翻譯|對(duì)比評(píng)測(cè)|編輯:董玉霞|2022-06-01 17:39:33.337|閱讀 197 次
概述:今天,小編將比較面向 SQL 開(kāi)發(fā)人員的兩種主要解決方案(Devart 的dbForge SQL Complete和微軟自己的Azure Data Studio )的代碼完成相關(guān)功能,看看在加速數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)和使用戶更有效。
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使用正確的 SQL 代碼完成工具,您的日常編碼工作效率可以提高大約 2 到 4 倍。借助上下文相關(guān)建議、高級(jí)代碼格式化和生產(chǎn)力提升器,可以簡(jiǎn)化單調(diào)的操作并每天工作,更加專注于最需要您關(guān)注的事情。
今天,小編將比較面向 SQL 開(kāi)發(fā)人員的兩種主要解決方案(Devart 的dbForge SQL Complete和微軟自己的Azure Data Studio )的代碼完成相關(guān)功能,看看在加速數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)和使用戶更有效。
首先來(lái)簡(jiǎn)單介紹一下這兩款產(chǎn)品
dbForge SQL Complete是一款無(wú)縫集成到 SQL Server Management Studio 和 Visual Studio 中的高端插件;這兩個(gè)都躋身微軟頂級(jí) IDE 之列,而后者無(wú)疑遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了 SQL。
無(wú)論這些 IDE 的功能如何,SQL Complete 都通過(guò) IntelliSense 風(fēng)格的建議、即時(shí)語(yǔ)句擴(kuò)展、豐富的格式化功能、預(yù)定義和自定義代碼片段以及通過(guò)自動(dòng)更正對(duì)您需要重命名的對(duì)象的引用進(jìn)行安全重構(gòu)來(lái)大大增強(qiáng)它們. 除此之外,我們應(yīng)該提到一組內(nèi)置的數(shù)據(jù)聚合和操作工具以及用于復(fù)雜查詢、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器和函數(shù)的 T-SQL 調(diào)試器。
Azure Data Studio 是一個(gè)跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù) IDE,它提供了一個(gè)可靠的 SQL 編輯器,具有 IntelliSense 完成、智能代碼片段、版本控制集成和內(nèi)置終端。您還可以獲得其他一些好處,例如可自定義的服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)儀表板,但總體而言,Azure Data Studio 不是關(guān)于深入的管理或服務(wù)器配置。
通常,如果您的工作主要是關(guān)于編輯或執(zhí)行查詢,如果您需要快速繪制圖表和可視化結(jié)果集的能力,并且如果您喜歡使用命令行,Microsoft 建議使用 Azure Data Studio。
這就是為什么將其與 SQL Complete 進(jìn)行比較是有意義的——這兩個(gè)解決方案都專注于快速高效的查詢編寫(xiě),并且都支持 CLI。
我們將所有功能分為 3 類進(jìn)行對(duì)比:SQL 代碼完成(顯然,這一類是最大的一類)、SQL 代碼格式化和生產(chǎn)力增強(qiáng)。
特征 | dbForge SQL Complete | Azure Data Studio |
SQL 代碼補(bǔ)全 | ||
關(guān)鍵字的上下文相關(guān)建議 | 是 | 是,但不區(qū)分上下文 |
上下文相關(guān)的對(duì)象建議 | 是 | 是,但不區(qū)分上下文 |
CTE 的上下文相關(guān)對(duì)象建議 | 是 | 是 |
SQLCMD 模式下的上下文相關(guān)對(duì)象建議 | 是 | 不 |
鏈接服務(wù)器上對(duì)象的名稱建議 | 是 | 不 |
按相關(guān)性對(duì)建議的關(guān)鍵字進(jìn)行排序 | 是 | 不 |
JOIN 子句自動(dòng)生成 | 是 | 不 |
短語(yǔ)完成 | 是 | 不 |
自動(dòng)生成表別名 | 是 | 不 |
用于快速列表構(gòu)建的列選擇器 | 是 | 不 |
通配符擴(kuò)展 | 是 | 是 |
擴(kuò)展 INSERT、EXEC、ALTER 和 UPDATE 語(yǔ)句 | 是 | 不 |
從建議中排除數(shù)據(jù)庫(kù) | 是 | 不 |
突出顯示標(biāo)識(shí)符出現(xiàn) | 是 | 是 |
對(duì)突出顯示 | 是 | 不 |
突出顯示 INSERT 語(yǔ)句中的匹配列 | 是 | 不 |
命名區(qū)域 | 是 | 不 |
函數(shù)的參數(shù)信息 | 是 | 不 |
快速對(duì)象信息 | 是 | 是 |
行數(shù)信息 | 是 | 不 |
SQL 代碼格式化 | ||
SQL 格式化 | 是 | 是 |
在文件和目錄中格式化 | 是 | 不 |
快速選擇格式配置文件 | 是 | 是 |
從命令行自動(dòng)格式化 | 是 | 不 |
生產(chǎn)力提升 | ||
SQL 片段 | 是 | 是 |
半透明意見(jiàn)箱 | 是 | 不 |
當(dāng)前語(yǔ)句執(zhí)行選項(xiàng) | 是 | 是 |
分號(hào)插入 | 是 | 不 |
為服務(wù)器對(duì)象生成 CREATE/ALTER 腳本 | 是 | 是 |
“將數(shù)據(jù)復(fù)制為”從網(wǎng)格到 XML、CSV、HTML、JSON、Excel | 是 | 是 |
數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的“轉(zhuǎn)到定義” | 是 | 是 |
恢復(fù)最近關(guān)閉的文件 | 是 | 不 |
發(fā)布 | ||
首次發(fā)布 | v1.0(2010 年 11 月 19 日) | v1.0(2018 年 9 月 24 日) |
最新版本(發(fā)布時(shí)) | v6.9(2022 年 1 月 31 日) | v1.35(2022 年 3 月 17 日) |
發(fā)布總數(shù) | 129 | 65 |
如您所見(jiàn),SQL Complete是明顯的贏家。它極大地?cái)U(kuò)展了 SSMS 的功能,以至于 Azure Data Studio 在這方面基本上沒(méi)有機(jī)會(huì)很快克服它。
結(jié)論 也就是說(shuō),如果使用 SSMS 對(duì)你來(lái)說(shuō)很好,并且如果你需要為你的日常 SQL 編碼提供強(qiáng)大的推動(dòng)力,那么你真的不需要 Azure Data Studio。SSMS 和 SQL Complete 的組合是您的最佳選擇。
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