如果你需要处理数据库，SQL AI 工具可以显著提高你的生产力和效率。它们能根据自然语言输入自动生成 SQL 命令，并作为功能强大且对初学者友好的工具来优化查询性能。

1.DataGrip

JetBrains 公司在其旗舰 SQL 客户端 DataGrip 中引入了 AI 助手功能。

DataGrip 的 AI 助手能够：

• 使用自然语言请求查询和信息。
• 解释复杂的 SQL，例如存储过程。
• 优化架构和 SQL。
• 比较两个数据库对象的 DDL（数据定义语言）。
• 修复 SQL 错误。
• 格式化和重写 SQL。

2.SQL Chat

SQL Chat 是一款基于聊天的 SQL 客户端，它利用自然语言与数据库进行沟通，以实现查询、修改、添加和删除等操作。SQL Chat 没有采用复杂的 UI 控件，而是提供了一种更直观的聊天式界面，为用户带来了更灵活、更舒适的体验。

SQL Chat 目前支持以下数据库，未来会持续增加：

• MySQL
• PostgreSQL
• MSSQL
• TiDB Cloud

3.Vanna.ai

Vanna.ai 是一款个性化的 AI SQL 代理，能够将自然语言问题转化为可操作的数据库洞察。该平台提供了多种部署选项，以满足不同的组织需求：

• Vanna Cloud： 无需设置即可使用的企业级平台，针对你的特定数据环境和行业背景进行训练。
• Vanna Enterprise： 在你自己的基础设施中进行本地部署，以实现完全的数据主权。
• Vanna API： 具备集成能力，可以将 AI 驱动的数据库交互嵌入到现有应用程序中。
• 开源基础： 为希望构建自定义解决方案的开发者提供最大程度的灵活性。

该平台支持包括 Snowflake、BigQuery、Postgres 和 MySQL 在内的主流数据库，并可轻松创建连接器以支持其他数据库。Vanna 可以通过多种前端部署，包括 Jupyter notebooks、Slack 机器人、Web 应用和 Streamlit 界面。

4.SQLAI.ai

SQLAI.ai 划分为多个 SQL 生成器，每个都服务于特定的目的：

• 解释 SQL 查询（Explain SQL Queries）： 提供带摘要、输出可视化和详细查询分解的解释。
• 格式化 SQL 查询（Format SQL Query）： 格式化 SQL 查询，以提高可读性并减少出错的可能性。
• 分析你的数据（Analyze Your Data）： 允许你上传 CSV 数据并向 AI 提问。
• 生成 SQL 查询（Generate SQL Query）、修复 SQL 查询（Fix SQL Queries）、优化 SQL 查询（Optimize SQL Query） 等。

除了这些核心生成器之外，SQLAI.ai 还包含了有助于你工作的工具。可用的工具因生成器的不同而异。

5.Outerbase

Outerbase 在 2025 年已被 Cloudflare 收购。

Outerbase 凭借其强烈的科技感和漫画风格界面，给用户留下了深刻的第一印象。

它支持多种 SQL 或 NoSQL 数据库。

Outerbase 开发了其 AI 代理 EZQL，用于理解你的自然语言提示。

特别推荐：Postgres.new (database.build)

Postgres.new(database.build) 是一个基于 WASM 的浏览器内 PostgreSQL 沙盒，并带有 AI 辅助功能。它让用户可以直接在网页浏览器中操作 PostgreSQL，而无需在本地安装或设置数据库。

目前，Postgres.new 仍处于早期的 Alpha 阶段，功能有限。与完整的原生 PostgreSQL 安装相比，它可能

技术和基准

云巨头们正越来越多地将 Text-to-SQL 功能集成到他们的数据库产品中。例如，谷歌云已将其功能推广到 BigQuery、Cloud SQL 和 AlloyDB，并最近发布了关于用于 SQL 生成的有效 AI 提示技术的指南。与此同时，研究界也开发了诸如 BIRD-Bench 等评估框架，用于衡量 Text-to-SQL 的准确性。

Text-to-SQL 工具提高了效率，使与数据库的交互变得更加容易。尽管它们也使用最先进的 LLM（大型语言模型），但结果有时可能不准确。如果你想在生产环境中使用这些工具，请务必在点击“运行”之前仔细核对。