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SQL 开发者必备：Azure Data Studio 使用教程

在现代数据库开发领域，效率、跨平台兼容性以及与云服务的无缝集成变得越来越重要。SQL Server Management Studio (SSMS) 无疑是 SQL Server 世界的经典和强大工具，但微软也推出了一款专为数据专业人士设计的现代化、跨平台数据库工具——Azure Data Studio (ADS)。ADS 继承了 Visual Studio Code 的优点，提供了轻量级、高性能的开发体验，并对各种数据库平台（包括 SQL Server、Azure SQL DB、Azure Synapse Analytics、PostgreSQL、MySQL 等，通过扩展）提供了原生支持。

本文将作为一篇详细的教程，引导 SQL 开发者深入了解和掌握 Azure Data Studio 的核心功能和使用技巧，帮助你提升数据库开发效率。

一、Azure Data Studio 是什么？为什么要使用它？

1. 什么是 Azure Data Studio (ADS)？

Azure Data Studio 是一个免费的、轻量级的、跨平台的数据库工具，适用于 Windows、macOS 和 Linux。它由微软开发，基于开源的 Visual Studio Code 构建。它的设计目标是为日常数据库开发和管理任务提供一个现代化的、高性能的环境，尤其是在混合和多云环境中工作时。

2. 为什么 SQL 开发者应该考虑使用 ADS？

  • 跨平台支持： 这是 ADS 最显著的优势之一。无论你使用 Windows、macOS 还是 Linux，都可以获得一致的开发体验。
  • 轻量级与高性能： 相比 SSMS，ADS 启动更快，占用资源更少，尤其在处理大型结果集时表现更佳。
  • 现代化的用户界面： 界面简洁直观，与 VS Code 类似，对于熟悉 VS Code 的开发者来说上手非常快。
  • 强大的代码编辑功能： 提供高级的 SQL 编辑体验，包括智能感知 (IntelliSense)、代码片段 (Snippets)、格式化、错误检查等。
  • 内置 Git 集成： 原生支持 Git 版本控制，方便团队协作和代码管理。
  • Notebook 支持： 集成 Jupyter Notebook，允许你在一个文档中混合编写 SQL 查询、Python 代码、Markdown 文本和结果，非常适合数据分析、文档编写和教程创建。
  • 高度可扩展性： 通过丰富的扩展市场，可以轻松添加对其他数据库平台（如 PostgreSQL、MySQL）的支持，以及更多高级功能（如 SQL Server Agent、Profiler、dacpac 管理）。
  • 面向 Azure 数据服务优化： 对 Azure SQL Database、Azure Synapse Analytics 等 Azure 数据服务提供了良好的集成和体验。
  • 免费且开源： ADS 是免费使用的，并且部分代码是开源的。

3. ADS 与 SSMS 的关系

SSMS 仍然是管理 SQL Server 实例的全面工具，尤其在执行复杂的管理任务（如配置 Always On 可用性组、管理复制、配置策略、深度性能调优等）时，SSMS 提供了更丰富、更细致的功能和用户界面。

ADS 更专注于开发和日常管理任务，它更适合：

  • 跨平台开发（尤其是在 macOS 或 Linux 上）。
  • 编写、调试和执行 SQL 查询。
  • 使用 Notebook 进行数据探索和文档编写。
  • 利用 Git 进行版本控制。
  • 连接 Azure 数据服务。
  • 需要轻量级、高性能工具的场景。

可以说，ADS 和 SSMS 是互补的工具，许多专业的 SQL 开发者会根据任务需求同时使用它们。将 ADS 视为 SQL Server 的 VS Code 版本可能有助于理解其定位。

