Mulai Cepat: Merancang skema secara visual dengan skenario GitHub Copilot bawaan

Schema Designer milik ekstensi MSSQL memiliki GitHub Copilot yang tersemat langsung di kanvasnya. Anda dapat menjelaskan apa yang Anda butuhkan dalam bahasa alami dan menonton tabel, kolom, dan hubungan terwujud dalam diagram visual saat skrip Transact-SQL (T-SQL) diperbarui secara langsung. Panduan singkat ini membahas skenario yang menjadikan pengalaman tersemat ini sangat bermanfaat: membuat tabel dari kode yang dipilih dari file lain, menambahkan relasi banyak-ke-banyak, menghasilkan data uji bertema, dan mengimpor artefak eksternal.

Tip

Gunakan Desainer Skema dengan GitHub Copilot saat Anda menginginkan umpan balik visual bersama desain skema berbasis AI. Gunakan desain skema berbasis obrolan dengan @mssql saat Anda lebih suka perintah-saja atau belum siap untuk melakukan perubahan visual. Untuk dokumentasi referensi fitur ini, lihat integrasi GitHub Copilot di Schema Designer.

Kesimpulan utama

  • GitHub Copilot yang tersemat di Schema Designer adalah pipeline yang terpisah dari peserta obrolan @mssql. Ini beroperasi langsung di kanvas visual.
  • GitHub Copilot dalam Desainer Skema dapat mengambil konteks dari pilihan editor lain (misalnya, struktur JSON dalam file TypeScript).
  • Setiap perubahan disiapkan di panel Copilot Changes untuk ditinjau sebelum Anda memublikasikannya ke database.
  • Instruksi kustom Anda juga berlaku di sini.

Prasyarat

  • Visual Studio Code dengan ekstensi MSSQL terinstal (versi 1.41 atau yang lebih baru).
  • Langganan GitHub Copilot aktif.
  • Koneksi database di Object Explorer (SQL Server lokal, Azure SQL Database, atau database SQL di Microsoft Fabric).

Buka Desainer Skema

  1. Di Object Explorer, klik kanan database tersebut.
  2. Pilih Buka Desainer Skema.

Desainer Skema terbuka dengan tampilan visual tabel Anda yang sudah ada. Panel obrolan GitHub Copilot muncul di samping kanvas.

Skenario 1: Membuat tabel dari kode yang dipilih di file lain

GitHub Copilot yang disematkan Schema Designer dapat membaca pilihan dari jendela editor lain dan menggunakannya sebagai konteks untuk pembuatan skema. Ini berguna ketika lapisan frontend atau aplikasi Anda sudah memiliki bentuk data hardcoded yang perlu menjadi tabel nyata.

  1. Buka file sumber di tab editor terpisah. Misalnya, komponen React dengan MAGAZINES_DATA array.
  2. Pilih struktur data dalam file sumber.
  3. Beralih ke panel obrolan Desainer Skema dan kirim:
Using the selected JSON structure, create a new table called magazines.

GitHub Copilot:

  • Menggunakan seleksi lintas file sebagai konteks.
  • Menyimpulkan jenis data T-SQL yang sesuai (NVARCHAR, INT, DATETIME2).
  • Mengikuti instruksi kustom Anda untuk penamaan, batasan, dan kolom audit.
  • Menyiapkan tabel baru di panel Copilot Changes.

Tinjau tabel yang diusulkan di kanvas, lalu terima atau batalkan perubahan.

Skenario 2: Menambahkan hubungan banyak ke banyak

Jika tabel baru perlu berhubungan dengan tabel yang sudah ada, minta GitHub Copilot untuk membuat tabel persimpangan dan kunci asing.

Add a many-to-many relationship between the magazines table and
the existing authors table. Ensure the foreign key columns align
with the current database schema and reference the correct primary
key columns.

GitHub Copilot membuat magazines_authors tabel penghubung dengan kunci asing yang tepat dan mengarah ke kedua tabel. Diagram visual diperbarui untuk memperlihatkan garis hubungan baru.

Skenario 3: Hasilkan data pengujian bertema

Setelah skema diberlakukan, GitHub Copilot dapat menghasilkan data benih realistis dan menjalankannya terhadap database Anda.

