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Devart fornece alternativa ao SQL Server

A Devart, fornecedora de ferramentas de desenvolvimento e gerenciamento de base de dados, lançou o dbForge Data Studio para produtos SQL Server v.2.0 na última semana.

Alinhado às necessidades dos desenvolvedores de aplicativos que trabalham com o SQL Server, a segunda versão do lançamento  afirma ser uma “alternativa digna” para o SQL Server Management Studio para desenvolvedores com a tarefa de criação de banco de dados de aplicações intensivas que querem melhorar a sua eficiência de trabalho.

A Devart diz que levou em conta as necessidades dos usuários e integrou a funcionalidade do SQL Complete Express Edition no dbForge Data Studio para o SQL Server. As novas melhorias incluem:

  • Contexto-sensíveis de conclusão de código objeto e sugestões para SELECT,DML, DROP, EXEC, SET, e instruções USE
  • Filtro inteligente de lista de sugestões baseada em entrada de usuário
  • Informações parâmetro para funções
  • Informação rápida de objeto disponível no editor SQL
  • Formatação SQL com opções ricas

De acordo com Devart, desenvolvedores e profissionais de dados que usam o Visual Query Builder podem criar comandos insert, update e delete. Houve uma extensão dos possíveis “tipos” de consultas editadas e a usabilidade geral da ferramenta foi aprimorada com recursos como apresentação automática de dados do relatório para permitir aos usuários controlar a geração e entrega de instalação da linha de comando. Isso fornece uma oportunidade para usar o Windows programador para a geração de balanços regulares.

Nova exportação de dados para as funções de comandos SQL dão a habilidade de exportar os dados para os comandos insert, update e merge. Usuários podem exportar dados de uma tabela ou grade de dados usando um assistente e exportação rápida.

Finalmente, os dados de comparação da função permitem relatórios mais extensos e comparação dos resultados personalizado de consulta (isto é, os resultados de consultas específicos podem ser comparados). Os objetos podem ser incluídos em comparações por meio de máscara, que é útil quando se comparam grupos de tabelas, assim como uma melhor análise dos resultados de comparação e sincronização.

 

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