二、安装 Azure Data Studio

安装 Azure Data Studio 非常简单，只需要从官方网站下载对应操作系统的安装包或压缩包即可。

  1. 访问官方下载页面： 访问 Microsoft 官方网站的 Azure Data Studio 下载页面（通常搜索 “Azure Data Studio download” 即可找到）。
  2. 选择适合你的操作系统和版本：
    • Windows： 提供用户安装程序 (.exe)、系统安装程序 (.exe) 和 Zip 文件。用户安装程序不需要管理员权限，安装在用户目录下；系统安装程序需要管理员权限，安装在 Program Files 下。Zip 文件无需安装，解压即可运行。推荐使用用户安装程序或系统安装程序。
    • macOS： 提供 .zip 文件，下载后解压并将应用拖拽到应用程序文件夹即可。
    • Linux： 提供 .deb 包（适用于 Debian/Ubuntu）、.rpm 包（适用于 RHEL/Fedora/CentOS）和 .tar.gz 压缩包。通常使用包管理器安装更方便。
  3. 下载并运行安装程序/解压文件：
    • Windows/macOS：双击下载的文件并按照提示完成安装。
    • Linux (.deb): sudo dpkg -i <文件名>.deb 然后 sudo apt --fix-broken install 修复依赖。
    • Linux (.rpm): sudo rpm -i <文件名>.rpm
    • Linux (.tar.gz): 解压到指定目录，然后运行其中的可执行文件。
  4. 启动 Azure Data Studio： 安装完成后，你可以在应用程序列表中找到并启动 Azure Data Studio。

三、初识 Azure Data Studio 用户界面

启动 Azure Data Studio 后，你将看到一个简洁现代的界面，与 Visual Studio Code 非常相似。主要区域包括：

  1. 侧边栏 (Side Bar)： 位于左侧，包含不同的视图图标，用于访问连接、查询、Notebook、Extensions (扩展)、Source Control (源代码管理)、Search (搜索) 等功能。你可以点击图标切换视图。
  2. 编辑器区域 (Editor Area)： 位于中央，用于打开和编辑 SQL 查询、Notebook、文本文件等。支持多标签页。
  3. 底部面板 (Bottom Panel)： 位于底部，可以通过 View > Toggle Panel (或快捷键 Ctrl+J) 显示/隐藏。包含终端 (Terminal)、输出 (Output)、问题 (Problems)、任务历史 (Task History) 等面板。
  4. 状态栏 (Status Bar)： 位于最底部，显示当前连接状态、活动编辑器类型、编码、行号/列号、Git 分支信息等。
  5. 菜单栏 (Menu Bar)： 位于顶部，包含 File (文件)、Edit (编辑)、View (视图)、Go (跳转)、Run (运行)、Tasks (任务)、Terminal (终端)、Help (帮助) 等菜单项，提供各种命令和配置选项。

四、建立数据库连接

使用 ADS 的第一步是连接到数据库服务器。

  1. 打开连接视图： 点击侧边栏最顶部的插头图标（连接视图）。
  2. 新建连接： 在连接视图中，点击 “New Connection” 按钮。
  3. 配置连接详情： 在弹出的连接对话框中填写必要的信息：
    • Connection type (连接类型): 选择你想要连接的数据库类型，默认为 Microsoft SQL Server。通过安装扩展，这里会出现更多选项（如 PostgreSQL）。
    • Server (服务器): 输入服务器名称或 IP 地址。例如 localhost, . (本地默认实例), servername\instancename, yourserver.database.windows.net (Azure SQL DB)。
    • Authentication type (身份验证类型): 选择合适的身份验证方式。
      • SQL Login: 使用 SQL Server 用户名和密码。输入 User name 和 Password。
      • Windows Authentication: 使用当前 Windows 登录用户的身份验证（仅在 Windows 上可用）。
      • Azure Active Directory - Universal with MFA support: 使用 Azure AD 账户，支持多重身份验证。
      • Azure Active Directory - Password: 使用 Azure AD 用户名和密码。
      • Azure Active Directory - Integrated: 使用当前登录的 Azure AD 账户（需要配置）。
    • Database (数据库): (可选) 指定连接后默认使用的数据库。
    • Server group (服务器组): (可选) 将连接归类到服务器组，方便组织管理。你可以创建新的服务器组。
    • Name (optional) (名称 – 可选): 为此连接设置一个别名，方便识别。
  4. 连接： 填写完毕后，点击 “Connect” 按钮。如果连接成功，你将在连接视图中看到该服务器条目。

