换掉 Navicat，一款集成 AI 功能的新一代数据库管理工具，确实很炸裂！

今天给大家分享一款集成 AI 功能的国产数据库管理工具，非常强大。

项目介绍

Chat2DB 是一款开源的、AI 驱动的数据库工具和 SQL 客户端，提供现代化的图形界面，支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、SQL Server、SQLite、H2、ClickHouse、BigQuery 等多种数据库。它旨在简化数据库管理、SQL 查询编写、报表生成和数据探索等任务，并通过 AI 能力提升效率。

目前，Chat2DB 在 Github 上已经累计了 19.8k Star。

GitHub：https://github.com/codePhiliaX/chat2db
官方网站：https://chat2db-ai.com/

下图是 Chat2DB 的使用效果图：

项目特点

广泛的数据库支持

Chat2DB 支持几乎所有主流数据库，包括但不限于：

关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、SQLite 等。
大数据与分布式数据库：ClickHouse、Hive、Presto、Doris、BigQuery、OceanBase 等。
NoSQL 数据库：MongoDB、Redis 等。

Chat2DB 的 AI 功能已全面覆盖 所有类型的数据库。无论你使用的是关系型数据库还是非关系型数据库，现在都可以通过 AI 快速生成 SQL。

AI 驱动

Chat2DB 将 AI 技术深度融入数据库管理中：

SQL 智能生成：用户只需简单描述需求，Chat2DB 即可生成高效的 SQL 查询。
智能报表生成：自动生成数据报表和仪表盘，节省时间并提升数据分析效率。
智能表结构创建：利用 AI 快速设计和生成数据库表结构，方便数据建模。

数据结构同步与迁移

Chat2DB Pro支持数据库表结构同步，帮助您更快地同步数据库表结构。

效果展示

过去： 手写 SQL 30 分钟 + 后端代码 30 分钟 + 调试 1 小时

Chat2DB 3.0：

直接提问：“分析2023年上海地区的出生率变化”

一键生成 Java Spring Boot 代码，附赠 Swagger 注释

SQL 执行翻车了？

一键获取 AI 修复建议 → 替换正确 SQL → 执行成功

——从需求到交付，全程 10 分钟。

链式思维推理和上下文感知

AI 助手采用链式思维推理技术：

拆解复杂需求 → 2.分步验证逻辑 → 3.生成最终方案

就像有个 CTO 在手把手教写 SQL，还能看到 AI 的思考路径。

并且，支持上下文感知，多轮对话的同时保证数据查询的准确性：

多轮对话自动关联表结构/历史问题
支持随时打断修改需求方向
错误代码可原地迭代优化

实时生成结果

AI 助手不仅支持生成 SQL，还能直接执行展示查询到的结果，所见即所得，进一步提升开发与数据分析效率。

它可以使用代码模型，基于数据库表结构直接生成 Python、Java 等多种语言的代码，还能通过推理模型提供各种技术难题的解决思路。

CRUD 基础代码：自动生成增删改查操作代码，覆盖高频开发场景。
DAO 层代码：一键生成数据访问层代码，规范数据库交互逻辑。
多语言实体类：支持生成 Java、Python、C、C++ 等语言的实体类，适配多种开发需求。

自检自查自修复

在生成 SQL 时自动进行语法和逻辑检查，确保引用的表和字段真实存在。通过高级算法预测并评估SQL语句的正确性，防止跨库关联或权限问题导致的执行失败。

大模型全家桶

Chat2DB 3.0 正式接入了 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1，同时新增了对 CodeGeeX、通义千问 Qwen、GLM-4 等模型的支持，涵盖代码模型、推理模型和混合模型等 10+ 先进模型。

选择困难症可以看这个：

场景	推荐阵容	必杀技
复杂SQL推理	DeepSeek-V3 + 通义千问Qwen	跨库多表关联自动拆解
Java代码生成	CodeGeeX + GPT-4o	带SpringBoot单元测试的CRUD
轻量级快速响应	GLM-4	秒级生成分页/统计SQL