历经两个月打磨，今天，Chat2DB 3.0 终于发布了！这不是一次普通更新，而是一场针对 SQL 开发痛点的「精准爆破」——从核心产品能力到使用体验的细枝末节，我们重构了每一个细节，SQL 开发者终于有了自己的「Cursor」。
3.0 升级总览
我们为开发者解决了哪些“痛”？
如果你问“这次更新到底有多炸？”——答案是：这是 Chat2DB 史上最强版本。我们聚焦三大方向：
1. AI 能力脱胎换骨
全方位的 SQL 开发助手：支持上下文感知的多轮对话，解决多轮对话输出准确性降低问题。 终结大模型“幻觉”：自我纠错 + SQL 准确性评估 多模型自由切换：DeepSeek、Qwen、GPT-4o 等 10+ 模型，覆盖代码生成、推理、混合场景 零配置开箱即用：无需手动创建 AI 数据集（除非你的列名像 ‘x1j3f_k’ 这种火星文）
2. 开发效率拉满
全链路代码生成：从 SQL 代码到后端代码，一站式搞定 SQL ERROR 一键修复：语法错误秒级定位，直接输出正确 SQL ER 图可视化：一键生成数据库关系图谱
3. 数据库兼容性
新增 8 种数据库：DuckDB、Elasticsearch、Doris 等新兴数据库完美适配 非关系型数据库 AI 全覆盖：MongoDB、Redis 用户终于不用手动写查询 各种细节优化：修复 Oracle、SQL Server、DM 等数据库的语法和展示问题
下面，就让小编带你一起深入探索这次升级的亮点！
全方位的 SQL 开发助手
过去：手写 SQL 30 分钟 + 后端代码 30 分钟 + 调试 1 小时
Chat2DB 3.0：
直接提问：“分析2023年上海地区的出生率变化”
2. 一键生成 Java Spring Boot 代码，附赠 Swagger 注释
3. SQL 执行翻车了？
一键获取 AI 修复建议 → 替换正确 SQL → 执行成功
——从需求到交付，全程 10 分钟。
怕你们没看清，直接上硬核亮点：
1. 上下文感知，提升多轮对话的准确性！
过去为了 SQL 的准确性， AI 只能单次生成结果，无法基于上下文优化。
现在直接进化成“最强大脑”，既能多轮对话同时保证数据查询的准确性：
多轮对话自动关联表结构/历史问题 支持随时打断修改需求方向 错误代码可原地迭代优化（终于不用重头再来！）
2. 链式思维推理，生成更精准
AI 助手采用链式思维推理技术：
拆解复杂需求 → 2.分步验证逻辑 → 3.生成最终方案
（就像有个 CTO 在手把手教写 SQL，还能看到 AI 的思考路径）
3. 实时生成结果，效率再升级
AI 助手不仅支持生成 SQL，还能直接执行展示查询到的结果，所见即所得，进一步提升开发与数据分析效率。
这次真不是简单的 SQL 工具了！而是升级为全方位的开发助手。它可以使用代码模型，基于数据库表结构直接生成 Python、Java 等多种语言的代码，还能通过 推理模型 提供各种技术难题的解决思路，助你轻松应对复杂的技术挑战。
✅ CRUD 基础代码：自动生成增删改查操作代码，覆盖高频开发场景。
✅ DAO 层代码：一键生成数据访问层代码，规范数据库交互逻辑。
✅ 多语言实体类：支持生成 Java、Python、C、C++ 等语言的实体类，适配多种开发需求。
（产品经理要改需求？重新生成代码比吵架还快）
AI 深度优化：「打假」大模型幻觉
感觉 AI 总是说"瞎话"怎么办？
1. 终极防幻术：AI学会"自检自查自修复"
过去：
"SELECT 火星字段 FROM 不存在的表 WHERE 1=1"（AI张口就来的经典瞎编现场）
3.0 黑科技：
✅ 自我纠错能力：在生成SQL时自动进行语法和逻辑检查，确保引用的表和字段真实存在
✅ SQL 准确性评估：通过高级算法预测并评估SQL语句的正确性，防止跨库关联或权限问题导致的执行失败
（就像给SQL加了双重保险，连 DBA 都挑不出毛病）
2. 10+ 大模型全家桶
