11 Mea Hana Nīnau SQL maikaʻi loa (2024) [Free]

1. Introduction

ʻO ka hiki ke hana i nā nīnau SQL paʻakikī he mākaukau koʻikoʻi no kēlā me kēia ʻoihana data-centric. Eia nō naʻe, hiki i ka kākau lima ʻana i nā nīnau SQL ke hana paʻakikī a paʻakikī hoʻi, no ka poʻe hoʻomaka a i ʻole ka poʻe e pili ana i nā ʻikepili nui a paʻakikī. ʻO kēia kahi e komo ai nā mea hana nīnau SQL.

1.1 Koʻikoʻi o SQL Query Builder

ʻO SQL Query Builders nā mea hana e hāʻawi i kahi kiʻi kiʻi no ka hoʻolālā ʻana i nā nīnau SQL. Kōkua lākou i ka hana ʻana, debugging, a me ka hoʻokō ʻana i nā nīnau ma ke ʻano maʻalahi a ʻoi aku ka maikaʻi. Hoʻoikaika wikiwiki kēia mau mea hana i ke kaʻina hana coding SQL ma o ka hāʻawi ʻana i nā hiʻohiʻona e like me ka hoʻopau ʻokoʻa, ka hōʻailona syntax, a me ka hana kauo-a-hoʻokuʻu. Ma o kēia mau mea hana, hiki i nā mea hoʻohana ke launa pū me kā lākou ʻikepili me ka ʻole o ka ʻike hohonu o SQL, e maʻalahi ai ka unuhi pololei ʻana i ka ʻike e pono ai. No laila, ʻo SQL Query Builders he ʻāpana koʻikoʻi o nā mea paahana a ka poʻe loea ʻikepili.

1.2 Nā Pahuhopu o kēia Hoʻohālikelike

Me nā ʻano SQL Query Builders i loaʻa ma ka mākeke, paʻakikī paha ke koho i ka mea e kūpono i kāu mau pono a me kou makemake. ʻO ka pahuhopu o kēia hoʻohālikelike ʻana, ʻo ia ka hāʻawi ʻana i kahi hiʻohiʻona piha o nā SQL Query Builders, me AI2sql, Draxlr Generate SQL, MODE CLOUD SQL EDITOR, dbForge Ka Huli Huli no SQL Server, Mea Hana Nīnau Hana, DBHawk Online SQL Lunahooponopono, DbVisualizer, SQL Prompt, Datapine Online SQL Query Builder, Valentina Studio Database Query Builder, a me FlySpeed ​​​​SQL Query. E ʻimi mākou i nā hiʻohiʻona koʻikoʻi, nā pōmaikaʻi, a me nā hemahema o kēlā me kēia mea hana, e kōkua iā ʻoe i ke koho ʻana i ka SQL Query Builder e hoʻokō pono i kāu mau pono.

1.3 Mea Hana Ho'ōla SQL

Ināʻoe e hoʻohana ana SQL Server, he loea Mea hana ho'ōla SQL he mea nui no hoi ia oe. DataNumen SQL Recovery ʻo ia ke koho kiʻekiʻe:

2. AI2sql

ʻO AI2sql kahi lawelawe hana hoʻomohala nīnau SQL hou e hoʻohana ana i nā algorithms naʻauao akamai kiʻekiʻe e hoʻololi i nā nīnau ʻōlelo kūlohelohe i ka ʻōlelo SQL. Hoʻolālā ʻia kēia mea hana kipi e kōkua i nā poʻe ʻenehana ʻole e unuhi i ka ʻikepili mai nā waihona me ka ʻole o ka ʻike SQL.

Me AI2sql, hiki i nā mea hoʻohana ke hoʻokomo i kā lākou mau nīnau pili i ka ʻikepili ma ka ʻōlelo Pelekania, a na ka mea hana e kūkulu i nā nīnau SQL pololei mai ka hoʻokomo. Pono kekahi e haʻi i ka mea a lākou e makemake ai e unuhi mai kā lākou waihona ma ka ʻōlelo Pelekania, a na AI2sql e mālama i ke koena. Hoʻemi nui kēia i ka paʻakikī o ka lawelawe ʻana i nā nīnau SQL a hoʻolilo i ka ʻikepili i ʻoi aku ka democratic a hiki i ka lehulehu o nā mea hoʻohana ʻole ʻenehana.

