GitHub星标20K！Chat2DB：用说人话的方式写SQL

1. 前言

提到数据库管理工具，Navicat 曾经是大家的首选，但随着人工智能技术的崛起，新的工具也开始悄然改变这一局面。Chat2DB 就是其中一个代表，当传统工具还在比拼功能堆砌时，Chat2DB 3.0已用20k GitHub星标（两周新增2k）撕开赛道新缺口------这不是简单的工具迭代，而是一场自然语言VS SQL语法的认知革命。

和传统的数据库工具不同，Chat2DB 的亮点就是它的 AI 功能，能够将自然语言直接转换成 SQL 语句，同时提供字段自动补全、JOIN关联提示等大幅度提升效率的工具。这样的设计让数据库操作变得简单得多，即使是新手小白也能轻松上手复杂SQL编写。

如果你对这款AI驱动的数据库管理工具感兴趣，可以继续往下看看，本文不仅详细解析Chat2DB的核心亮点，还附上真实使用测评，帮助你全面了解它的实际表现。话不多说，正文开始，一起探索这款颠覆传统数据库管理方式的神器吧！

2. 数据库管理工具对比

在数据库管理领域，市面上有很多成熟的工具，每款工具都有其独特的优缺点。我罗列了几款常见的数据库管理工具与Chat2DB进行对比，重点关注它们的开源性质、易用性、功能丰富性等核心指标。

工具名称	是否开源	易用性	功能丰富性	兼容数据库类型	核心优势
Navicat	闭源	高	高	MySQL、SQL Server、Oracle等主流库	数据同步/备份/迁移一体化，界面直观适合新手
DBeaver	开源	中	高	支持50+种数据库（含国产库）	插件生态丰富，支持SQL编辑与数据可视化
DataGrip	闭源	中	高	多数据库兼容（MySQL/Oracle等）	智能代码补全、语法高亮，适合专业开发者
Chat2DB	开源	极高	极高	MySQL/Oracle/Redis等18+数据库，含华为高斯/人大金仓等国产库	自然语言生成SQL、AI优化建议、军工级安全管控、全链路代码生成

关键对比维度说明

AI能力：仅Chat2DB支持自然语言→SQL双向转换，内置GPT-4/Claude双引擎，SQL生成速度比传统工具快3倍
国产化适配：Chat2DB对华为高斯/人大金仓等国产库的兼容性达行业TOP1，Navicat主要适配国际主流数据库
安全特性：Chat2DB支持动态脱敏（敏感字段自动替换为）、多因子认证（LDAP/OAuth2.0）、SQL注入拦截率99.7%
成本优势：Chat2DB开源免费，Navicat企业版年费2.4万

Chat2DB的颠覆性创新 ：

• 自然语言交互 ：输入"统计北京Q1销售额TOP10客户"即可生成优化SQL，复杂JOIN语句编写从30分钟→10秒完成

• 全链路生产力 ：从自然语言指令到Java Spring Boot代码生成仅需5分钟，比Navicat+DBeaver组合方案快10倍

• 企业级扩展：插件市场提供52个工具（含数据血缘分析/自动备份），支持Spring AI框架热插拔

（完整工具列表及迁移/监控类对比可参考数据库工具全指南）

3. Chat2DB安装及实际测评

3.1. Chat2DB安装

在Chat2DB安装之前可以明确一下自己需要什么版本，目前一共有三个版本，分别是社区开源版、local版（收费）、Pro版（收费），具体参数可以查看：github.com/CodePhiliaX...

我安装了开源版，打开网址：github.com/CodePhiliaX...，选择适配你电脑的安装包，我选的是.exe可执行程序。

安装成功以后，会在桌面生成图标：

点击桌面图标后进入如下数据库配置界面，Chat2DB开源版一共支持16种数据库：

以PostgresSQL配置为例，配置界面如下（根据你自己的配置来）：

配置完数据库之后需要自己配置一下AI大模型，点击配置按钮配置一下Custom Ai：

我配置的是通义千问AI模型，ApiHost可以直接抄我的（ dashscope.aliyuncs.com/api/v1/serv...），Model也可以参考我的，Apikey自行去网站上申请：help.aliyun.com/zh/model-st...

我把需要重点阅读的模块都在图上标注了。

3.2. AI功能测评

3.2.1. 自然语言创建表

以创建一张简单的student表为例，我的提示词为：

bash 复制代码

帮我创建一张student表，需要包含id字段(雪花id)，name字段（姓名），gender字段（性别），age字段（年纪），class_id字段（班级id），只要生成一次就行了，你不要反复回答一个问题

这里有个bug，它会重复回答很多遍，在student表sql语句生成的回答中，它创建了49次，即便我已在提示词里面让它只生成一次也没用（我已经提了issue）

运行了其中一个sql也是有问题的（显然它的写法的mysql，它没有识别到我的数据库是PostgresSQL):

其实正确的sql应该为：

sql 复制代码

-- 创建学生信息表
CREATE TABLE student (
    id BIGINT PRIMARY KEY,          -- 雪花ID，需在应用层生成
    name VARCHAR(100) NOT NULL,     -- 姓名
    gender CHAR(1) NOT NULL,        -- 性别，例如 'M' 表示男性，'F' 表示女性
    age SMALLINT NOT NULL,          -- 年龄
    class_id BIGINT NOT NULL        -- 班级ID
);

-- 添加注释
COMMENT ON TABLE student IS '学生信息表';
COMMENT ON COLUMN student.id IS '雪花ID，唯一标识';
COMMENT ON COLUMN student.name IS '学生姓名';
COMMENT ON COLUMN student.gender IS '性别';
COMMENT ON COLUMN student.age IS '年龄';
COMMENT ON COLUMN student.class_id IS '班级ID';

我把提示词优化一下（指定了数据库），结果就对了：

自然语言建表测评下来，我觉得如果把生成重复答案 还有无法自动识别当前数据生成符合规范的SQL这两点优化一下，整体还是很好用的。

3.2.2. 自然语言查询

我查了一下student表的男女比例，首先需要指定表，之后在输入提示词（我的提示词超级白话：查询一下男女比例）：

这个功能还是和之前生成表有一样的问题，会生成很多个相同的答案，任意选取一个sql运行：

基于以上的sql我们还可以自己建立一个Dashboard查看可视化结果：

我又提升了一点点难度------联表查询，我加了一张class表：

把两张表添加进来，写一下提示词（我的提示词写的很白话：查询所有学生的信息和他们的班级名称）：

把生成的sql运行一下：

自然语言查询测评下来我个人感觉很满意，如果说缺点的话还是每次提问会生成很多重复答案，希望后续版本可以改掉这个bug。

4. 结语

Chat2DB 凭借其自然语言转SQL的核心能力，重新定义了数据库管理的交互范式，让用户通过对话式查询即可轻松完成复杂操作，感兴趣的读者可以试一下。如果本文对你有帮助，请动动小手点点关注哦~小肥肠将持续更新AI相关干货知识和好用工具，下期大家想看什么内容也可以私信我或者在评论区留言，我觉得题材不错就会更新相关文章。