用户分享 | Dockquery，一个国产数据库客户端的初体验

DockQuery 有话说

DockQuery ，「天狼」也，中原本土狼种。天狼年纪很小，不满一岁，但它有一个伟大的梦想——建造一座能容纳中原群狼的宫殿！它不想再被异域狼欺负，不想被异域狼群挤占生存空间，它想带着本土的弟兄们杀出一条路，即使这条路很难，很难。

一个阳光明媚的午后，天狼停下了奔波的脚步，想小小休憩。那天以后，它的消息越来越少，但人们知道，天狼不会离开。

那天以后，江湖上流传着 DockQuery 的传说......

看了小故事有没有想起 DockQuery 

前几天收到一位用户私信，信中分享了她对 DockQuery 的使用体验。秉着“好文共赏”的原则，我们连夜编辑排版，为大家带来最新鲜的观点和最真实的反馈

DockQuery 又称「天狼」，是一款专为国产数据库管理而设计的客户端，快来看看用户眼里的它！

偶然发现一款用起来还不错的数据库客户端 DockQuery。鉴于本人经常使用 opengauss，DM 等国产数据库，连接起来比较费劲，得装两个甚至多个客户端，占内存不说，而且还麻烦。

一次偶然的机会进入了一个社区发现有一款主要以国产数据库为主的客户端，按捺不住我好奇尝鲜的心，立马下载安装一步到位，现在基于体验感还不错，写个初步体验记录一下，顺便也给感兴趣的同学做个参考。

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  下载安装

下载网址：https://dockquery.com/

我个人是对 opengauss，海量，达梦进行了操作，效果还可以。在这里插一嘴，这个软件是免安装的，下载即可使用，不用担心会带来流氓软件。

目前他们支持 Windows、Linux 和 mac 三个操作系统，我在 windows 上下载解压后就可以立即使用了。但是看社区里有人在 linux 上用有点问题，官方解答是要给 jre 执行权限，简单操作一下也能用了。

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客户端功能体验

接下来唠唠 Dockquery 的功能体验：

1、创建链接啥的都是常规操作，不过有一点让我用起来比较舒服的是 DockQuery 的连接一旦创建就会保存在本地，下载新包，或者重新打开客户端，只要你的连接不删除都是存在的。之前在 DM 客户端上每次要我重新连接真是有些头大。

2、截断表，清空表，对于我上万条的数据，一键干掉，很是方便

3、在设计表里面，外键的功能实现得特别好，做到了删除方式，更新方式的联级更新，实现了外键的功能，在我之前用到的某些客户端中，这个功能是没有的。

4、DockQuery 还能同时支持函数和存储过程创建，之前我用 Navicat 连接 PG 去创建存储过程，结果它不支持存储过程的创建，我存储过程的语句执行成功后，将我的存储过程强制转换为了函数，所以在这一点上深得我意。

5、导入导出省时省力，是异步实现，在导大数据文件的同时可以干别的，相互不影响，减少时间的消耗，而且导出支持多种格式，包括 DDL、SQL、Excel 以及 CSV。

6、打开表，可以看到数据的类型，还能进行排序，当我在可操作结果集中手动插入数据时，完全不担心会因为输入的类型导致出错，同时像 time，date 类型，还有插件可以直接选择对应的时间日期。

7、SQL 编辑器里的执行计划，以及大小写转换，字体字号变大，SQL 美化，语句折叠以及事务等，用起来也还挺顺手。

执行历史，可复制可清除，点击即可出现在 SQL 编辑器的页面，减少复制粘贴，减少了误关 SQL 编辑器，不知道自己具体执行了什么的问题，而且一键就来到 SQL 编辑器，这个点我很需要。

8、日志信息可以清除，对于大量的 SQL 语句之后之后，或者想要一个空白的控制台，日志信息之间相互独立不杂糅。

以上是初步体验下来我觉得 DockQuery 这个工具算是亮点的地方，当然作为一个新上线的数据库客户端工具，他肯定也还存在很多不足的地方。以下也罗列几点：

1、首先就是数据源的支持情况，目前 DockQuery 只支持 opengauss、海量和达梦三种数据源类型，这可能跟他们主打国产和信创支持的理念有关系，但对于日常使用 oracle 这种常规数据库多的同学这工具暂时是用不上的。

2、基于自己数据库中具体对象多的原因，我肯定希望 SQL 编辑器当中能实现语法关联，本产品中的语法提示，高亮，格式化，语句折叠等就做得很好。

3、希望能抓紧开发出表空间，用户，角色等方面的功能。

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小结

总体来说，作为一个新上线的数据库客户端，DockQuery 基本合格，有很多不足的地方，但也有给我这个国产数据库使用者带来一些小惊喜。而且从他们目前构建的一些功能来看，虽然很多只是初步做了实现，但看得出来后续肯定会去做更深入的支持，继续关注吧！

十分感谢这位同学的分享！DockQuery 的功能远不止这些，快扫描下方二维码添加官方小助手，开启您的 DockQuery 之旅！点击文末阅读原文进入产品官网，DockQuery 天狼， 喜欢您来！