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逆了个天了,阿里开源自然语言写SQL的神器级别工具快用起来

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。

1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

2安装包下载

描述下载地址
Windowshttps://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

3Docker 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

4使用

创建连接

图片


数据源管理

图片


代理配置

使用前需要配置OpenAI的Api Key及本地代理配置

图片

自然语言转换

图片

## ---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'
## ---SQL优化:---
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。
## --- END ---

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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