小贴士： 你可以将常用的连接保存到服务器组中，方便下次快速连接。右键点击连接或服务器组可以执行更多操作，如新建查询、新建 Notebook、删除连接等。

五、使用查询编辑器编写和执行 SQL

查询编辑器是 SQL 开发者最常使用的功能。

  1. 新建查询： 连接成功后，右键点击服务器或数据库条目，选择 “New Query”。或者在连接视图中点击服务器旁边的查询图标。这会在编辑器区域打开一个新的 .sql 文件。
  2. 编写 SQL 代码： 在编辑器中输入你的 SQL 查询、批处理或脚本。
    • 智能感知 (IntelliSense): ADS 提供强大的智能感知功能，在你输入表名、列名、函数名、关键字等时，会自动弹出建议列表，你可以使用 Tab 键或 Enter 键补全。这极大地提高了编码速度并减少了拼写错误。
    • 代码片段 (Snippets): 输入一些预定义的缩写（如 sqlCreateTable, sqlCreateView, sqlselecttop），然后按 Tab 键，即可快速插入常用的 SQL 代码模板。你也可以创建自定义代码片段。
    • 语法高亮和错误波浪线： 不同类型的 SQL 元素会以不同颜色显示，语法错误下方会有红色波浪线提示。
    • 代码格式化： 右键点击编辑器区域，选择 “Format Document” (或使用快捷键 Shift+Alt+F)，ADS 会自动按照预设的风格格式化你的 SQL 代码，使其更易读。
    • 注释代码： 选中一行或多行代码，使用快捷键 Ctrl+K Ctrl+C (先按 Ctrl+K，再按 Ctrl+C) 添加行注释 (--)；使用 Ctrl+K Ctrl+U 取消注释。
    • 多光标编辑： 按住 Alt 键并点击多个位置，或按 Alt+Shift+I 配合方向键，可以在多个位置同时编辑。
  3. 执行 SQL 代码：
    • 执行整个脚本： 点击编辑器右上角的 “Run” 按钮 (绿色播放图标)，或使用快捷键 F5。编辑器中的所有代码（直到遇到 GO 命令）将被发送到服务器执行。
    • 执行选定的代码： 选中你想要执行的代码段，然后点击 “Run” 按钮或按 F5。只有选中的部分会被执行。这对于测试脚本的特定部分非常有用。
    • GO 命令： GO 是一个批处理分隔符。ADS（和 SSMS）会将 GO 之间的代码作为一个批处理发送给服务器。使用 GO 可以将复杂的脚本分解成逻辑单元，例如在创建函数/存储过程后立即执行它们。
  4. 管理结果集： 代码执行后，结果将在编辑器下方的结果面板中显示。
    • 结果网格 (Results Grid): 数据以表格形式展示。
      • 筛选和排序： 你可以在结果网格的列头上点击漏斗图标进行筛选，点击列名进行排序。这些操作是客户端进行的，不会重新执行查询。
      • 复制数据： 选中数据，右键点击，可以选择 “Copy” 或 “Copy with Headers”。
      • 导出结果： 点击结果网格右上角的导出图标，可以将结果导出为 CSV、JSON、Excel 或 XML 文件。选择合适的格式取决于你的后续用途。
    • 消息 (Messages) 面板： 显示查询执行的状态、受影响的行数、错误信息、PRINT 语句的输出等。
    • 解释计划 (Explain) 面板： 如果你的查询返回了执行计划，它将显示在这里，帮助你分析查询性能。
    • 图表 (Chart) 面板： 可以将结果可视化为图表（如柱状图、折线图、散点图等），方便数据分析。