2.1 Pono

• Mea hoʻohana-Friendly Interface: Me kahi hoʻonohonoho pololei a intuitive, kōkua ka mea hana i nā mea hoʻohana i ka hana ʻana i nā nīnau SQL paʻakikī me ka maʻalahi.
• AI kiʻekiʻe: ʻO ka hoʻohana ʻana i ka naʻauao akamai kiʻekiʻe e hoʻohuli i ka ʻōlelo kūlohelohe i loko o nā nīnau SQL e hoʻopololei i ke kaʻina hana ʻikepili a hoʻopau loa i ka pono o ka ʻike SQL.
• Kākoʻo Pūnaewele ʻokoʻa: Kākoʻo ʻo AI2sql i ka unuhi ʻana no nā waihona ʻikepili like ʻole, e hana ana ia i kahi koho maʻalahi no nā kaiapuni ʻikepili like ʻole.

2.2 Cons

• Ka hilinaʻi ʻana iā AI: ʻO kahi drawback o AI2sql ʻo ia ka hilinaʻi nui iā AI no ka hana nīnau. No laila, paʻakikī paha ka hāmeʻa me nā nīnau paʻakikī i hiki ʻole iā AI ke hoʻomaopopo pololei.
• Ka nele o ka Manual Coding: ʻO kekahi ʻaoʻao ʻē aʻe ʻo ka nele o ka hana coding SQL manual. ʻOiai ke hoʻololi nei ka mea hana i ka ʻōlelo kūlohelohe i nā nīnau SQL, aia kekahi mau manawa e pono ai ka coding manual e tweak a hoʻopiha i kahi nīnau waihona.

3. Hana ʻo Draxlr i SQL

ʻO Draxlr Generate SQL kahi mea hana pūnaewele kūpono e hiki ai i nā mea hoʻohana ke hana i nā nīnau SQL me ka ʻole o ka ʻike hohonu e pili ana i ka ʻōlelo SQL. Hoʻopili ʻia i ka maʻalahi o ka hoʻohana ʻana a me ka maʻalahi, maʻemaʻe a pololei ka mea hoʻohana, e hana maʻalahi a wikiwiki hoʻi ka hanauna SQL.

Hāʻawi ʻo Draxlr Generate SQL i kahi kahua pili no ka hana ʻana a me ka hoʻāʻo ʻana i nā nīnau SQL. Hoʻolālā ʻia kēia hāmeʻa kikohoʻe e hoʻomaʻamaʻa i ke kaʻina hana o ka hoʻokumu ʻana i ka query SQL a hōʻemi i ka coding manual. Hiki i nā mea hoʻohana ke koho maʻalahi i kā lākou mau palena i makemake ʻia me ka hoʻohana ʻana i kahi ala kiko-a-kaomi a hoʻokumu ʻia ke code SQL. Hoʻomaʻamaʻa kēia i ka unuhi ʻana i ka ʻike mai nā waihona a hoʻolalelale i ke kaʻina hana coding SQL.

3.1 Pono

• ʻO ka maʻalahi: ʻike ʻia ʻo Draxlr Generate SQL no kona maʻalahi a me ka maʻalahi o ka hoʻohana. ʻOiai ka most Hiki i nā mea hoʻohana ʻike ʻole ke hoʻokele me ka ʻoluʻolu e hana i nā nīnau SQL me ka hoʻohana ʻana i kēia hāmeʻa.
• Interactive UI: Hoʻopili a intuitive ka mea hoʻohana. Hiki i nā mea hoʻohana ke hoʻopuka i nā nīnau ma ke koho wale ʻana i kā lākou mau palena i makemake ʻia mai kahi papa inoa a waiho i ke koena i ka hāmeʻa.
• Mālama manawa: Hoʻemi ia i ka manawa ma ke kākau lima ʻana i nā nīnau SQL paʻakikī, boosti ka huahua.

3.2 Cons

• Hoʻopilikino palena ʻia: ʻAʻole hiki i ka mea hana ke kākoʻo i nā nīnau SQL kiʻekiʻe a paʻakikī paha, e kaupalena ana i nā koho maʻamau no nā mea hoʻohana ʻoi aku ka ʻike.
• ʻAʻohe kākoʻo AI: ʻAʻole like me AI2sql, ʻaʻole ia e kākoʻo i ka hoʻololi ʻana o ka ʻōlelo kūlohelohe i nā nīnau SQL, hiki ke lilo i palena no kekahi mau mea hoʻohana.

4. MODE CLOUD SQL EDITOR

ʻO MODE Cloud SQL Editor he mea hana pūnaewele ikaika no ke kūkulu ʻana i nā nīnau SQL a me ka hana ʻana i nā hōʻike pili i ka ʻikepili. Hoʻolālā ʻia ia no nā poʻe hoʻomaka a me nā mea hoʻohana ʻike, e hoʻokipa i kahi ākea o nā pono waihona.

