LibreDB Studio

Редактор баз данных, который запускается рядом с данными, а не на вашем ноутбуке.

English · 简体中文 · 日本語 · Español · اردو · हिन्दी · 한국어 · Português (Brasil) · Русский

В списках проекта PostgreSQL: News · PostgreSQL Clients · Software Catalogue · Community Guide to GUI Tools

А также в официальной документации Oracle, MySQL, Redis, Valkey, ClickHouse Visual Interfaces, ClickHouse SQL Clients, MariaDB, Trino, YugabyteDB, TimescaleDB, DragonflyDB, Garnet, OpenSearch, DuckDB, StarRocks, Databend, Aiven for PostgreSQL, Aiven for MySQL, ScyllaDB, Apache Cloudberry, Apache Doris, Apache Kafka, Apache Cassandra и Apache Druid

Quick Start • Live Demo • Install Options • Deploy Your Own

Этот README на русском языке переведён сообществом и может отставать от английского. Если тексты расходятся, верной считается английская версия.

Быстрый старт

Полноценный редактор баз данных с запуском одной командой: ничего не нужно клонировать и собирать.

# Docker (рекомендуется)
docker run -p 3000:3000 ghcr.io/libredb/libredb-studio:latest

# или Node.js 24+, без Docker
npx @libredb/studio

После запуска откройте http://localhost:3000. Пароль администратора при первом запуске выводится в лог, никаких файлов конфигурации не требуется.

Если вы открываете Studio не через localhost и не по HTTPS (например, по адресу http://192.168.x.x:3000 в локальной сети), задайте ещё и AUTH_COOKIE_SECURE=false. Иначе проверка состояния (health check) проходит, но войти не получится: после ввода пароля вас без сообщения об ошибке вернёт на страницу входа.

Нужен deb- или rpm-пакет с сервисом systemd, Snap, AppImage, архив tar.gz, Homebrew, winget или Helm? Все варианты перечислены в разделе Установка.

Зачем ещё один инструмент для баз данных

Вы разворачиваете Postgres на управляемой платформе, и через сорок секунд он готов.

Потом вам нужно посмотреть, что внутри. Для этого приходится либо открывать доступ к базе из интернета, либо ставить настольный клиент и пробрасывать SSH-туннель, либо махнуть рукой и вернуться в командную строку. База поднялась за сорок секунд, а на то, чтобы в неё заглянуть, ушло полдня.

Теперь представьте то же самое в масштабе команды. Приложение работает с Postgres, документы лежат в Mongo, кэш в Redis, события в ClickHouse. Четыре базы, четыре клиента, четыре набора учётных данных. В понедельник приходит новый сотрудник, и до первой строчки кода ему нужно выяснить, где какие данные лежат, собрать строки подключения из вики и трёх личных переписок, дождаться доступа к VPN и установить отдельную программу для каждой СУБД.

Базы данных уже переехали. Они ушли в Kubernetes, в облачные сервисы, в закрытые сети (VPC), куда можно попасть только через промежуточный сервер (bastion host). А инструменты для работы с ними остались на месте. Это всё те же настольные приложения: тяжёлые, с лицензией на каждое рабочее место, требующие установки. Они рассчитаны на то, что у вас одна база, один ноутбук и один человек, который всегда работает с одного и того же компьютера.

LibreDB Studio устроен наоборот: инструмент приходит к данным, а не данные к инструменту.

Если отнестись к этому всерьёз, получается не пожелание, а список требований.

Редактор должен работать в браузере, потому что и данные, и ваши коллеги находятся не на вашем компьютере.
Он должен открываться с телефона, потому что авария не будет ждать, пока вы доберётесь до ноутбука.
Он должен устанавливаться так же, как остальная инфраструктура: контейнером, через Helm chart, Operator или шаблон в один клик. Так ставится всё, что работает рядом с базой данных.
Он должен встраиваться в другие продукты, потому что удобнее всего работать с базой там же, где она была создана.
В нём не должно быть платных ограничений. Инструмент с лицензией на каждое рабочее место и функциями, доступными только за деньги, не поставишь во все окружения, за которые вы отвечаете. Если единый вход (SSO) нужно оплачивать отдельно, разворачивать такой инструмент по умолчанию уже не получится.

Лицензия MIT здесь — не щедрость, а необходимость: без неё такая архитектура не работает.

Основные возможности

Сорок один СУБД, один интерфейс

PostgreSQL · MySQL · Oracle · Db2 LUW · SQL Server · SQLite · libSQL · DuckDB · MongoDB · Redis · Couchbase · Firestore · ClickHouse · Apache Druid · Elasticsearch · OpenSearch · Trino · BigQuery · Databend · Snowflake · Apache Spark · Apache Cassandra · Prometheus · Apache Kafka · etcd · Neo4j · Milvus · Qdrant · InfluxDB (InfluxQL) · InfluxDB 3 (SQL) · Oxia · S3-compatible object storage · Kubernetes · MQTT · RabbitMQ · OPC UA · MTConnect · Modbus · NETCONF · SNMP · Sparkplug B

Для всех SQL-СУБД доступен одинаковый набор инструментов: дерево объектов базы (схемы, таблицы, столбцы), ER-диаграммы, сравнение схем и панели мониторинга. MongoDB и Redis работают не на SQL, поэтому ER-диаграмм и сравнения схем для них нет.

У Druid, Elasticsearch, OpenSearch и Trino есть два ограничения. Во-первых, к ним нельзя подключиться по строке подключения: у их SQL-интерфейсов поверх HTTP нет общепринятого формата URI, поэтому указываются только хост и порт. Во-вторых, для них не генерируется SQL для миграции: в их диалекте SQL нет команд для изменения столбцов, и Studio прямо сообщает об этом, а не выдаёт неработающий DDL. То же касается коллекций Couchbase, у которых нет схемы.

