Chat2DB

GitHub
25.4k 2.8k 简单 10 次阅读 今天Apache-2.0插件Agent图像数据工具语言模型开发框架
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Chat2DB 是一款把 AI 塞进数据库里的“万能 SQL 客户端”。它像聊天一样帮你写 SQL、查数据、生成报表,支持 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、ClickHouse 等十几种常见数据库。遇到不会写的复杂查询,直接问一句,AI 就能给出可运行的语句并解释原因;想快速做可视化报表,也只要一句话。
它解决了传统客户端“写 SQL 门槛高、查数来回切工具、报表全靠手工”的痛点,让开发者、数据分析师、运维甚至产品经理都能用自然语言完成 80% 的数据库操作。
亮点在于把 ChatGPT 能力深度集成到数据库工作流:智能补全、错误诊断、自然语言转 SQL、一键生成图表,全程在一个界面完成,省去频繁切换 IDE 和 BI 工具的麻烦。

使用场景

一家 20 人规模的跨境电商初创公司,数据分析师小赵需要在每天上午 9 点前把前一天的 GMV、退款率、库存预警三张报表同步给运营、采购和财务,数据库横跨 MySQL(订单)、PostgreSQL(库存)、ClickHouse(埋点)三套环境。

没有 Chat2DB 时

  • 小赵得分别打开 DBeaver、pgAdmin 和 ClickHouse CLI 三个客户端,来回切换窗口,光登录就要 5 分钟。
  • 写 SQL 时经常记错字段名,只能翻 Confluence 文档或问后端,平均一条语句改 3 次才能跑通。
  • 三张报表的 SQL 加起来 400 多行,手动改日期参数,复制粘贴到 Excel 再调格式,全程 40 分钟起步。
  • 一旦老板临时追问“昨晚 23:00 以后欧洲站点的退款率”,小赵得重新写 SQL、跑数、截图,再发邮件,耗时 15 分钟。
  • 不同数据库的语法差异导致经常把 MySQL 的 DATE_SUB 写成 ClickHouse 的 DATE_SUB,报错后一脸懵。

使用 Chat2DB 后

  • 一个窗口即可同时连 MySQL、PostgreSQL、ClickHouse,左侧树形导航直接跨库拖拽表名,登录一次搞定。
  • 用自然语言输入“昨天欧洲站点的退款率”,Chat2DB 自动生成带 WHERE region='EU' AND DATE(create_time)=CURRENT_DATE-1 的 SQL,字段名自动补全,零拼写错误。
  • 报表 SQL 保存为模板,点击“运行并导出”即可一键生成 Excel,日期参数自动替换,3 分钟出三份报表。
  • 老板临时提问时,小赵直接在对话框追问“23 点后欧洲退款率”,Chat2DB 秒回结果,还能一键生成图表贴进飞书群。
  • 跨库语法自动转换,写 MySQL 风格的 LIMIT 10 也能在 ClickHouse 里正确执行,后台默默适配。

Chat2DB 让小赵把每天 45 分钟的报表流程压缩到 5 分钟,省下的时间用来喝咖啡和做深度分析。

运行环境要求

操作系统
  • Windows
  • macOS
  • Linux
GPU

未说明

内存

最低 4 GiB

依赖
notesDocker 部署需 Docker 19.03+ 与 Docker Compose 1.25+;本地调试需安装 Java 17 与 Node 16,并使用 yarn 管理前端依赖;启动后端时需配置 ChatGPT API Key 才能使用 AI 功能
python未说明
OpenJDK 17
Node.js 16
Maven 3.8+
Chat2DB hero image

快速开始

🚀 Zoer 即将上线

由 Chat2DB 团队打造——一款基于人工智能的应用构建工具,可在数分钟内快速创建专业级应用程序,无需任何编码技能

Zoer - AI 应用构建器





CodePhiliaX%2FChat2DB | Trendshift

Chat2DB 团队全新开源项目:youClaw

如果 Chat2DB 对您有所帮助,我们非常感谢您能为 youClaw 点个赞!早期的星标有助于新开发的开源项目被更多人发现、吸引贡献者,并持续推动我们在公开平台上不断建设与创新。