Hiki i ka MODE Cloud SQL Editor i kona mau mea hoʻohana ke kūkulu a holo i nā nīnau SQL, hoʻomaʻemaʻe i kā lākou hana me nā snippets SQL, a nānā i kā lākou ʻikepili - ma kahi hoʻokahi. Me kona ʻano hui like, hiki i nā mea hoʻohana ke kaʻana maʻalahi i kā lākou hana me kā lākou hui, e hōʻoiaʻiʻo ana i ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka huahana a me nā kaʻina hana.

4.1 Pono

• Hana maʻalahi: MODE ʻaʻole wale e pili ana i SQL, e pili ana i ke kōkua ʻana i nā hui e hui pū i ka ʻikepili. Hiki i nā mea hoʻohana ke kaʻana like i nā nīnau, nānā i ka ʻikepili, a hana i nā hōʻike i loko o kahi ʻano hui.
• Mea Hana ʻIke ʻIkepili: Hōʻike pū ka hāmeʻa i kahi mea hana hiʻohiʻona ikaika, hāʻawi i nā mea hoʻohana i ka hiki ke hoʻololi maʻalahi i kā lākou ʻikepili maka i nā pakuhi a me nā kiʻi.
• Kākoʻo Snippet: Kākoʻo ia i nā snippet SQL, hiki ke mālama i ka manawa ke hana me nā poloka code maʻamau.

4.2 Cons

• Curve Aʻo: Me kahi pūʻulu o nā hiʻohiʻona kiʻekiʻe, ʻoi aku ka ʻoi aʻe o ke aʻo ʻana ma mua o kekahi mau mea hana ʻē aʻe. He mea paʻakikī kēia no ka poʻe hoʻomaka.
• Loaʻa i ke kākoʻo no nā mea hoʻohana ʻaʻole ʻenehana: ʻOiai aia kekahi mau hiʻohiʻona mea hoʻohana, hiki i nā mea hoʻohana ʻole ʻenehana ke paʻakikī i ka hopu ʻana i kekahi mau mea o kēia mea hana.

5. dbForge Ka Huli Huli no SQL Server

dbForge Ka Huli Huli no SQL Server mea laulā SQL server mea hana nīnau na Devart e hoʻopololei ana i ka kākau nīnau nīnau SQL a me nā hana hoʻokele waihona.

dbFHāʻawi ʻo orge Query Builder i kahi interface intuitive a maʻemaʻe e hoʻolālā i nā nīnau SQL paʻakikī, me ka ʻole o ke kākau maoli ʻana i nā ʻōlelo SQL. ʻO kāna kaiapuni waiwai nui e hiki ai i nā ʻoihana ʻikepili ke kūkulu, hoʻoponopono, a holo i nā nīnau, a me ka mālama ʻana i ka ʻikepili a hana i nā hōʻike ʻikepili ma SQL Server ʻikepili maʻalahi.

5.1 Pono

• Mea Hana Nīnau Mana Mana: Hāʻawi ka mea hana i kahi mea hoʻolālā nīnau ʻike maka no ka hana paʻakikī SQL server nā nīnau me ka helu ʻole.
• Hoʻolālā Intuitive: ʻO kāna interface hou a maʻemaʻe e maʻalahi i nā mea hoʻohana ke hoʻokele a hoʻomaopopo, a laila e mālama i ka manawa a hoʻonui i ka huahana.
• Kākoʻo ʻikepili ākea: Kākoʻo ʻaʻole wale SQL Server, akā pū kekahi ʻikepili kaulana e like me MySQL, Oracle, a PostgreSQL, e hoʻolilo iā ia i mea hana maʻalahi no kahi ākea o nā kaiapuni waihona.

5.2 Cons

• Kumukūʻai: ʻOiai ʻo kāna mau hiʻohiʻona paʻa, ʻoi aku ka kiʻekiʻe o ke kumu kūʻai i hoʻohālikelike ʻia me nā mea hana SQL Query ʻē aʻe ma ka mākeke, hiki ke lilo i mea pale no nā mea hoʻohana me nā kaohi kālā.
• ʻAʻole lawa nā palena i ka mana manuahi o ka hāmeʻa no nā pono hoʻokele waihona waihona o kahi hui.

6. Mea Hana Huli Hana

ʻO Active Query Builder he mea ia no nā mea hoʻomohala polokalamu e hoʻokomo i ka hana hale nīnau nīnau SQL i kā lākou mau noi. Hāʻawi ia i kahi ala maʻalahi e hana me nā nīnau SQL paʻakikī me ka hōʻoia ʻana i ka pono a me ka palekana o ka ʻikepili.