ER-диаграмма для Elasticsearch и OpenSearch показывает индексы без связей между ними: внешних ключей в этих СУБД не существует.

СУБД	Драйвер	Возможности
PostgreSQL	`pg`	Полноценная SQL IDE, планы выполнения EXPLAIN, транзакции, отмена запросов (`pg_cancel_backend`)
MySQL	`mysql2`	Полноценная SQL IDE, EXPLAIN, транзакции, отмена запросов (`KILL QUERY`)
Oracle	`oracledb` (тонкий клиент, режим Thin)	Полноценная SQL IDE, постраничный вывод через `FETCH FIRST N ROWS`, представления мониторинга `V$`, `ANALYZE TABLE`, `ALTER INDEX REBUILD`, транзакции
Db2 LUW	`db2-node` (DRDA-клиент на Rust в нативном аддоне N-API, без клиента IBM)	SQL IDE для Db2 for Linux, UNIX and Windows: обозреватель схем с таблицами, представлениями, материализованными таблицами запросов, псевдонимами, последовательностями, модулями, процедурами, функциями и триггерами, сохранённые определения, постраничный вывод через `FETCH FIRST` / `OFFSET`, RUNSTATS и REORG для отдельной таблицы. TLS обязателен, если вы сознательно его не отключили, потому что без него драйвер передаёт пароль открытым текстом. Драйвер неверно читает некоторые типы (не-ASCII текст, BIGINT больше 2^53, BOOLEAN, XML, LOB), поэтому редактирование строк, импорт, EXPLAIN, транзакции и отмена запроса отключены; известные проблемы описаны в `docs/providers/db2.md`
SQL Server	`mssql` (tedious)	Полноценная SQL IDE, постраничный вывод через `TOP N` / `OFFSET FETCH`, системные представления `sys.dm_*`, `UPDATE STATISTICS`, `DBCC CHECKDB`, транзакции, автоопределение Azure SQL
SQLite	`bun:sqlite` / `node:sqlite` (в зависимости от среды выполнения)	Полноценная SQL IDE, база в файле на сервере или в памяти
libSQL	Без драйвера, по HTTP (протокол Hrana, `POST /v2/pipeline`, порт 8080)	Полноценная SQL IDE для своего сервера libSQL (`sqld`) и для Turso Cloud. Это тот же диалект SQLite, только по сети. Есть `EXPLAIN QUERY PLAN` и реальный размер таблиц и индексов из `dbstat`. Вместо пароля используется токен доступа. Из операций обслуживания доступны только `REINDEX` и `PRAGMA integrity_check`, остальные (`VACUUM`, `ANALYZE`, `PRAGMA optimize`) сервер не принимает
DuckDB	`@duckdb/node-api` (нативный модуль, около 68 МБ на платформу)	Полноценная SQL IDE для локального файла DuckDB или базы в памяти (`:memory:`). Файл должен лежать на том же сервере, где запущена Studio. Есть дерево плана через `EXPLAIN (FORMAT JSON)`, реальный размер таблиц и отмена запросов. Операции обслуживания: `VACUUM`, `ANALYZE` и `CHECKPOINT`. Журнала медленных запросов и списка сеансов в DuckDB нет, и соответствующие панели прямо об этом сообщают. Файл базы может открыть только один процесс, даже на чтение, поэтому второй экземпляр Studio к той же базе не подключится
MongoDB	`mongodb`	Редактор запросов в формате JSON, операции с коллекциями (find, aggregate, insert, update, delete)
Couchbase	Без драйвера, по HTTP (REST API запросов и управления)	Полноценная IDE для SQL++, EXPLAIN, просмотр бакетов, скоупов и коллекций, определение полей через `INFER`
Firestore	Без драйвера, по REST (Firestore REST API v1)	Только чтение: коллекции верхнего уровня в дереве, документы и подколлекции любой глубины в панели Keys, данные документа во вкладке Source и цепочка запросов Admin SDK, которую Studio разбирает и никогда не выполняет как JavaScript, с `count()`, `sum()`, `average()`, `findNearest` и Query Explain
ClickHouse	Без драйвера, по HTTP (SQL-интерфейс, порт 8123)	Полноценная SQL IDE, дерево EXPLAIN в JSON, чтение схемы из системных таблиц, `OPTIMIZE TABLE`
Apache Druid	Без драйвера, по HTTP (`POST /druid/v2/sql`)	SQL IDE только для чтения, дерево EXPLAIN, чтение схемы из `INFORMATION_SCHEMA`, мониторинг по таблицам `sys.*`
Elasticsearch	Без драйвера, по HTTP (`POST /_sql?format=json`, порт 9200)	SQL IDE только для чтения, просмотр индексов и полей, состояние кластера, число документов и размер каждого индекса. Нет EXPLAIN, операций обслуживания, панелей медленных запросов и сеансов. В SQL Elasticsearch нет `OFFSET`, поэтому вторую страницу результатов получить нельзя
OpenSearch	Без драйвера, по HTTP (`POST /_plugins/_sql`, порт 9200)	То же, что и для Elasticsearch: IDE только для чтения и просмотр индексов. Отличие в том, что `LIMIT n OFFSET m` здесь работает, поэтому постраничный вывод доступен
Trino	Без драйвера, по HTTP (клиентский протокол, `POST /v1/statement`, порт 8080)	Полноценная SQL IDE по всем настроенным каталогам, дерево схемы из `information_schema`, мониторинг по `system.runtime` и `jmx`, реальное число строк через `SHOW STATS`, отмена запросов. Trino только выполняет запросы и сам ничего не хранит, поэтому в нём нет ни ключей, ни индексов. Из-за этого ER-диаграмма показывает таблицы без связей, правка строк отключена, а вместо размеров выводится список каталогов. Пароль по незашифрованному HTTP Trino не принимает, даже если аутентификация на кластере отключена
