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  • Azure data studio 跨平台数据库管理工具试用

最近折腾 azure sql database 的时候发现了微软的一款新的数据库管理工具: azure data studio。从名字上看 azure data studio 好像是专门为 azure 开发的,其实并不是这样的 。它同样支持对传统sql server的查询于管理。
azure data studio 是一款跨平台数据库管理工具,支持 windows,macos,linux 。azure data studio 提供现代化的编辑体验,支持智能提示,代码补全,源代码版本管理等功能。它内建了图像画查询结果集,客户化首页等功能。

安装

https://docs.microsoft.com/en-us/sql/azure-data-studio/download-azure-data-studio?view=sql-server-ver15

从以上地址下载azure data studio的安装包,进行安装。

试用


安装完成之后运行 azure data studio。可以看到跟 vscode 长的简直一模一样,可以推断 azure data studio 是基于 vscode 开发的。

要连接数据库,我们首先要添加一个连接。点击“Add Connection”按钮,弹出新建连接对话框。
填写服务器地址,登录方式,账号密码,点击“连接”。

如果成功登录到服务器,左侧会显示数据库列表。右侧会显示服务器的基本信息,以及一些数据库的基本信息。
从上图中可以看到我们的服务器OS是Ubuntu16.04,sqlserver版本是 14.0.3162.1 Developer Edition 。

点开左侧菜单中的一个数据库实例,出现Tables,Views等文件夹,继续点开会出现表列表,视图列表等。这个跟SSMS大同小异。右键一张表,弹出快捷菜单,有一些常用功能,于SSMS同样大同小异。

按快捷CTRL+N新建一个查询,在这个页面可以编写SQL语句进行查询。编写的时候支持智能提示,这个智能提示的感觉比SSMS要厉害,支持中间字符的智能提示,而且速度很快。
点击“RUN”可以执行查询,下面会出现查询的结果。

widget

azure data studio 还可以添加一些 Widget 来显示一些自定义信息。比如显示5个慢查询。

按CTRL+P打开指令框,输入 > settings 过滤选项。选择首选项。

找到Dashboard>Database : Widgets
在打开的json内容追加以下内容:

    "dashboard.database.widgets": [{
        "name": "slow queries widget",
        "gridItemConfig": {
            "sizex": 2,
            "sizey": 1
        },
        "widget": {
            "query-data-store-db-insight": null
        }
    }
    ],
    "workbench.colorTheme": "Default Dark Azure Data Studio",
    "dashboard.server.properties": true,
    "workbench.enablePreviewFeatures": true,
    "workbench.startupEditor": "welcomePage"
}


右键数据库选择“Manage” 弹出widgets界面。可以看到slow queries widget 显示出来了,显示的是最近5个慢查询。

点击右上角的三个点,可以查看详情。

插件

azure data studio 于 vscode 类似,支持安装插件。

CTRL+SHIFT+X 打开插件搜索目录。可以看到有很多插件可以选。可以安装语言包,可以安装主题等。

有个比较有意思的插件“Server Report”可以显示服务器当前的负载等情况。

总结

azure data studio 简单的试用了下。它非常轻量级,能够胜任基本的查询分析任务。它更偏向于sql语句的编辑器,还跟git有良好的集成。它还支持插件,widget 等组件可以在首页直接展示数据库的一些状态。但是它缺乏一些高级的数据库管理功能,比如你要做数据库复制订阅等操作它就不支持。当你只是像找个sql编辑查询工具可以考虑azure data studio ,而且它跨平台。

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作者:Agile.Zhou(kklldog)
出处:http://www.cnblogs.com/kklldog/



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