Hāʻawi ʻo Active Query Builder i ke kikowaena hulina SQL ʻike maka, e ʻae ana i nā mea hoʻohana hope e hana i nā nīnau paʻakikī me ka ʻike ʻole SQL. Hāʻawi ia i nā API ikaika no ka hoʻopili ʻana, ka nānā ʻana, a me ka hoʻololi ʻana i nā nīnau SQL ma ka papahana. ʻO kahi hiʻohiʻona nui o Active Query Builder ʻo ia kona hiki ke kākoʻo iā almost nā ʻōlelo SQL āpau e hāʻawi ana i ka versatility i nā kaiapuni ʻikepili lehulehu.

6.1 Pono

• Versatility: Kākoʻo ʻo Active Query Builder i kahi ākea o nā dialect SQL me MySQL, Oracle, PostgreSQL, a me nā mea hou aʻe, e kōkua ana i nā kaiapuni waihona waihona.
• Hoʻohui maʻalahi: Hoʻohui maʻalahi ia me nā kaiapuni hoʻonohonoho like ʻole e like me .NET, Java, a me Delphi, e lilo ia i mea paahana no nā mea hoʻomohala polokalamu.
• Hoʻonui i ka palekana: Hiki i nā mea hoʻohana ke wehewehe i nā mea waihona waihona a me nā kūkulu SQL i hiki ke loaʻa i nā mea hoʻohana hope, kōkua kēia i ka pale ʻana i ka ʻikepili ʻae ʻole a me ka hoʻouka kaua SQL.

6.2 Cons

• Tarloaʻa i nā mea hoʻolohe: ʻO kēia mea hana ma mua tarloaʻa i nā mea hoʻomohala polokalamu, ʻo ia hoʻi, hiki i nā mea hoʻohana ʻole ʻenehana ke pilikia i ka wā e kamaʻilio ana i kā lākou mau pono waihona.
• Costly Corporative Version: ʻO ka mana hui, e komo pū me nā hiʻohiʻona premium āpau, hele mai me kahi c nui.ost ʻaʻole hiki ke hiki i nā hui āpau.

7. DBHawk Online SQL Lunahooponopono

ʻO ka DBHawk Online SQL Editor kahi kikowaena hoʻokele SQL hoʻokumu pūnaewele piha i hoʻohana ʻia no ka ʻimi kahuaʻikepili, hana i nā hana SQL, a me ka mālama ʻana i ka ʻikepili.

ʻO DBHawk kahi mea hoʻoponopono SQL piha e hāʻawi i ka palekana a me ka maʻalahi i kāu ʻikepili. Hāʻawi ia i kahi mea hoʻoponopono SQL ikaika a waiwai me ka syntax highlighting, auto-complete, hoʻohana hou i nā snippets SQL, a me ka mōʻaukala hoʻokō. Hiki iā ʻoe ke kūkulu maʻalahi i nā nīnau SQL me kāna mea hoʻoponopono SQL kiʻekiʻe, e kau ana i kahi hoʻonohonoho ikaika o ka hoʻoponopono a me nā mea hana hoʻokō ma kou manamana lima.

7.1 Pono

• Mea Hana Pūnaewele: ʻO ia he 100% mea hoʻohana pūnaewele, hāʻawi ia i ka hiki ke komo i nā mea hoʻohana. Hiki i nā mea hoʻohana ke hoʻokele i kā lākou ʻikepili mai nā wahi a pau me ka ʻole o nā polokalamu e hoʻokomo ʻia ma kā lākou kamepiula.
• Nā Kūlana Palekana Paʻa: Hoʻokō ʻo DBHawk i nā hana palekana kiʻekiʻe e pili ana i ke kākoʻo SSL HTTPS no nā pilina paʻa, ka hoʻokō ʻana i nā kulekele ʻōlelo huna, a me ka hiki ke hoʻonohonoho i nā mana hoʻohana.
• Kākoʻo Multi-Database: Hāʻawi ia i ke kākoʻo no nā ʻikepili nui e like me Oracle, SQL Server, MySQL, a me nā mea ʻē aʻe he nui. He koho maikaʻi kēia no ka mālama ʻana i nā ʻikepili he nui.

7.2 Cons

• Hoʻoponopono palena ʻole: ʻAʻole paha ia e hāʻawi i nā koho hoʻoponopono i hāʻawi ʻia e nā mea hoʻoponopono SQL kūʻokoʻa.
• Loaʻa Pahemo Palekana: Ma ke ʻano he mea hana pūnaewele, hiki i nā mea hoʻohana ke alo i nā palena ke koi ʻia e hana ma waho.

