Das ist neu in DataGrip 2025.3

• Wir haben Konsolen und Dateien zusammengeführt.
• Klicken Sie auf Migrate All, um alle Ihre Konsolen in einem Zug in Abfragedateien umzuwandeln.
• Ein Anpassungsdialog unterstützt Sie bei der Umstellung aller Konsolen auf Dateien und führt Sie durch den neuen Arbeitsablauf.
• Sie können den Dialog mit der Kontextmenüaktion Migrate Query Consoles to Query Files aufrufen. Die Aktion ist in jeder Abfragekonsole verfügbar, die noch in einem Projekt vorhanden ist.

• Abfragedateien werden jetzt im Projekt-Unterordner queries gespeichert.
• Dateien mit einem angehängten Datenbankkontext haben nun ein Datenquellen-Symbol statt des zuvor verwendeten generischen Datenbanksymbols.
• Die Schaltfläche Jump to Query File in der Symbolleiste des Database Explorer listet alle Abfragedateien auf, die mit der aktuellen Datenquelle verknüpft sind.
• Der alte Ordner Database Consoles unter Scratches and Consoles bleibt für einen weiteren Versionszyklus erhalten.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Blogartikel.

DataGrip ist nun mit Cloud-Datenbankanbietern kompatibel! In der neuen Version können Sie Ihre AWS-, Azure- und Google-Cloud-Accounts mit der IDE verbinden, die Liste der Datenbanken in diesen Accounts durchsuchen und diejenigen auswählen, die Sie verwenden möchten. DataGrip legt neue Datenquellen an und füllt alle Verbindungsdetails aus.

Um eine Verbindung zu Ihrem Cloud-Account herzustellen, klicken Sie auf New | Data Source from Cloud Provider und wählen Sie Ihren Cloud-Anbieter aus.

Alle mit Ihrer IDE verbundenen Cloud-Accounts sind auf dem Tab Clouds des Dialogs Data Sources and Drivers zu sehen.

Diese Version von DataGrip erweitert die Amazon-Redshift-Funktionalität um Introspektionsstufen. Mit dieser Funktion passt DataGrip die Menge der Metadaten, die aus einer Datenbank geladen werden, automatisch der Größe der Datenbank an. Somit müssen Sie sich keine Gedanken mehr darüber machen, dass große Datenbanken Ihren Arbeitsablauf verlangsamen könnten. Bei Bedarf können Sie auch für jedes Schema unterschiedliche Introspektionsstufen auswählen.

Wir haben die im Database Explorer verwendeten Ordner überarbeitet. Bisher wurden virtuelle Ordner verwendet, die nirgendwo gespeichert waren. Da es sich bei diesen Ordnern im Grunde um Gruppen und nicht um Verzeichnisse handelt, werden ihre Konfigurationsinformationen nun in .idea/db-forest-config.xml gespeichert. Alle bereits vorhandenen Ordner werden automatisch in die neue Konfiguration übernommen.

Im Database Explorer können Sie Ihre Ordner und Datenquellen nach Wunsch anordnen, da sie nicht alphabetisch sortiert sind. Verwenden Sie dazu die Kontextmenü-Aktionsgruppe Move oder die entsprechenden Tastenkürzel.

Darüber hinaus können Sie nun leere Ordner erstellen. Um einen neuen Ordner auf der obersten Ebene zu erstellen, klicken Sie in der Symbolleiste auf New und wählen Sie Folder aus. Um einen neuen Unterordner zu erstellen, wählen Sie im Kontextmenü des übergeordneten Ordners die Option New | Folder aus.

Die Explain Plan-Aktionen sind nun leichter zugänglich. Sie können jetzt direkt in der Abfragedatei-Symbolleiste auf die Schaltfläche Explain Plan klicken, um auf sie zuzugreifen.

Wenn Sie sich einen Abfrageausführungsplan auf dem Plan-Tab des Services-Toolfensters ansehen, können Sie AI Assistant bitten, den Plan zu erklären. Klicken Sie dazu in der linken Tab-Symbolleiste auf Analyze SQL Plan with AI. AI Assistant gibt Ihnen dann im Chat eine Erklärung, und Sie können bei Bedarf weitere Fragen zum Plan stellen.

Um diese Funktion nutzen zu können, muss das AI Assistant-Plugin in Ihrer IDE installiert sein.

