Schnellstart: Entwerfen von Schemas visuell mit eingebetteten GitHub Copilot Szenarien

Der Schema-Designer der MSSQL-Erweiterung hat GitHub Copilot direkt in die Canvas eingebettet. Sie können beschreiben, was Sie in natürlicher Sprache benötigen, und Tabellen, Spalten und Beziehungen werden im visuellen Diagramm materialisiert, während das Transact-SQL-Skript (T-SQL) live aktualisiert wird. Diese Schnellstartanleitung führt durch die Szenarien, die die integrierte Benutzeroberfläche besonders nützlich machen: das Erstellen von Tabellen aus ausgewähltem Code in anderen Dateien, das Hinzufügen von Viele-zu-viele-Beziehungen, das Generieren thematischer Testdaten und den Import externer Artefakte.

Wichtige Erkenntnisse

• Der in Schema Designer eingebettete GitHub Copilot ist eine separate Pipeline, getrennt von dem @mssql Chatteilnehmer. Es arbeitet direkt auf der visuellen Arbeitsfläche.
• GitHub Copilot im Schema-Designer kann Kontext aus anderen Editorauswahlen (z. B. eine JSON-Struktur in einer TypeScript-Datei) abrufen.
• Jede Änderung wird vor der Veröffentlichung in der Datenbank im Bereich Copilot Changes zur Überprüfung bereitgestellt.
• Ihre benutzerdefinierten Anweisungen gelten auch hier.

Voraussetzungen

• Visual Studio Code mit installierter MSSQL-Erweiterung (Version 1.41 oder höher).
• Ein aktives GitHub Copilot-Abonnement.
• Eine Datenbankverbindung in Objekt-Explorer (lokale SQL Server, Azure SQL-Datenbank oder SQL-Datenbank in Microsoft Fabric).

Schema-Designer öffnen

1. Klicken Sie in Objekt-Explorer mit der rechten Maustaste auf die Datenbank.
2. Wählen Sie "Schema-Designer öffnen" aus.

Der Schema-Designer wird mit einer visuellen Ansicht Ihrer vorhandenen Tabellen geöffnet. Der GitHub Copilot Chatbereich wird neben der Canvas angezeigt.

Szenario 1: Erstellen einer Tabelle aus ausgewähltem Code in einer anderen Datei

Die eingebettete GitHub Copilot des Schema-Designers kann Auswahlen aus anderen Editorfenstern lesen und als Kontext für die Schemaerstellung verwenden. Dies ist nützlich, wenn ihre Frontend- oder Anwendungsebene bereits hartcodierte Daten-Shapes enthält, die zu echten Tabellen werden müssen.

1. Öffnen Sie die Quelldatei in einem separaten Editor-Tab. Zum Beispiel eine React-Komponente mit einem MAGAZINES_DATA-Array.
2. Wählen Sie die Datenstruktur in der Quelldatei aus.
3. Wechseln Sie zum Schema-Designer-Chatbereich, und senden Sie Folgendes:

Using the selected JSON structure, create a new table called magazines.

GitHub Copilot:

• Übernimmt die dateiübergreifende Auswahl als Kontext.
• Leitet geeignete T-SQL-Datentypen (NVARCHAR, INT, DATETIME2) ab.
• Befolgt Ihre benutzerdefinierten Anweisungen für Namen, Beschränkungen und Audit-Spalten.
• Zeigt die neue Tabelle im Bereich Copilot-Änderungen an.

Überprüfen Sie die vorgeschlagene Tabelle im Zeichenbereich und akzeptieren Sie die Änderung oder machen Sie sie rückgängig.

Szenario 2: Eine n:n-Beziehung hinzufügen

Wenn die neue Tabelle sich auf vorhandene Tabellen beziehen muss, bitten Sie GitHub Copilot, die Verbindungstabelle und Fremdschlüssel zu erstellen.

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 erstellt eine magazines_authors Verknüpfungstabelle mit den richtigen Fremdschlüsseln, die auf beide Tabellen zeigen. Das visuelle Diagramm wird aktualisiert, um die neuen Beziehungslinien anzuzeigen.

