資料很少會以單一且整潔的格式送達——合作夥伴可能會提供 CSV 匯出檔，內部 API 可能會以 JSON 記錄活動，而分析管道則可能輸出 Parquet 格式的結果。過去，若要將這些不同格式的資料整合至同一個資料表中，通常意味著必須針對每種格式進行獨立暫存，並手動執行資料核對。 Navicat 18 重新設計的「匯入精靈」就是為了解決這個難題而生。為了親自體驗其強大功能，我們將示範如何把三種不同格式的檔案（皆基於 MySQL 的範例 classicmodels 資料庫），合併匯入至單一資料表中。
到目前為止我們介紹過的每一種 AI 助理設定（例如 ChatGPT、Claude、Gemini 等），都需要透過網際網路將你的指令傳送至服務提供者的伺服器。對於多數工作流程來說這完全沒問題；但如果你處理的是敏感的資料庫架構、受法規監管的資料，或者只是單純不想依賴網路與額外負擔每月 API 費用，Navicat 也支援透過 Ollama 或 LM Studio，將 AI 助理連接至完全執行在你自己電腦上的模型。
參數、頁面導覽與自動重新整理
上週我們使用「圖格圖層」來排版 Classic Models 的銷售儀表板，將三個圖表（按產品線區分的總收入、每月銷售趨勢，以及按訂單金額排序的前幾名客戶）整齊且均勻地排列在同一列上。本週，我們將透過另外三項商業智慧功能：參數、頁面導覽和自動重新整理，讓該儀表板具備互動性和自動維護能力。
圖格圖層介紹
優秀的高階主管儀表板能讓人一目瞭然地掌握業務現況：企業運作狀況、何處需要深入探討，以及資料的最新狀態。Navicat 18 的商業智慧（BI）工具新增了多項功能，讓建置和維護儀表板變得更加輕鬆高效。今天我們將實作建立一個簡單的銷售概覽儀表板，並運用「圖格圖層」功能。在接下來的文章中，我們也將陸續介紹全新的「參數」、「頁面導覽」和「自動重新整理」功能。
本教學假設你已建立連接至 MySQL 範例資料庫 classicmodels 的資料來源，並建立了類似下方提及的三個圖表以及儀表板本身。以下步驟將從該起點開始。
撰寫簡單的查詢固然容易，但當查詢擴展到多達十多個聯結與大量別名時，維護工作就會變得極為繁瑣。過去只要重新命名一個資料表別名，就必須手動找出並更新每一個相關引用；而 Navicat 18 的 SQL 編輯器正是為了解決這些痛點而設計，全新推出三項核心功能：重構、即時錯誤偵測以及程式碼見解。
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