1.十个优秀的开源免费数据库管理SQL客户端
2.再谈数据标准落标
3.Python读取MySQL数据库基本操作

十个优秀的开源免费数据库管理SQL客户端

       DBeaver

       github.com/dbeaver/dbea...

       官网： dbeaver.io/

       DBeaver是一个强大的跨平台SQL客户端，支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL等，是最好的开源SQL客户端之一。

       使用DBeaver开发人员可以编写、网站公告html源码执行SQL查询、导出查询结果，以及管理数据库和表。DBeaver提供了配置、编码自动完成、语法高亮显示、格式选项等UI配置界面。此外，还提供了数据库元数据探索、E-R、SSL加密等功能。

       Beekeeper Studio

       github.com/beekeeper-st...

       Beekeeper Studio使用Electron框架开发，是一个优雅的、现代化的SQL客户端，适用于Windows，Mac和Linux操作系统。它支持开发人员在一个统一的界面中处理多个数据库，包括MySQL、Postgres、SQLite和SQL Server等。

       开发人员可以将查询结果以可视化图表展示，携程旅游源码支持管理用户权限、监视查询以及解决连接问题等。

       Valentina Studio

       valentina-db.com/

       Valentina Studio是一个跨平台的免费SQL客户端，非常适合数据库管理和查询执行。它支持连接到MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQLite和MS SQL Server等数据库，也支持数据建模。提供数据导入、可视化解释、轻松共享查询片段或结果等高级功能。工具界面还提供主题、键盘快捷键和自定义选项，以匹配各个工作模式。

       SQLeo

       sqleo.sourceforge.io/

       SQLeo提供了一个轻量级的、响应式的SQL客户端，可以通过Web浏览器访问。它集成了对MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Redshift和SQLite等数据库的管理、查询和可视化工具。

       通过SQLeo，开发人员能够构建图表和拖放表，将结果导出为CSV/XLS，魔兽兄弟辅助源码并嵌入图表。SQLeo还提供协作功能，如与队友共享SQL代码段和保存的图表。基于浏览器的访问使SQLeo便于远程访问数据库。

       Azure Data Studio

       github.com/microsoft/az...

       Microsoft的Azure Data Studio支持Windows、macOS和Linux等操作系统。是个现代化的SQL工具。可以连接到SQL Server、Azure SQL DB、SQL DW、MySQL、PostgreSQL和MongoDB等数据库。

       通过Azure Data Studio开发人员可以编写和调试查询、可视化查询计划、管理源代码管理集成以及与其他人协作。Azure Data Studio还提供了可自定义的仪表盘、键盘快捷键和设置向导，以简化操作。

       Adminer

       github.com/vrana/admine...

       Adminer是一个基于PHP的数据库管理工具，适用于MySQL、PostgreSQL、SQLite、MS SQL、SimpleDB、Elasticsearch和MongoDB等数据库。可用于管理表、Python修改框架源码行、视图、触发器等的数据库系统功能。

       虽然Adminer只是一个PHP文件，但它仍然支持数据库设计、执行查询并以多种格式输出结果。

       Adminer的自定义插件可以进一步扩展它功能。极简、功能强大的管理功能非常适合用于开发和测试。

       JackDB

       jackdb.com/

       JackDB提供了一个干净、直观的界面，用于执行查询和管理PostgreSQL、MySQL、SQLite和MariaDB数据库。开发人员可以在可视化UI中查看、创建表结构，导入和导出数据，构建具有自动完成支持的查询，以及处理用户管理任务。JackDB还允许与他人共享已保存的查询，支持远程数据库访问、查询调度、环境变量等特性，这些特性可以提高开发过程中的生产力。

       OmniDB

       github.com/OmniDB/OmniD...

       OmniDB提供基于Web的数据库管理使用高级编辑器特性。它支持连接到PostgreSQL、影视采集源码htmlMySQL、Oracle、Firebird、SQLite、Microsoft SQL Server等RDBMS系统。开发人员可以可视化地设计数据库关系ER图、分析和监视、管理数据库用户角色以及重构SQL代码。提供了协作功能，简化了跨远程团队的工作。

       HeidiSQL

       github.com/HeidiSQL/Hei...

       heidisql.com/

       HeidiSQL支持Windows系统上的开发人员在本地或远程管理MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQLite、MSSQL等数据库。提供了直观友好的用户界面用于浏览数据库对象、设计表、编辑记录和调试具有自动完成等功能的查询。用户还可以安排任务、管理用户权限、以多种格式导入/导出数据以及监控流程。另外，HeidiSQL是高度可定制的，可以匹配独特的工作模式。