Databend	Без драйвера, по HTTP (собственный API запросов Databend, `POST /v1/query`, порт 8000)	SQL IDE для своего сервера Databend или warehouse в Databend Cloud: каталоги и базы данных в дереве с таблицами, представлениями, материализованными представлениями и динамическими таблицами, текстовые планы `EXPLAIN`, мониторинг по `system.*` каталога по умолчанию, отмена запросов через `KILL QUERY` из панели сессий. Каждый оператор выполняется в отдельной сессии, поэтому транзакция или временная таблица заканчивается вместе с оператором, который её открыл. Databend не объявляет ключей, поэтому правка строк отключена, как и Create Table. Пароль по незашифрованному HTTP к хосту, который не loopback и не за туннелем, отклоняется, если подключение не дало на это согласия. Подключение к Cloud указывает свой warehouse, который возобновляется на первом операторе, и с этого момента за него берётся плата; открытие подключения тоже считается, потому что оно читает дерево объектов. TLS со своим CA и клиентскими сертификатами; SSH-туннель
BigQuery	Без драйвера, по HTTP (REST API BigQuery, `jobs.query`)	SQL IDE (GoogleSQL): проекты, датасеты, таблицы, представления и материализованные представления в дереве, запросы через `jobs.query`. `EXPLAIN` выполняется как пробный запуск (dry run) и сообщает число обработанных байт. Учётные данные: ключ сервисного аккаунта или токен доступа
Snowflake	Без драйвера, по HTTP (SQL API v2 Snowflake)	SQL IDE: базы данных, схемы, таблицы, представления, потоки, задачи, стейджи и другое в дереве, один запрос на обращение. `EXPLAIN USING JSON` компилирует запрос, не выполняя его. Вход по паре ключей или токену программного доступа, каждый запрос от одной роли
Apache Spark	`@grpc/grpc-js` и `apache-arrow`, gRPC (Spark Connect, Spark 4.1 и новее)	SQL IDE: каталоги и пространства имён с таблицами, представлениями и функциями в дереве, одна сессия Spark на запрос, `EXPLAIN FORMATTED` строит план без выполнения. Токен через TLS, на loopback или через SSH-туннель; режим плана агента
Apache Cassandra	`cassandra-driver` (чистый JavaScript, без нативных модулей)	IDE для CQL (порт 9042), просмотр keyspace с пометкой ключей партиционирования и кластеризации, сводка из `system_views`, время работы и выполняющиеся запросы. Для подключения обязательно указать `localDataCenter`, иначе драйвер не соединится. В CQL нет EXPLAIN, протокол не умеет отменять запросы, а обслуживание (compaction, repair, flush) выполняется утилитой `nodetool`, поэтому этих функций нет. Число строк и размер таблиц не показываются: Cassandra отдаёт только грубые оценки (таблица из 500 строк оценивалась в 143), а неверное число хуже, чем никакого
Prometheus	Без драйвера, по HTTP (HTTP API Prometheus, порт 9090)	Редактор PromQL: запрос уходит на сервер без изменений, результат выводится таблицей и графиком. На графике одновременно рисуется не больше восьми рядов. Учтите, что пропущенные значения, `NaN` и `Inf` график рисует как 0. Есть просмотр метрик с их метками, групп правил записи и оповещения (сработавшие оповещения помечаются), целей опроса (недоступные помечаются), а также состояние, версия, время работы и статистика TSDB. Только чтение: Studio не вызывает административный API и remote write. EXPLAIN и операций обслуживания нет. Учётные данные отправляются и по незашифрованному HTTP, поэтому в недоверенной сети включайте TLS
Apache Kafka	`@platformatic/kafka` (чистый TypeScript, порт 9092)	Чтение сообщений топика (topic): можно выбрать партицию (partition) и начать с нужного смещения (offset) или момента времени, с самого начала или с последних сообщений. Ключи, значения и заголовки (headers) показываются как JSON, текст или base64. Есть просмотр топиков с партициями и настройками (проблемные топики помечаются), групп потребителей (consumer groups) с отставанием (lag) по каждой партиции, брокеров (brokers), а также состояние, число топиков и объём на диске. Только чтение: Studio не отправляет сообщения, не фиксирует смещения, не вступает в группы и не создаёт топики. Поддерживаются TLS с собственным CA и клиентскими сертификатами, SASL PLAIN и SCRAM только поверх TLS. SSH-туннель не поддерживается, потому что клиент Kafka подключается к каждому брокеру по адресу, который тот сам сообщает
etcd	`@grpc/grpc-js` (чистый JavaScript, gRPC, порт 2379)	Подмножество etcdctl в редакторе (`get`, `put`, `del`, `txn`, аренды (leases), ограниченный `watch`, участники кластера, тревоги (alarms), пользователи и роли); группы по префиксу ключа в дереве и каждый ключ в панели ключей; значение ключа меняется одной транзакцией с проверкой его ревизии; сжатие истории, дефрагментация и снятие тревог для администраторов, каждое с подтверждением вводом имени подключения. Любая запись под префиксом Kubernetes или в `compact_rev_key` отклоняется, а секреты Kubernetes и значения в protobuf или зашифрованные никогда не показываются. TLS с собственным CA, клиентские сертификаты (их Common Name как пользователь etcd) и вход по паролю только поверх TLS; SSH-туннель; режим только для чтения, заданный в seed-файле
