consulta | Hive, Impala, Spark SQL, Presto, Trino, Flink SQL |
| Outras plataformas | Couchbase, Salesforce SOQL, Power Query M, OpenEdge, ODBC, Dameng, GaussDB, OceanBase, MDX |
O suporte a dialetos está em constante expansão — EDB Postgres, Dameng, OceanBase e Power Query M foram adicionados em 2026. Se o seu dialeto não estiver listado, pergunte-nosNovos dialetos são adicionados a pedido dos clientes.
Procedimentos armazenados, SQL dinâmico e dbt
Armazéns reais não são feitos de instruções SELECT perfeitas. O SQLFlow analisa as partes mais complexas:
- Procedimentos armazenados: Gramáticas procedurais dedicadas para Oracle PL/SQL e SQL Server T-SQL rastreiam a linhagem através de corpos de procedimentos, parâmetros e tabelas temporárias, e renderizam uma interface interativa. gráfico de chamadas Quais procedimentos invocam quais.
- SQL dinâmico: O SQL montado dentro de procedimentos é resolvido e analisado em vez de ser ignorado — um dos pontos cegos mais comuns em ferramentas de linhagem.
- Projetos dbt: Importe um manifesto dbt e obtenha a linhagem em nível de coluna em todos os seus modelos, reconciliada com o data warehouse no qual ele é implantado.
- Diagramas ER a partir de SQL: O SQLFlow infere relacionamentos de chave primária/estrangeira a partir do DDL e desenha o diagrama de entidade-relacionamento — útil quando não existe documentação.
Faça suas perguntas sobre linhagem em inglês simples.
Desde a versão 8.2.3, o SQLFlow inclui uma consulta de linhagem com inteligência artificial: faça perguntas como “Quais relatórios dependem de customers.email?” ou “resuma como a receita total é calculada” diretamente em relação ao gráfico de linhagem. As respostas são baseadas no gráfico real — cada tabela e coluna referenciada pela IA é validada em relação à linhagem analisada antes de chegar até você.
Escolha sua implantação
| Edição | Ideal para | Como funciona |
|---|---|---|
| Nuvem SQLFlow | Indivíduos e equipes que desejam obter uma linhagem agora | SaaS, nível gratuito; cole SQL ou conecte as fontes no navegador. |
| SQLFlow no local | Bancos, saúde e ambientes regulamentados | Docker/Kubernetes dentro da sua rede — o SQL nunca sai da sua infraestrutura. |
| API REST | Automatizando a linhagem em pipelines e plataformas | Superfície de análise completa como endpoints JSON-over-HTTP |
| Widget JavaScript | Incorporar diagramas de linhagem em seu próprio produto | API JS com mais de 30 métodos, que pode ser integrada a qualquer aplicativo web. |
| Biblioteca Java | Incorporando linhagem em aplicações JVM | O GSP DataFlowAnalyzer como uma dependência JAR |
Implantações corporativas são escaláveis para conjuntos de dados com mais de 100 bancos de dados e mais de um milhão de colunas, com varredura incremental, um repositório de linhagem persistente e adaptadores de exportação para DataHub, Microsoft Purview e OpenMetadata — para que o SQLFlow possa servir como mecanismo de linhagem dentro do catálogo que você já utiliza.
Pare de tentar adivinhar a origem dos seus dados.
Cole uma consulta e veja sua linhagem em nível de coluna aparecer — exemplos públicos são gratuitos e não exigem cadastro.
Para que as equipes usam o SQLFlow?
- Análise de impacto: Conheça todos os usuários subsequentes de uma coluna antes de renomeá-la, redigitá-la ou excluí-la.
- Depuração de problemas de dados: Rastrear um número incorreto em um painel de controle, percorrendo todas as visualizações e procedimentos até sua origem, leva minutos em vez de dias.
- Conformidade regulamentar: Produzir documentação de proveniência em nível de coluna para BCBS 239, GDPR, SOX e auditoria interna.
- Planejamento de migração: Mapeie o verdadeiro grafo de dependências antes de migrar do Oracle ou Teradata para o Snowflake, BigQuery ou Databricks e verifique se nada ficou órfão depois disso.
- Governança de dados: Integre informações de linhagem precisas e atualizadas automaticamente ao seu catálogo de dados, em vez de mantê-las manualmente.
Como o SQLFlow se compara às opções de código aberto?
Os analisadores sintáticos de código aberto param onde o SQL de produção se torna complexo. Projetos como linhagem sql (Python) e sqlglot São boas ferramentas para analisar consultas individuais e, para instruções SELECT/INSERT simples, podem ser tudo o que você precisa. A lacuna aparece em código de produção real: procedimentos armazenados e SQL dinâmico, sintaxe específica de dialetos em dezenas de mecanismos, expansão em estrela e resolução de visualizações que exigem metadados do banco de dados, linhagem indireta por meio de condições de filtro e junção e visualização (não apenas extração) da linhagem na escala de milhares de scripts. O analisador do SQLFlow foi desenvolvido comercialmente por quase duas décadas com base em um corpus de regressão de mais de 13.000 exemplos de SQL do mundo real — essa profundidade em SQL complexo é o que você está pagando. Se estiver avaliando, execute seu procedimento armazenado mais complexo em ambos e compare.
Perguntas frequentes
O SQLFlow precisa acessar meus dados?
Não. O SQLFlow realiza análises estáticas do código SQL e, opcionalmente, lê metadados do esquema (definições de tabelas e colunas). Ele nunca lê as linhas das suas tabelas. Na edição On-Premise, até mesmo o seu texto SQL permanece dentro da sua rede.
Existe uma versão gratuita?
Sim. Nuvem SQLFlow Possui um plano gratuito — basta colar o código SQL e obter diagramas de linhagem em nível de coluna no seu navegador. Os planos pagos adicionam entradas maiores, acesso à API e recursos para equipes.
O SQLFlow consegue analisar procedimentos armazenados?
Sim, essa é uma de suas maiores vantagens. O Oracle PL/SQL e o SQL Server T-SQL possuem analisadores sintáticos procedurais dedicados. O SQLFlow rastreia a linhagem por meio de parâmetros de procedimento, tabelas temporárias e SQL dinâmico, e desenha o grafo de chamadas entre os procedimentos.
Qual a diferença entre a linhagem em nível de coluna e a linhagem em nível de tabela?
A linhagem em nível de tabela mostra quais tabelas alimentam quais outras. A linhagem em nível de coluna mostra, para cada coluna de saída, as colunas de origem exatas que a alimentam e as transformações aplicadas. É o nível de coluna que torna as análises de impacto e as respostas de auditoria precisas em vez de aproximadas.
O SQLFlow é compatível com dbt?
Sim. Importe seu manifesto dbt e o SQLFlow produzirá a linhagem em nível de coluna em seus modelos dbt, podendo reconciliar os modelos com os objetos do data warehouse que eles criam.
Posso exportar a linhagem para o DataHub, Purview ou OpenMetadata?
Sim. As implementações corporativas incluem adaptadores de exportação para DataHub, Microsoft Purview e OpenMetadata, além de exportações em JSON e CSV e uma API REST para qualquer personalização.
Qual o preço do SQLFlow?
O SQLFlow Cloud é gratuito a partir de um primeiro momento; contas premium custam £49,99/mês. O SQLFlow On-Premise custa £500/mês ou £4.800 (pagamento único) por tipo de banco de dados selecionado, instalável em dois servidores. Consulte preços Para mais detalhes.
Veja agora a linhagem do seu SQL.
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