在 GitHub 上为 youClaw 点赞

ReadmeX [![Discord][discord-image]][discord-url] [![Twitter][twitter-image]][twitter-url] [![Telegram][telegram-image]][telegram-url] [![Whatsapp][whatsapp-image]][whatsapp-url] [![Reddit][reddit-image]][reddit-url] [![Gmail][gmail-image]][gmail-url]

[discord-image]: https://img.shields.io/badge/-加入 Discord – #7289DA.svg?style=flat&logo=discord&logoColor=white [discord-url]: https://discord.com/invite/uNjb3n5JVN [twitter-image]: https://img.shields.io/twitter/follow/_Chat2DB?label=Chat2DB [twitter-url]: https://twitter.com/intent/tweet?text=Chat2DB–一款智能且多功能的通用 SQL 客户端和数据库报告工具,可集成 ChatGPT 的强大功能。&url=https://github.com/chat2db/Chat2DB&hashtags=ChatGPT,AGI,SQL客户端,报告工具 [telegram-image]: https://img.shields.io/twitter/url?label=Telegram&logo=Telegram&style=social&url=https://github.com/chat2db/Chat2DB [telegram-url]: https://t.me/share/url?text=Chat2DB–一款智能且多功能的通用 SQL 客户端和数据库报告工具,可集成 ChatGPT 的强大功能。&url=https://github.com/chat2db/Chat2DB [whatsapp-image]: https://img.shields.io/twitter/url?label=WhatsApp&logo=WhatsApp&style=social&url=https://github.com/chat2db/Chat2DB [whatsapp-url]: https://api.whatsapp.com/send?text=Chat2DB–一款智能且多功能的通用 SQL 客户端和数据库报告工具,可集成 ChatGPT 的强大功能。&url=https://github.com/chat2db/Chat2DB [reddit-image]: https://img.shields.io/twitter/url?label=Reddit&logo=Reddit&style=social&url=https://github.com/chat2db/Chat2DB [reddit-url]: https://www.reddit.com/submit?url=https://github.com/chat2db/Chat2DB&title=Chat2DB–一款智能且多功能的通用 SQL 客户端和数据库报告工具,可集成 ChatGPT 的强大功能。https://github.com/chat2db/Chat2DB [gmail-image]: https://img.shields.io/twitter/url?label=Gmail&logo=Gmail&style=social&url=https://github.com/chat2db/Chat2DB [gmail-url]: mailto:?subject=查看这个 GitHub 仓库。&body=Chat2DB–一款智能且多功能的通用 SQL 客户端和数据库报告工具,可集成 ChatGPT 的强大功能。https://github.com/chat2db/Chat2DB

英文版 README 简体中文版自述文件 日文版 README

1. 智能 SQL 生成
Chat2DB Pro 支持基于人工智能的智能 SQL 开发功能,助您更高效地编写 SQL 查询。

2. 数据库管理
支持超过 10 种数据库,包括 MySQL、PostgreSQL、H2、Oracle、SQLServer、SQLite、MariaDB、ClickHouse、DM、Presto、DB2、OceanBase、Hive、KingBase、MongoDB、Redis、Snowflake 等。

3. 智能报表生成
Chat2DB Pro 支持基于人工智能的智能数据报表功能,助您更快地生成仪表板。

4. 数据结构同步
Chat2DB Pro 支持数据库表结构同步功能,帮助您更快速地实现数据库表结构的同步。

功能对比

功能 社区开源版 本地版 专业版
数据库类型 16+种 目标支持100+种 目标支持100+种
支持的AI功能 需进行AI配置 安装即支持AI功能 安装即支持AI功能
AI能力 基础型 多样化 多样化
可视化表格编辑器
SQL控制台
SQL格式化
保存查询记录
主题颜色设置
数据结构同步
数据库分组
数据库结构导入/导出
数据导入/导出
数据迁移
复制/清空表
打开并运行SQL文件
UML图表 正在开发中 正在开发中
生成代码
复制结果为插入/更新
修改查询结果
智能SQL编辑器
AI表格创建
AI数据集
Chat2Excel
智能仪表盘
编辑器设置
自定义快捷键
跨设备使用

