Novedades de DataGrip 2025.3

• Hemos fusionado las consolas y los archivos.
• Haga clic en Migrate All para migrar todas sus consolas a archivos de consultas de una sola vez.
• Un cuadro de diálogo de personalización de la migración le ayudará a transferir todas sus consolas a archivos y le guiará a través del nuevo flujo de trabajo.
• Para acceder al cuadro de diálogo, utilice la acción del menú contextual Migrate Query Consoles to Query Files. La acción está disponible en cualquier consola de consultas que quede en un proyecto.

• Los archivos de consultas ahora se guardan en la carpeta queries dentro de la carpeta del proyecto.
• Los archivos con un contexto de base de datos adjunto ahora muestran un icono similar al de una fuente de datos en lugar del icono genérico de base de datos que se utilizaba anteriormente.
• El botón Jump to Query File de la barra de herramientas Database Explorer muestra una lista de todos los archivos de consulta asociados con la fuente de datos actual.
• La antigua carpeta Database Consoles en Scratches and Consoles permanecerá en su lugar durante un ciclo de lanzamiento más.

Para obtener más información, consulte el artículo del blog.

¡DataGrip ahora funciona con proveedores de bases de datos en la nube! En esta nueva versión, puede conectar sus cuentas de AWS, Azure y Google Cloud al IDE, explorar la lista de bases de datos que tiene en esas cuentas y elegir aquellas a las que desea conectarse. DataGrip creará nuevas fuentes de datos y rellenará todos los detalles de conexión.

Para conectarse a su cuenta en la nube, haga clic en New | Data Source from Cloud Provider y seleccione el proveedor de la nube.

Todas las cuentas en la nube conectadas a su IDE se muestran en la pestaña Clouds del cuadro de diálogo Data Sources and Drivers.

Esta versión añade la función de niveles de introspección a la funcionalidad Amazon Redshift de DataGrip. Con esta funcionalidad, DataGrip ajusta de forma automática la cantidad de metadatos que se cargan para una base de datos en función de su tamaño, lo que puede ahorrarle una cantidad significativa de tiempo, dado que no tiene que preocuparse de que las bases de datos de gran tamaño ralenticen el proceso. También puede seleccionar un nivel de introspección diferente para cada esquema en función de los requisitos de su tarea.

Hemos rediseñado las carpetas que se utilizan en el explorador de bases de datos. Anteriormente, eran virtuales y no se almacenaban en ningún lugar. Dado que estas carpetas son esencialmente grupos, pero no directorios, su información de configuración se almacena ahora en .idea/db-forest-config.xml. Las carpetas que ya tenga se convertirán de forma automática a la nueva configuración.

En el explorador de bases de datos, puede organizar sus carpetas y fuentes de datos de la forma que más le convenga, dado que no están ordenadas alfabéticamente. Para ello, utilice el grupo de acciones del menú contextual Move o los accesos directos correspondientes.

Además, ahora puede crear carpetas vacías. Para crear una nueva carpeta en el nivel más alto, haga clic en New en la barra de herramientas y seleccione Folder. Para crear una nueva subcarpeta, seleccione New | Folder en el menú contextual de la carpeta de nivel superior.

Hemos hecho que las acciones de Explain Plan sean más accesibles. Ahora puede hacer clic en el botón Explain Plan directamente en la barra de herramientas del archivo de consulta para acceder a ellas.

Para un plan de ejecución de consultas, puede pedirle a AI Assistant que lo explique cuando lo vea en la pestaña Plan de la ventana de herramientas Services. Para ello, haga clic en Analyze SQL Plan with AI en la barra de herramientas izquierda de la pestaña. AI Assistant le proporcionará una explicación en el chat, donde podrá realizar cualquier pregunta adicional sobre el plan.

Para utilizar esta funcionalidad, debe tener instalado el complemento de AI Assistant en su IDE.

AI Assistant ahora puede optimizar su consulta para obtener mejoras en rendimiento y eficiencia. Esto lo logra mediante:

• La detección automática de ineficiencias como cláusulas JOIN redundantes, índices que falten o planes de ejecución subóptimos.
• Los aportes de sugerencias prácticas o la reescritura automática de las consultas para mejorar el rendimiento.
• El aprovechamiento de los resultados de Explain Plan para realizar análisis y diagnósticos más profundos.

Puede solicitarle a AI Assistant que optimice su consulta haciendo clic con el botón derecho y seleccionando AI Actions | Optimize Query with AI. AI Assistant le proporcionará una lista de sugerencias en el chat y usted podrá seguir haciendo cualquier pregunta allí.

Para utilizar la funcionalidad de optimización de consultas de AI Assistant, debe tener instalado el complemento de AI Assistant en su IDE. Es posible que esta funcionalidad requiera que adjunte el esquema de la base de datos para que pueda sugerir las optimizaciones adecuadas.

Ahora puede eliminar los registros del historial de consultas que DataGrip almacena y muestra en el cuadro de diálogo Query History. Para ello, abra el cuadro de diálogo haciendo clic en Browse Query History en la barra de herramientas del archivo de consulta. En la lista de consultas ejecutadas, seleccione la que desea eliminar y haga clic en Remove.

La funcionalidad de bases de datos de Snowflake ahora es compatible con clases, lo cual incluye lo siguiente:

• Introspección de clases y métodos integrados, así como de instancias de clases.
• Análisis de declaraciones DDL para instancias de clase, declaraciones SHOW relacionadas y llamadas a métodos.
• Resolución de referencias a clases, instancias de clases y métodos.
• Información sobre parámetros e inspección de firmas para llamadas de métodos.

Hemos añadido la compatibilidad con claves jerárquicas de Redis. Ahora, puede especificar un separador, como :: o :, y las claves se mostrarán en el explorador de bases de datos utilizando una estructura de directorios. Para claves con nombres como user::<segment_01>::<segment_02>, la vista es la siguiente:

Para habilitar esta vista, especifique un separador de claves en la pestaña General del cuadro de diálogo Data Sources and Drivers.

DataGrip ahora admite la creación y modificación de índices de almacenamiento en columnas agrupados y no agrupados para Microsoft SQL Server. Puede trabajar con ellos en la generación de código y también utilizar los índices en los cuadros de diálogo Create y Modify.

También hemos añadido compatibilidad con los tipos de datos VECTOR y JSON que se introdujeron en Microsoft SQL Server 2025 a principios de este año. Estos tipos de datos ahora están disponibles en las sugerencias de finalización de código, donde se resaltan correctamente, y también se pueden usar en los cuadros de diálogo Create y Modify.

Hemos añadido la acción de borrado de filtros locales a la barra de herramientas del editor de datos. Ahora puede borrar los filtros locales de todas las columnas de la cuadrícula si hace clic en Table Result Local Filter y selecciona Clear Local Filter For All Columns.

Hemos reestructurado y mejorado el menú principal eliminando algunos elementos innecesarios y conservando solo las acciones más útiles, como Reformat Code, Recent Changes, Jump to Query File y Run <nombre del archivo actual>. Ahora es más fácil encontrar y ejecutar las acciones que necesita con mayor frecuencia.

DataGrip ahora utiliza el nuevo tema de interfaz Islands de forma predeterminada. El tema está disponible en los modos oscuro y claro. Esta actualización es solo una renovación visual, lo que significa que todas las funcionalidades seguirán siendo las mismas.

Para activar o desactivar el nuevo tema, abra el cuadro de diálogo Settings del IDE y vaya a la página de configuración Appearance & Behavior | Appearance.