8. DbVisualizer

ʻO DbVisualizer kahi mea hana ʻikepili koʻikoʻi i hoʻomohala ʻia e DbVis Software e manaʻo nei e hoʻomaʻamaʻa i ka ʻikepili ʻikepili ma o ka hoʻolako ʻana i nā hana hoʻokele waiwai paʻa.

Me kāna interface kiʻi maʻalahi, hiki iā DbVisualizer ke hoʻokō maʻalahi, hoʻoponopono, a me ka hoʻomohala ʻana i ka code database. Hāʻawi ia i kahi pūʻulu piha o nā mea hana hoʻokele waihona a me kahi hōʻiliʻili waiwai o nā hiʻohiʻona no ka hoʻokolokolo ʻikepili piha. Kākoʻo ʻo DbVisualizer i nā ʻikepili nui e like me Oracle, SQL Server, MySQL, a me nā mea hou aʻe, e hoʻolilo iā ia i mea hana maʻalahi no kahi ākea o nā kaiapuni waihona.

8.1 Pono

• Mea Hana Huli Kiʻi Kiʻi: Hōʻike ʻo DbVisualizer i kahi mea hana nīnau kiʻi ikaika e hāʻawi i kahi ala intuitive e hoʻolālā a hoʻoponopono i nā nīnau SQL.
• Kākoʻo Multi-Database: Hāʻawi ka mea hana i ke kākoʻo ākea no nā ʻano ʻikepili like ʻole, e ʻae ana i ka maʻalahi no ka hoʻokele waihona.
• Ka nānā ʻana i ka ʻikepili: Hāʻawi ia i nā hiʻohiʻona nānā ʻikepili kūpono no nā luna hoʻoponopono, e hāʻawi ana i kahi hiʻohiʻona hohonu o ke kūlana olakino.

8.2 Cons

• Nā hiʻohiʻona manuahi ʻokoʻa: ʻOiai ke hāʻawi nei ʻo DbVisualizer i kahi mana manuahi, ua kaupalena ʻia nā hana a ʻaʻole lawa paha no nā pono hoʻokele waihona waihona.
• Ka Aʻo Aʻo: Loaʻa paha kahi pihi aʻo kiʻekiʻe, ʻoi aku hoʻi no nā mea hoʻohana ʻole ʻenehana i kamaʻāina ʻole i nā nuances hoʻokele waihona.

9. SQL Prompt

ʻO SQL Prompt kahi hiʻohiʻona SQL formatting a refactoring mea hana i hoʻomohala ʻia e Redgate e hoʻokiʻekiʻe ana i ka huahana ma o ka hiki ʻana i nā mea hoʻohana ke kākau, hōʻano, kālailai, a hoʻoponopono hou i kā lākou SQL code me ka ʻoi aku ka maikaʻi.

Hāʻawi ʻo SQL Prompt i kahi ʻike maʻemaʻe no ka kākau ʻana i nā code SQL ma o ka hāʻawi ʻana i nā hiʻohiʻona pono e like me ka hoʻopau ʻana i ke code, ka hōʻano SQL, ka loiloi code, a me ka refactoring code. Hāʻawi ia i nā mea hoʻohana e hoʻomohala wikiwiki i nā palapala SQL, ʻoiai e pale a hoʻoponopono i nā hewa coding maʻamau. Hoʻohui maikaʻi kāna hiʻohiʻona plug-and-play me SQL Server Hoʻohana ʻia ʻo Management Studio a me Visual Studio no nā mea hoʻomohala.

9.1 Pono

• Hoʻopau Auto-Naauao: ʻO ka hoʻopiha piha ʻana o SQL Prompt e hōʻoiaʻiʻo iā ʻoe e kākau wikiwiki i nā palapala SQL, ʻoiai e hōʻemi ana i nā hewa typographical.
• Hoʻopāhelu Code: ʻO kāna hoʻopololei helu kiʻekiʻe a me nā makemake ʻano e maʻalahi ka heluhelu a me ka hoʻomaopopo ʻana i nā palapala SQL.
• Kānāwai Code: Kōkua pū ka mea hana i ka ʻike ʻana i nā pilikia kūpono a me nā pitfalls huna i ka code SQL, e kōkua ana i ka hoʻomaikaʻi ʻana i ka maikaʻi code.

9.2 Cons

• Pomaikai Cost: ʻOiai ʻo SQL Prompt kahi mea hana kiʻekiʻe ma kāna ʻāpana, hiki i kāna kumukūʻai uku ke hoʻonāwaliwali i nā mea hoʻohana me ka palena kālā.
• Ka nui o ka hana: Me ka lehulehu o nā hiʻohiʻona, hiki i kekahi mau mea hoʻohana ke hopohopo a loaʻa ka paʻakikī o ka hoʻohana mua ʻana.