新版本中，Chat2DB 正式接入了 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1，同时新增了对 CodeGeeX、通义千问 Qwen、GLM-4 等模型的支持，涵盖代码模型、推理模型和混合模型等 10+ 先进模型。
选择困难症可以看这个：
| 场景 | 推荐阵容 | 必杀技 |
|---|---|---|
| 复杂SQL推理 | DeepSeek-V3 + 通义千问Qwen | 跨库多表关联自动拆解 |
| Java代码生成 | CodeGeeX + GPT-4o | 带SpringBoot单元测试的CRUD |
| 轻量级快速响应 | GLM-4 | 秒级生成分页/统计SQL |
（老板再也不用担心我写的SQL炸库了）
3. 不再强制新建数据集
过去：
"建数据集5分钟 → 提问10秒钟 → 加了个表格字段 → 又要手动更新数据集"
3.0 黑科技：
✅ 智能元数据解析：连接数据源自动扫描表结构
✅ 零配置直接启动：连上数据库直接开问，再也不用手动创建 AI 数据集
ER 图：数据库结构清晰呈现
对于数据库管理者来说，清晰的数据结构是高效工作的基础。本次升级中，Chat2DB 新增了 ER 图功能，用户只需一键操作，即可直观查看数据库的结构和关系。
右键数据库表 → 生成 ER 图 拖拽查看每个表之间的外键关联 导出高清图贴进技术文档
新增八大数据库，AI无差别赋能
无论你的数据存在哪里，现在都是 Chat2DB 的主场
1. 新增八大数据库支持
本次升级覆盖主流与新兴数据库，满足各种开发需求：
OLAP 领域：DuckDB（轻量级嵌入式分析）、Doris（实时数仓）、StarRocks（联邦查询） 搜索与日志：Elasticsearch（全文检索与复杂聚合） 云数仓：BigQuery（PB级分析）、Redshift（AWS生态深度集成）、TDengine（时序数据高效处理） 传统与专项：Informix（金融级事务处理）
2. AI 全场景覆盖：支持所有数据库
Chat2DB 的 AI 功能已全面覆盖 所有类型的数据库，包括之前未支持的 MongoDB、Redis 等。无论你使用的是关系型数据库还是非关系型数据库，现在都可以通过 AI 快速生成 SQL。
更多优化与修复，体验再升级
除了以上这些重磅功能更新，我们还对细节进行了全面优化和修复：
新增深邃主题颜色，更加符合极客用户的喜好
左侧树支持筛选数据库节点，快速定位目标数据库。
控制台支持搜索：快捷选择数据源、数据库和模式。
查询结果集优化：支持 Cmd/Ctrl+S 修改数据、Cmd/Ctrl+R 刷新数据，滚动条体验更流畅。
修复数据复制问题：准确区分 null 和空字符串。
窗体状态优化：最大化关闭后再次打开时记忆状态，新增最小化图标。
SQL 补全优化：修复表名大小写问题导致字段无法补全、保留关键字未加引用等问题。
数据库兼容性提升：修复 Oracle、SQL Server、DM 等数据库的语法和展示问题，确保操作精准无误。
修复 Oracle 匿名块语句末尾缺失分号的问题。
移除 DM 查看 DDL 时因主键及唯一约束造成的冗余创建索引语句。
修复 SQL Server 的
select...into语句无法全量插入数据的问题。修复 SQL Server 的
merge语句末尾分号缺失的问题。修复 SQL Server 的
TIME、DATETIME2、DATETIMEOFFSET类型在修改表操作时生成的 SQL 错误。修复 SQL Server 时间类型的精度展示及查询时精度丢失的问题。
2025 展望
在过去的不到一年里，我们支持了数百个用户需求，平均每周发布一个版本，持续优化迭代，始终将用户体验放在首位。感谢每一位用户的信任与支持！！！
未来我们会从每一行代码，每一个 Icon 来持续优化我们的产品，我们将继续履行承诺：
✅ 每周持续进化：功能更新永不停止
✅ 用户问题全天候急诊：关键问题7×24h响应
✅ 永远用户视角：每一个PRD都经真实场景淬炼
（这就是开发者工具该有的样子）
