數據庫客戶端是一類許多開發人員都不愿花錢購買的軟件，這里的假設是你不需要很多功能來查看數據庫表和對它們執行查詢。在某種程度上，這可能是正確的，但是如果你發現自己在做大量的數據庫工作，那么可能是時候升級你的數據庫客戶端了。今天將向大家介紹一款免費通用數據庫工具DBeaver與Navicat Premium的對比 。

產品介紹

Navicat Premium它是一個商業數據庫開發和設計工具，讓你從單個應用程序同時連接到多個本地和/或云數據庫。它旨在滿足各種人員的需求，從數據庫管理員和程序員到為客戶提供服務并與合作伙伴共享信息的各種企業或公司。 Navicat 初始版本的主要目標是簡化 MySQL 實例的管理。在 2008 年，Navicat for MySQL 榮獲香港 ICT 2008 年度大獎、最佳商業大獎和最佳商業（產品）金獎。Navicat Premium 于 2009 年推出。它將所有以前的 Navicat 版本合并為一個產品，可以同時連接所有流行的數據庫類型，讓用戶能夠在不同（異構）數據庫類型之間執行數據遷移。

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DBeaver它是一個免費的開源通用數據庫工具，適用于開發人員、數據庫管理員或任何需要以專業身份處理數據的人。DBeaver 使用 Java 編寫，基于 Eclipse 平臺，使用 JDBC 應用程序接口（API）通過 JDBC 驅動程序與數據庫交互。對于 NoSQL 等其他數據庫，它依賴于自己的專有數據庫驅動程序。 與許多開源工具一樣，DBeaver 始于 2010 年，是一個業余愛好項目。它是免費和開源的，具有吸引人的用戶界面。從早期開始，其重點是包括數據庫開發人員最常用的功能。第一次正式發布是在 2011 年的 Freecode 上。它很快成為開源社區中的流行工具。

DBeaver 和 Navicat 都是通用數據庫工具，這意味著它們支持所有流行的數據庫，包括 MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite。此外，兩者還兼容云數據庫，如 Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Microsoft Azure、Oracle Cloud 和 MongoDB Atlas。但是，正如俗話說“細節決定成敗”，因此，雖然這兩個產品乍一看可能看起來相似，但仔細研究兩個工具的視覺感染力、安全連接性和 NoSQL 支持就會發現它們之間的差異數量遠遠超過任何明顯的相似之處。

視覺感染力

在考慮應用程序功能時，也許視覺外觀并不是人們首先想到的，但應用程序的 GUI 外觀可以告訴我們它提供了什么樣的用戶體驗（UX）。以下是 Windows 中 DBeaver 和 Navicat 主畫面的并排屏幕截圖：

毫無疑問，這兩款產品都有精心設計的 GUI。話雖如此，可Nvicat 的界面更干凈、更直觀。以下有幾個原因：

• 所有主要操作都可以通過畫面頂部的菜單項訪問。
• 有一個大按鈕工具欄，用于訪問其他應用程序畫面和實用程序。
• 不同的對象類型由不同的圖標標識，如左窗格所示。

安全連接性

對于業務專業人員來說，能夠安全地連接到數據庫實例是必須的。

DBeaver 支持標準配置（主機、端口、用戶憑據）以及高級連接屬性。其中包括 SSH 隧道、SOCKS 代理和在實際數據庫連接之前或之后運行的 Shell 命令。

Navicat 可通過 SSH 隧道和 SSL 建立安全連接，以確保每個連接都是安全、穩定和可靠的。它支持的身份驗證方法包括用于 MySQL 和 MariaDB 的 PAM 身份驗證、用于 MongoDB 的 Kerberos 和 X.509 身份驗證以及用于 PostgreSQL 的 GSSAPI 身份驗證。Navicat 提供了比 DBeaver 以及大多數競爭對手更多的身份驗證機制！

NoSQL/BigData 數據庫支持

由于 NoSQL 數據庫（例如 MongoDB）與傳統關系數據庫有許多顯著差異，因此它們有自己獨特的要求。

DBeaver 具有針對 MongoDB 以及其他文檔數據庫的特殊擴展。NoSQL 數據庫具有 SQL 接口，因此你可以像使用關系數據庫一樣使用它們。

Navicat 與 MongoDB 完全兼容。Navicat 還采用不同的方法來處理 NoSQL 數據庫。它沒有嘗試將 MongoDB 當作 SQL 數據庫，而是使用 MongoDB 的適當語法來管理數據，以便開發人員可以利用其全部功能：

此外，Navicat 可以以三種方式呈現 NoSQL 數據，以處理各種文檔。他們是：

• 網格視圖
• 樹視圖
• JSON 視圖

網格視圖（上圖）是 DBA 最熟悉的傳統表格顯示。它可以處理任何大小的文檔，并支持根據數據類型高亮顯示單元格、隱藏列等高級功能。

樹視圖以層次結構顯示文檔。所有嵌入的文檔和數組都表示為節點，可以根據需要展開或折疊：

你還可以將數據顯示為 JSON 文檔，同時可以使用內置驗證機制添加文檔，以確保你的編輯是正確的。

正如我們所看到的，雖然兩者看起來在某種程度上相似，但如果深入研究，會發現兩者之間會有一些巨大的差異。

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