Neo4j	`neo4j-driver-lite` (чистый JavaScript, Bolt, порт 7687)	Cypher только для чтения в редакторе, один оператор за запуск, для Neo4j 5.26 LTS; метки узлов и типы связей с их свойствами в качестве столбцов, индексы и ограничения в дереве; узлы, связи и пути в таблице как помеченные JSON-ячейки, 64-битные целые и значения даты и времени без потери точности; панели мониторинга, доступные в Community. Каждый оператор проходит политику чтения по его токенам, затем собственную классификацию сервера через `EXPLAIN` (разрешённая форма SHOW её пропускает) и выполняется в сеансе READ, так что запись должна преодолеть все три уровня. Нет просмотра EXPLAIN и PROFILE, нет обслуживания, нет выполнения агентом и нет `run_read_query` в MCP. TLS с собственным CA и SSH-туннель; без строки подключения
Milvus	`@grpc/grpc-js` (чистый JavaScript, gRPC, порт 19530)	Собственные запросы REST v2 Milvus в редакторе (`POST /v2/vectordb/<маршрут>` с одним телом JSON) для чтения, точного подсчёта и векторного поиска по всем типам векторов, включая BM25 и гибридный поиск; базы данных и коллекции в дереве с полями, разделами, индексами и состоянием загрузки; векторные ячейки с размерностью и копированием полного значения; Load и Release для администраторов, с предпросмотром и подтверждением. Studio не записывает данные, отклоняет запросы, из-за которых сервер обратился бы к другому сервису, и предупреждает о пароле `root` по умолчанию. TLS с собственным CA и клиентскими сертификатами; пароль только поверх TLS, на loopback или через SSH-туннель; режим только для чтения, заданный в seed-файле
Qdrant	нет, HTTP (REST API Qdrant, порт 6333)	Собственные REST-запросы Qdrant в редакторе (`МЕТОД /путь` с одним телом JSON), семнадцать маршрутов чтения: чтение точек, прокрутка, точный подсчёт, фасеты, а также запросы, пакеты и сгруппированные запросы по плотным, разреженным и мультивекторным данным, включая локальную модель BM25; коллекции в дереве с векторами, индексами payload и выборочным видом ключей payload; векторные ячейки с размерностью и копированием полного значения. Studio ничего не записывает, отклоняет любой ввод для инференса, кроме локальной BM25, и предупреждает о JWT без срока действия или с правами управления. TLS с собственным CA и клиентскими сертификатами; ключ только поверх TLS, на loopback или через SSH-туннель; режим только для чтения, заданный в seed-файле
InfluxDB (InfluxQL)	нет, HTTP (API v1 InfluxDB, порт 8086)	InfluxQL только для чтения в редакторе для InfluxDB 1.x, 2.x и 3 через API v1 `/query`, один `SELECT`, `SHOW` или `EXPLAIN` за запуск; базы данных и measurements в дереве, теги и поля measurement как его столбцы, а целые числа больше 2^53 и наносекундные метки времени в таблице результатов точны. Только чтение, что бы ни было указано в подключении: на 1.x и 2.x собственная политика чтения Studio единственный барьер перед `DROP DATABASE`, поэтому любой другой оператор отклоняется до отправки запроса, и ни один endpoint записи не вызывается. Пользователь и пароль либо токен в поле пароля; учётные данные по незашифрованному HTTP к хосту, который не loopback и не за туннелем, отклоняются, если подключение не дало на это согласия; `_internal` на сервере InfluxDB 3 никогда не читается
InfluxDB 3 (SQL)	нет, HTTP (SQL API InfluxDB 3, порт 8181)	SQL только для чтения в редакторе для InfluxDB 3 Core и Enterprise; таблицы базы данных подключения в дереве со столбцами. Только чтение, что бы ни было указано в подключении: таблица маршрутов не достигает ни одного endpoint записи, токенов, кэша или плагинов, а из endpoint настройки только списка баз данных, GET-запроса, любой оператор, который не начинается с ключевого слова чтения, отклоняется до отправки запроса, а планировщик сервера отклоняет любую запись сверх того. Токен и без имени пользователя; токен по незашифрованному HTTP к хосту, который не loopback и не за туннелем, отклоняется, если подключение не дало на это согласия; при подключении к серверу 1.x или 2.x предлагает выбрать InfluxDB (InfluxQL)
Oxia	`@grpc/grpc-js` (чистый JavaScript, gRPC, порт 6648)	Команды `oxia client` только для чтения (`get`, `list`, `range-scan`), шарды в дереве и каждый ключ в панели ключей
S3-compatible object storage	нет, HTTP (S3 REST API, адресация по пути, подпись собственным кодом SigV4 Studio; `hyparquet` для предпросмотра Parquet)	Команды чтения AWS CLI, только для чтения (`aws s3 ls`, `aws s3api list-buckets`, `aws s3api head-object`, `aws s3api list-object-versions`), и собственная команда Studio `preview`; бакеты в дереве и папки в панели ключей, по одному уровню; метаданные объекта и ограниченный предпросмотр текста, JSON, CSV и Parquet. Проверено на MinIO, Silo, Garage и RustFS; на AWS S3 и облачных сервисах не проверялось
Kubernetes	Без драйвера, по HTTP (REST API сервера API, порт 6443)	Только чтение: подмножество kubectl в редакторе (`get`, `describe`, `logs`, `top`, `events`, `explain`, `auth can-i`), пространства имён и их типы в дереве с YAML-представлением каждого объекта и импорт kubeconfig в диалоге подключения. Значения Secret никогда не показываются