Szenario 3: Themenbezogene Testdaten generieren

Sobald das Schema vorhanden ist, kann GitHub Copilot realistische Seeddaten generieren und für Ihre Datenbank ausführen.

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.

Überprüfen Sie vor der Ausführung die generierten INSERT Anweisungen. GitHub Copilot berücksichtigt die referenzielle Integrität, indem vorhandene Primärschlüssel gesucht werden, anstatt IDs zu erfinden.

Überprüfen Sie, ob die Daten richtig landen:

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

Szenario 4: Ein Schema von Grund auf initialisieren

In einer leeren Datenbank können Sie ein vollständiges Anwendungsschema aus einer einzigen Beschreibung in natürlicher Sprache erstellen.

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 erstellt alle Tabellen, Beziehungen, Verknüpfungstabellen und Einschränkungen und stellt diese dann zur Überprüfung bereit. Dieser Fluss kombiniert sich gut mit dem Planmodus, verwenden Sie den Planmodus, um zuerst über das Schema zu gründen, und übergeben Sie dann den Plan für die Ausführung an den Schema-Designer.

Szenario 5: Importieren externer Artefakte

Schema-Designer kann Schemaelemente aus externen Eingaben generieren: JSON-Dateien, Anwendungscode, Dokumente oder Bilder.

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

Fügen Sie die Datei über #file: oder ziehen Sie sie in den Chat. GitHub Copilot leitet das Schema ab, einschließlich der Beziehungen, die in den Quelldaten nicht explizit sind.

Überprüfen von Änderungen vor der Veröffentlichung

Jede vorgeschlagene Änderung wird unten im Schema-Designer im Bereich „Copilot Changes“ aufgeführt. Sie haben folgende Möglichkeiten:

• Überprüfen Sie jedes hinzugefügte, geänderte oder entfernte Objekt einzeln.
• Sehen Sie sich das genaue T-SQL-Skript an, das ausgeführt wird.
• Akzeptieren, um die Änderung auf die Zeichenfläche anzuwenden, oder Rückgängig, um sie zu verwerfen.
• Wenn Sie bereit sind, wählen Sie "Änderungen veröffentlichen " aus, um die DDL für Ihre Datenbank auszuführen.

Validierung und Schutzschienen

GitHub Copilot im Schema Designer kennzeichnet proaktiv Probleme, bevor sie in Ihre Datenbank gelangen:

• Tabellen ohne Primärschlüssel.
• Ungültige Datentypen für SQL Server.
• Normalisierungsbedenken (z. B. wiederholte Gruppen).
• Fremdschlüssel, die auf nicht vorhandene Spalten verweisen.

Schema-qualifizierte Namen (schema.table, schema.column) in der Diff-Ansicht sorgen dafür, dass jede vorgeschlagene Änderung unmissverständlich ist.

Wann man dies im Vergleich zu chatbasiertem Schemadesign verwenden sollte

Teilen von Erfahrungen

Um uns dabei zu helfen, GitHub Copilot für die MSSQL-Erweiterung zu verfeinern und zu verbessern, verwenden Sie die folgende GitHub-Problemvorlage, um Ihr Feedback zu übermitteln: GitHub Copilot Feedback

Berücksichtigen Sie bei der Übermittlung von Feedback Folgendes:

• Getestete Szenarien: Teilen Sie uns mit, auf welche Bereiche Sie sich konzentrieren, z. B. Schemaerstellung, Abfragegenerierung, Sicherheit, Lokalisierung.

• Was gut funktioniert hat: Beschreiben Sie eine Erfahrung, die glatt verlief, hilfreich war oder Ihre Erwartungen übertroffen hat.

• Probleme oder Fehler: Schließen Sie Alle Probleme, Inkonsistenzen oder verwirrende Verhaltensweisen ein. Screenshots oder Bildschirmaufzeichnungen sind besonders hilfreich.

• Verbesserungsvorschläge: Teilen Sie Ideen zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit, zur Erweiterung der Abdeckung oder zur Verbesserung der Antworten von GitHub Copilot.

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