🐘 8 лучших GUI клиентов PostgreSQL в 2021 году

Перевод публикуется с сокращениями, автор оригинальной статьи Ilon Adams.

PostgreSQL – это передовая открытая система управления объектно-реляционными базами данных. В основном она используется на предприятиях и поддерживает запросы SQL и JSON.

У пользователя, есть два способа администрирования СУБД:

• писать запросы через CLI (не всем это нравится);
• использовать графический пользовательский интерфейс (GUI) Postgres.
  

Второй вариант намного удобнее, т. к. он позволяет повысить производительность. Давайте рассмотрим наиболее используемые инструменты GUI.

Что такое GUI PostgreSQL?

Графический интерфейс PostgreSQL – это инструмент управления базами данных PostgreSQL. Он позволяет любому пользователю запрашивать и визуализировать данные, а также манипулировать данными и анализировать их. Вы можете получать доступ к серверам баз данных и перемещаться по ним с помощью графического интерфейса.

Основные причины, по которым пользователи предпочитают графический интерфейс:

• длинная кривая обучения работе с CLI и сложная адаптация;
• не очень приятный в использовании интерфейс командной строки;
  
• недостаток информации, которую консоль предоставляет за один раз;
  
• трудности при просмотре и мониторинге базы данных с помощью консоли.
  

Использование GUI дает следующие преимущества:

• ярлыки, которые можно использовать для быстрого доступа к данным;
• широкие возможности визуализации данных;
  
• удаленный доступ к серверу;
  
• легкий доступ к операционной системе.
  

Лучшее программное обеспечение с графическим интерфейсом

Прежде всего есть низкоуровневый конструктор внутренних инструментов UI Bakery. Изначально он не был создан для управления Postgres, однако с его помощью вы можете подключить несколько источников данных (базы данных, сторонние приложения, REST API) в одном UI. Bakery обладает широкими возможностями визуализации данных для отображения PostgreSQL, MongoDB, MySQL, Microsoft SQL, Redis и т.д.

Подход с низкоуровневым кодом к управлению базами данных гораздо более экономичен и гибок, чем использование традиционных графических инструментов. Тем не менее, давайте рассмотрим и другие продукты.

1. pgAdmin

pgAdmin – кроссплатформенный графический инструмент с открытым исходным кодом.

Плюсы:

• совместим с Linux, Windows, macOS;
• позволяет работать с несколькими серверами одновременно;
  
• экспорт в CSV;
  
• планирование запросов;
  
• возможность отслеживать ваши сеансы, блокировки БД с помощью панели мониторинга;
  
• ярлыки в редакторе SQL для более удобной работы;
  
• встроенный отладчик процедурного языка;
  
• тщательная документация и активное сообщество.
  

Минусы:

• медленный и не всегда интуитивно понятный пользовательский интерфейс по сравнению с платными конкурентами;
• тяжелый;
  
• высокий порог вхождения;
  
• для работы с несколькими базами данных одновременно потребуются продвинутые навыки.
  

2. DBeaver

DBeaver – инструмент управления PostgreSQL с открытым исходным кодом, поддерживающий коннект к нескольким базам данных.

Плюсы:

• кроссплатформенность;
• поддержка более 80 баз данных;
  
• визуальный конструктор, позволяющий добавлять запросы без навыков работы с SQL;
  
• несколько представлений данных;
  
• импорт/экспорт данных в CSV, HTML, XML, JSON, XLS, XLSX;
  
• повышенная безопасность данных;
  
• полнотекстовый поиск данных и возможность отображения результатов в виде таблиц/представлений;
  
• доступен бесплатный тарифный план.
  

Минусы:

• низкая производительность по сравнению с конкурентами;
• слишком частые обновления, что раздражает;
  
• после некоторого времени бездействия DBeaver отключается от базы данных.
  

3. Navicat

Интуитивно понятный (с недавнего времени проприетарный) GUI для Postgres.

Плюсы:

• простая и быстрая установка;
• поддержка Windows, Linux, iOS;
  
• удобный визуальный конструктор SQL;
  
• автодополнение кода;
  
• инструмент моделирования данных: управление объектами базы данных, схемами проектирования;
  
• планировщик заданий: запускайте задания, получайте уведомления о завершении задания;
  
• синхронизация источников данных;
  
• импорт/экспорт данных в Excel, Access, CSV и другие форматы;
  
• защита данных с помощью SSH и SSL;
  
• использование облачных сервисов Amazon, Google и др.
  

