数据库 + 工具 ≠ 数据库工具

数据是信息时代的原材料，而数据库工具则是使数据发挥作用的锤子、熔炉、铁砧、锯子、车床和油漆刷。数据库工具指的是用于管理、维护、操作数据库的一系列软件或平台。这些工具旨在提高数据库的管理效率、可用性、可维护性，以及安全性。

数据库工具的功能包括但不限于：

1、管理数据库的物理和逻辑结构：例如创建、修改和删除表、视图、索引等数据库对象。

2、数据的导入/导出：通过工具可以方便地导入/导出大量数据，提高数据迁移的效率和准确性。

3、数据备份与恢复：提供数据备份和恢复的功能，确保数据的安全性和完整性。

4、性能监控和优化：监控数据库性能指标，识别性能瓶颈，并提供优化建议，提高数据库性能。

5、安全性管理：提供用户权限管理、数据加密、访问控制等功能，保护数据库的安全性和完整性。

6、数据迁移和同步：在不同的数据库系统之间迁移和同步数据，实现数据的共享和整合。

7、自动化管理：简化数据库的日常管理任务，如自动备份、恢复、升级等，提高DBA的工作效率。

值得一提的是，数据库工具可以简化数据库管理和开发人员的工作，提高他们的工作效率，同时也提高数据的安全性和可靠性。

谁使用数据库工具？

数据库工具可以满足三种不同类型数据库专业人员需求。

●数据库开发人员需要能帮助他们在第一时间编写高质量代码，并轻松维护代码的工具。他们重视编程的自动化和协作工具，以便缩短开发周期而不增加风险。

●数据库管理员使用专门用于监控数据库健康状况和性能的工具。他们处理的任务包括诊断和解决性能瓶颈，以及实施数据库模式变更。

●数据库分析师从多个来源获取数据，然后对数据进行整合、清理和准备分析。对他们来说，在无需依赖IT访问的情况下，就查询和数据集进行协作非常重要。

在数据库工具里获得什么？

开发

首先是简单的开发任务：添加和编辑SQL、模式和脚本。这是从头开始编写SQL和编辑现有SQL的基本工作，与源代码控制集成，这样数据库开发人员就可以协同进行代码审查。开发人员还使用SQL创建单元测试，然后在他们编写的代码上运行；在测试驱动开发中，他们可以在编写代码前创建测试。

SQL很少能在第一次就做到完美，因此调整（优化）是改进SQL的过程，以加速数据库中的查询和代码。开发人员依靠工具来剖析他们的代码并揭示瓶颈，然后通过承担重复试错的负担来生成、分析和比较替代方案。

通过最大限度地实现任务自动化，开发人员可以将精力用于改进代码。当开发团队将自动化与协作相结合时，他们就能在编写代码的同时使用工具来执行标准。由此带来的质量提升降低了出现缺陷的可能性，并缩短了开发周期。

行政管理

无论企业的多租户数据库是在企业内部还是在云中，数据库管理工具都必须适应它们，将模式和数据从本地服务器转移到云服务。这包括控制访问以保护它们免受攻击、针对它们执行脚本以及管理表空间、回滚段和角色等数据库对象。

随着数据隐私成为开发链上每个人的首要任务，数据库管理工具在帮助管理员发现敏感数据方面发挥了作用。通过在对象和代码编辑器中自动标记敏感数据的使用，这些工具有助于遵守GDPR等法规。然后，管理员可以使用工具应用本机数据库功能，如编辑、加密和审计，以保护个人身份信息（PII）。

这些工具通过健康检查报告验证性能、配置和安全漏洞，从而快速评估数据库健康状况。

DevOps

在大多数企业中，应用程序的开发具有数据库开发所不具备的灵活性，这主要是因为应用程序的更改比数据库的更改更难撤销。通过在DevOps工作流中执行数据库开发功能，将其功能作为可编程对象公开的工具可以将这两项工作更紧密地结合在一起。Jenkins、Bamboo 和 Team Foundation Server 等构建自动化工具可以调用这些对象，通过代码审查和单元测试确保质量和可维护性。

将数据库开发、测试和部署任务引入持续集成和持续交付（CI/CD）流程的工具，能让我们更轻松地跟上应用程序开发的步伐。

数据分析

数据的来源越来越多，范围也越来越广： 基于SQL和NoSQL的数据库、ODBC、商业智能以及桌面数据库和电子表格。数据库工具可通过单一界面连接多个数据源，进行基本查询和报告，从而增强分析人员的能力，而不必强迫他们成为数据库管理员。然后，整合各种来源的数据并从中建立查询，使分析成为可能，而无需了解 SQL 编程。

许多分析师抱怨说，他们花在清理数据上的时间要多于将数据转化为有用的洞察力。数据转换和清理工具可帮助他们查找和消除重复数据、对数据进行分组和排序、搜索和替换，以及通过对现有列的操作生成新列。最后，数据库管理工具可将数据可视化，将表格结果转化为图表、图形和直方图，并轻松分发给决策者。

数据建模

如何准确捕捉业务用户的数据需求，并设计一个能满足未来需求的数据库？提供数据建模的工具有助于在构建模式之前定义高效的数据结构。这些工具可生成文档和实体关系 (ER) 图，开发人员可利用它们来理解数据结构，并与DBA一起实施这些结构。

跨数据库平台的数据建模--Oracle、SAP、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、DB2、Microsoft Access 等--随着数据源的激增而变得非常普遍。设计人员使用数据库管理工具构建逻辑和物理数据模型，并创建数据库和仓库。他们生成反映数据模型和更新数据结构的数据定义语言（DDL）脚本，然后使用这些脚本跨平台移动数据。

性能测试

一旦您对数据库进行了更改或将其转移到云中，您怎么知道其他东西在大负荷下不会损坏呢？

电子商务、金融交易和制造业等各行各业都有标准化的基准，以确保数据库能够充分发挥性能。在维护周期接近尾声时，数据库管理工具会包含根据这些基准捕获和重放事务工作量的功能。

这些工具可以帮助管理员在生产中出现问题之前就发现问题，找出随着事务处理量的增加而不能很好扩展的应用程序和 SQL 语句。利用假设情景，这些工具可以揭示潜在的瓶颈和资源短缺问题，这些问题会导致数据库在平台迁移和应用程序变更时无法可靠运行。针对脚本、代码和存储过程运行基准测试，可降低进行补丁、升级、操作系统迁移和调整虚拟机等变更时的风险。