MQTT	`mqtt-packet` (только парсер; пять пакетов, которые отправляет Studio, менеджер соединения и односторонний клапан написаны в самом Studio)	Только чтение по построению: исходящий путь кодирует только CONNECT, SUBSCRIBE, UNSUBSCRIBE, PINGREQ и DISCONNECT, функции, записывающей PUBLISH, не существует, а CONNECT не несёт Will. Панель ключей строит дерево топиков по одной подписке и показывает рядом с каждой строкой остаток времени жизни, сообщённый самим сервером; топик открывается с полезной нагрузкой и метаданными. В MQTT нет команды, перечисляющей топики, поэтому ни одно чтение не объявляет себя полным: каждое сообщает, что увидело, почему остановилось и какую потерю может доказать. Фильтры `$share/`, `$queue/` и `$exclusive/` отклоняются до отправки SUBSCRIBE, потому что каждый из них отбирает сообщения у устройств, подписанных рядом со Studio. Проверено на Mosquitto, EMQX, HiveMQ CE, NanoMQ и RabbitMQ 4
RabbitMQ	нет: HTTP API управления (порт 15672) и собственный клиент чтения AMQP 0-9-1 в Studio (порт 5672)	Только чтение по построению: клиент чтения не умеет кодировать публикацию, изъятие сообщения или объявление. Виртуальные хосты, стримы, очереди и обменники в дереве; JSON-запрос на чтение читает сообщения стрима и никогда не читает очередь
OPC UA	`node-opcua-client` (чистый JavaScript, `opc.tcp`, порт 4840)	Только чтение по построению: шов клиента объявляет восемь служб чтения (GetEndpoints, CreateSession, ActivateSession, Browse, BrowseNext, Read, HistoryRead и CloseSession), и ни Write, ни Call, ни HistoryUpdate, ни подписки в провайдере нет вовсе. Панель ключей идёт по адресному пространству уровень за уровнем, один Browse на уровень, а ключ — это экранированный путь обзора, потому что BrowseName сам может содержать разделитель; узел открывается со своим значением, статусом, двумя метками времени и расшифрованным AccessLevel, а консоль читает текущие значения или сырую историю одним JSON-запросом. Каждая граница — своя, а не та, которую публикует сервер: из четырёх измеренных серверов два обслуживают запросы далеко за пределами объявленного ими лимита, а один публикует его как 0. Узел-метод перечисляется и никогда не вызывается. Проверено на Microsoft OPC PLC 2.15.10, open62541 1.5.9, Python asyncua 2.1.0 и демо Eclipse Milo
MTConnect	нет: собственный клиент этого репозитория поверх общего транспорта `node:http(s)` (порт 5000)	Только чтение по устройству: в таблице маршрутов девять записей, и все они GET, поэтому нет ни PUT, ни POST, ни потока. Устройство — это контейнер, data item и condition — отношения со столбцами значение, метка времени и номер последовательности, а XML каждого asset открывается во вкладке Source
Modbus	нет: собственный клиент этого репозитория поверх сырого сокета через общее правило исходящих соединений (порт 502, или 802 для MODBUS/TCP Security)	Только чтение по построению: кодировщик называет четыре функциональных кода чтения и идентификацию устройства, ни одна функция не собирает запись, а клапан перепроверяет каждый исходящий байт. В Modbus нет обнаружения, поэтому дерево строится из карты регистров, хранимой вместе с подключением, а чтение — это один JSON-запрос к точкам, которые эта карта называет
NETCONF	`ssh2` (только транспорт SSH; этот репозиторий открывает сокет и передаёт его, а кадрирование, запросы и сессия NETCONF свои собственные, порт 830)	Только чтение по построению: `requests.ts` собирает пять тел запросов, четыре из них чтения, `<get-config>`, `<get>`, `<get-data>` и `<get-schema>`, а пятое закрывает сессию, и ни одна функция не собирает `<edit-config>`, `<copy-config>`, `<commit>` или `<lock>`. Хранилище данных это контейнер, модуль YANG контейнер под ним, контейнер или список первого уровня модуля это объект, а ключевые листья записи списка это столбцы объекта
SNMP	нет: собственный клиент этого репозитория поверх UDP (порт 161), через общее правило исходящего трафика	Только чтение по устройству: исходящий клапан отклоняет любой PDU, кроме Get, GetNext и GetBulk, поэтому Set не доходит до сокета. Группа объектов служит контейнером, обход поддерева и есть чтение, а таблица собирается из ответов GetBulk
Sparkplug B	нет: собственная ограниченная MQTT-сессия этого репозитория поверх общих транспортов `node:net` и `node:tls` (порт 1883 или 8883 через панель SSL / TLS)	Только чтение по построению: в кодировщике нет функции, которая пишет PUBLISH, а CONNECT не несёт завещания (will), потому что 5.4 регистрирует свидетельство о смерти краевого узла как его will, и читатель, установивший его, опубликовал бы смерть при обрыве собственного сокета. Группа и краевой узел служат контейнерами, а метрика образует строку, чьи значение, метка времени и определение берутся из свидетельства о рождении, объявившего её
Redis	`ioredis`	Редактор команд, просмотр ключей, мониторинг на основе INFO

