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ChartDB一条查询出数据库图表跨库 DDL 导出【免费下载链接】chartdbDatabase diagrams editor that allows you to visualize and design your DB with a single query.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/chartdb周五下午架构组问「MySQL→PostgreSQL 迁移评估三天内要结论。」wiki 里的 ER 图是两年前的生产库权限又查不了 information_schema。像 ChartDB 这样的数据库图表编辑器一条查询画出全库 ER 图正解这种局。它能做什么跑一条预置智能查询全库的表、字段、外键、索引变成一张 ER 图全程不碰数据库密码。对不能直连生产的开发者最有用导入 DBML 文件或粘贴 SQL 建表语句得到可编辑的可视化图表拖拽即可加表、加关系。对团队设计评审最有用选目标库方言导出一整套 DDLAI 自动处理跨库的类型映射。对跨数据库迁移 PoC 最有用在画布上用分区、注释、颜色把业务模块归组乱线团变成能进文档的图。对新成员入职读库最有用上手体验从文件到出图跑起来一个 ChartDB它是纯前端项目本地起服务不需要任何数据库账号ChartDB 本身也不保存你的连接凭证git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/chartdb cd chartdb npm install npm run dev本地起来后直接在浏览器打开。默认构建不带 AI 能力需要 AI 导出时构建时注入 OpenAI Key 或自定义推理端点即可。给 ChartDB 喂一条智能查询在导入页选择你的数据库类型ChartDB 会为对应方言生成一条预置查询。拿这条查询到你的客户端psql、SSMS 之类里跑把返回的 JSON 全选贴回 ChartDB图表立刻渲染出来。整个过程不需要给 ChartDB 任何数据库账号。在画布上编辑表结构图出来之后就是可编辑的双击表增删字段、改类型从主键拖到另一张表的字段上即建立外键用分区框圈出业务模块、贴注释。也可以反过来先写 DBML 文本再导入Table users { id int [pk, increment] username varchar(50) [unique, not null] email varchar(100) [not null] created_at timestamp [default: now()] } Table posts { id int [pk, increment] title varchar(100) [not null] user_id int [ref: users.id] indexes { (user_id, id) [name: idx_user_posts] } }导入会自动识别主键、唯一约束、引用关系和索引不需要手工连线。导出 DDL 和 DBML设计完成后在导出对话框里选格式DBML 文件可进 git 做版本控制和协作评审目标库 DDL 有两条路径——PostgreSQL、MySQL、SQL Server、SQLite 走确定性模板其余方言走 AI 转换也可以直接导出图片贴进文档。底层机制速览DBML 与图表的双向转换导入、导出、应用是三件套import 把 DBML 文本解析成内部结构export 把画布图表还原成标准 DBMLapply-dbml 把新 DBML 的变更应用到已有图表上。三个模块各自挂着成批的测试用例覆盖复合主键、检查约束、跨 schema 关系这类容易出错的场景。实现集中在 src/lib/dbml/。智能查询怎么提取元数据每种支持的数据库对应一份手写提取脚本从系统视图里聚合表、字段、主键、外键、索引、视图信息拼成一个 JSON 字符串返回。客户端只需跑这一条查询并把结果贴回来不需要任何驱动和凭证。脚本按方言组织在 src/lib/data/import-metadata/scripts/。多方言 DDL 生成导出分两条路确定性模板按库各写一套生成逻辑覆盖 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、SQLite模板没覆盖的目标库走 AI 转换。另有一个 cross-dialect 模块专门做方言间类型映射所以「MySQL 结构出 PostgreSQL 脚本」这类跨库迁移脚本也是同一套代码产出的。代码在 src/lib/data/sql-export/。真实场景怎么用新成员入职读库遗留系统两百张表、没有文档负责人。用智能查询生成全图后把 DBML 文件和导出的图一起交给新人先看整体布局再按分区找自己负责的模块顺藤摸瓜读字段。效果新人从「到处问人」变成半小时自助读完核心链路。季度架构评审评审前要确认线上真实结构与设计文档是否一致。导入最新智能查询结果把图当基准用注释标出实际与设计分歧的字段和关系用分区框出各服务边界。效果评审会直接对着「与线上一致」的图开分歧当场定结论。跨数据库迁移 PoCMySQL 要迁 PostgreSQL先估算 DDL 改造量。导入生产结构后走 AI 导出 PostgreSQL 脚本重点核对没有直接映射的类型再在 PoC 环境对空库跑一遍验证。效果脚本第一天就能拿到手评审会前只剩数据迁移方案的活。容易踩的坑导入大库后页面卡顿 → 智能查询返回全量元数据单图渲染数千对象吃力 → 先按 schema 过滤或拆多个图表分批导入AI 导出脚本里有类型错误 → LLM 映射不了全部冷门类型和方言特性 → 上线前务必在测试库执行一遍并 diffDBML 导入个别字段报错 → 厂商私有类型不在 DBML 规范内 → 导入后手工改对应表的类型本地部署没有 AI 导出 → AI 功能依赖构建时注入的 API Key 或自定义端点 → 没条件就退回到模板导出只用方言内导出图表和线上库对不上 → 它只读查询结果 JSON不保持数据库连接 → 把图当「快照」结构变更后重跑查询收尾回到开头那个三天的迁移评估第一天跑智能查询出 MySQL 全图核对完 wiki 文档同一天导出 PostgreSQL DDL 脚本给评审用PoC 就启动了。ChartDB 以 AGPL v3.0 协议开源自建部署免费要把它嵌进商业 SaaS 的话签约前先看一眼协议条款。【免费下载链接】chartdbDatabase diagrams editor that allows you to visualize and design your DB with a single query.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/chartdb创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 ChartDB：一条查询出数据库图表，跨库 DDL 导出
