Wie Sie von Azure Data Studio zu DbGate migrieren

Published: 2026-02-16

Azure Data Studio nähert sich dem Ende seines Lebenszyklus, und Teams benötigen einen praktischen Migrationspfad für die tägliche Datenbankarbeit.

Microsoft hat die Einstellung von Azure Data Studio zum Datum 28. Februar 2026 angekündigt. Wenn Sie für SQL- und NoSQL-Arbeit einen dedizierten Datenbank-Client bevorzugen, ist DbGate ein starker Ersatz für viele gängige Azure-Data-Studio-Workflows.

Diese Anleitung zeigt, wie Sie von Azure Data Studio zu DbGate migrieren und wie Sie gleichwertige Aufgaben mit minimaler Reibung erledigen.

Ein weiterer praktischer Vorteil ist die vertraute Benutzererfahrung: DbGate hat einen visuellen Stil, der Visual Studio Code ähnelt. Für viele Azure-Data-Studio-Nutzer fühlt sich die Oberfläche daher natürlich an und ist leicht zu übernehmen.

Warum Sie jetzt migrieren sollten

Reduzieren Sie das Risiko durch ein Tooling am Lebensende in Ihrem täglichen Workflow
Standardisieren Sie Ihr Team auf einen gepflegten, plattformübergreifenden Datenbank-Client
Halten Sie SQL-Editing, Daten-Browsing, Import/Export und Schema-Aufgaben an einem Ort
Unterstützen Sie gemischte Umgebungen (zum Beispiel SQL Server + PostgreSQL + MySQL + MongoDB)

Schnelle Migrations-Checkliste

Installieren Sie DbGate auf Ihrem Arbeitsplatzrechner oder Server.
Reproduzieren Sie Ihre gespeicherten Verbindungen (Host, Port, Authentifizierung, SSL-Einstellungen).
Validieren Sie die Abfrageausführung für Ihre meistgenutzten Skripte.
Reproduzieren Sie bevorzugte Snippets und häufig verwendete SQL-Dateien.
Testen Sie Import-/Export-Pipelines (CSV/JSON/Excel) an einem Beispieldatensatz.
Überprüfen Sie den Workflow für Schemaänderungen in einer Nicht-Produktivumgebung.
Teilen Sie ein kurzes internes „ADS zu DbGate“-Cheat Sheet mit Ihrem Team.

Azure Data Studio zu DbGate: Use-Case-Mapping

1) Verbindung zu SQL Server / Azure SQL herstellen und Abfragen ausführen

In Azure Data Studio: Verbindungsprofil erstellen, neuen Abfrage-Tab öffnen, T-SQL ausführen.

In DbGate:

SQL-Server-Verbindung im Verbindungsmanager hinzufügen
SQL-Editor-Tab öffnen
Abfragen mit Autovervollständigung und Ergebnisraster ausführen

Tipp: Speichern Sie Ihre meistgenutzten Abfragen als Snippets oder SQL-Dateien in DbGate für schnellen Zugriff.

2) Schemas, Tabellen, Views und Routinen durchsuchen

In Azure Data Studio: Object Explorer verwenden.

In DbGate:

Datenbank-Explorer-Seitenleiste nutzen, um durch Schemas und Objekte zu navigieren
Objektdetails öffnen und bei Bedarf SQL generieren

Tipp: Heften Sie Ihre meistgenutzten Datenbanken und Tabellen an, um die Klicktiefe zu reduzieren.

3) Tabellendaten schnell bearbeiten

In Azure Data Studio: Tabellendaten-Editor über das Kontextmenü öffnen.

In DbGate:

Tabelle im Daten-Editor öffnen
Zeilen nach Spalten filtern/sortieren
Werte inline bearbeiten und Änderungen speichern

Tipp: Verwenden Sie Datenbearbeitungs-Makros für gängige Datentransformationen (z. B. Großschreibung einer Spalte, Auffüllen mit zufälligen GUIDs usw.).

4) SQL visuell erstellen (ohne die komplette SQL von Hand zu schreiben)

In Azure Data Studio: Üblicherweise Query-first-Workflow, visuelle Tools abhängig von Erweiterungen.

In DbGate:

Query Designer verwenden, um Tabellen hinzuzufügen
Joins visuell definieren
Filter/Gruppierung hinzufügen und SQL generieren

Tipp: Nutzen Sie den Query Designer für die Einarbeitung von Junior-Teammitgliedern oder für komplexe Abfragen, die sich visuell leichter erstellen lassen.

5) Datendateien importieren und exportieren

In Azure Data Studio: Häufig über Erweiterungen/Assistenten erledigt.

In DbGate:

CSV/JSON/Excel direkt in die Zieltabelle importieren
Ergebnismengen oder Tabellen nach CSV/JSON/Excel exportieren
Mapping-Optionen für vorhersehbare Transformationen verwenden

Tipp: Speichern Sie Import-/Export-Konfigurationen für wiederholbare Datenpipelines.

6) Schemaänderungen vergleichen und bereitstellen

In Azure Data Studio: Oft über spezielle Erweiterungen und SQL-Projekte abgewickelt.

In DbGate:

Schema-Tools verwenden, um Objekte zu inspizieren und zu ändern
Strukturen zwischen Umgebungen vergleichen
Generiertes Deployment-SQL nach Prüfung anwenden

Tipp: Halten Sie die Umgebungsnamen konsistent (dev, test, prod), um Deployment-Fehler zu reduzieren.

7) Mit mehreren Datenbank-Engines arbeiten

In Azure Data Studio: Fokus auf SQL Server; andere Engines basieren auf Erweiterungen.

In DbGate:

SQL- und NoSQL-Engines in einer UI verbinden (SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, SQLite, Clickhouse usw.)
Den gleichen Workflow für Browsing, Abfragen und Export verwenden

Tipp: Die Konsolidierung von Clients reduziert Kontextwechsel und Tool-Wildwuchs.

Häufige Fragen

Ist DbGate kostenlos?

Ja. DbGate bietet eine leistungsfähige Community Edition, die viele alltägliche Datenbank-Workflows abdeckt (kostenlos & Open Source), sowie eine Premium Edition für Teams, die erweiterte Funktionen und kommerzielle Supportoptionen benötigen.

Ist DbGate nur für SQL Server?

Nein. DbGate unterstützt mehrere SQL- und NoSQL-Datenbanken, was hilfreich ist, wenn Ihr Stack über eine einzelne Engine hinausgewachsen ist. Sie können zum Beispiel SQL Server, PostgreSQL, MySQL und MongoDB alle über dieselbe Oberfläche verwalten.

Kann DbGate mit Microsoft-spezifischen Technologien wie Azure SQL und Cosmos DB arbeiten?

Ja. Sie können über die SQL-Server-Verbindung in DbGate eine Verbindung zu Azure SQL herstellen, und DbGate unterstützt auch Azure Cosmos DB direkt.

Unterstützt DbGate Microsoft-Authentifizierungsmethoden wie MS Entra und Windows-Authentifizierung (integriert)?

Ja. DbGate unterstützt Microsoft-spezifische Authentifizierungsmethoden, einschließlich MS Entra und integrierter Windows-Authentifizierung, die in vielen anderen Datenbank-Clients fehlen oder nur eingeschränkt vorhanden sind.

Abschließende Empfehlung

Azure Data Studio ist mit Wirkung zum 28. Februar 2026 eingestellt.

DbGate ist ein praktisches Migrationsziel, weil es die gleichen Kern-Workloads abdeckt: Abfragen, Datenbearbeitung, Import/Export sowie Schema-/Deployment-Workflows in einem Tool.