dbeaver是小编见识过的数据源支持最全面的SQL开发工具，像我们常见的Mysql、postgres、oracle都是信手拈来，对于elasticsearch这种搜索引擎也能有很好的支持（es比较特殊，它的jdbc驱动需要收费）。在框架上它基于eclispe核心开发，支持的数据源类型达到数十种，关键它还开源，这意味着你可以魔改它，用来适配其他数据源（希望国内不要有人给这个工具加个皮，然后就说是自研的，感觉国内的软件行业已经丢不起这个人了）。

小编之前分享过的duckdb在dbeaver也能有很好从支持，我们只需要创建一个duckdb的连接就能直接使用duckdb了（不过这个是用jdbc的方式进行连接，运行在jvm中，小编还未测试过期性能，想来应该是比C版本的低一些的），duckdb大家都知道它运行根本就不需要服务器的支持，只需要本地的一个文件就行了，它能给你带来sqlite的便利，同时也能拥有极强的性能和更丰富的特性。

duckdb在dbeaver中的基本使用

• 读取csv文件：

select * from '~/Downloads/movie.csv' limit 10;

• 直接读取excel的数据：

INSTALL spatial;
LOAD spatial;

select * from st_read("~/Downloads/data.xlsx") limit 10;

• 读取mysql的数据：

INSTALL mysql;
LOAD mysql;

ATTACH 'host=localhost user=root port=0 password=xxx database=test' AS test_db (TYPE mysql_scanner, READ_ONLY);
SELECT * FROM test_db.test_table;

• 备注：INSTALL mysql这种语句只需要在一个sql会话中执行一次。

上述实验说明

1. 通过上述的方法，我们可以直接通过dbeaver将多种数据源进行聚合，然后就可以通过我们的join、window，where语句等各种骚操作的SQL语句实现各种异构数据源的关联查询了。
2. dbeaver是基于java实现的，因此它需要各种数据源的jdbc驱动的支持，在我们创建一个数据库连接的时候系统会自动帮我们下载对应的jdbc驱动，如果有时候maven的官方仓库我们下载驱动会比较慢，我们还可以修改dbeaver的默认maven仓库地址来实现加速下载jdbc驱动jar包。

dbeaver对大数据体系的支持

• dbeaver能支持hadoop生态中的部分框架，比如spark、hive以及现在比较火的presto（这个小编前同事中有一个是contributor哦）。通过presto我们又可以连接到其他数据库产品。
• 支持主流的olap能力，比如Clickhouse，当然如果我们的驱动本身就兼容Mysql的jdbc驱动的话，那就不需要任何其他的接入成本了（比如apache doris这种兼容Mysql的olap引擎）。
• 支持各种主流的开源搜索引擎，比如es和solr，不过es貌似需要收费，小编暂时未测试过。关于es的jdbc驱动要收费这个事实，小编一般会使用另一个体系避免书写es那种奇怪的查询语法树，通过sql语句查询es也是非常爽的。有兴趣的读者点个赞，小编在下一篇文章中揭晓另一个SQL神器，它和dbeaver结合使用简直就无敌了。