Chat2DB

用自然语言聊数据库,AI 帮你写 SQL、查数据、做报表

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 3045 🐛 待处理 246 👀 关注 160
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 28352
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 提供免费版,含基础功能;付费版提供更多高级功能,如AI增强、团队协作等,具体价格需查看官网。

项目预览

Chat2DB 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类对话助手
开发团队OtterMind
官网地址https://chat2db.ai
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明提供免费版,含基础功能;付费版提供更多高级功能,如AI增强、团队协作等,具体价格需查看官网。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Java
技术栈/模型ai,clickhouse,database,database-client,database-gui,database-management,jdbc,llm,mcp,mongodb,mysql,oracle,postgresql,redis,sql,sql-client,sql-editor,sql-server,sqlite,text-to-sql
GitHub 星标★ 28352
上线时间2023-06-20 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积57.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

Chat2DB 是一款 AI 驱动的数据库客户端和 SQL 工具,旨在替代传统的数据库管理软件(如 Navicat、DataGrip)。它解决的是开发者和数据分析师在编写、优化 SQL 时效率低下的问题,通过集成 AI 能力,支持自然语言转 SQL、SQL 智能补全、错误解释和性能优化建议。核心能力包括:多数据库连接(支持 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、SQLite、ClickHouse 等十余种)、可视化表结构和数据编辑、AI 对话式查询、智能报表生成。项目采用 Java 开发,提供桌面端和 Web 端,界面现代,强调开箱即用。其亮点在于将 AI 深度融入数据库操作流程,降低 SQL 使用门槛,尤其适合非专业 DBA 快速处理数据任务。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 28352

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 6 步

环境要求

  • Docker 19.03.0 及以上
  • Docker Compose 2.0.0 及以上(仅使用 Compose 方式时需要,要求 Compose V2)
  • 2 核及以上 CPU
  • 4 GiB 及以上内存
  • 能访问 GitHub 与 Docker 镜像仓库(用于克隆仓库和拉取 chat2db/chat2db:latest)

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    从 GitHub 拉取 Chat2DB 源码并进入项目目录,加密密钥脚本就在仓库的 script 目录中。

    git clone https://github.com/OtterMind/Chat2DB.git && cd Chat2DB
  2. 2生成加密密钥

    在仓库目录下运行脚本生成社区版加密密钥,重复执行会复用同一个有效密钥,无需重复生成。

    ./script/security/init-community-encryption-key.sh
  3. 3启动容器

    后台启动官方镜像,映射 127.0.0.1:10825 端口,挂载数据目录并只读挂载加密密钥文件。

    docker run --detach \
      --name chat2db-community \
      --restart unless-stopped \
      --publish 127.0.0.1:10825:10825 \
      --volume "$HOME/.chat2db-community-docker:/root/.chat2db-community" \
      --env CHAT2DB_COMMUNITY_ENCRYPTION_KEY_FILE=/run/secrets/chat2db-community-encryption.key \
      --volume "$HOME/.config/chat2db-community/encryption.key:/run/secrets/chat2db-community-encryption.key:ro" \
      chat2db/chat2db:latest
  4. 4打开 Web 界面

    在浏览器访问 http://localhost:10825,即可使用 SQL 工作台连接自己的数据库并配置 AI 模型。

  5. 5可选:Compose 启动

    用仓库自带的 compose 文件启动,数据存放在 chat2db-community-data 命名卷,与 docker run 方式数据不共享。

    ./script/security/init-community-encryption-key.sh
    docker compose --file docker/docker-compose.yml up --detach
  6. 6可选:构建本地镜像

    如需自行构建镜像,脚本第一个参数是版本号,第二个参数是镜像标签,版本号需保持一致。

    ./docker/docker-build.sh 5.3.0 chat2db/chat2db:5.3.0

关键配置

配置项必填说明示例
CHAT2DB_COMMUNITY_ENCRYPTION_KEY_FILE是容器内加密密钥文件路径,用于解密本地保存的连接信息等敏感数据。/run/secrets/chat2db-community-encryption.key
--publish 127.0.0.1:10825:10825否端口映射,仅绑定本机回环地址,默认 Web 访问端口为 10825。127.0.0.1:10825:10825
--volume $HOME/.chat2db-community-docker否docker run 方式的应用数据目录,挂载到容器内 /root/.chat2db-community。$HOME/.chat2db-community-docker:/root/.chat2db-community
chat2db-community-data否Compose 方式使用的命名卷,用于存放应用数据。chat2db-community-data

如何确认成功

执行 docker ps 能看到 chat2db-community 容器处于运行状态,浏览器打开 http://localhost:10825 能正常显示界面即成功。

常见问题

Q:如何更新到新版本?

A:拉取新镜像,删除旧容器后重新执行启动命令即可;务必保留 ~/.config/chat2db-community/encryption.key,重建时不要删除。

Q:docker run 和 Compose 两种方式的数据能共用吗?

A:不能。docker run 使用 $HOME/.chat2db-community-docker,Compose 使用 chat2db-community-data 命名卷,两处数据互不共享。

Q:从旧镜像升级会自动迁移数据吗?

A:不会。Chat2DB Community 5.3.0 使用独立的 /root/.chat2db-community 目录,不会自动迁移早期镜像 /root/.chat2db 中的数据。

Q:加密密钥丢失有什么影响?

A:密钥文件用于数据加解密,更新或重建容器时必须保留 ~/.config/chat2db-community/encryption.key,请勿随意删除。

注意事项

  • 必须先执行 init-community-encryption-key.sh 生成密钥,再启动容器。
  • 容器默认只绑定 127.0.0.1,如需外部访问要自行调整端口映射并注意安全风险。
  • README 的 Quick Start 只给出了 Docker 方式,桌面端与 Web 端其他安装方式未在节选中说明。
  • 构建本地镜像时镜像标签中的版本号需与脚本第一个参数保持一致。

核心亮点

  • 支持十余种主流数据库,覆盖 MySQL、Oracle、ClickHouse 等,连接管理统一
  • AI 对话直接生成 SQL,并附带解释和优化建议,显著提升查询效率
  • 提供 Web 和桌面双端,界面现代化,交互流畅,上手成本低

不足之处

  • AI 功能依赖外部大模型 API,离线或内网环境无法使用核心智能特性
  • 文档/社区待观察:部分高级功能配置说明不够详细,国际化支持尚在完善

适用场景

  • 开发人员日常调试 SQL,快速验证查询结果
  • 数据分析师用自然语言探索数据,生成统计报表
  • 团队统一管理多类型数据库连接,降低工具碎片化

替代项目

DBeaver、DataGrip、Beekeeper Studio

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