下载与安装

Chat2DB是一款跨平台应用,支持Windows、MacOS和Linux。您可以通过以下链接下载Chat2DB:

社区版Docker安装

系统要求

在安装Chat2DB之前,请确保您的系统满足以下要求:

  • Docker 19.03.0 或更高版本
  • Docker Compose 1.25.0 或更高版本
  • CPU 至少 2 核
  • 内存至少 4 GB
  docker rm chat2db
  
  docker run --name=chat2db -ti -p 10824:10824 -v ~/.chat2db-docker:/root/.chat2db  chat2db/chat2db:latest

  docker start chat2db
  

代码调试

运行环境

注意: 如需进行本地调试:

在本地克隆仓库

$ git clone git@github.com:chat2db/Chat2DB.git

前端调试

Node 版本必须为 16 及以上  
仅使用 yarn,不支持 npm。
$ cd Chat2DB/chat2db-client
$ yarn
$ yarn run start:web

后端调试

$ cd ../chat2db-server
$ mvn clean install # 需要 Maven 3.8 或更高版本
$ cd chat2db-server/chat2db-server-start/target/
$ java -jar -Dloader.path=./lib -Dchatgpt.apiKey=xxxxx chat2db-server-start.jar  # 需要安装 Java 17 及以上版本,启动应用时需输入 ChatGPT 的 API Key;若未输入,则无法使用 AIGC 功能

单机部署

# chat2db-client
$ npm run build:web:prod 
$ cp -r dist ../chat2db-server/chat2db-server-start/src/main/resources/static/front 
$ cp -r dist/index.html ../chat2db-server/chat2db-server-start/src/main/resources/thymeleaf

联系我们

感谢

感谢每一位为 Chat2DB 做出贡献的伙伴~~

星际历史

星际历史图表

许可证

本软件所采用的主要许可证为Apache License 2.0,并辅以Chat2DB 许可证

版本历史

v0.3.72025/01/15
v0.3.62024/12/24
v0.3.52024/11/21
v3.4.12024/10/31
v3.4.02024/10/29
v3.2.42024/07/24
v3.2.32024/07/24
v3.2.22024/06/13
v3.1.222024/04/08
v3.1.192024/01/03
v3.1.182023/12/28
v3.1.172023/12/27
v3.1.162023/12/25
v3.1.152023/12/21
v3.1.142023/12/17
v3.1.132023/12/15
v3.1.112023/12/13
v3.1.02023/12/12
v3.0.142023/11/21
v3.0.132023/11/15

常见问题

相似工具推荐

stable-diffusion-webui

stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面,旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点,将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师,还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员,都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度:不仅支持文生图、图生图、局部重绘(Inpainting)和外绘(Outpainting)等基础模式,还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外,它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具,支持多种神经网络放大算法,并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备,stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项,让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。

162.1k|★★★☆☆|今天
开发框架图像Agent

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

139k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

ComfyUI

ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。

107.7k|★★☆☆☆|2天前
开发框架图像Agent

NextChat

NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手,旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性,以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发,NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言,它也提供了便捷的自托管方案,支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性,原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型,让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外,它还率先支持 MCP(Model Context Protocol)协议,增强了上下文处理能力。针对企业用户,NextChat 提供专业版解决方案,具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能,满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

87.6k|★★☆☆☆|今天
开发框架语言模型

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85k|★★☆☆☆|今天
图像数据工具视频

ragflow

RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成(RAG)引擎,旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体(Agent)能力相结合,不仅支持从各类文档中高效提取知识,还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中,幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构(如表格、图表及混合排版),显著提升了信息检索的准确度,从而有效减少模型“胡编乱造”的现象,确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步,使系统不仅能回答问题,还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统,还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者,都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口,既降低了非算法背景用户的上手门槛,也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目,它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。

77.1k|★★★☆☆|昨天
Agent图像开发框架