Seed the magazines and magazines_authors tables with test data.
- Tables already exist - do NOT create or alter them.
- Each magazine should be themed around science or technology.
- Include at least 5 magazines with creative titles, issues, and years.
- Look up existing authors in the database and link each magazine
  to one or more authors.

Sebelum mengeksekusi, tinjau pernyataan yang dihasilkan INSERT . GitHub Copilot menjaga integritas referensial dengan mencari kunci primer yang sudah ada alih-alih membuat ID sendiri.

Verifikasi bahwa data mendarat dengan benar:

Show me all the data in the magazines table and their linked authors.

Skenario 4: Bootstrap skema dari awal

Pada database kosong, Anda dapat membangun skema aplikasi lengkap dari satu deskripsi bahasa alami.

I'm building a task management app. Create a schema with users,
projects, tasks, and comments. Users can belong to multiple projects
with different roles. Tasks can have multiple assignees. Comments
belong to a task and an author.

GitHub Copilot membuat semua tabel, hubungan, tabel persimpangan, dan batasan, lalu mentahapkannya untuk ditinjau. Alur ini dipasangkan dengan baik dengan mode rencana, gunakan mode rencana untuk alasan melalui skema terlebih dahulu, lalu serahkan rencana ke Schema Designer untuk dieksekusi.

Skenario 5: Mengimpor artefak eksternal

Desainer Skema dapat menghasilkan elemen skema dari input eksternal: file JSON, kode aplikasi, dokumen, atau gambar.

Here's a JSON file describing our product catalog structure.
Create tables to represent this data, including appropriate
relationships between products, categories, and variants.

Lampirkan file melalui #file: atau seret ke dalam obrolan. GitHub Copilot menyimpulkan skema, termasuk hubungan yang tidak eksplisit dalam data sumber.

Meninjau perubahan sebelum menerbitkan

Setiap perubahan yang diusulkan ditampilkan di panel Perubahan Copilot di bagian bawah Schema Designer. Kamu bisa:

  • Tinjau setiap objek yang ditambahkan, diubah, atau dihapus satu per satu.
  • Lihat skrip T-SQL yang tepat yang dijalankan.
  • Terima untuk menerapkan perubahan ke kanvas, atau Urungkan untuk membuangnya.
  • Setelah siap, pilih Terbitkan Perubahan untuk menjalankan DDL terhadap database Anda.

Validasi dan pagar pembatas

GitHub Copilot di Schema Designer secara proaktif menandai masalah sebelum mencapai database Anda:

  • Tabel tanpa kunci primer.
  • Tipe data tidak valid untuk SQL Server.
  • Masalah normalisasi (misalnya, grup berulang).
  • Kunci asing yang merujuk ke kolom yang tidak ada.

Nama yang diawali dengan skema (schema.table, schema.column) dalam tampilan diff membuat setiap perubahan yang diusulkan menjadi jelas.

Kapan menggunakan ini dibandingkan desain skema berbasis chat

Jika Anda ingin... Gunakan
Rancang skema secara visual dengan kanvas drag-and-drop + AI Artikel ini (Desainer Skema dengan GitHub Copilot)
Mendesain skema melalui perintah terhadap database yang terhubung, tidak ada kanvas Penjelajah skema berbasis obrolan dengan @mssql
Alasan melalui model data lengkap sebelum membangun Mode rencana
Merancang skema secara manual tanpa AI Desainer Skema

Membagikan pengalaman Anda

Untuk membantu kami memperbaiki dan meningkatkan GitHub Copilot untuk ekstensi MSSQL, gunakan templat masalah GitHub berikut untuk mengirimkan umpan balik Anda: GitHub Copilot Feedback

Saat mengirimkan umpan balik, pertimbangkan untuk menyertakan:

  • Skenario yang diuji: Beri tahu kami area mana yang Anda fokuskan, misalnya, pembuatan skema, pembuatan kueri, keamanan, pelokalan.

  • Apa yang bekerja dengan baik: Jelaskan pengalaman apa pun yang terasa lancar, membantu, atau melebihi harapan Anda.

  • Masalah atau gangguan: Sertakan setiap masalah, inkonsistensi, atau perilaku yang membingungkan. Cuplikan layar atau rekaman layar sangat membantu.

  • Saran untuk perbaikan: Bagikan ide untuk meningkatkan kegunaan, memperluas cakupan, atau meningkatkan respons GitHub Copilot.

Konten terkait

  • Last updated on