10. Datapine Online SQL Query Builder

ʻO Datapine Online SQL Query Builder he ʻoihana akamai a me ka ʻike ʻike ʻikepili i hoʻolālā ʻia e hoʻoikaika i nā ʻoihana e komo, ʻike, a hoʻopaʻa pono i kā lākou ʻikepili.

ʻAe ʻo Datapine i nā mea hoʻohana e kākau i nā nīnau SQL me ka ʻole he loea SQL. Hāʻawi ia i kahi kikowaena huki a hāʻule e hana i nā ʻōlelo loiloi no ka kānana ʻikepili, e hoʻoholo ana i ka pono e kākau i nā ʻōlelo SQL paʻakikī. Hoʻohui ia, hoʻonui ia i kāna mau hiʻohiʻona i ka hana ʻana i nā dashboards interactive a me nā hōʻike pūnaewele, e hāʻawi ana i kahi kahua ʻoihana ʻoihana akamai a me ka mea hoʻohana.

10.1 Pono

• Maikaʻi nā mea hoʻohana: ʻAe ka mea hoʻolālā hulina SQL ʻike ʻike a Datapine i nā mea hoʻohana ʻole ʻenehana e hana me nā ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i kāna mea hoʻohana-aloha-hoʻokuʻu.
• Hiʻona Naʻauao Pāʻoihana: Me nā nīnau SQL, hāʻawi pū ʻo Datapine i nā hiʻohiʻona naʻauao pāʻoihana e like me ka hoʻokumu ʻana i nā dashboards a me nā hōʻike pūnaewele, e hāʻawi ana i nā ʻike ʻikepili i ka manawa maoli.
• Hōʻike ʻike ʻike manawa maoli: Hōʻike ia i ka ʻikepili i nā dashboards manawa maoli, hāʻawi i nā mea hoʻohana i nā ʻike waiwai ma ko lākou manamana lima.

10.2 Cons

• Nā mea hoʻohui ʻikepili i kaupalena ʻia: Kākoʻo ʻo Datapine i kahi helu palena wale o nā ʻikepili, hiki ke kaupalena i ka appli holoʻokoʻacabilitity o ka mea paahana.
• Kiʻekiʻe Cost: ʻO ka hiʻohiʻona koʻikoʻi a me nā mana paʻakikī e hele mai me kahi kumukūʻai kiʻekiʻe aʻe, hiki ke pāpā ʻia no nā ʻoihana liʻiliʻi a i ʻole s.tart-ups.

11. ʻO Valentina Studio Database Query Builder

ʻO Valentina Studio kahi mea hana hoʻokele waihona waihona piha e hāʻawi ana i nā hana o kahi mea hana noiʻi waihona, kahi hoʻoponopono SQL, hoʻokele waihona, a me kahi mea hoʻokele. Hoʻohana ʻia ia e nā kaukani o nā luna waihona waihona a me nā mea hoʻomohala ma ka honua holoʻokoʻa.

Hāʻawi ʻo Valentina Studio i kahi hoʻolālā ʻike a me kahi mea hoʻohana ʻoluʻolu no ka hana ʻana a me ka hoʻololi ʻana i nā nīnau. Kākoʻo ia i nā ʻōnaehana waihona waihona me MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite a me Valentina DB, no laila e lawelawe ana i ka nui o nā koi. Huli maʻalahi ia i ka ʻikepili ma ka hana ʻana, hoʻololi, a me ka hoʻokō ʻana i nā nīnau me ka maʻalahi e hoʻohana. SQL Server Mea Hana Nīnau.

11.1 Pono

• Mea Hoʻolālā Hōʻike Hōʻikeʻike: Loaʻa iā ia kahi mea hoʻolālā hōʻike i hoʻohui ʻia e ʻae i nā mea hoʻohana e hoʻolālā ʻike i nā nīnau a hoʻoponopono i nā hōʻike.
• Hoʻohālikelike Nui: Kākoʻo ʻo Valentina i nā ʻikepili koʻikoʻi a me nā kumu ʻikepili, e hana ana i kahi koho maʻalahi i nā kaiapuni multi-database.
• Loaʻa i nā hiʻohiʻona manuahi manuahi: He nui nā hiʻohiʻona i ka mana manuahi. Hana kēia mea hana acost-ka hopena maikaʻi no nā mea hoʻohana wale starʻalalā.

