作为数据架构师/工程师，查看、修改各类系统中的数据（尤其是结构化数据）是日常高频操作。以下是根据工作中使用过的工具及平台进行的汇总。

一、客户端

客户端工具需要在本机进行安装，访问远程或本地的数据库。常用的有以下类型：

通用型：

通用性客户端工具可适配市场多种主流数据库，可集中进行管理多种类型数据源。

1，Dbeaver，支持传统关系型数据库（Oracle\Mysql\SQL Server\PostgreSQL），大数据（Hive\impala）以及分析性数据库（clickhouse\duckdb）等，社区版免费开源，在中小型民企中广泛使用。

2，Navicat，支持传统关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle、MongoDB等），有免费版和商用版。

3，SQL Workbench/J：支持传统关系型数据库（Oracle\Mysql\SQL Server\PostgreSQL），大数据（Hive）以及分析性数据库（Redshift）等可连，是一款Java 开发的免费开源的小型轻量客户端。无需安装，直接解压缩即可打开，下载对应数据库的jdbc driver即可连接数据使用，非常适合小型项目使用。

4，Aginity Workbench：支持分析型数据库（Netezza、Redshift、Greenplum/KADB），传统关系型数据库（Db2、PostgreSQL、MySQL、SQL Server），通过 "Generic ODBC/JDBC" 方式手工填写驱动名与URL，可连Oracle、Snowflake、BigQuery、Databricks 等。该产品在外企中广泛使用，从其官网中可以看到，原有的产品名称已经废弃，现已升级为Coginiti系列，从名字上可以看出，其未来的重点是AI方向。

5，Chat2DB：支持传统关系型数据库（Mysql\Postgresql\SQLServer\DB2\Oracle\SQLServer\达梦\人大金仓\SQLite），分析型数据库（OceanBase\Clickhouse\DuckDB\Doris），以及Redis等多种数据库。其设计理念是AI first，具有AIGC能力，它可以将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言。可以理解为一款AI原生的数据数据管理软件。

专用型：

除了以上通用性数据库外，还有一些常用的专用性数据库客户端，这类通常由数据库软件厂商自行携带。

1，PLSQL Developer，原生支持Oracle，通过ODBC/JDBC间接支持MySQL/PostgreSQL等（仅支持基础SQL查询等操作），原生支持Oracle存储过程的各类操作。

2，SSMS（SQL Server Management Studio），原生支持SQL Server的T-SQL，支持快速导入导出，与Microsoft全家桶无缝集成。

二、网页端

除了客户端软件外，还可以通过网页在对数据进行管理。此类工具一般会由运维人员在服务器端（通常选用linux环境）进行安装配置，用户通过访问服务器端IP进行登录后，即可查看与修改各类数据源中的数据。由于不需要安装客户端，因此可以更加便于新手或新成员探索与开发数据。常用的有以下几种：

1，CloudQuery：可连MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等。对于Oracle，可查看及修改表，视图，存储过程等。常作为数据库管控平台使用，其权限管理，审计追踪是其特色功能，更多的是面向DBA等管理员。

2，Apache Superset：该工具定位为数据可视化的开源工具，但是也支持运行DML/DDL等语句（后台开启相应的设置后），因此在某些企业中，也会拿来当做数据管理的工具给数据开始工程师来使用。支持PostgreSQL/Mysql/Oracle/Redshift/Snowflake/clickhouse/Doris等常见的各类数据库，也支持大数据系统。Superset基于python开发，利用SQLAlchemy模块连接各类数据源。部署时可以采用pip命令安装或者Docker/Kubernetes部署。

3，网易大数据套件自助分析：除了原生支持大数据的各类SQL分析引擎（Hive/Spark/Impala），还支持Oracle/Mysq/SQL Server/API等多种类型数据源。当配置相应权限后，用户可以自行登记配置数据源信息。