Chat2DB

AI SQL 생성기는 자연어 요청을 작동하는 쿼리로 바꿉니다. 연결된 스키마를 읽기 때문에 SQL은 추측이 아니라 실제로 있는 테이블과 컬럼을 가리킵니다. 여기서 내가 쓰지 않은 쿼리를 설명해 달라고 하거나, 데이터베이스가 문장을 거부할 때 오류 수정을 맡길 수 있습니다. 공급사는 열 개 이상의 지원 모델을 제시하고, Local 에디션에서는 자체 모델을 가져오므로 쿼리 문장과 모델 선택이 모두 내 쪽에 남습니다.

Chat2DB는 대부분의 팀이 쓰는 데이터베이스에 연결합니다. MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server, MongoDB, Redis, SQLite, MariaDB, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Hive, Elasticsearch 등이 포함됩니다. Community 에디션은 무료 등급에서 관계형 데이터베이스 관리를 담당하고, 유료 등급이 그 제한을 풉니다. 새 JDBC 데이터베이스는 코드 변경이 아니라 설정으로 추가할 수 있어, 드문 데이터베이스를 쓰는 팀에 중요합니다.

SQL을 쓰지 않고 데이터를 보고 고칠 수 있습니다. 그리드는 정렬, 필터, 대량 편집을 처리하고 행이 많은 테이블에서도 부드럽게 움직입니다. 구조 도구는 CSV, XLSX, XLS, SQL 파일의 가져오기와 내보내기, 그리고 두 데이터베이스 사이의 데이터 마이그레이션과 구조 동기화를 담당합니다. Table Copilot과 ER 다이어그램은 테이블을 바꾸기 전에 서로 어떻게 얽혀 있는지 보여 줍니다.

쿼리 결과는 숫자만 늘어선 평면 표가 아니라 대시보드가 될 수 있습니다. 결과 집합으로 차트를 만들고 링크로 공유하므로, 보고서는 동료가 열 수 있는 페이지가 되고 채팅에 붙이는 스크린샷으로 끝나지 않습니다. 정기 보고서를 위해 별도 시각화 도구로 내보내는 일을 없애 주는 부분입니다.

Local 에디션은 오프라인이나 개인용으로 만들어졌습니다. 네트워크가 없는 컴퓨터에서 활성화하려면 영구 라이선스를 사야 하고, 오프라인 활성화 뒤에는 AI 기능을 쓸 수 없으니 이 구분을 미리 계획해야 합니다. 기기가 연결되면 호스팅 AI가 다시 살아납니다. 이 에디션의 취지는 기기가 끊겨 있는 동안 클라이언트와 데이터가 그 컴퓨터에 남는다는 데 있습니다.

Chat2DB는 저장된 데이터 소스 비밀번호와 AI 모델 API 키를 설치별 키로 AES-256-GCM 암호화하며, 쿼리는 로컬에서 처리되고 모델에는 스키마만 전달된다고 밝힙니다. Google과 GitHub를 통한 2단계 인증, 사설 데이터베이스용 SSH 터널, 관리자용 SQL 감사, 접근 권한 최소화 모델을 지원합니다. 코드가 오픈 소스라는 점이 이런 주장을 뒷받침하는 검증 수단입니다.