Минусы:

• низкая производительность GUI;
• высокая цена по сравнению с конкурентами;
  
• одна лицензия ограничена одной платформой (вам понадобятся 2 отдельные лицензии для PostgreSQL и MySQL);
  
• множество дополнительных возможностей, требующих времени для изучения.
  

Navicat

4. DataGrip

Продвинутая IDE для работы с несколькими базами данных, созданная в JetBrains.

Плюсы:

• кроссплатформенность (поддержка Windows, macOS, Linux);
• простая навигация по схеме;
  
• настраиваемый UI с консолью для обеспечения безопасности выполняемой работы;
  
• быстрое обнаружение ошибок;
  
• встроенная система контроля версий;
  
• поддержка MySQL, SQLite, MariaDB, Cassandra и других;
  
• отчеты с возможностью их интеграции с диаграммами и графиками;
  
• автодополнение кода.
  

Минусы:

• высокая цена;
• высокое потребление оперативной памяти;
  
• сложный процесс отладки ошибок;
  
• длинная кривая обучения;
  
• не предназначен для использования в качестве облачного веб-приложения;
  
• не подходит для одновременного управления несколькими базами данных.
  

DataGrip

5. HeidiSQL

Инструмент с GUI и открытым исходным кодом для Postgres (и не только). Пока поддерживается только Windows.

Плюсы:

• простая установка, легковесная по сравнению с конкурентами;
• поддержка PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, MariaDB;
  
• возможность подключения и управления несколькими серверами баз данных в одном окне;
  
• прямой экспорт SQL из одной базы данных в другую;
  
• массовый просмотр и редактирование таблиц;
  
• автодополнение кода и подсветка синтаксиса;
  
• сообщество с активной поддержкой и регулярные обновы;
  
• экспорт таблиц и данных в Excel, HTML, JSON, PHP;
  
• зашифрованное соединение.
  

Минусы:

• не кроссплатформенное приложение;
• частые проблемы со стабильностью;
  
• нет отладчика процедурного языка.
  

HeidiSql

6. TablePlus

Программное обеспечение с графическим интерфейсом для управления базами данных SQL и NoSQL. С закрытым исходным кодом.

Плюсы:

• высокая производительность;
• настраиваемый UI;
  
• подсветка синтаксиса;
  
• высокий уровень безопасности данных обеспечивается за счет сквозного шифрования в соединении.
  

Минусы:

• часто возникают проблемы с UX при работе с другими базами данных, кроме PostgreSQL;
• недешево, а пробная версия предлагает ограниченную функциональность;
  
• поддержка клиентов оставляет желать лучшего.
  

TablePlus

7. OmniDB

Простой открытый инструмент с GUI для PostgreSQL.

Плюсы:

• кроссплатформенность (поддержка Windows, Linux, macOS);
• поддержка PostgreSQL, Oracle, MySQL, MariaDB;
  
• очень отзывчивый и легкий по сравнению с некоторыми альтернативами;
  
• автозаполнение SQL;
  
• подсветка синтаксиса;
  
• возможность создания настраиваемых диаграммы для отображения релевантных метрик БД;
  
• встроенная отладка.
  

Минусы:

• не самый лучший вариант, если вы работаете с несколькими базами одновременно;
• отсутствие поддержки и документации.
  

OmniDB

Заключение: UI Bakery – неочевидный, но мощный вариант

Когда вы выбираете программное обеспечение с GUI, основывайте окончательное решение на нескольких аспектах:

• размер команды;
• используемые ОС;
  
• тип СУБД;
  
• количество баз данных, с которыми вы планируете работать.
  

DBeaver, DataGrip и HeidiSQL больше подходят для одного человека, работающего с одной базой. Navicat – выбор для команды благодаря возможности совместной работы. Почти все упомянутые инструменты являются кроссплатформенными за исключением HeidiSQL, который поддерживает только Windows.

Похоже, что pgAdmin и другое классическое ПО теряет популярность. Низкоуровневый подход к управлению базами данных позволяет получать гораздо лучшие результаты за меньшее время.

Дополнительные материалы:

• 5 лучших материалов по PostgreSQL
• Работа с PostgreSQL: от полного нуля до полного просветления
  
• О языке SQL на примере SQLite, MySQL и PostgreSQL
  
• Как оптимизировать производительность запросов в PostgreSQL
  
• NoSQL базы данных: хранилища и доступность данных