AI Assistant kann nun Ihre Abfrage optimieren, um Leistung und Effizienz zu verbessern. Dies wird erreicht durch:

• Automatische Erkennung von Effizienzproblemen wie redundanten JOIN-Klauseln, fehlenden Indizes oder suboptimalen Ausführungsplänen.
• Bereitstellung konkreter Vorschläge oder automatische Umschreibung der Abfrage zur Optimierung der Leistung.
• Nutzung der Ausgabe von Explain Plan für detailliertere Analysen und Diagnosen.

Um AI Assistant zu bitten, Ihre Abfrage zu optimieren, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Abfrage und wählen Sie AI Actions | Optimize Query with AI aus. AI Assistant zeigt Ihnen dann im Chat eine Liste von Vorschlägen an, und Sie können dort auch weitere Fragen stellen.

Um die Abfrageoptimierung mit AI Assistant nutzen zu können, muss das AI Assistant-Plugin in Ihrer IDE installiert sein. Damit diese Funktion passende Optimierungen vorschlagen kann, müssen Sie möglicherweise das Datenbankschema anhängen.

Sie können nun Einträge aus dem Abfrageverlauf löschen, den DataGrip speichert und im Dialog Query History anzeigt. Öffnen Sie dazu den Dialog, indem Sie in der Abfragedatei-Symbolleiste auf Browse Query History klicken. Wählen Sie in der Liste der ausgeführten Abfragen die zu löschende Abfrage aus und klicken Sie auf Remove.

Die Snowflake-Datenbankunterstützung umfasst nun Klassen, unter anderem mit folgenden Funktionen:

• Introspektion von Built-in-Klassen und -Methoden sowie von Klasseninstanzen.
• Analyse von DDL-Anweisungen für Klasseninstanzen, zugehörigen SHOW-Anweisungen und Methodenaufrufen.
• Auflösen von Referenzen auf Klassen, Klasseninstanzen und Methoden.
• Parameterinformationen und Signaturinspektionen für Methodenaufrufe.

Wir haben Unterstützung für hierarchische Redis-Schlüssel hinzugefügt. Jetzt können Sie ein Trennzeichen wie :: oder : angeben, und die Schlüssel werden im Database Explorer in einer Verzeichnisstruktur angezeigt. Für Schlüssel mit Namen wie user::<segment_01>::<segment_02> sieht die Darstellung wie folgt aus:

Um diese Ansicht zu aktivieren, geben Sie ein Schlüsseltrennzeichen auf dem General-Tab des Dialogs Data Sources and Drivers an.

DataGrip unterstützt nun das Erstellen und Ändern von geclusterten und nicht geclusterten Columnstore-Indizes in Microsoft SQL Server. Sie können die Indizes bei der Codegenerierung und auch in den Create- und Modify-Dialogen verwenden.

Wir haben außerdem Unterstützung für die Datentypen VECTOR und JSON hinzugefügt, die Anfang dieses Jahres in Microsoft SQL Server 2025 eingeführt wurden. Diese Datentypen werden nun von der Completion-Funktion vorgeschlagen und korrekt eingefärbt. Auch in den Create- und Modify-Dialogen können sie verwendet werden.

Die Funktion zum Löschen lokaler Filter ist nun in der Dateneditor-Symbolleiste zugänglich. Sie können jetzt die lokalen Filter für alle Spalten im Tabellenraster löschen, indem Sie auf Table Result Local Filter klicken und Clear Local Filter For All Columns auswählen.

Wir haben das Hauptmenü neu strukturiert und verbessert. Dabei haben wir einige wenig genutzte Elemente entfernt und nur die nützlichsten Aktionen beibehalten, z. B. Reformat Code, Recent Changes, Jump to Query, File und Run <aktueller Dateiname>. Somit sind die am häufigsten benötigten Aktionen leichter zu finden und aufzurufen.

DataGrip verwendet nun standardmäßig das neue Bedienoberflächen-Design Islands. Das Design ist sowohl im dunklen als auch im hellen Modus verfügbar. Dieses Update wirkt sich ausschließlich auf die Darstellung aus und hat keinen Einfluss auf die Funktion.

Um das neue Design zu aktivieren oder zu deaktivieren, öffnen Sie den Settings-Dialog der IDE und navigieren Sie zur Einstellungsseite Appearance & Behavior | Appearance.