阿里巴巴开源 Chat2DB v1.0.11 带你上手体验！

2023-06-30 04:06

什么是 Chat2DB

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，极大地提升人员的效率，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。

下载安装

项目 Releases 地址：

https://github.com/alibaba/Chat2DB/releases

大家根据自己的电脑环境选择对应版本即可，博主这里使用的 MacOS X64（Intel芯片）版本。

安装配置

正常双击打开拖动到 Applications 进行安装，安装完成后配置 Chat2DB AI SQL 功能。找到设置，填写 Open AI 的密钥（登录 OpenAI 官网，右上角View API keys 创建即可）。

创建完成后，在设置中输入刚刚获取的 OpenAI 密钥。

至此，我们已经完成了基础的配置，下面我们来感受一下 Chat2DB。ChatGPT中文网站：http://gpt.cxyquan.com/

Chat2DB 初体验

配置数据源

这里以 MySQL 为例，点击加号（+）新建数据源。

填写相关链接信息，选择数据库，这里 test 为例：

目前 MAC 版本选择了数据库 test，但是实际上依旧还是将整个 localhost 的所有数据库列出来了。这是个已知 Bug，博主也提交了 Issue，建议官方不选择数据库默认所有，指定了数据库就单独显示某个库。

准备测试数据

这里博主准备了一份测试数据表，分别是：科目表、学生成绩表、学生信息表、学生选修科目表，大家可以复制执行即可。


SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for course
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `course`;
CREATE TABLE `course` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '科目ID',
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '科目名称',
  `teacher` varchar(50) NOT NULL COMMENT '授课教师',
  `credit` int NOT NULL COMMENT '科目学分',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='科目表';

-- ----------------------------
-- Records of course
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `course` VALUES (1, '语文', '张老师', 100);
INSERT INTO `course` VALUES (2, '数学', '王老师', 100);
COMMIT;

-- ----------------------------
-- Table structure for score
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `score`;
CREATE TABLE `score` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '成绩ID',
  `student_id` int NOT NULL COMMENT '学生ID',
  `course_id` int NOT NULL COMMENT '科目ID',
  `score` int NOT NULL COMMENT '成绩',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `student_id` (`student_id`),
  KEY `course_id` (`course_id`),
  CONSTRAINT `score_ibfk_1` FOREIGN KEY (`student_id`) REFERENCES `student` (`id`),
  CONSTRAINT `score_ibfk_2` FOREIGN KEY (`course_id`) REFERENCES `course` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='学生成绩表';

-- ----------------------------
-- Records of score
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `score` VALUES (1, 1, 1, 90);
INSERT INTO `score` VALUES (2, 1, 2, 95);
INSERT INTO `score` VALUES (3, 2, 1, 100);
INSERT INTO `score` VALUES (4, 2, 2, 99);
COMMIT;

-- ----------------------------
-- Table structure for student
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '学生ID',
  `name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '学生姓名',
  `gender` varchar(10) NOT NULL COMMENT '学生性别',
  `birthday` date NOT NULL COMMENT '学生生日',
  `address` varchar(100) NOT NULL COMMENT '学生住址',
  `phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT '学生联系方式',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='学生信息表';

-- ----------------------------
-- Records of student
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `student` VALUES (1, '小明', '男', '2023-06-16', '广州', '13724889158');
INSERT INTO `student` VALUES (2, '小羊', '女', '2023-06-16', '广州', '13800126000');
COMMIT;

-- ----------------------------
-- Table structure for student_course
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `student_course`;
CREATE TABLE `student_course` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '关系ID',
  `student_id` int NOT NULL COMMENT '学生ID',
  `course_id` int NOT NULL COMMENT '科目ID',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `student_id` (`student_id`),
  KEY `course_id` (`course_id`),
  CONSTRAINT `student_course_ibfk_1` FOREIGN KEY (`student_id`) REFERENCES `student` (`id`),
  CONSTRAINT `student_course_ibfk_2` FOREIGN KEY (`course_id`) REFERENCES `course` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='学生选修科目表';

