Novidades do DataGrip 2025.3

• Mesclamos consoles e arquivos.
• Clique em Migrate All para migrar todos os seus consoles para arquivos de consulta de uma só vez.
• Uma caixa de diálogo de personalização de migração ajudará a transferir todos os seus consoles para arquivos e orientará você pelo novo workflow.
• Para acessar a caixa de diálogo, use a ação do menu de contexto Migrate Query Consoles to Query Files. A ação está disponível em qualquer console de consulta deixado em um projeto.

• Os arquivos de consulta agora são salvos na pasta queries dentro da pasta do projeto.
• Arquivos com um contexto de banco de dados anexado agora mostram um ícone semelhante a uma fonte de dados, em vez do ícone genérico de banco de dados usado anteriormente.
• O botão Jump to Query File na barra de ferramentas Database Explorer lista todos os arquivos de consulta associados à fonte de dados atual.
• A antiga pasta Database Consoles em Scratches and Consoles será mantida por mais um ciclo de lançamento.

Para saber mais, leia a postagem do nosso blog.

O DataGrip agora funciona com provedores de banco de dados de nuvem! Na nova versão, você pode conectar suas contas do AWS, Azure e Google Cloud ao IDE, procurar a lista de bancos de dados existente nessas contas e escolher aqueles aos quais deseja se conectar. O DataGrip criará novas fontes de dados e preencherá todos os detalhes da conexão.

Para se conectar à sua conta de nuvem, clique em New | Data Source from Cloud Provider e selecione seu provedor de nuvem.

Todas as contas de nuvem conectadas ao seu IDE são exibidas na aba Clouds da caixa de diálogo Data Sources and Drivers.

Esta versão adiciona o recurso de níveis de introspecção à funcionalidade do DataGrip com o Amazon Redshift. Com essa funcionalidade, o DataGrip ajusta automaticamente a quantidade de metadados carregados para um banco de dados com base em seu tamanho, o que pode economizar uma quantidade significativa de tempo, pois você não precisa se preocupar com bancos de dados grandes que tornam as coisas mais lentas. Também é possível selecionar um nível de introspecção diferente para cada esquema com base nos requisitos da tarefa.

Reformulamos as pastas que são usadas no Database Explorer. Anteriormente, elas eram virtuais e não eram armazenadas em lugar algum. Como essas pastas são essencialmente grupos, mas não diretórios, suas informações de configuração agora estão armazenadas em .idea/db-forest-config.xml. Todas as pastas que você já tiver serão automaticamente convertidas para a nova configuração.

No Database Explorer, você pode organizar suas pastas e fontes de dados da maneira que preferir, pois elas não são classificadas em ordem alfabética. Para fazer isso, use o grupo de ações do menu de contexto Move ou os atalhos correspondentes.

Além disso, agora você pode criar pastas vazias. Para criar uma nova pasta no nível mais alto, clique em New na barra de ferramentas e selecione Folder. Para criar uma nova subpasta, selecione New | Folder no menu de contexto da pasta de nível superior.

Tornamos as ações Explain Plan mais acessíveis. Agora você pode clicar no botão Explain Plan na barra de ferramentas do arquivo de consulta para acessá-las.

Para um plano de execução de consultas, você pode pedir ao AI Assistant para explicá-lo enquanto o visualiza na aba Plan da janela de ferramentas Services. Para fazer isso, clique em Analyze SQL Plan with AI na barra de ferramentas à esquerda da aba. O AI Assistant fornecerá uma explicação no chat, onde você poderá fazer outras perguntas sobre o plano.

Para usar esse recurso, é necessário ter o plug-in do AI Assistant instalado no IDE.

Agora, o AI Assistant pode otimizar sua consulta para obter melhor desempenho e eficiência. Para fazer isso, ele:

• Detecta automaticamente as ineficiências, como cláusulas JOIN redundantes, índices ausentes ou planos de execução abaixo do ideal.
• Fornece sugestões práticas ou reescreve as consultas automaticamente para melhorar o desempenho.
• Aproveita os resultados de Explain Plan para análises e diagnósticos mais profundos.

Você pode pedir ao AI Assistant para otimizar sua consulta clicando com o botão direito do mouse e selecionando AI Actions | Optimize Query with AI. O AI Assistant fornecerá uma lista de sugestões no chat, e você poderá continuar a fazer perguntas nele.

Para usar o recurso de otimização de consultas do AI Assistant, é necessário ter o plug-in do AI Assistant instalado no IDE. Esse recurso pode exigir que você anexe o esquema do banco de dados para que ele possa sugerir otimizações adequadas.

Agora, você pode excluir registros do histórico de consultas que o DataGrip armazena e exibe na caixa de diálogo Query History. Para fazer isso, abra a caixa de diálogo clicando em Browse Query History na barra de ferramentas do arquivo de consulta. Na lista de consultas executadas, selecione aquela que você deseja excluir e clique em Remove.

O recurso para bancos de dados Snowflake agora é compatível com classes, incluindo as seguintes:

• Introspecção de classes e métodos incorporados, bem como de instâncias de classe.
• Análise de declarações DDL para instâncias de classe, instruções SHOW relacionadas e chamadas de método.
• Resolução de referências a classes, instâncias de classe e métodos.
• Informações de parâmetros e inspeção de assinaturas para chamadas de método.

Adicionamos suporte para chaves hierárquicas do Redis. Agora, você pode especificar um separador, como :: ou :, e as chaves serão exibidas no Database Explorer usando uma estrutura de diretório. Para chaves com nomes como user::<segment_01>:<segment_02>, a visualização é a seguinte:

Para habilitar essa visualização, especifique um separador de chave na aba General da caixa de diálogo Data Sources and Drivers.

O DataGrip agora é compatível com a criação e modificação de índices columnstore agrupados e não agrupados para o Microsoft SQL Server. Você pode trabalhar com eles na geração de código e também usar os índices nas caixas de diálogo Create e Modify.

Também adicionamos suporte para os tipos de dados VECTOR e JSON que foram introduzidos no Microsoft SQL Server 2025 no início deste ano. Esses tipos de dados agora estão disponíveis nas sugestões de complementação de código, onde são destacados corretamente, e você também pode usá-los nas caixas de diálogo Create e Modify.

Adicionamos a ação de limpeza de filtros locais à barra de ferramentas do editor de dados. Agora, você pode limpar os filtros locais de todas as colunas da grade clicando em Table Result Local Filter e selecionando Clear Local Filter For All Columns.

Reestruturamos e aprimoramos o menu principal, eliminando o excesso de informação e mantendo apenas as ações mais úteis, como Reformat Code, Recent Changes, Jump to Query File e Run (para o arquivo atual). Agora, ficou mais fácil encontrar e invocar as ações de que você precisa com mais frequência.

O DataGrip agora usa o novo tema de interface Islands por padrão. Esse tema está disponível nos modos escuro e claro. Essa atualização é apenas visual, o que significa que todas as funcionalidades permanecerão inalteradas.

Para ativar ou desativar o novo tema, abra a caixa de diálogo Settings do IDE e navegue até a página de configurações Appearance & Behavior | Appearance.