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エクスプローラー

Explorer は、SQL を書き込む前にデータベースを理解するのに役立ちます。スキーマに慣れていない場合は、これを開始するのが最も安全な場所です。

検査できる内容

エリア何を探すべきか
データベースとスキーマ使用可能な名前空間とテーブルのグループ化
テーブルテーブル名、目的、行の形状
コラム名前、種類、および考えられる意味
サンプル行代表値とヌルパターン
人間関係ID、外部キーのような名前、および結合候補

データベースブラウザ

データベース リストから開始して、接続が予期した名前空間を公開していることを確認します。左側のパネルでは、現在の接続を離れることなくオブジェクトをフィルタリングし、データベース間を移動できます。

Dory Explorer データベース リスト

データベースの種類の違い

Explorer は、オブジェクト グループとテーブルの詳細タブをデータベース ドライバーに適合させます。以下の表は、Dory がデータベースの種類ごとに示している内容を示しています。

エリアエクスプローラーが示す内容
データベースレベルサマリー、テーブル、ビュー、およびマテリアライズド ビュー。
サイドバーオブジェクトデータベース、テーブル、ビュー、マテリアライズド ビュー。
テーブルの詳細タブ概要、データプレビュー、構造、および統計。
エリアエクスプローラーが示す内容
データベースレベルデータベースとスキーマ。
サイドバーオブジェクトスキーマ、テーブル、ビュー、マテリアライズド ビュー、および関数。
テーブルの詳細タブ概要、データ、構造、統計、およびインデックス。
エリアエクスプローラーが示す内容
データベースレベルデータベース。
サイドバーオブジェクトテーブルとビュー。
テーブルの詳細タブ概要、データ、構造、統計、およびインデックス。

データベースの詳細

### まとめ

データベースを開いて、テーブル数、ビュー数、合計サイズ、オブジェクトの組み合わせ、最大のテーブル、最近更新されたオブジェクトなどの高レベルのメタデータを確認します。

Dory Explorer データベースの概要

テーブル

[テーブル] タブを使用して、テーブル名、エンジン、行数、データ サイズ、更新時間を比較してから、検査またはクエリするテーブルを選択します。

Dory Explorer テーブル リスト

ビュー

[ビュー] タブを使用して、現在のデータベースによって公開されている保存された仮想テーブルを検索します。名前またはコメントで検索し、エンジン、行数メタデータ、サイズ、データベースが提供する最終更新時刻を確認します。

Dory Explorer ビュー リスト

マテリアライズドビュー

[マテリアライズド ビュー] タブを使用して、永続化されたビューのようなオブジェクトを通常のテーブルやビューとは別に検査します。これは、クエリを実行する前に、再利用可能なクエリ定義を、事前計算されたオブジェクトまたはストレージに基づいたオブジェクトから区別するのに役立ちます。

Dory Explorer マテリアライズド ビュー リスト

テーブルの詳細

### 概要

テーブルを開き、概要から開始して、AI によって生成された概要、主要なハイライト、スキーマとストレージの事実、セマンティック フィールドのグループ化、すぐに適応できるクエリ スニペットを確認します。

Dory Explorer テーブルの概要

データのプレビュー

  • データ プレビュー* を使用して、フィルター、結合、または集計を作成する前にサンプル行を検査します。グリッドは、実際の値のスキャン、列の比較、検索、ページング、およびプレビューの更新をサポートしています。

Dory Explorer テーブル データ プレビュー

### 構造

テーブルを開き、構造を使用して、列、型、NULL 可能性、タグ、キー、テーブル プロパティ、および DDL を検査します。これは、SQL を記述する前、または AI にクエリの生成を依頼する前に、正確な列名を確認するのに最適な場所です。

Dory Explorer のテーブル構造

統計

  • *統計**を使用して、データベースがこれらのメトリクスを公開するときに、サイズ、行数、圧縮、パーティション、パーツ、およびアクティブなミューテーションを確認します。これは、パフォーマンス作業の前、または最初にクエリをサンプリングするかどうかを決定するときに役立ちます。

Dory Explorer テーブル統計

なぜそれが重要なのか

  • テーブル名や列名の推測を避けることができます。
  • AI Chat は、より優れたスキーマ コンテキストで動作できます。
  • SQL コンソール クエリの検証が容易になりました。
  • 大規模な分析を実行する前に、安全なプレビュー クエリを特定できます。

推奨フロー

  1. 接続を選択します。
  2. スキーマとテーブルを参照します。
  3. テーブルを開いて列を調べます。
  4. 利用可能な場合は、小さなサンプルをプレビューします。
  5. テーブルのコンテキストを念頭に置いて、SQL コンソールまたは AI チャットに移動します。

AI の活用

AI に SQL の生成を依頼するときは、エクスプローラーで確認した正確なテーブルと列について言及します。これにより、幻覚を引き起こす列名が減り、最初の草案がレビューしやすくなります。

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