-- ----------------------------
-- Records of student_course
-- ----------------------------
BEGIN;
INSERT INTO `student_course` VALUES (1, 1, 1);
INSERT INTO `student_course` VALUES (2, 1, 2);
INSERT INTO `student_course` VALUES (3, 2, 1);
INSERT INTO `student_course` VALUES (4, 2, 2);
COMMIT;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

认识几个功能菜单

当你选择好对应的数据库表后，你会发现有这么 4 个菜单：

自然语言转 SQL：简单来说就是使用中文描述，软件自动帮我们生成 SQL；
SQL 解释：SQL 语句转中文解释（有的时候我们会遇到非常复杂的 SQL，有的甚至成百上千行的SQL，要读懂这段 SQL 语句可能需要几个小时甚至几天时间。通过 Chat2DB就可以快速了解这段 SQL 的含义）
有的时候我们写了一段 SQL 性能不好，Chat2DB 也可以帮我们优化 SQL，提升查询性能；
不同数据库 SQL 语法有略微的差异，也可以通过 Chat2DB 让它帮我们去转换这个 SQL 的语法（比如 MySQL 转 SQLServer 语句）

开始测试

自然语言转 SQL

终端输入查询学生小明的各科目成绩，包括科目名称、教师名字段，点击自然语言转 SQL。

在弹出的选择表中选择本次查询所涉及到的几个表：course、score、student。

ChatGPT中文网站：http://gpt.cxyquan.com/

最终生成如下：

SQL 解释

那么，我们使用这段生成的 SQL 语句反过来看看 Chat2DB 会帮我们解释成什么。选中生成的 SQL 点击 SQL 解释，输出如下：


--- BEGIN ---
SELECT course.name, course.teacher, score.score 
FROM score 
INNER JOIN course ON score.course_id = course.id 
INNER JOIN student ON score.student_id = student.id 
WHERE student.name = '小明'
--- 解释SQL ---
这个SQL查询语句的作用是从三个表中选择课程名称、教师和分数，其中分数是从score表中获取的。通过INNER JOIN将score表与course表和student表连接起来，连接条件是score表中的course_id等于course表中的id，同时score表中的student_id等于student表中的id。最后，通过WHERE子句筛选出学生名字为“小明”的记录。
--- END ---

SQL 优化

依旧使用这段生成的 SQL 看看 Chat2DB 会给我们一些什么优化建议：

--- BEGIN ---
SELECT course.name, course.teacher, score.score 
FROM score 
INNER JOIN course ON score.course_id = course.id 
INNER JOIN student ON score.student_id = student.id 
WHERE student.name = '小明'
--- SQL优化 ---
优化建议：

1. 添加索引：在score表的course_id和student_id列上添加索引，以提高JOIN操作的效率。

2. 避免使用通配符：在WHERE子句中避免使用通配符，如使用LIKE '%小明%'，会导致全表扫描，影响查询性能。

3. 使用EXISTS替代INNER JOIN：如果只需要查询小明的成绩，可以使用EXISTS子查询替代INNER JOIN，可以减少JOIN操作的次数，提高查询效率。

优化后的SQL语句如下：

SELECT course.name, course.teacher, score.score 
FROM score 
INNER JOIN course ON score.course_id = course.id 
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM student WHERE student.id = score.student_id AND student.name = '小明')
--- END ---

使用总结

通过上面的简单实用，相信大家已经知道 Chat2DB 的使用方法。其次，通过一些简单的命令，它也能帮我们生成我们想要的 SQL 语句。博主测试过一些复杂的业务 SQL 可能暂时还无法给到很正确提示，在 SQL 优化方面也给出了一定的建议，博主感觉这些建议都是可以供参考的，当然实际的情况还是需要根据我们的业务场景来决定。

后续功能

目前该开源项目还会提供支持环境隔离、支持团队协作，支持创建、修改、删除表，支持非关系型数据库的迭代版本，后续有新的功能版本，博主再来和大家分享，一下是项目的未来规划：