11.2 Cons

• Liʻiliʻi Intuitive no ka poʻe hoʻomaka: ʻO ka mea hoʻohana, ʻoiai ʻoi aku ka paʻa, loaʻa kahi pihi aʻo a ʻaʻole paha e like me ka intuitive no nā mea hoʻohana mua.
• Kākoʻo Limited: Ua kaupalena ʻia nā koho kākoʻo i mea e paʻakikī ai ka hoʻoponopono pilikia.

12. Nīnau FlySpeed ​​​​SQL

ʻO FlySpeed ​​​​SQL Query he mea paahana hilinaʻi a maʻalahi hoʻi no ke kūkulu ʻana i nā nīnau SQL a me ka mālama ʻana i nā ʻikepili. He mea hana nīnau no ka hana ʻana me nā ʻano ʻikepili a me nā kumu ʻikepili.

Hāʻawi ʻo FlySpeed ​​​​SQL Query i kahi kikowaena huki a hāʻule, e ʻae ana i nā mea hoʻohana e kūkulu i nā nīnau SQL me ka ʻole pono e kākau i ka code SQL. Kākoʻo ka hāmeʻa i nā kikowaena waihona like ʻole me MySQL, Oracle, SQL Server, a oi aku. Me kāna pūʻulu mana o nā hiʻohiʻona e like me ka mea hana nīnau nīnau, hoʻoponopono kikokikona SQL, a me ka hiki ke hoʻokuʻu i ka ʻikepili, FlySpeed ​​​​SQL Query kahi koho paʻa no ka mālama ʻana i kāu ʻikepili.

12.1 Pono

• Mea hoʻohana Intuitive Interface: ʻO ka mea hana FlySpeed ​​SQL Query e hele mai me kahi mea hoʻohana ʻike maka a maʻalahi hoʻi e hoʻomaopopo i ke kaʻina hana o ke kūkulu ʻana a me ka holo ʻana i nā nīnau SQL.
• Ka Hoʻolaha ʻIkepili: Hāʻawi ka mea hana i nā mea hoʻohana e hoʻokuʻu aku i ka ʻikepili mai nā papa i koho ʻia a me nā hiʻohiʻona i nā ʻano like ʻole, e hoʻohui i ka ʻoluʻolu i ka hoʻopunipuni ʻikepili.
• Hiki ke lawe: Hāʻawi ʻo FlySpeed ​​​​SQL Query i kahi mana lawe lima hiki ke holo mai kahi lāʻau USB, e maʻalahi ke hoʻohana i ka neʻe.

12.2 Cons

• Puʻuha Kūʻokoʻa Kūʻokoʻa: Ua kaupalena ʻia ka mana manuahi i ka hana a pono e hoʻonui hou e wehe i nā hiʻohiʻona āpau.
• Hiki i ka Interface ke Nui: No ka poʻe hou i SQL a i ʻole ka ʻikepili, paʻakikī paha ka interface ma mua o ka hoʻohana ʻana iā ia.

13. Summary

Ma kēia hoʻohālikelike piha, ua ʻimi mākou i kahi kikoʻī o SQL Query Builders, e noʻonoʻo ana i nā mea like ʻole e like me nā hiʻohiʻona nui i hāʻawi ʻia, ka maʻalahi o ka hoʻohana ʻana, ka hoʻolālā kumu kūʻai, a me ke kākoʻo o nā mea kūʻai aku no kēlā me kēia hāmeʻa. E kōkua kēia hōʻuluʻulu manaʻo i ka hoʻohui ʻana i nā ʻano like ʻole i noʻonoʻo ʻia i loko o kēia hoʻohālikelike a hāʻawi i kahi kiʻi maʻalahi.