Защита соединения настраивается одинаково для всех СУБД. SSH-туннель открывается до подключения к базе, поэтому он работает с любой СУБД, если подключение задано хостом и портом. Исключение — Kafka: её клиент подключается к каждому брокеру по отдельному адресу, и туннель до одного адреса здесь не поможет. Если подключение задано строкой подключения (так можно для MongoDB, Couchbase, ClickHouse и libSQL), туннель не используется. У SQLite и DuckDB сетевого соединения нет вообще. Настройки SSL/TLS доступны для всех СУБД, кроме файловых. Для Trino TLS обязателен: без него координатор не принимает пароль.

Redis не является SQL-базой, но показывается в том же интерфейсе. Ключи группируются в «таблицы» по префиксам, для этого используется SCAN, который не блокирует сервер (команда KEYS * не используется никогда). Состояние и метрики берутся из INFO, медленные запросы и сеансы из SLOWLOG GET и CLIENT LIST.

Профессиональный SQL-редактор

Движок Monaco: то же ядро, что и в VS Code.
Автодополнение с учётом схемы: таблицы, столбцы и ключевые слова SQL.
Палитра команд: быстрый доступ к таблицам, подключениям, сохранённым запросам и действиям по Cmd/Ctrl+K.
Вкладки: запросы в разных вкладках выполняются независимо друг от друга.
Наглядный EXPLAIN: план выполнения запроса в виде схемы, на которой видно узкие места.
Интерактивные ER-диаграммы: схема базы в виде графа со связями по внешним ключам и типом каждой связи. Есть мини-карта, поиск и фильтр по таблицам, компактный режим, экспорт в PNG и SVG. Таблицы раскладываются автоматически с помощью ELK.js.
Сравнение схем и миграции: два снимка схемы или схемы двух подключений показываются рядом, отличия выделены цветом (добавлено, удалено, изменено). SQL для миграции генерируется автоматически для PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle и SQL Server, а для ClickHouse поддерживаются изменения столбцов.
История снимков: снимки схемы расположены на шкале времени. Выберите любые два, чтобы сравнить их и увидеть, как менялась схема.

Агент базы данных (только чтение)

Главная функция ИИ в Studio — панель агента рядом с редактором. Вы пишете вопрос, например «в каком отделе больше всего сотрудников?» или «почему этот запрос медленный?», и нажимаете Start. Агент составляет SQL-запросы к подключённой базе, читает результаты и пишет отчёт, в котором каждое утверждение ссылается на результат, из которого оно получено.

Только чтение, и это гарантирует сама база. Все запросы агента выполняются в режиме только для чтения средствами СУБД: в PostgreSQL это транзакция только для чтения, в SQLite PRAGMA query_only, в DuckDB подключение READ_ONLY с дополнительной проверкой на уровне SQL. В SQL Server таких транзакций нет, поэтому Studio проверяет, что у учётной записи нет прав на запись, ограничивает число строк и всегда откатывает транзакцию. Запись и DDL отклоняются ещё до обращения к базе. EXPLAIN ANALYZE по умолчанию запрещён, потому что он выполняет запрос. Каждый запрос агента проверяется политикой и записывается в аудит (executeAuditedOperation, src/lib/db/operations/execution.ts:129). На запросы, которые вы сами запускаете в редакторе, эти проверки не распространяются (src/app/api/db/query/route.ts:312).
Режим Agent работает только с PostgreSQL, SQLite, DuckDB, SQL Server, MySQL, Kubernetes и MongoDB. Только для них реализован режим только для чтения (queryReadOnly); у каждой из них своя граница, и она описана в её документации. Для остальных СУБД запуск в режиме Agent отклоняется ещё до начала работы. Режим Plan доступен для любого подключения: в нём модель ничего не выполняет и не записывает, а только готовит запрос, который вы запустите сами. Схему базы для подсказок (GROUNDING) Studio читает для всех СУБД. Если прочитать схему не удалось, агент прямо об этом сообщает и не выдумывает таблицы.
Три сценария: Investigate (ответить на вопрос), Optimize (сравнить планы выполнения, предложить индекс или переписать запрос), Assess (оценить таблицы: только подсчёт строк, сами значения не читаются).
Ничего не запускается само. Агент не начинает работу без вас, не пишет в редактор и не выполняет то, что сам рекомендует. Запустить предложенный запрос можете только вы.
Без доказательств нет утверждений. Агент не может написать вывод без ссылки на результат запроса. В конце он сам указывает, удалось ли ответить на вопрос: «Run answered» или «Run did not answer».
Ограничения заданы заранее и видны на экране: от 18 до 45 запросов и от 360 до 900 секунд на один запуск в зависимости от сценария, не больше 200 строк за одно чтение. Точные цифры приведены в docs/AGENT.md.
Модель выбираете вы. Gemini (по умолчанию), OpenAI, Ollama или любой эндпоинт, совместимый с OpenAI. Для режима Agent нужна модель, которая умеет вызывать инструменты. Для Ollama это проверяется на практике, и в руководстве описано, как провести проверку. Для режима Plan инструменты не нужны (src/lib/agent/capability-gate.ts:74), поэтому модель, которая не подошла для режима Agent, можно использовать в режиме Plan.
Нет модели — нет и ИИ. Если не задан ни один параметр LLM_*, панель агента не показывается и за пределы вашей сети ничего не отправляется. Обратите внимание: Ollama и собственный эндпоинт работают без ключа, так что ИИ включается настройкой модели, а не ключом. Что именно отправляет агент, описано в docs/AGENT_DATA_FLOW.md.

Агент есть только в самостоятельном приложении, во встраиваемом пакете @libredb/studio его нет. Руководство: docs/AGENT_GUIDE.md · Какие данные отправляются наружу: docs/AGENT_DATA_FLOW.md · Поведение и ограничения: docs/AGENT.md · Какую локальную модель выбрать: docs/llms/

Другие функции с ИИ (необязательные, с вашей моделью)

Любая LLM: по умолчанию Gemini, поддерживаются OpenAI, Ollama и любой эндпоинт, совместимый с OpenAI (LM Studio, LiteLLM, vLLM).
Анализ безопасности запросов: оценка риска перед выполнением опасных команд (DELETE, DROP, TRUNCATE).
Объяснение запросов: план EXPLAIN простыми словами и советы по оптимизации.
Знание схемы: модель получает схему подключённой базы, поэтому в объяснениях используются названия ваших таблиц и столбцов.
Сводка по данным: статистика по столбцам в виде связного текста. Модель при этом получает min и max каждого столбца, а это реальные значения из ваших данных. Подробнее в Agent Data Flow.

