Guida introduttiva: Progettare gli schemi visivamente con scenari di GitHub Copilot incorporati

Il Designer di schemi dell'estensione MSSQL ha GitHub Copilot integrato direttamente nel canvas. È possibile descrivere ciò che è necessario nel linguaggio naturale e osservare tabelle, colonne e relazioni materializzarsi nel diagramma visivo mentre lo script Transact-SQL (T-SQL) viene aggiornato in tempo reale. Questa guida introduttiva esamina gli scenari che rendono l'esperienza integrata particolarmente utile: creare tabelle a partire da codice selezionato in altri file, aggiungere relazioni molti-a-molti, generare dati di test a tema e importare artefatti esterni.

Messaggi chiave:

• GitHub Copilot integrato in Schema Designer è una pipeline separata dal partecipante alla @mssql chat. Opera direttamente nell'area di disegno visiva.
• GitHub Copilot in Progettazione schemi può selezionare il contesto da altre selezioni dell'editor, ad esempio una struttura JSON in un file TypeScript.
• Ogni modifica viene preparata nel pannello Copilot Changes per essere esaminata prima che venga pubblicata nel database.
• Anche le istruzioni personalizzate si applicano qui.

Prerequisiti

• Visual Studio Code con l'estensione MSSQL installata (versione 1.41 o successiva).
• Sottoscrizione attiva GitHub Copilot.
• Connessione di database in Esplora oggetti (SQL Server locale, database SQL di Azure o database SQL in Microsoft Fabric).

Apri Progettazione schema

1. In Esplora oggetti fare clic con il pulsante destro del mouse sul database.
2. Selezionare Apri progettazione schemi.

Il Progettista schema si apre con una visualizzazione delle tabelle esistenti. Il pannello GitHub Copilot chat viene visualizzato insieme all'area di disegno.

Scenario 1: Creare una tabella dal codice selezionato in un altro file

GitHub Copilot integrato in Schema Designer può leggere le selezioni in altre finestre dell'editor e usarle come contesto per la creazione dello schema. Ciò è utile quando il livello front-end o applicazione dispone già di forme di dati hardcoded che devono diventare tabelle reali.

1. Aprire il file di origine in una scheda dell'editor separata. Ad esempio, un componente React con una MAGAZINES_DATA matrice.
2. Selezionare la struttura dei dati nel file di origine.
3. Passa al pannello della chat di Schema Designer e invia:

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

GitHub Copilot:

• Recupera la selezione tra più file come contesto.
• Deduce i tipi di dati T-SQL appropriati (NVARCHAR, INT, DATETIME2).
• Seguire le istruzioni personalizzate per la denominazione, i vincoli e le colonne di controllo.
• Prepara la nuova tabella nel pannello Modifiche Copilot.

Esaminare la tabella proposta nell'area di disegno, quindi accettare o annullare la modifica.

Scenario 2: Aggiungere una relazione molti-a-molti

Se la nuova tabella deve essere correlata alle tabelle esistenti, chiedere GitHub Copilot di creare la tabella di giunzione e le chiavi esterne.

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 genera una tabella di giunzione magazines_authors con le chiavi esterne corrette che fanno riferimento a entrambe le tabelle. Il diagramma visivo viene aggiornato per visualizzare le nuove linee di relazione.

Scenario 3: Generare dati di test a tema

Dopo aver creato lo schema, GitHub Copilot può generare dati di inizializzazione realistici ed eseguirli nel database.

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.

Prima di eseguire, esaminare le istruzioni generate INSERT. GitHub Copilot rispetta l'integrità referenziale cercando chiavi primarie esistenti anziché inventare ID.

Verificare che i dati siano stati inseriti correttamente:

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

Scenario 4: Creare uno schema da zero

In un database vuoto è possibile compilare uno schema completo dell'applicazione da una singola descrizione in linguaggio naturale.

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 crea tutte le tabelle, le relazioni, le tabelle di giunzione e i vincoli, quindi le prepara per la revisione. Questo flusso si abbina bene alla modalità pianificazione: usa la modalità pianificazione per analizzare prima lo schema, quindi passa il piano a Schema Designer per l'esecuzione.

Scenario 5: Importare elementi esterni

Schema Designer può generare gli elementi dello schema a partire da input esterni: file JSON, codice dell'applicazione, documenti o immagini.

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

Allegare il file tramite #file: o trascinarlo nella chat. GitHub Copilot deduce lo schema, incluse le relazioni non esplicite nei dati di origine.

Rivedere le modifiche prima della pubblicazione

Ogni modifica proposta viene preparata nel pannello Modifiche di Copilot nella parte inferiore di Schema Designer. È possibile:

• Esaminare singolarmente ogni oggetto aggiunto, modificato o rimosso.
• Visualizza lo script T-SQL esatto che viene eseguito.
• Accetta per applicare la modifica alla tela, oppure Annulla per scartarla.
• Quando si è pronti, selezionare Pubblica modifiche per eseguire il DDL sul database.

Convalida e limiti di sicurezza

GitHub Copilot in Progettazione schemi contrassegna in modo proattivo i problemi prima di raggiungere il database:

• Tabelle senza chiave primaria.
• Tipi di dati non validi per SQL Server.
• Problemi di normalizzazione (ad esempio, gruppi ripetuti).
• Chiavi esterne che fanno riferimento a colonne inesistenti.

I nomi qualificati dallo schema (schema.table, schema.column) nella visualizzazione diff rendono non ambigua ogni modifica proposta.

Quando usare questo anziché la progettazione di schemi basata sulla chat

Condividere la propria esperienza

Per ottimizzare e migliorare GitHub Copilot per l'estensione MSSQL, usare il modello di problema GitHub seguente per inviare commenti e suggerimenti: Commenti e suggerimenti su GitHub Copilot

Quando si inviano commenti e suggerimenti, è consigliabile includere:

• Scenari testati: segnalare le aree su cui ci si è concentrati, ad esempio la creazione dello schema, la generazione di query, la sicurezza, la localizzazione.

• Cosa ha funzionato bene: descrivere tutte le esperienze che si sono sentite fluide, utili o superate le aspettative.

• Problemi o bug: includere eventuali problemi, incoerenze o comportamenti confusi. Screenshot o registrazioni dello schermo sono particolarmente utili.

• Suggerimenti per il miglioramento: condividere idee per migliorare l'usabilità, espandere la copertura o migliorare le risposte di GitHub Copilot.

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