六、探索数据库对象

ADS 提供了直观的方式来浏览连接到的数据库及其中的对象。

  1. 打开连接视图： 如果尚未打开，点击侧边栏的连接图标。
  2. 展开服务器和数据库： 在连接视图中，点击服务器名称旁边的箭头展开，然后点击数据库名称旁边的箭头展开。
  3. 浏览对象类型： 展开数据库后，你将看到不同类型的对象文件夹，如 Tables (表)、Views (视图)、Stored Procedures (存储过程)、Functions (函数)、Security (安全) 等。
  4. 查看对象属性： 点击具体的对象（如表名），将在右侧的编辑器区域打开一个面板，显示该对象的详细信息，如列、索引、约束、DDL 脚本等。
  5. 生成脚本： 右键点击任何对象，可以方便地生成常用的 SQL 脚本，例如 “Script as CREATE”、”Script as SELECT”、”Script as INSERT” 等。选择后，脚本会在新的查询编辑器中打开，你可以修改并执行。
  6. 查看表数据： 右键点击一个表，选择 “Select TOP 1000 Rows”，这会在新的查询编辑器中生成并执行一个 SELECT TOP 1000 * FROM TableName 的查询，并在结果网格中显示数据。

七、利用 Notebook 进行数据探索与文档编写

Notebook 是 Azure Data Studio 中一个非常独特和强大的功能，尤其适用于数据分析师、数据科学家以及需要创建带有解释和可视化步骤的脚本的开发者。

  1. 什么是 Notebook？ Notebook 是一种交互式文档，允许你将代码、执行结果、解释性文本（使用 Markdown）和可视化图表结合在一起。
  2. 创建 Notebook：
    • 从菜单栏：File > New Notebook。
    • 在连接视图中：右键点击服务器或数据库，选择 “New Notebook”。
    • 使用命令面板：Ctrl+Shift+P，输入 “New Notebook”。
    • 这将打开一个 .ipynb 文件（Jupyter Notebook 格式）在编辑器区域。
  3. 选择内核 (Kernel)： 在 Notebook 的右上角，选择你想要使用的内核。对于 SQL Server 数据库，选择 “SQL”。通过安装扩展，你还可以选择 Python、Kusto 等。
  4. 选择连接： 在内核下方，选择你要连接的服务器和数据库。
  5. 添加单元格 (Cells)： Notebook 由一系列单元格组成。有两种主要类型的单元格：
    • Code Cell (代码单元格): 用于编写和执行代码（例如 SQL 查询）。点击 “+ Code” 按钮添加。在单元格中输入 SQL 代码，然后点击单元格左侧的运行按钮或按 Shift+Enter 执行。结果（结果网格、消息、图表等）将显示在代码单元格下方。
    • Markdown Cell (Markdown 单元格): 用于编写解释性文本、标题、列表、链接、图片等，支持 Markdown 语法。点击 “+ Text” 按钮添加。输入 Markdown 文本，点击单元格外部或按 Shift+Enter 可以渲染文本。
  6. Notebook 的用途：
    • 数据探索： 逐步执行查询，查看中间结果，并使用 Markdown 记录你的发现和分析过程。
    • 文档和教程： 创建包含代码示例、步骤说明和结果的交互式文档。
    • 报表和演示： 结合查询结果和可视化图表，创建动态报表。
    • 可重现的研究： 确保其他人可以按照你的 Notebook 步骤重现你的数据处理和分析过程。
  7. 保存和分享： Notebook 文件 (.ipynb) 可以保存并在其他支持 Jupyter Notebook 的环境中打开，方便分享和协作。

八、扩展 Azure Data Studio 的功能 (Extensions)

