數據是信息時代的原材料，而數據庫工具則是使數據發揮作用的錘子、熔爐、鐵砧、鋸子、車床和油漆刷。數據庫工具指的是用于管理、維護、操作數據庫的一系列軟件或平臺。這些工具旨在提高數據庫的管理效率、可用性、可維護性，以及安全性。
數據庫工具的功能包括但不限于：
1、管理數據庫的物理和邏輯結構：例如創建、修改和刪除表、視圖、索引等數據庫對象。
2、數據的導入/導出：通過工具可以方便地導入/導出大量數據，提高數據遷移的效率和準確性。
3、數據備份與恢復：提供數據備份和恢復的功能，確保數據的安全性和完整性。
4、性能監控和優化：監控數據庫性能指標，識別性能瓶頸，并提供優化建議，提高數據庫性能。
5、安全性管理：提供用戶權限管理、數據加密、訪問控制等功能，保護數據庫的安全性和完整性。
6、數據遷移和同步：在不同的數據庫系統之間遷移和同步數據，實現數據的共享和整合。
7、自動化管理：簡化數據庫的日常管理任務，如自動備份、恢復、升級等，提高DBA的工作效率。
值得一提的是，數據庫工具可以簡化數據庫管理和開發人員的工作，提高他們的工作效率，同時也提高數據的安全性和可靠性。
誰使用數據庫工具？
數據庫工具可以滿足三種不同類型數據庫專業人員需求。
●數據庫開發人員需要能幫助他們在第一時間編寫高質量代碼，并輕松維護代碼的工具。他們重視編程的自動化和協作工具，以便縮短開發周期而不增加風險。
●數據庫管理員使用專門用于監控數據庫健康狀況和性能的工具。他們處理的任務包括診斷和解決性能瓶頸，以及實施數據庫模式變更。
●數據庫分析師從多個來源獲取數據，然后對數據進行整合、清理和準備分析。對他們來說，在無需依賴IT訪問的情況下，就查詢和數據集進行協作非常重要。
在數據庫工具里獲得什么？
開發
首先是簡單的開發任務：添加和編輯SQL、模式和腳本。這是從頭開始編寫SQL和編輯現有SQL的基本工作，與源代碼控制集成，這樣數據庫開發人員就可以協同進行代碼審查。開發人員還使用SQL創建單元測試，然后在他們編寫的代碼上運行；在測試驅動開發中，他們可以在編寫代碼前創建測試。
SQL很少能在第一次就做到完美，因此調整（優化）是改進SQL的過程，以加速數據庫中的查詢和代碼。開發人員依靠工具來剖析他們的代碼并揭示瓶頸，然后通過承擔重復試錯的負擔來生成、分析和比較替代方案。
通過最大限度地實現任務自動化，開發人員可以將精力用于改進代碼。當開發團隊將自動化與協作相結合時，他們就能在編寫代碼的同時使用工具來執行標準。由此帶來的質量提升降低了出現缺陷的可能性，并縮短了開發周期。
行政管理
無論企業的多租戶數據庫是在企業內部還是在云中，數據庫管理工具都必須適應它們，將模式和數據從本地服務器轉移到云服務。這包括控制訪問以保護它們免受攻擊、針對它們執行腳本以及管理表空間、回滾段和角色等數據庫對象。
隨著數據隱私成為開發鏈上每個人的首要任務，數據庫管理工具在幫助管理員發現敏感數據方面發揮了作用。通過在對象和代碼編輯器中自動標記敏感數據的使用，這些工具有助于遵守GDPR等法規。然后，管理員可以使用工具應用本機數據庫功能，如編輯、加密和審計，以保護個人身份信息（PII）。
這些工具通過健康檢查報告驗證性能、配置和安全漏洞，從而快速評估數據庫健康狀況。
DevOps
在大多數企業中，應用程序的開發具有數據庫開發所不具備的靈活性，這主要是因為應用程序的更改比數據庫的更改更難撤銷。通過在DevOps工作流中執行數據庫開發功能，將其功能作為可編程對象公開的工具可以將這兩項工作更緊密地結合在一起。Jenkins、Bamboo 和 Team Foundation Server 等構建自動化工具可以調用這些對象，通過代碼審查和單元測試確保質量和可維護性。
將數據庫開發、測試和部署任務引入持續集成和持續交付（CI/CD）流程的工具，能讓我們更輕松地跟上應用程序開發的步伐。
數據分析
數據的來源越來越多，范圍也越來越廣： 基于SQL和NoSQL的數據庫、ODBC、商業智能以及桌面數據庫和電子表格。數據庫工具可通過單一界面連接多個數據源，進行基本查詢和報告，從而增強分析人員的能力，而不必強迫他們成為數據庫管理員。然后，整合各種來源的數據并從中建立查詢，使分析成為可能，而無需了解 SQL 編程。
許多分析師抱怨說，他們花在清理數據上的時間要多于將數據轉化為有用的洞察力。數據轉換和清理工具可幫助他們查找和消除重復數據、對數據進行分組和排序、搜索和替換，以及通過對現有列的操作生成新列。最后，數據庫管理工具可將數據可視化，將表格結果轉化為圖表、圖形和直方圖，并輕松分發給決策者。
數據建模
如何準確捕捉業務用戶的數據需求，并設計一個能滿足未來需求的數據庫？提供數據建模的工具有助于在構建模式之前定義高效的數據結構。這些工具可生成文檔和實體關系 (ER) 圖，開發人員可利用它們來理解數據結構，并與DBA一起實施這些結構。
跨數據庫平臺的數據建模--Oracle、SAP、MySQL、SQL Server、PostgreSQL、DB2、Microsoft Access 等--隨著數據源的激增而變得非常普遍。設計人員使用數據庫管理工具構建邏輯和物理數據模型，并創建數據庫和倉庫。他們生成反映數據模型和更新數據結構的數據定義語言（DDL）腳本，然后使用這些腳本跨平臺移動數據。
性能測試
一旦您對數據庫進行了更改或將其轉移到云中，您怎么知道其他東西在大負荷下不會損壞呢？
電子商務、金融交易和制造業等各行各業都有標準化的基準，以確保數據庫能夠充分發揮性能。在維護周期接近尾聲時，數據庫管理工具會包含根據這些基準捕獲和重放事務工作量的功能。
這些工具可以幫助管理員在生產中出現問題之前就發現問題，找出隨著事務處理量的增加而不能很好擴展的應用程序和 SQL 語句。利用假設情景，這些工具可以揭示潛在的瓶頸和資源短缺問題，這些問題會導致數據庫在平臺遷移和應用程序變更時無法可靠運行。針對腳本、代碼和存儲過程運行基準測試，可降低進行補丁、升級、操作系統遷移和調整虛擬機等變更時的風險。
