还在用Navicat?来试试DataGrip

DataGrip是JetBrains出品的一款高效数据库管理工具,支持多种数据库类型,具备强大的数据查询、对比及导出功能。本文介绍了DataGrip的安装使用,亮点功能及其与Navicat的对比,展示其在数据管理和处理上的优势。

1.概论

近年来,JetBrains不断拓宽业务范围,出产了一系列高效简洁的开发工具(集成环境),今天我们为大家介绍这款高效的数据库管理工具——DataGrip

DataGrip可以在jetbrains的官网直接下载。默认需要付费使用,不过只需要一个学生邮箱,就可以免费白嫖(这是个病句,白嫖就是免费试用的意思)

DateGrip功能强大,可以支持各种类型的数据库。
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2.使用示例

下面我们以典型的MySQL为例,看看DataGrip有哪些过人之处。
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首先选择建立一个Mysql链接。我们填写好数据库服务器的相关信息,点击测试连接。显然DataGrip有可能是通过Jdbc实现底层的数据库链接的。
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链接成功后,会显示详细的连接信息。

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这时,我们跳转到Schemas选项卡,选择我们需要的视图(数据库)。默认情况下,DataGrip仅仅会为我们选择当前视图,显然这更符合工程的特点——同一个工程一般只关注某一个数据库。我们也可以选择所有数据库。在本案例中,我们选择的是laws数据库进行演示。
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如图所示,加载完成后,即可访问数据库中的数据项。
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我们也可以创建一个console,用于执行sql脚本。
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需要注意的是,此时对应的数据库不一定是我们之前选中的数据库(如果是右键当前数据库选创建console,应该会选中当前数据库,我右键了那个schemas),需要查看这里显示的数据库名,选择我们真正要操作的数据库。
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下面我们来执行一个示例。我们可以点击这里的按钮执行,也可以Ctrl+Enter组合键。众所周知,Navicat的组合键是Ctrl+R,但是由于jetbrains一贯的风格是Ctrl+F查找,Ctrl+R替换,因此没有延续Navicat的风格。
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3.亮点功能

(1)比较操作

在执行结束脚本后,我们可以将执行结果与原表进行比较。
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比较结果可谓一目了然,一眼即可看出子集关系。
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(2)多种结果形式

查询结果、表数据不但可以支持传统的表格形式,还提供了多种其他形式。下图展示了树形结构的查询结果
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此外,在表格形式中,还可以对行列进行转置,其结果是,每列表示一条数据,每行表示一种属性。
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(3)多种数据类型导出

DataGrip支持多种类型的数据导出功能。
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在导出格式中,DataGrip几乎支持了当前所有流行的数据传输格式和传统的如Excel等文件格式。
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实际上DataGrip的强大功能远不止这些,在此不一一而足。

4.对比

我们用DataGrip和常见的Navicat做一个对比

功能DataGripNavicat
支持查看方式支持文本、树形和表格,并允许转置仅支持表格和表单,不能转置
查询结果与原表对比支持不支持
数据导出格式支持13种格式支持10种格式
脚本debug可能支持可能不支持
### 关于 DateGrip 或 Datagrip 的澄清 用户提到的 **DateGrip** 可能是一个拼写错误,实际应指 JetBrains 开发的数据库管理工具 **DataGrip**。以下是关于 DataGrip 和日期时间处理的相关说明: #### 数据库中的默认日期时间设置 在 MySQL 中,默认的时间戳字段可以通过 `DEFAULT` 子句来初始化。例如,在创建表时可以指定一个默认值为 `'1000-01-01 00:00:00'` 的时间戳字段[^1]。 ```sql CREATE TABLE example_table ( id INT PRIMARY KEY, updated_datetime DATETIME NOT NULL DEFAULT '1000-01-01 00:00:00' ); ``` 如果需要动态生成当前时间作为默认值,则可以使用 `CURRENT_TIMESTAMP` 函数替代固定字符串。 --- #### 处理时区问题 当通过 DataGrip 连接 MySQL 数据库时,可能会遇到时区配置错误的问题。解决方法是在 JDBC URL 中显式声明服务器时区属性 (`serverTimezone`)。例如: ```plaintext jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?serverTimezone=UTC ``` 此参数的作用是指定客户端与服务器之间使用的时区标准,从而避免因本地化差异引发的数据解析异常[^2]。 --- #### 版本控制集成 除了基本功能外,DataGrip 提供了强大的版本控制系统支持(如 Git),允许开发者轻松追踪 SQL 脚本的变化并协同工作[^3]。这意味着即使涉及复杂的日期逻辑调整,也可以借助这些特性记录每一次修改的历史记录。 --- #### 导入导出操作 对于包含大量日期型数据的任务场景,利用 DataGrip 执行批量迁移非常便捷。按照官方指南完成相应选项勾选后即可生成完整的 DDL+DML 文件用于后续恢复环境部署[^4]。 ```sql -- 示例:部分导出语句片段 INSERT INTO orders (order_id, order_date) VALUES ('ORD1', '2023-10-05'); ``` 以上过程会自动保留原始格式而不丢失精度信息。 --- ### 总结 综上所述,“date grip” 应理解成 “DataGrip”,它是一款专注于关系型数据库交互的专业级 IDE;而针对日期运算需求则推荐选用 Python 的 Pandas 或者专门设计好的第三方扩展包比如 Arrow 来满足业务层面的要求。
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