Azure Data Studio (anciennement SQL Operations Studio ) est un outil gratuit que vous pouvez utiliser pour gérer SQL Server. Il utilise une interface utilisateur graphique (GUI) qui vous aide à visualiser les différentes bases de données et objets au sein d'une instance SQL Server. Il peut fonctionner sous Windows, macOS et Linux, et il est également conçu pour être utilisé avec Azure SQL Database et Azure SQL Data Warehouse.
J'explique ici comment installer Azure Data Studio sur un Mac, puis comment l'utiliser pour se connecter à SQL Server.
Installer Azure Data Studio
Pour installer Azure Data Studio sur votre Mac :
- Visitez la page de téléchargement d'Azure Data Studio et cliquez sur le fichier .zip pour macOS
- Une fois le fichier .zip téléchargé, double-cliquez dessus pour développer son contenu
- Faites glisser le fichier .app vers le dossier Applications (le fichier s'appellera probablement Azure Data Studio.app )
Si vous utilisez Windows ou Linux, la page liée ci-dessus comprend également des fichiers de téléchargement pour ces plates-formes, ainsi que des instructions d'installation.
Notez que, bien que Microsoft déclare qu'Azure Data Studio "ne prend actuellement pas en charge l'architecture ARM", je n'ai eu aucun problème à l'installer sur mon Mac M1 (c'est-à-dire avec l'architecture ARM).
Se connecter au serveur SQL
Maintenant qu'Azure Data Studio est installé, vous pouvez l'utiliser pour vous connecter à SQL Server.
- Lancez Azure Data Studio comme vous lanceriez n'importe quelle autre application (par exemple, depuis le Launchpad ou le dossier Applications)
- Saisissez les identifiants de connexion et d'autres informations pour l'instance SQL Server à laquelle vous souhaitez vous connecter :
Le mien ressemblait à ceci (basé sur mon tutoriel SQL Server sur Mac) :- Nom du serveur :hôte local
- Type d'authentification :Connexion SQL
- Nom d'utilisateur :sa
- Mot de passe :vraimentStrongPwd123
- Nom de la base de données :
- Groupe de serveurs :
Si vous utilisez un port autre que le 1433 par défaut, cliquez sur Avancé et entrez-le dans le champ Port champ.
Alternativement, vous pouvez l'ajouter au nom de votre serveur, avec une virgule entre. Par exemple, si vous utilisez le port 1400, utilisez localhost,1400 .
Une fois qu'Azure Data Studio s'est connecté à l'instance SQL Server, le tableau de bord du serveur s'affiche, qui ressemble à ceci :
Vous pouvez maintenant continuer et créer des bases de données, exécuter des scripts et effectuer d'autres tâches de gestion SQL Server.
Erreur lors de la connexion ?
Si vous recevez une erreur lorsque vous essayez de vous connecter, vérifiez que SQL Server est bien en cours d'exécution.
L'exemple ci-dessus se connecte à SQL Server exécuté sur la machine locale (localhost fait référence à la machine locale). Dans notre cas, la machine locale est un Mac.
Par conséquent, les étapes ci-dessus supposent que vous avez déjà installé SQL Server sur votre Mac.
Si vous avez déjà installé SQL Server sur votre Mac, mais que vous obtenez toujours une erreur de connexion, assurez-vous que Docker est en cours d'exécution sur votre Mac et que vous avez démarré le conteneur SQL Server Docker.
Vous trouverez ci-dessous des instructions pour lancer Docker et démarrer le conteneur Docker.
Ouvrez Docker et démarrez le conteneur Docker
- Ouvrez Docker comme vous ouvririez n'importe quelle autre application (par exemple via le Launchpad, le dossier Applications, etc.).
- Une fois Docker en cours d'exécution, ouvrez votre terminal et démarrez le conteneur Docker. Cela devrait ressembler à ceci :
docker start sql_server_demo
Cela démarre un conteneur précédemment arrêté appelé sql_server_demo . C'est le nom que j'ai donné au conteneur dans mon tutoriel SQL Server sur Mac. Vous devrez modifier cette commande pour l'adapter au nom de votre propre conteneur.
Et ensuite ?
Maintenant que vous avez installé Azure Data Studio sur votre Mac, vous vous demandez peut-être par où commencer ?
Voici comment créer une base de données dans Azure Data Studio pour commencer.
Et voici comment restaurer une base de données à l'aide d'Azure Data Studio, écrit spécifiquement pour Mac.
