В процессе своего обучения профессии ML engineer, пришло время и мне окунуться в мир баз данных. На курсе нам предложили два инструмента для работы с базами данных - это DataGrip и DBeaver (если же, по вашему мнению, существует более интересные продукты, то я буду только рад, если вы в комментария об этом расскажете). Я в своей статье задаюсь целью сравнить эти два инструмента - возможно это поможет кому-то с выбором.

Итак, приступим.

DataGrip - это интегрированная среда разработки баз данных, разработанная компанией JetBrains. Она поддерживает большое количество СУБД, включая MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server и многие другие. DataGrip имеет множество функций, таких как автодополнение кода, подсветка синтаксиса, инструменты для работы с данными и многое другое. Он также интегрируется с другими инструментами JetBrains, такими как IntelliJ IDEA и PyCharm.

DBeaver - это бесплатный инструмент для с базами данных, который поддерживает большое количество СУБД, включая MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server и многие другие. DBeaver имеет множество функций, таких как автодополнение кода, подсветка синтаксиса, инструменты для работы с данными и многое другое. Он также имеет возможность работать с несколькими базами данных одновременно и поддерживает экспорт и импорт данных.

Одним из основных отличий между DataGrip и DBeaver является то, что DataGrip является коммерческим продуктом, в то время как DBeaver является бесплатным. DataGrip также имеет более широкий набор функций и интегрируется с другими инструментами JetBrains, что может быть полезно для разработчиков, использующих другие инструменты этой компании.

Однако, DBeaver может быть более простым в использовании и имеет более простой интерфейс, что может быть полезно для новичков в работе с базами данных. Кроме того, DBeaver имеет большое сообщество пользователей, которые могут помочь в решении проблем и ответить на вопросы.

Вы знаете, я уже давно для себя уяснил - как бы хорошо вы ни выполняли свою работу, без хороших инструментов вы упустите возможность повысить производительность и потратите больше времени на мелочи. Поэтому, хорошо, когда инструменты уже имеют в себе все, что может нам пригодиться без дополнительного поиска новых решений.

Эдакий баттл между выбранными IDE мы проведем по следующей схеме:

• Сравним пользовательские интерфейсы

• Определим плюсы и минусы

• Сделаем выводы

• Напишу свои рекомендации, основанные на личном опыте

Основные задачи, которые могут возникнуть у ML инженера - это запрос данных, экспорт данных и просмотр/разработку схем. Цель данного сравнения - дать обзор того, как эти два инструмента выполняют эти общие задачи.

Важно найти правильный инструмент для правильной работы - DBeaver и Datagrip являются кроссплатформенными инструментами и очень эффективны при работе с несколькими источниками баз данных.

Вот здесь, собственно, сравнение эти двух IDE, выведенное в такую таблицу:

???? DBeaver

• Простота использования.

• Несколько дополнительных опций для генерации SQL и экспорта данных.

• Отображаются справочные окна для связанных ключей и таблиц, и легко переходить к связанным данным.

• VCS — контроль версий (Git)

• Бесплатная версия

???? Datagrip

• Возможность фильтровать и самостоятельно анализировать только части таблиц и диаграмм отлично подходит для наглядности и управляемости.

• Улучшенная подсветка ключевых слов и предложения.

• VCS - контроль версий (Git).

• Настраиваемые фрагменты для быстрого кодирования.

• Поддержка отладки PL/SQL в Oracle 9.0 Server

???? Оба IDE имеют на борту:

• Совместимость с широким спектром приводов

• Визуализация графических диаграмм

• Организация записей пользовательского интерфейса

• Прикрепленная папка проекта для быстрого доступа и хранения сценариев

???? Выводы:

Dbeaver Enterprise Edition

В дополнение к бесплатной версии вы можете попробовать редакцию Dbeaver EE (Enterprise) за 19 долларов в месяц. Эта версия включает в себя следующие функции:

• Больше ссылок

• Конструктор запросов

• Редактор просмотра данных

• Поддержка специальных расширений для NoSQL/Big Data

 ????Мои советы:

1. в каждом отдельном случае, создавайте отдельные папки

Используйте папки для упорядочивания/группировки нескольких ссылок из разных источников.

2. Используйте встроенный вывод

В Datagrip вы можете показать окно встроенного вывода для каждой выделенной строки выполнения.

Вот такое нехитрое вышло у меня сравнение...????

Ссылочки:

• Datagrip

• Dbeaver:

  Free / Community

  Enterprise

Если у вас ест что-то добавит или исправить, напишите, пожалуйста, в комментариях.