MySQL数据可视化技术文章大纲
数据准备与连接
MySQL数据库的基础查询与数据处理
使用SQL语句提取可视化所需数据（聚合、筛选、排序）
导出数据为CSV或JSON格式的备选方案
可视化工具选择与配置
常见工具对比：Tableau/Power BI vs. Python库（Matplotlib/Seaborn）
配置ODBC/JDBC连接MySQL数据库
直接通过工具内置连接器访问MySQL的注意事项
基于BI工具的可视化实现
Tableau连接MySQL实时数据的步骤演示
Power BI创建动态仪表盘的关键操作
设置自动刷新数据源的时间间隔
编程实现高级可视化
Python+PyMySQL/MySQL Connector数据获取代码示例
Pandas数据处理后生成Matplotlib/Seaborn图表的完整案例
交互式可视化方案：Plotly与Dash的集成应用
性能优化与安全实践
大数据量下的分页查询与缓存策略
视图和存储过程在可视化中的效率提升
数据库连接凭据的加密存储方法
典型业务场景案例
电商销售数据多维分析看板
社交媒体用户行为热力图
实时监控系统的流式数据仪表盘
常见问题排查
连接超时与权限错误的解决方案
字符集编码导致的数据显示异常处理
可视化渲染性能瓶颈的诊断方法