ChartDB一条查询出数据库图表跨库 DDL 导出【免费下载链接】chartdbDatabase diagrams editor that allows you to visualize and design your DB with a single query.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/chartdb周五下午架构组问「MySQL→PostgreSQL 迁移评估三天内要结论。」wiki 里的 ER 图是两年前的生产库权限又查不了 information_schema。像 ChartDB 这样的数据库图表编辑器一条查询画出全库 ER 图正解这种局。它能做什么跑一条预置智能查询全库的表、字段、外键、索引变成一张 ER 图全程不碰数据库密码。对不能直连生产的开发者最有用导入 DBML 文件或粘贴 SQL 建表语句得到可编辑的可视化图表拖拽即可加表、加关系。对团队设计评审最有用选目标库方言导出一整套 DDLAI 自动处理跨库的类型映射。对跨数据库迁移 PoC 最有用在画布上用分区、注释、颜色把业务模块归组乱线团变成能进文档的图。对新成员入职读库最有用上手体验从文件到出图跑起来一个 ChartDB它是纯前端项目本地起服务不需要任何数据库账号ChartDB 本身也不保存你的连接凭证git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/chartdb cd chartdb npm install npm run dev本地起来后直接在浏览器打开。默认构建不带 AI 能力需要 AI 导出时构建时注入 OpenAI Key 或自定义推理端点即可。给 ChartDB 喂一条智能查询在导入页选择你的数据库类型ChartDB 会为对应方言生成一条预置查询。拿这条查询到你的客户端psql、SSMS 之类里跑把返回的 JSON 全选贴回 ChartDB图表立刻渲染出来。整个过程不需要给 ChartDB 任何数据库账号。在画布上编辑表结构图出来之后就是可编辑的双击表增删字段、改类型从主键拖到另一张表的字段上即建立外键用分区框圈出业务模块、贴注释。也可以反过来先写 DBML 文本再导入Table users { id int [pk, increment] username varchar(50) [unique, not null] email varchar(100) [not null] created_at timestamp [default: now()] } Table posts { id int [pk, increment] title varchar(100) [not null] user_id int [ref: users.id] indexes { (user_id, id) [name: idx_user_posts] } }导入会自动识别主键、唯一约束、引用关系和索引不需要手工连线。导出 DDL 和 DBML设计完成后在导出对话框里选格式DBML 文件可进 git 做版本控制和协作评审目标库 DDL 有两条路径——PostgreSQL、MySQL、SQL Server、SQLite 走确定性模板其余方言走 AI 转换也可以直接导出图片贴进文档。底层机制速览DBML 与图表的双向转换导入、导出、应用是三件套import 把 DBML 文本解析成内部结构export 把画布图表还原成标准 DBMLapply-dbml 把新 DBML 的变更应用到已有图表上。三个模块各自挂着成批的测试用例覆盖复合主键、检查约束、跨 schema 关系这类容易出错的场景。实现集中在 src/lib/dbml/。智能查询怎么提取元数据每种支持的数据库对应一份手写提取脚本从系统视图里聚合表、字段、主键、外键、索引、视图信息拼成一个 JSON 字符串返回。客户端只需跑这一条查询并把结果贴回来不需要任何驱动和凭证。脚本按方言组织在 src/lib/data/import-metadata/scripts/。多方言 DDL 生成导出分两条路确定性模板按库各写一套生成逻辑覆盖 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、SQLite模板没覆盖的目标库走 AI 转换。另有一个 cross-dialect 模块专门做方言间类型映射所以「MySQL 结构出 PostgreSQL 脚本」这类跨库迁移脚本也是同一套代码产出的。代码在 src/lib/data/sql-export/。真实场景怎么用新成员入职读库遗留系统两百张表、没有文档负责人。用智能查询生成全图后把 DBML 文件和导出的图一起交给新人先看整体布局再按分区找自己负责的模块顺藤摸瓜读字段。效果新人从「到处问人」变成半小时自助读完核心链路。季度架构评审评审前要确认线上真实结构与设计文档是否一致。导入最新智能查询结果把图当基准用注释标出实际与设计分歧的字段和关系用分区框出各服务边界。效果评审会直接对着「与线上一致」的图开分歧当场定结论。跨数据库迁移 PoCMySQL 要迁 PostgreSQL先估算 DDL 改造量。导入生产结构后走 AI 导出 PostgreSQL 脚本重点核对没有直接映射的类型再在 PoC 环境对空库跑一遍验证。效果脚本第一天就能拿到手评审会前只剩数据迁移方案的活。容易踩的坑导入大库后页面卡顿 → 智能查询返回全量元数据单图渲染数千对象吃力 → 先按 schema 过滤或拆多个图表分批导入AI 导出脚本里有类型错误 → LLM 映射不了全部冷门类型和方言特性 → 上线前务必在测试库执行一遍并 diffDBML 导入个别字段报错 → 厂商私有类型不在 DBML 规范内 → 导入后手工改对应表的类型本地部署没有 AI 导出 → AI 功能依赖构建时注入的 API Key 或自定义端点 → 没条件就退回到模板导出只用方言内导出图表和线上库对不上 → 它只读查询结果 JSON不保持数据库连接 → 把图当「快照」结构变更后重跑查询收尾回到开头那个三天的迁移评估第一天跑智能查询出 MySQL 全图核对完 wiki 文档同一天导出 PostgreSQL DDL 脚本给评审用PoC 就启动了。ChartDB 以 AGPL v3.0 协议开源自建部署免费要把它嵌进商业 SaaS 的话签约前先看一眼协议条款。【免费下载链接】chartdbDatabase diagrams editor that allows you to visualize and design your DB with a single query.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/chartdb创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考