Chat2DB：自然语言生成 SQL 的时代来临，数据库管理更简单

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作者：后端小肥肠

ain-toc" name="tableOfContents">目录

1. 前言

2. 数据库管理工具对比

3. Chat2DB安装及实际测评

3.1. Chat2DB安装

3.2. AI功能测评

3.2.1. 自然语言创建表

3.2.2. 自然语言查询

4. 结语

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：Chat2DB/README_CN.md at main · CodePhiliaX/Chat2DB · GitHub

我安装了开源版，打开网址：Releases · CodePhiliaX/Chat2DB · GitHub，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（ https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation/），Model也可以参考我的，Apikey自行去网站上申请：通义千问API参考_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心

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：

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">-- 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。