Sqlserver
 sql >> Baza danych >  >> RDS >> Sqlserver

Zainstaluj Azure Data Studio na Ubuntu 18.04

Azure Data Studio to graficzne narzędzie do zarządzania bazami danych.

Jest dostępny w systemach Windows, MacOS i Linux. W systemie Linux jest dostępny w systemach Red Hat (RHEL), SUSE Linux Enterprise Server i Ubuntu.

Poniżej znajduje się przewodnik krok po kroku dotyczący instalowania Azure Data Studio w systemie Ubuntu 18.04 za pośrednictwem graficznego interfejsu użytkownika. Dołączone zrzuty ekranu.

Udostępniłem również polecenia instalacji za pośrednictwem wiersza poleceń, jeśli wolisz tę metodę.

Pobierz Azure Data Studio

Najnowszą wersję usługi Azure Data Studio można pobrać z witryny firmy Microsoft.

W tym przykładzie użyłem Firefoksa.

Przejdź do strony pobierania Microsoft, poszukaj opcji dla systemu Linux:

Kliknij .deb opcja.

Zostaniesz poproszony o zapisanie pliku lub jego otwarcie:

Wybierz Save File opcję, a następnie kliknij OK .

Spowoduje to pobranie pliku na komputer.

Po pobraniu plik powinien zostać wyświetlony na liście:

Kliknij plik.

Zainstaluj Azure Data Studio

Po kliknięciu powyższego pliku zostanie wyświetlony następujący ekran:

Kliknij Install .

Możesz zostać poproszony o uwierzytelnienie:

Wprowadź wymagane hasło.

Rozpoczyna się teraz ten proces instalacji:

Nie powinno to zająć zbyt długo.

Po zainstalowaniu przycisk Instaluj zmieni się na Usuń:

Oznacza to, że Azure Data Studio zostało pomyślnie zainstalowane!

Otwórz Azure Data Studio

Możesz znaleźć Azure Data Studio wśród swoich aplikacji, klikając ikonę Pokaż aplikacje – dziewięć kropkowanych kwadratów w lewym dolnym rogu ekranu:

Możesz także filtrować aplikacje, wyszukując azure :

Kliknięcie ikony Azure Data Studio uruchomi ją:

Aby zacząć z niego korzystać, kliknij New connection pod Startem kierunek w lewym górnym rogu.

Zostaniesz poproszony o skonfigurowanie nowego połączenia:

Wprowadź serwer, nazwę użytkownika i hasło.

Poniższy zrzut ekranu pokazuje, jak loguję się do mojej lokalnej instancji SQL Server. W takim przypadku użyłem localhost jako nazwa serwera. Użyłem sa konto do logowania:

Po wprowadzeniu danych kliknij Connect .

To powinno otworzyć połączenie:

Możesz teraz śmiało tworzyć bazy danych, uruchamiać zapytania itp.

Kliknij New Query przycisk, aby otworzyć nową kartę zapytania.

Możesz także kliknąć Connections w lewym górnym rogu ekranu, aby wyświetlić wszystkie połączenia. Pozwala to na nawigację po serwerach, bazach danych, obiektach itp.

Instalacja z wiersza poleceń

Jeśli wolisz robić rzeczy za pomocą wiersza poleceń, możesz zainstalować Azure Data Studio, otwierając Terminal i wprowadzając następujące polecenie:

cd ~
sudo dpkg -i ./Downloads/azuredatastudio-linux-1.24.0.deb

Zastąp 1.24.0 z wersją, którą instalujesz. Możesz to zobaczyć w nazwie pliku .deb plik.

Pamiętaj, że nadal wymaga to pobrania pliku .deb plik z witryny Microsoft, jak wspomniano powyżej.

Możesz teraz uruchomić Azure Data Studio za pomocą następującego polecenia:

azuredatastudio

W zależności od konfiguracji możliwe jest, że brakuje Ci zależności. Jeśli tak, uruchomienie następujących czynności powinno rozwiązać ten problem:

sudo apt-get install libxss1

sudo apt-get install libgconf-2-4

sudo apt-get install libunwind8

Czy mogę zainstalować go na innym komputerze na moim serwerze bazy danych?

Tak. W większości przypadków prawdopodobnie powinieneś zainstalować Azure Data Studio na innym komputerze niż serwer bazy danych.

W powyższym przykładzie zainstalowałem Azure Data Studio na tym samym komputerze, na którym działa SQL Server, a następnie użyłem localhost połączyć. Prawdopodobnie nie będziesz chciał tego robić w swoim środowisku produkcyjnym.

Tak czy inaczej, instrukcje są takie same niezależnie od tego, czy masz SQL Server na tym samym komputerze, czy nie. Możesz (i zazwyczaj powinieneś) zainstalować Azure Data Studio na jednym komputerze, a następnie połączyć się z serwerem bazy danych na innym komputerze.


  1. Database
  2.   
  3. Mysql
  4.   
  5. Oracle
  6.   
  7. Sqlserver
  8.   
  9. PostgreSQL
  10.   
  11. Access
  12.   
  13. SQLite
  14.   
  15. MariaDB
  1. Indeksy SQL Server:kluczowe wymagania, wpływ na wydajność i uwagi

  2. Jak sprawdzić poziom zgodności bazy danych w SQL Server za pomocą T-SQL

  3. Czy istnieje różnica w wydajności między CTE , podzapytaniem, tabelą tymczasową lub zmienną tabelową?

  4. SQL Server - podsłuchiwanie parametrów

  5. Słaba wydajność planu wykonania procedury składowanej w SQL - podsłuchiwanie parametrów