13.1 Papa Hoʻohālikelike holoʻokoʻa

Hana 'Ōlelo	hiʻona	Nanea oe o E ho ohana i	Price	Customer Support
AI2sql	Mea hoʻohana-aloha, AI-driven query generation, Diverse database support	High	Ma muli o ka pae hiki AI	Available
Hana ʻo Draxlr iā SQL	Maʻalahi, hana nīnau wikiwiki	High	Free	Available
HOOLAHA SQL KAHUA	ʻO ka hui pū ʻana, ka mea hana ʻikepili ʻike, Kākoʻo Snippet	Medium	uku ia	Available
dbForge Ka Huli Huli no SQL Server	Ka mea hoʻokumu i ka nīnau ikaika, ka hoʻomaʻemaʻe maʻemaʻe, ke kākoʻo ʻikepili ākea	High	uku ia	Available
Mea hana Query hana	Kākoʻo i nā ʻōlelo aʻo SQL he nui, Hoʻohui maʻalahi, Hoʻonui i ka palekana	High	uku ia	Available
Lunahooponopono SQL Online DBHawk	100% pūnaewele-pūnaewele, Hoʻonui i ka palekana, kākoʻo multi-database	High	uku ia	Available
DbVisualizer	Mea hana nīnau kiʻi, kākoʻo waihona waihona, nānā ʻikepili	Medium	uku ia	Available
SQL Prompt	Hoʻopiha ʻokoʻa naʻauao, hoʻopololei code, ʻano loiloi code	High	uku ia	Available
ʻIkepili Pūnaewele SQL Query Builder	Kauō-a-hoʻokuʻu, hiʻohiʻona ʻoihana ʻoihana, ʻike ʻike ʻike manawa maoli	High	uku ia	Available
ʻO Valentina Studio ka mea hana nīnau nīnau	Mea hoʻolālā hōʻike waihona waihona, kākoʻo ʻikepili lehulehu, Loaʻa ka mana manuahi	Medium	uku ia	Available
Nīnau FlySpeed ​​SQL	ʻAno hoʻohana intuitive, lawe ʻikepili, lawe ʻia	High	Nā mana manuahi a me ka uku	Available

13.2 Mea Hana Manaʻo ʻia ma muli o nā pono like ʻole

I ka hopena, hilinaʻi nui ke koho ʻana i kahi SQL Query Builder i kāu mau pono kikoʻī a me nā makemake. Inā he mea hoʻohana ʻenehana ʻole ʻoe a he mea hoʻomaka paha ma SQL, ʻike paha ʻoe iā AI2sql a me Draxlr Generate SQL kūpono no kā lākou maʻalahi a me nā mea hoʻohana. No nā hui hoʻomohala polokalamu, ʻo Active Query Builder ke koho nui loa ma muli o kona hoʻohui ʻana me nā ʻōlelo papahana like ʻole a me nā hiʻohiʻona palekana holomua. ʻO nā ʻoihana me ka manaʻo kikoʻī i ka hui pū ʻana a me ka ʻike ʻike ʻikepili makemake paha i ka MODE CLOUD SQL EDITOR. ʻO ka mea hope loa, no nā mea hoʻohana e koi ana i nā mana SQL kiʻekiʻe a makemake i nā hiʻohiʻona waiwai, hiki iā lākou ke noʻonoʻo iā SQL Prompt, Valentina Studio, a i ʻole DbVisualizer.

14. Panina

Ma kēia ʻatikala, ua loiloi a hoʻohālikelike mākou i kahi ʻano o SQL Query Builders, e uhi ana i kahi kikoʻī kikoʻī o nā mea hana me AI2sql, Draxlr Generate SQL, MODE CLOUD SQL Editor, dbForge Ka Huli Huli no SQL Server, Mea Hana Nīnau Hana, DBHawk Online SQL Lunahooponopono, DbVisualizer, SQL Prompt, Datapine Online SQL Query Builder, Valentina Studio Database Query Builder, a me FlySpeed ​​​​SQL Query.

14.1 Nā Manaʻo hope a me nā mea e lawe ai no ke koho ʻana i kahi mea hana nīnau nīnau SQL

ʻO ke koho ʻana i ka SQL Query Builder kūpono no kāu mau pono kikoʻī e like paha me kahi hana paʻakikī. E hoʻomanaʻo, ʻo ka mea paahana maikaʻi loa e pili ana i kāu mau koi ponoʻī e like me kou ʻike loea, ka nui o ka waihona, ka paʻakikī o nā nīnau āu e hana ai, a me kāu kālā.

ʻO ka mākaukau o ka mea hana i ka hana ʻana a me ka hoʻokele ʻana i nā nīnau SQL, kona ʻoluʻolu o ka mea hoʻohana, a me ke kākoʻo paʻa o nā mea kūʻai aku, kōkua nā mea a pau i kona pono. Eia kekahi, ʻo nā hiʻohiʻona kikoʻī e like me ka hoʻokumu ʻana i ka nīnau i kākoʻo ʻia e AI, ka hiki ke ʻike i ka ʻikepili, a me ka hana like ʻana, hiki ke hoʻopili i kāu hoʻoholo ma muli o kāu mau koi kūikawā.

Manaʻo mākou ua hāʻawi kēia hoʻohālikelike i kahi ʻike maikaʻi a kōkua iā ʻoe i ka hoʻoholo ʻana no ke koho ʻana i ka SQL Query Builder kūpono no kāu mau pono.

Hoʻomaka Mea kākau:

He loea hoʻihoʻi ʻikepili ʻo Vera Chen DataNumen, ka mea e hāʻawi i ka laulā o nā huahana, me kahi mea hana maikaʻi loa i hoʻoponopono i nā faila PST.