Azure Data Studio 的一大亮点是其强大的扩展机制。你可以通过安装扩展来添加新的功能、支持新的数据库类型或集成其他服务。

  1. 打开扩展视图： 点击侧边栏的积木图标（扩展视图）。
  2. 浏览和搜索扩展： 在扩展视图中，你可以看到推荐的扩展、已安装的扩展，也可以在搜索框中输入关键词搜索特定的扩展。
  3. 安装扩展： 找到你感兴趣的扩展，点击其名称查看详情，然后点击 “Install” 按钮即可安装。安装完成后可能需要重新加载 ADS。
  4. 常用扩展示例：
    • SQL Server Agent: 允许你在 ADS 中管理和监控 SQL Server Agent 作业、警报和操作员。
    • SQL Server Profiler: 提供类似于 SQL Server Profiler 的跟踪和捕获功能，用于监控数据库活动。
    • Import Flat File Wizard: 提供一个向导，方便地将 CSV 或 TXT 等平面文件导入到 SQL Server 表中。
    • PostgreSQL: 添加对 PostgreSQL 数据库的连接和管理支持。
    • MySQL: 添加对 MySQL 数据库的连接和管理支持。
    • Kusto: 添加对 Kusto 查询语言 (KQL) 和 Azure Data Explorer 的支持。
    • Azure Data Studio Central: 提供一些社区贡献的功能和工具。
    • dacpac: 用于部署和管理 SQL Server Data-tier Applications (dacpac)。
    • Azure Data Studio Migration: 帮助进行数据库迁移。

通过安装适当的扩展，你可以将 Azure Data Studio 定制成满足你特定工作需求的强大工具。

九、集成终端的使用

Azure Data Studio 内置了一个集成终端，你可以直接在 ADS 中运行命令提示符 (cmd)、PowerShell 或 Bash。这对于执行一些命令行工具（如 sqlcmd, bcp, az CLI）或运行脚本非常方便，无需切换到外部终端窗口。

  1. 打开终端面板： 从菜单栏选择 Terminal > New Terminal，或者使用快捷键 Ctrl+ ` ` (反引号)。
  2. 选择终端类型： 你可以在终端面板的右上角选择终端类型（cmd, PowerShell, Bash 等）。
  3. 执行命令： 在终端中输入并执行你的命令。

十、源代码管理 (Git) 集成

对于现代软件开发，版本控制是不可或缺的。Azure Data Studio 原生集成了 Git，让你可以方便地管理你的 SQL 脚本和 Notebook 文件。

  1. 打开源代码管理视图： 点击侧边栏的源代码管理图标（通常是分支图标）。
  2. 初始化仓库或克隆： 如果你的项目还没有 Git 仓库，可以在这里初始化一个。如果项目已经在远程仓库中，可以选择克隆。
  3. 管理更改： ADS 会检测你对仓库中文件的更改。在源代码管理视图中，你可以看到“更改”（尚未暂存）、“暂存的更改”和“已提交”。
  4. 暂存和提交：
    • 将文件拖动到“暂存的更改”区域，或点击文件旁的 “+” 图标来暂存更改。
    • 在顶部输入提交消息。
    • 点击顶部的“提交”按钮来提交更改。
  5. 推送到远程仓库： 提交后，点击视图底部的同步按钮（循环箭头），或者使用顶部的下拉菜单选择 “Push”，将本地提交推送到远程仓库。
  6. 拉取远程更改： 点击同步按钮或选择 “Pull”，从远程仓库拉取最新的更改。
  7. 分支管理： 通过视图底部的状态栏，可以方便地查看当前分支，并切换或创建新分支。

直接在 ADS 中进行 Git 操作，使得管理数据库脚本的版本变得非常便捷，尤其对于团队协作项目。

十一、任务历史 (Task History)

当你执行一些耗时较长的操作时，如备份、还原、导入数据等，Azure Data Studio 会将这些任务添加到任务历史记录中。

  1. 打开任务历史面板： 通过 View > Open View… 选择 Task History，或在底部面板中找到 Task History 标签页。
  2. 查看任务状态： 任务历史面板会显示正在运行的任务和已完成/失败的任务列表。你可以看到任务的名称、状态和开始时间。
  3. 取消任务： 对于正在运行的任务，你可以在任务历史中右键点击并选择取消。
  4. 查看详细信息： 右键点击已完成或失败的任务，可以查看更详细的输出或错误信息。

十二、服务器仪表板 (Server Dashboard)

Azure Data Studio 为连接的服务器提供了一个基本的仪表板视图，帮助你快速了解服务器的状态。

  1. 打开仪表板： 在连接视图中，右键点击服务器名称，选择 “Manage”。
  2. 仪表板内容： 仪表板通常显示服务器的核心信息，如版本、操作系统、CPU 使用率、内存使用率、会话数、备份状态等。
  3. 自定义仪表板： 你可以通过安装扩展来增加仪表板显示的信息或添加自定义的小部件。