       DbVisualizer

       dbvis.com/

       DbVisualizer是一个功能丰富的SQL工具，适用于Windows、Mac和Linux系统。支持Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SQLite、MySQL等数据库。提供了一个干净的用户界面，开发人员可以利用它编写和验证SQL代码、检查查询计划、监视数据库健康状况、管理用户和权限。

再谈数据标准落标

       数据标准的落标难题：工具与效率的双重要求

       在追求卓越的生产与管理中，工具如同一把锐利的剑，唯有磨砺得当，才能发挥其应有的威力。在数据治理的道路上，工具的适用性和效率至关重要。在某全球知名企业早期的数据治理实践中，Datablau深感数据标准虽挂在墙上，却因缺乏有效的工具支持，导致数据模型设计的管控流于形式，如同无源之水，难以落地生根。

       中国企业的氛围中，工匠精神的缺失使得工具投资常常被忽视，因为它们被视为底层员工的福利，而非管理亮点。企业期待通过管理平台来整合资源，但国内平台的不标准化问题进一步阻碍了这一进程。外包团队的引入，表面上追求创新，实则陷入恶性循环，使得企业与承包商都深陷困境。

       在这样的整体商业环境中，企业往往被短期利益所驱动，忽视了对高效工具的长期投入，因此，市面上真正能提升生产力的精品工具寥寥无几。如WPS，尽管强大，但在数据开发中，如果没有适合的工具，即使像撰写报告这样的日常任务，也可能耗费数倍时间。数据开发平台作为工具与管理的结合，如果工具设计不佳，开发人员往往会偏向第三方工具，如Dbeaver和UltraEdit，而非内部的ETL系统或管理平台，这无疑延缓了管控的有效性。

       要解决这一问题，工具的关键在于效率的提升，只有助于匠人提升效率的工具，才能真正落地生根。正如敏捷开发的兴起，将管理融入每日站会，即时调整需求，这与传统的瀑布式开发形成了鲜明对比。源代码规范的实时提示，而非等到大规模开发完成后的无用更正，才是提升质量的有效途径。

       曾经，某企业在数据模型管控上仅依赖于项目上线时在管理平台上提交的Excel映射，然而，这种形式主义的做法并未触及实质，数据标准的落地仍然面临挑战。根源在于工具的不便，阻碍了效率的提升，使得开发人员私下里各行其是。因此，我们需要寻找一款高效的数据模型设计工具，它应当具备：

图形化设计能力：如ER图的拖拽式设计，自动布局功能，使复杂的数据模型设计变得直观且高效。Datablau DDM支持多种布局模式，显著节省设计时间。

撤消与恢复功能：允许设计师在设计过程中灵活修改，确保高效并减少错误。

绘图样式：定制化的样式可以提升不同角色人员的理解度，区分业务领域和数据类型。

       总的来说，数据标准的落地需要一款真正服务于数据模型师和开发工程师的高效工具，它以图形化操作提升数十倍的效率，从而将数据管理理念融入日常工作中，推动数据生产的规范化。结合我们服务过上百家企业的真实案例，一款优秀的数据模型设计工具将助力企业实现数据治理目标，提升整个数据管理体系的效能。

Python读取MySQL数据库基本操作

       Python通过pymysql库进行MySQL数据库的基本操作实例演示如下：

       首先，确保已安装必要的库，如pymysql。使用以下语法创建数据库连接：

       engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@服务器地址:/数据库名')

       接下来，我们进行数据表查询和操作。例如，查询"期权的基本信息"和"期权的风险指标"两个表:

       从"option_inf"表中筛选"证券名称"列。

       从"option_risk"表中筛选Gamma为0的行，以及Delta大于0.5且Gamma不为0的数据。

       对数据进行排序，如对"option_risk"表按"收盘价"升序，"Delta"和"证券代码"降序。

       执行连接操作，包括内连接（交集）、并集、左连接和右连接，以获取所需信息。

       在"option_merge"数据框中，进行基础操作，如修改"行权方式"和"交割方式"，添加、删除行和列，以及重新组织数据。

       将修改后的option_merge数据框写入数据库。在使用数据库软件（如DBeaver或Navicat）时，确保表格式为utf8以支持中文字符。经过调整后，重新运行写入代码。

       操作成功后，数据库中应可见新增和修改的数据。为了避免命名规范问题，建议使用英文命名。

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