经济不景气、失业真丧气;说唱都无力,天气真美丽。
热的想躺尸,可丧都需要勇气。
一摸兜里,哈哈,还有两块钱。努力在努力。
结束垃圾说唱,说回正题。
上DataGrip!
DataGrip的介绍
说起DataGrip可能很多童鞋还没有听过,但IntelliJ IDEA、WebStorm、PyCharm、ReSharper应该是耳熟能详了。
你没猜错,他们都是好兄弟,都诞生于一家捷克的公司——JetBrains。
在互联网泡沫破灭的2000年,三个俄罗斯Geek创办了JetBrains。在没有外部融资的情况下,至今已经发展成了拥有员工1900余人,用户数1280万以上,产品超过34款的优秀企业。
DataGrip诞生于2015年,相比于2002年就诞生的Navicat,DataGrip的发展速度不可谓不快。二者均支持,Windows、macOS和Linux系统。下面对比一下二者支持的数据库【见表1】。
支持的数据库 | DataGrip | Navicat |
---|---|---|
Amazon Redshift | ✔ | ✔ |
Apache Cassandra | ✔ | |
Apache Derby | ✔ | |
Apache Hive | ✔ | |
Azure SQL Database | ✔ | ✔ |
BigQuery | ✔ | |
ClickHouse | ✔ | |
Couchbase Query | ✔ | |
Exasol | ✔ | |
Greenplum | ✔ | |
H2 | ✔ | |
HSQLDB | ✔ | |
IBM Db2 LUW | ✔ | |
MariaDB | ✔ | ✔ |
Microsoft SQL Server | ✔ | ✔ |
MongoDB | ✔ | ✔ |
MySQL | ✔ | ✔ |
Oracle | ✔ | ✔ |
PostgreSQL | ✔ | ✔ |
Snowflake | ✔ | |
SQLite | ✔ | ✔ |
Sybase ASE | ✔ | |
Vertica | ✔ | |
阿里云 | ✔ | |
腾讯云 | ✔ | |
华为云 | ✔ |
表1
注:表1来源于各自官网公开数据:
navicat官方手册:http://www.navicat.com.cn/manual/online_manual/cn/navicat_16/win_manual/
DataGrip官方手册:https://www.jetbrains.com/help/datagrip/connecting-to-a-database.html
对DataGrip感兴趣的小伙伴,可在官网下载。其安装就不在此赘述了。
DataGrip的使用
注意:使用DataGrip前,是要安装数据库的。
- 选择连接的数据库类型,建立连接,这里我们以MySQL为例:
-
填写数据库连接名称,数据库地址,用户名,密码等信息。
-
若首次使用,底部会有一个感叹号,提示下载驱动,点击download下载即可。
- 下载后download消失,点击Test Connection,提示succeeded即表示创建连接成功
- 点击“OK”,即可进入主界面,对数据库进行操作。
DataGrip的特色功能
- 智能查询控制台:可以在不同的模式中执行查询,并提供本地历史记录,从而记录您的所有活动,避免工作丢失。
- 高效的架构导航:使用对应的操作或直接通过它在SQL代码中的用例,根据名称跳转到任意表、视图或过程上。
- 解释方案:方便详细了解查询的工作原理与数据库引擎的行为,以此提高查询的效率。
- 智能代码补全:DataGrip 提供了可以感知上下文的代码补全,有助于更快速地编写SQL代码。 自动补全可以识别表结构、外键,甚至是在编辑代码中创建的数据库对象。
- 实时分析和快速修复:DataGrip 可以检测代码中可能出现的错误,并实时给出最佳修复方案。 它可以立即提醒未解析的对象、用作标识符的关键字,并且总会给出修复建议。
- 可以在 SQL 文件和架构中使用的重构:DataGrip 可以正确解析SQL代码中的所有引用,并对它们进行重构。当重命名变量或别名时,这些变量或别名在整个文件中的用法也会得到更新。当在查询中重命名表名称的引用时,数据库中的表名称也会更新。甚至可以在其他视图、存储过程和函数中预览表/视图的用法。
- 版本控制集成:为 Git、SVN 和 Mercurial 等所有主要的版本控制系统提供统一的支持。
随着数据库种类的不断丰富,不管是研发人员还是运维、实施人员都需要一个可视化的数据库管理工具来提高工作效率。不管是Navicat还是DataGrip都有自己的优劣。比如DataGrip的界面酷炫,数据库连接类型丰富多样。Navicat对国内的云数据库支持的更好。
那么对用户来说,数据库管理工具的选择就要更加贴合实际使用场景,贴合自身需求。
适合自己的才是最好哒。
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