需要注意的是，ADS 的服务器仪表板相比 SSMS 中的全面报告和活动监视器要简单得多，更适合快速概览。

十三、自定义和个性化

Azure Data Studio 继承了 VS Code 的强大定制能力。

  1. 设置 (Settings): 通过 File > Preferences > Settings (或快捷键 Ctrl+,) 打开设置面板。你可以在这里配置编辑器的外观、字体、行为、扩展的设置等。设置分为用户设置（全局生效）和工作区设置（仅对当前打开的文件夹生效）。
  2. 主题 (Themes): 通过 File > Preferences > Color Theme，可以选择不同的颜色主题（如 Dark, Light）。你也可以安装更多主题扩展。
  3. 键盘快捷方式 (Keyboard Shortcuts): 通过 File > Preferences > Keyboard Shortcuts (或快捷键 Ctrl+K Ctrl+S) 查看和修改键盘快捷方式。你可以根据自己的习惯调整快捷键。
  4. 用户代码片段 (User Snippets): 通过 File > Preferences > User Snippets，为不同文件类型（如 SQL）创建自定义代码片段。

花费一些时间根据自己的偏好配置 ADS，可以进一步提升你的开发效率和舒适度。

十四、ADS 的不足与 SSMS 的必要性

虽然 ADS 功能强大且现代，但它并不能完全替代 SSMS。以下是一些 SSMS 仍然具有优势或必不可少的场景：

  • 完整的 SQL Server 管理功能： 配置高级功能（Always On、复制、Service Broker）、配置服务器级设置、使用策略管理、运行 SQL Server Profiler GUI、活动监视器等。
  • 对其他 SQL Server 组件的支持： SSMS 原生支持管理 Integration Services (SSIS)、Analysis Services (SSAS) 和 Reporting Services (SSRS)。ADS 需要特定的扩展，且功能通常不如 SSMS 全面。
  • 图形化数据库设计工具： SSMS 提供了图形化的表设计器、数据库关系图工具（尽管有时不稳定），ADS 没有这些内置工具。
  • 更详细的性能报告和监视工具： SSMS 提供了更丰富的标准报告和性能监视界面。
  • 针对旧版本 SQL Server 的兼容性： SSMS 通常对很旧的 SQL Server 版本有更好的支持。

因此，专业的 SQL 开发者通常会同时安装并使用 ADS 和 SSMS，根据具体的任务需求选择合适的工具。使用 ADS 进行日常的开发、查询和 Notebook 工作，使用 SSMS 进行深入的服务器管理和配置。

十五、总结与展望

Azure Data Studio 是一款优秀的、现代化的、跨平台的数据库开发和管理工具。它凭借其轻量级、高性能、强大的代码编辑功能、Notebook 支持、Git 集成以及丰富的扩展生态系统，为 SQL 开发者提供了一种全新的工作方式。

通过本文的教程，你应该对 Azure Data Studio 的基本功能和使用方法有了全面的了解，包括：

  • 认识 ADS 及其优势。
  • 安装和启动 ADS。
  • 熟悉用户界面。
  • 建立数据库连接。
  • 使用查询编辑器编写和执行 SQL。
  • 浏览数据库对象。
  • 利用 Notebook 进行数据探索。
  • 安装和使用扩展。
  • 使用集成终端。
  • 进行源代码管理 (Git)。
  • 查看任务历史。
  • 了解服务器仪表板。
  • 进行个性化定制。
  • 理解 ADS 与 SSMS 的互补关系。

Azure Data Studio 仍在不断发展和完善中，微软会定期发布更新，引入新功能和改进性能。作为 SQL 开发者，拥抱并掌握 Azure Data Studio 这一现代工具，无疑将大大提升你的工作效率，让你更好地适应跨平台、云优先的开发趋势。

现在，是时候下载并亲自体验 Azure Data Studio 的强大之处了！开始你的探索之旅吧！

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