耗时6个月,我们做了一款干净、免费、开源的AI数据库管理工具
一、Chat2DB简介
在消失的这段时间,我和小伙伴们做了一款集成了AI的数据库管理工具Chat2DB。
他是数据库也集成了AIGC的能力,能够将自然语言转换为SQL,也可以将SQL转换为自然语言,还可以给出SQL的优化建议,可以极大提升效率。
GitHub地址:https://github.com/chat2db/chat2db
官网地址:https://chat2db.ai
相较于市面上已有的数据库管理工具,我认为Chat2DB的独特优势在于如下几点:
AI 智能生成SQL、SQL解析: Chat2DB是一个在数据库操作平台上嵌入了AI交互功能的工具,用户可以通过自然语言或语音输入查询,AI助手能够理解查询并生成对应的SQL代码,还可以将SQL查询转换为自然语言,并提供优化建议,简化数据库查询过程。
这对于提效来说,是一个近乎王炸的优化,一是对于研发人员,它可以给出SQL的优化建议、也可以分析慢SQL并建议改进其性能的方法;二是对于不懂SQL语法的产品和运营同学,有了Chat2DB,他们也可以快速完成数据查询并且生成报表,这既节省了开发同学的工作量,还节省了开发和业务之间的沟通成本,可以说是降本增效的利器了。
强大的扩展能力: Chat2DB支持多种数据源,目前已经支持Mysql、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、ClickHouse、Oceanbase、H2、SQLite等,基本已经涵盖了目前开发常用的数据库类型。
多端一体化解决方案: 支持多端访问,Mac、Windows客户端目前都已经支持,不仅如此,还考虑到了一些同学喜欢web版用完就走,不喜欢安装一堆软件,所以还提供了Web版,可以说是十分人性化了。
Chat2DB的数据库管理基本功能也已经十分完善,就算不看AI能力,也已经是数据库管理工具中的佼佼者了。
Chat2DB整体的设计简单易用,没有任何花里胡哨的东西,符合技术人喜欢简洁的特点。 Chat2DB还有着强大的数据管理能力,支持数据表、视图、存储过程、函数、触发器、索引、序列、用户、角色、授权等管理(部分开发中) 它还可以支持团队协作,研发无需知道线上数据库密码,解决企业数据库账号安全问题。 它还支持环境隔离、线上、日常数据权限分离,便于开发时的数据管理(部分开发中)。
作为一个对AI十分感兴趣的服务端程序员,在ChatGPT刚刚火起来的时候,就一直在思考如何在开发工作中利用ChatGPT提效,SQL提效也是一直在思考中的,现在我们把它做出来,而且看github上的star趋势也是十分火热,这点还是比较开心的。
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二、简洁易用的交互设计
这真的是一个我们用了很多心思的产品,首先体现在整体的视觉体验上,对于一个工具类产品,让使用者感觉简单易用是十分必要的。
我们也是遵循着简洁易用的原则,整体视觉体验参考了Navicat、DBever、DataGrip,综合比较了这几款软件最终还是觉得DataGrip体验最好,在设计更多的借鉴了DataGrip的一些设计。以下是几个数据库管理工具的界面比较:
Navicat:
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DBever:
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DataGrip:
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Chat2DB:
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三、核心功能演示
1、安装&配置
1.1、新建数据库连接
点击左侧“连接”按钮,点击右侧“新建链接”按钮,选择数据库类型,输入数据库连接信息,点击“连接”按钮即可连接数据库。
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1.2、配置数据库信息
配置数据库连接信息,点击“测试连接”按钮,如果连接成功,点击“连接”按钮即可连接数据库。
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1.3、驱动配置
链接数据库需要下载对应的驱动,如果驱动为空有两种方式配置驱动
1、如果可以链接公网,点击“下载驱动”按钮,下载驱动,然后点击选择驱动。
2、如果无法连接公网或者默认驱动不能适配你的数据库,可以在本地下载驱动,点击“上传驱动”按钮,选择驱动文件上传,上传成功后即可使用。
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2、使用AI
2.1、AI 生成SQL
在数据库管理中,选中数据库,新建SQL控制台,在控制台上方有一个输入框,输入你需要让AI帮你查询的数据回车,AI 会自动的在控制台生成你想要的SQL,点击执行按钮就可执行 SQL 控制台下方会显示你查询的结果。
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2.2、SQL 解释
选中 SQL 右键 解释SQL,在右侧弹窗中 AI 即可对 SQL 解释生成内容。
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2.3、SQL优化
选中 SQL 右键 优化SQL,在右侧弹窗中 AI 即可对 SQL 生成建议。
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2.4、SQL转化
选中 SQL 右键 转化SQL,在右侧弹窗中 AI 即可对 当前 SQL 转换到其他数据库的 SQL 语法。
2.5、BI 报表
点击左侧第二个“仪表盘”按钮,可以查看已经创建的报表,单击切换即可看到相应的报表数据 。
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点击"+"按钮可以新建报表,输入报表名称,点击保存,选中刚新建的仪表盘开始添加数据。
具体步骤如下:
1、当前卡片选择数据源,可以选择已经连接的数据库。
2、输入该报表要查询的数据,AI 开始生成 SQL。
3、点击执行按钮返回数据格式。
4、选择报表格式,x坐标 y坐标。
5、点击保存卡片。
6、点击卡片下方"+"号,在当前报表继续添加卡片,步骤同上。
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3、数据库管理
3.1、查看有权限的datasource
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3.1、查看有权限的database
查询所有有权限的database
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3.2、查看有权限的shema
查询database下的shema信息
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3.3、查看有权限的表以及表结构
查询database或schema下的所有表,以及表的字段、索引信息
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3.4、SQL控制台查询
执行各种sql,支持批量、支持格式化
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3.5、支持console保存
用户执行的历史记录或者保存的记录都可以在历史记录看到,可以快速使用执行执行过的数据
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3.6、支持自定义主题
可以根据自己的喜好选择背景色和不同的主题色
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3.7、支持自定义AI能力
支持配置不同的AI能力
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四、总结
GitHub地址:https://github.com/chat2db/chat2db
官网地址:https://chat2db.ai
AI时代,谁能最大化的通过AI来给自己提升效率,谁就走在了其他人的前面,对于程序员也不例外。
如何通过擅用工具,完成繁琐重复的SQL取数、CRUD的业务代码,从而解放自己的生产力,去做更有价值的事情,是摆在每个人面对待解决的问题。
庆幸的是,我们借助开源的力量,让更多人看到有人在持续为了这个目标努力着。
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