7款主流sql工具大盘点!(sqlyog工具)
ztj100 2025-04-11 09:49 21 浏览 0 评论
I :DataGrip
DataGrip,是大名鼎鼎的JetBrains公司出品的,就是那个出品Intellij IDEA的公司。
优点:
提供多数据库驱动
拥有智能的上下文敏感和编码语法提示
拥有可视化的表格编辑,你可以添加、删除、编辑和克隆数据行提供版本控制支持
重构支持(主要是会给你SQL优化的建议,使你能够重构sql)
2:Navicat
Navicat Premium是一个可多重连接的数据库管理工具,它可让你以单一程序同时连接到MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite 及 SQL Server数据库,让管理不同类型的数据库更加方便。
Navicat Premium 結合了其他 Navicat 成的功能。有了不同数据库类型的连接能力,Navicat Premium 支持在MySQL、Oracle、PostgreSQL、 SQLite 及 SQL Server之间传输数据。
它支持大部分MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite 及 SQLServer的功能。
3:DBeaver
DBeaver是一个基于Java 开发,免费开源的通用数据库管理和开发工具,使用非常友好的ASL 协议。可以通过官方网站或者Github 进行下载。
由于 DBeaver 基于 Java 开发,可以运行在各种操作系统上,包括:Windows、Linux、macOS 等。DBeaver 采用 Eclipse 框架开发,支持插件扩展,并且提供了许多数据库管理工具:ER 图、数据导入/导出、数据库比较、模拟数据生成等。
4:HeidiSql
HeidiSQL是一款简洁的图形化的数据库管理工具,支持MySQL、SQLServer、PostgreSQL、SQLite等多种数据库。HeidiSQL提供了一个用于在数据库浏览之间切换 SQL 查询和标签带有语法突出示的筒単易用的界面。其它功能包括BLOB 和 MEMO 編辑,大型SQL脚本支持.
HeidiSQL 是一个功能非常强大的用于管理 MariaDB、MySQL、SQL Server, PostgreSQL, SQLite, Interbase 和 Firebird的轻量级客户端,用 Delphi 编写。
5:MySQL Workbench
MySQL Workbench是一个由MySQL开发的跨平台、可视化数据库工具。它作为DBDesigner4工程的替代应用程序而备受瞩目。
MySQL Workbench可以作为windows、linux和OS X系统上的原始GUI工具,它有各种不同的版本,你可以查看下面的链接以获得它的版本信息。
Б:Php MyAdmin
phpMyAdmin 是一个以PHP为基础,以Web-Base方式架构在网站主机上的MySQL的数据库管理工具,让管理者可用Web接口管理MySQL数据库。借由此Web接口可以成为一个简易方式输入繁杂SQL语法的较佳途径,尤其要处理大量资料的汇入及汇出更为方便。其中一个更大的优势在于由于phpMyAdmin跟其他PHP程序一样在网页服务器上执行,但是您可以在任何地方使用这些程序产生的HTML页面,也就是于远端管理MySQL数据库,方便的建立、修改、删除数据库及资料表。也可借由phpMyAdmin建立常用的php语法,方便编写网页时所需要的sql语法正确性。
7:SQLynx
SQLynx是一款功能强大且用户友好的Web数据库管理工具,它原生支持个人和企业用户,专为简化数据库管理和操作而设计
跨平台支持:
作为Web应用程序,,无需安装客户端软件,支持Windows、Linux和Mac OS等操作系統。
多数据库支持:
MySQL. PostgreSQL, MariaDB, SQL Server、SQLite、Hive、Impala、Hadoop等。
直观的用户界面:
SQLynx提供直观的Web界面,便于用户快速上手和操作。界面设计简洁明了。
智能SQL编辑器:
内置智能SQL编辑器,支持语法高亮、自动补全和语法检查、SQL语句格式化功能,。
实时协作与共享:
团队成员同时对同一个数据库进行操作。还提供用户权限管理功能,确保不同用户只能访问授权的数据源。
sqlynx官网免费下载SQLynx: Cross-Platform Database Managment Platform | Desktop and Web SQL Editor
相关推荐
- 其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练
-
好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...
- 交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型
-
准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...
- 机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧
-
机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...
- 深度学习中的类别激活热图可视化
-
作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...
- 超强,必会的机器学习评估指标
-
大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...
- 机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习
-
1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...
- Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置
-
你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...
- 神经网络与传统统计方法的简单对比
-
传统的统计方法如...
- 自回归滞后模型进行多变量时间序列预测
-
下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...
- 苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石
-
苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...
- 时间序列预测全攻略,6大模型代码实操
-
如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)