Работа с данными

Таблица результатов: виртуальная прокрутка (TanStack), работает с миллионами строк.
Правка в таблице: двойной щелчок по ячейке позволяет изменить значение. Доступно для СУБД, которые поддерживают обновление отдельной строки. В остальных эта возможность скрыта.
Фильтры по столбцам: текстовые фильтры по результатам, чтобы изучать данные, не переписывая запрос.
Сводная таблица: строится в браузере, пять агрегатных функций (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX), можно получить эквивалентный SQL-запрос.
Экспорт: CSV и JSON, в файл или в буфер обмена.
Восемь типов диаграмм: столбчатая, линейная, круговая, с областями, точечная, гистограмма, а также столбчатая и с областями с накоплением. Работают на базе Recharts. Данные можно группировать по часу, дню, неделе, месяцу или году, а настройки диаграмм сохранять.

Инструменты для анализа и разработки

Профилирование данных: статистика по столбцам таблицы в один щелчок (доля NULL, число уникальных значений, минимум и максимум, примеры значений) и текстовая сводка от модели.
Генератор кода ORM: интерфейсы TypeScript, схемы Zod, модели Prisma, структуры Go, dataclass для Python и POJO для Java по реальной схеме таблиц.
Генератор тестовых данных: правдоподобные данные с учётом схемы. По названию столбца распознаётся более 30 видов данных (email, телефон, имя, адрес и другие). На выходе команды INSERT или JSON для insertMany в MongoDB.
Документация по базе: словарь данных с поиском, построенный по реальной схеме, с описаниями от модели и экспортом в Markdown.

Аутентификация и SSO: всё включено в версию под MIT

Два режима аутентификации: локальный вход по email и паролю или единый вход через OpenID Connect (OIDC), переключаются переменной окружения.
Любой провайдер OIDC: Auth0, Keycloak, Okta, Azure AD, Zitadel, Google и другие.
Защита PKCE: Authorization Code Flow с Proof Key for Code Exchange (S256).
Автоматическое назначение ролей: роли берутся из claims токена, вложенные поля задаются через точку (например, realm_access.roles).
Выход из провайдера: при выходе завершается и локальный сеанс, и сеанс у провайдера.

Инструменты для администраторов баз данных (только для роли admin)

Панель мониторинга в реальном времени: семь вкладок (обзор, производительность, запросы, сеансы, таблицы, хранилище и пул соединений).
Графики метрик: соединения, доля попаданий в кэш, буферный пул, взаимоблокировки. Обновляются автоматически, интервал от 5 до 60 секунд.
Индикаторы состояния: цвет показывает, в норме ли показатель (норма, предупреждение, критично). Отслеживаются доля попаданий в кэш, занятость соединений, взаимоблокировки и буферный пул.
Обслуживание в один щелчок: VACUUM, ANALYZE, REINDEX, UPDATE STATISTICS, DBCC CHECKDB и ALTER INDEX REBUILD, в зависимости от СУБД.
Журнал аудита: вкладка «Аудит» администратора показывает недавние события аудита сервера, такие как входы, отказы в правах, действия по обслуживанию, правки объектов и операции агента и MCP, каждое с пользователем, который за ним стоит, и собственную историю запросов вошедшего администратора. И то и другое выгружается в CSV или JSON с учётом текущих фильтров. При governance Studio записывает событие запроса для каждой инструкции, которую выполняет человек, а плоскость управления хранит эту запись по всей организации.

Установка

Канал	Команда	Примечания
Docker	`docker run -p 3000:3000 ghcr.io/libredb/libredb-studio:latest`	Настройка не нужна: пароль администратора при первом запуске выводится в лог
npx	`npx @libredb/studio`	Linux, macOS и Windows, Node 24+. Скачивает серверный архив из релиза
deb / rpm	`sudo dpkg -i libredb-studio_<version>_amd64.deb`	Серверный пакет с сервисом systemd, прикладывается к каждому релизу на GitHub. Команда для RHEL и Fedora приведена ниже
Snap	`sudo snap install libredb-studio`	Настройка не нужна: пароль администратора при первом запуске выводится в `sudo snap logs libredb-studio`
Настольное приложение (AppImage)	`chmod +x libredb-studio-desktop-<version>-linux-x64.AppImage && ./libredb-studio-desktop-<version>-linux-x64.AppImage`	Открывается отдельным окном, без браузера и без ввода пароля. Сервер запускается локально в фоне
Настольное приложение (Debian и Ubuntu)	`sudo apt install ./libredb-studio-desktop-<version>_amd64.deb`	То же приложение, но устанавливается в систему и появляется в меню. Это не серверный пакет, тот называется `libredb-studio_<version>_<arch>.deb`
Настольное приложение (Flatpak, в песочнице)	`flatpak --user remote-add --if-not-exists flatpark https://dl.flatpark.org/flatpark.flatpakrepo` `flatpak --user install flatpark org.libredb.Studio`	Приложение изолировано и не имеет доступа к файлам, к базам подключается по сети
Homebrew	`brew trust libredb/tap && brew install libredb/tap/libredb-studio`	`brew trust` выполняется один раз. Нужен Homebrew 6+. Если команда не найдена, сначала выполните `brew update`
Helm (Kubernetes)	`helm install libredb oci://ghcr.io/libredb/charts/libredb-studio`	Настройка не нужна: учётные данные администратора при первом запуске выводятся в лог пода
winget (Windows)	`winget install LibreDB.Studio`	Устанавливает zip-архив со встроенным Node.js

Homebrew, deb и rpm, Snap, winget, настольные приложения и npx используют одну и ту же сборку сервера из релиза на GitHub. Docker для них не нужен. Полное руководство по каждому каналу (команды, настройка, работа с systemd, схема тегов образов Docker) находится в docs/DISTRIBUTION.md.

Пакеты для Linux (.deb и .rpm)

Пакеты для Debian, Ubuntu, RHEL и Fedora (amd64 и arm64) прикладываются к каждому релизу на GitHub. В пакет входят сервер, собственный Node.js и сервис systemd, так что больше ничего устанавливать не нужно.

