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摘要: 原创出处 架构师技术栈 「架构师技术栈」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

Chat2DB 是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持windows、mac本地安装，也支持服务器端部署，web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver 相比Chat2DB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，可以给出研发人员SQL的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。

特性

  • AI智能助手，支持自然语言转SQL、SQL转自然语言、SQL优化建议
  • 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
  • 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
  • 强大的扩展能力，目前已经支持MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、ClickHouse、OceanBase、H2、SQLite等等，未来会支持更多的数据库
  • 前端使用 Electron 开发，提供 Windows、Mac、Linux 客户端、网页版本一体化的解决方案
  • 支持环境隔离、线上、日常数据权限分离

安装包下载

描述 下载地址
Windows https://oss-chat2db.alibaba.com/release/1.0.11/Chat2DB%20Setup%201.0.11.exe
MacOS ARM64 (Apple芯片) https://oss-chat2db.alibaba.com/release/1.0.11/Chat2DB-1.0.11-arm64.dmg
MacOS X64 (Intel芯片) https://oss-chat2db.alibaba.com/release/1.0.11/Chat2DB-1.0.11.dmg
Jar包 https://oss-chat2db.alibaba.com/release/1.0.11/ali-dbhub-server-start.jar

Docker 安装

docker pull chat2db/chat2db:latest
// 前台运行,运行后不能关闭命令行
docker run -ti --name=chat2db -p 10824:10824 chat2db/chat2db:latest
// 后台运行,运行后可以关闭命令行
docker run --name=chat2db -p 10824:10824 chat2db/chat2db:latest
// 这里正常会提示 Tomcat started on port(s): 10824 (http) with context path 就可以结束了

// 如果这里提示  The container name "/chat2db" is already in use by container, 代表已经存在容器了 运行
dcoker run chat2db
// 如果想更新chat2db 则需要先rm 再运行
dcoker rm chat2db

使用

创建连接

数据源管理

代理配置

使用前需要配置OpenAI的Api Key及本地代理配置

自然语言转换

## ---BEGIN---
## 查询学生小明的各科目成绩

## ---自然语言转换:---
SELECT score.score 
FROM score 
INNER JOIN student_course ON score.course_id = student_course.course_id 
INNER JOIN student ON student_course.student_id = student.id 
WHERE student.name = '小明'
## --- END ---

sql优化

## ---BEGIN---
## SELECT score.score 
FROM score 
INNER JOIN student_course ON score.course_id = student_course.course_id 
INNER JOIN student ON student_course.student_id = student.id 
WHERE student.name = '小明'

优化建议：

  1. 索引优化：为student表的name字段创建索引，可以加快WHERE条件的查询速度。
  2. JOIN优化：可以使用子查询或者临时表的方式，将student表中name为小明的记录先筛选出来，再进行JOIN操作，可以减少JOIN操作的数据量，提高查询效率。
  3. 数据库设计优化：可以考虑将student表和student_course表合并为一张表，避免JOIN操作，提高查询效率。
  4. 缓存优化：可以将查询结果缓存起来，避免重复查询，提高查询效率。

曾几何时，同事为了写出一条好的SQL，在工位旁走来走去，薅秃了头发；有了这款神器，相信每一位开发人员不仅能轻松的写出sql，而且还能写出高质量的sql

  • 开源地址：https://github.com/chat2db/Chat2DB
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