# Debian / Ubuntu
sudo dpkg -i libredb-studio_<version>_amd64.deb

# RHEL / Fedora / Rocky
sudo rpm -i libredb-studio-<version>.x86_64.rpm

# Запуск сервиса (пароль администратора при первом запуске выводится в журнал)
sudo systemctl enable --now libredb-studio
journalctl -u libredb-studio

Настройки хранятся в /etc/libredb-studio/env, данные приложения (база SQLite и сгенерированные учётные данные) в /var/lib/libredb-studio. Команду libredb-studio можно запускать и напрямую, без systemd.

Если не хотите использовать пакетный менеджер, скачайте из того же релиза архив libredb-studio-standalone-<version>-<os>-<arch>.tar.gz. Он собран для linux-x64, linux-arm64, darwin-x64 и darwin-arm64. Распакуйте его командой tar xzf <archive> --strip-components=1 и запустите node server.js (нужен Node.js 24+). Контрольные суммы лежат в файле SHA256SUMS.

Шаблоны развёртывания в один клик: Railway, Dokploy, CapRover, Sealos, Kubero, Cosmos, DigitalOcean Marketplace, Unraid Community Apps, Render Blueprint, Fly.io и Koyeb. Полный список в docs/CHANNELS.md. Для Kubernetes есть также Operator bundle для OpenShift и OLM.

Как встроить Studio в своё приложение

npm i @libredb/studio

Studio публикуется и как пакет npm, поэтому редактор можно встроить прямо в ваше приложение. Если ваш продукт создаёт базы данных для пользователей, редактор пригодится именно там.

Заголовки безопасности Studio можно использовать в своём приложении на Next.js. Функция securityHeaders() из @libredb/studio/security возвращает готовый набор заголовков в виде обычного объекта Record<string, string>. У этого модуля нет зависимостей, поэтому его можно импортировать прямо в next.config.ts.

// next.config.ts
import { securityHeaders } from "@libredb/studio/security";

export default {
  async headers() {
    return [
      {
        source: "/:path*",
        headers: Object.entries(securityHeaders()).map(([key, value]) => ({ key, value })),
      },
    ];
  },
};

Параметры функции:

reportOnly: отправляет заголовок Content-Security-Policy-Report-Only вместо обычного. Нарушения при этом только записываются, но не блокируются.
hsts: false: отключает HSTS. Вместо false можно передать объект с настройками.
allowEval: добавляет 'unsafe-eval'. Это нужно только для сборки React в режиме разработки.
monacoVsPath: адрес, с которого загружается Monaco, если он отличается от адреса приложения.
extra: ваши дополнительные источники для отдельных директив.

Если политику нужно собрать самостоятельно, используйте studioCspDirectives() и HSTS_MAX_AGE_SECONDS.

Перед использованием прочитайте саму политику. Она разрешает встроенные скрипты (inline), потому что страницы Studio отрисовываются заранее и их скрипты не содержат nonce. Поэтому политика не мешает внедрённому скрипту выполниться, но ограничивает адреса, на которые он может отправить данные. Подробности и два способа подключения заголовков в Next.js описаны в docs/SECURITY.md.

Тесты и качество

Семь уровней тестов: модульные, тесты API, интеграционные, тесты хуков, тесты безопасности, тесты промптов для LLM и тесты компонентов. Плюс сквозные тесты в браузере
Покрытие строк 100% — обязательное условие в CI. Если покрытие снижается, слияние блокируется
Проверка качества (Quality gate) в SonarCloud
Smoke-тесты на Node 24 и 26 при каждом релизе

bun run test           # все тесты
bun run test:e2e       # Playwright (сначала нужна сборка)
bun run test:coverage  # отчёт о покрытии

Документация

Подробные материалы пока есть только на английском:

Участие в разработке

Мы рады issues и pull requests. Начните с CONTRIBUTING.md и с задач с меткой good first issue: в каждой из них указана команда, которой можно проверить, что задача выполнена.

Если вы хотите добавить СУБД, смотрите docs/ADDING_A_PROVIDER.md. Код, документация и тесты отправляются вместе, одним pull request.

Лицензия

MIT. Без CLA, без отдельной корпоративной версии, без платных ограничений.

Для всех, кто работает с данными, где бы они ни хранились и куда бы ни передавались.

Navigation Menu

Repository navigation

README_ru.md

README_ru.md

LibreDB Studio

Быстрый старт

Зачем ещё один инструмент для баз данных

Основные возможности

Сорок один СУБД, один интерфейс

Профессиональный SQL-редактор

Агент базы данных (только чтение)

Другие функции с ИИ (необязательные, с вашей моделью)

Работа с данными

Инструменты для анализа и разработки

Аутентификация и SSO: всё включено в версию под MIT

Инструменты для администраторов баз данных (только для роли admin)

Установка

Пакеты для Linux (.deb и .rpm)

Как встроить Studio в своё приложение

Тесты и качество

Документация

Участие в разработке

Лицензия

FilesExpand file tree

README_ru.md

Latest commit

History

README_ru.md

File metadata and controls

LibreDB Studio

Быстрый старт

Зачем ещё один инструмент для баз данных

Основные возможности

Сорок один СУБД, один интерфейс

Профессиональный SQL-редактор

Агент базы данных (только чтение)

Другие функции с ИИ (необязательные, с вашей моделью)

Работа с данными

Инструменты для анализа и разработки

Аутентификация и SSO: всё включено в версию под MIT

Инструменты для администраторов баз данных (только для роли admin)

Установка

Пакеты для Linux (.deb и .rpm)

Как встроить Studio в своё приложение

Тесты и качество

Документация

Участие в разработке

Лицензия