Inicio rápido: Diseñar esquemas visualmente con escenarios de GitHub Copilot integrados

El Diseñador de esquemas de la extensión MSSQL tiene GitHub Copilot integrado directamente en su lienzo. Puede describir lo que necesita en lenguaje natural y ver cómo las tablas, las columnas y las relaciones se materializan en el diagrama visual mientras el script de Transact-SQL (T-SQL) se actualiza en tiempo real. Esta guía de inicio rápido recorre los escenarios que hacen que la experiencia integrada sea especialmente útil: crear tablas a partir del código seleccionado en otros archivos, agregar relaciones muchos a muchos, generar datos de prueba temáticos e importar artefactos externos.

Conclusiones clave

• El GitHub Copilot integrado del Diseñador de esquemas es una canalización independiente del participante de chat @mssql. Funciona directamente en el lienzo visual.
• GitHub Copilot en el diseñador de esquemas puede obtener contexto de otras selecciones en el editor (como una estructura JSON en un archivo TypeScript).
• Cada cambio se almacena provisionalmente en el panel Cambios de Copilot para su revisión antes de publicar en la base de datos.
• Las instrucciones personalizadas también se aplican aquí.

Prerequisites

• Visual Studio Code con la extensión MSSQL instalada (versión 1.41 o posterior).
• Una suscripción de GitHub Copilot activa.
• Una conexión de base de datos en Explorador de objetos (SQL Server local, Azure SQL Database o base de datos SQL en Microsoft Fabric).

Abrir diseñador de esquemas

1. En Explorador de objetos, haga clic con el botón derecho en la base de datos.
2. Seleccione Abrir diseñador de esquemas.

El Diseñador de esquemas se abre con una vista visual de las tablas existentes. El panel de chat GitHub Copilot aparece junto con el lienzo.

Escenario 1: Crear una tabla a partir del código seleccionado en otro archivo

El GitHub Copilot integrado de Schema Designer puede leer selecciones de otras ventanas del editor y usarlas como contexto para crear esquemas. Esto resulta útil cuando el front-end o la capa de aplicación ya tiene formas de datos codificadas de forma dura que necesitan convertirse en tablas reales.

1. Abra el archivo de código fuente en una pestaña del editor independiente. Por ejemplo, un componente de React con una MAGAZINES_DATA matriz.
2. Seleccione la estructura de datos en el archivo de origen.
3. Cambie al panel de chat del Diseñador de esquemas y envíe:

Using the selected JSON structure, create a new table called magazines.

GitHub Copilot:

• Toma la selección entre varios archivos como contexto.
• Deduce los tipos de datos T-SQL adecuados (NVARCHAR, INT, DATETIME2).
• Sigue las instrucciones personalizadas para asignar nombres, restricciones y columnas de auditoría.
• Almacena provisionalmente la nueva tabla en el panel Cambios de Copilot.

Revise la tabla propuesta en el lienzo y, a continuación, acepte o deshaga el cambio.

Escenario 2: Añadir una relación de muchos a muchos

Si la nueva tabla debe relacionarse con las tablas existentes, pida GitHub Copilot para crear la tabla de unión y las claves externas.

Add a many-to-many relationship between the magazines table and
the existing authors table. Ensure the foreign key columns align
with the current database schema and reference the correct primary
key columns.

GitHub Copilot crea una tabla de unión magazines_authors con las claves externas correctas que apuntan a ambas tablas. El diagrama visual se actualiza para mostrar las nuevas líneas de relación.

Escenario 3: Generación de datos de prueba con temática

Una vez implementado el esquema, GitHub Copilot puede generar datos de inicialización realistas y ejecutarlos en la base de datos.

Seed the magazines and magazines_authors tables with test data.
- Tables already exist - do NOT create or alter them.
- Each magazine should be themed around science or technology.
- Include at least 5 magazines with creative titles, issues, and years.
- Look up existing authors in the database and link each magazine
  to one or more authors.

Antes de ejecutar, revise las sentencias INSERT generadas. GitHub Copilot respeta la integridad referencial buscando claves principales existentes en lugar de inventar identificadores.

Compruebe que los datos se han descargado correctamente:

Show me all the data in the magazines table and their linked authors.

Escenario 4: Crear un esquema desde cero

En una base de datos vacía, puede crear un esquema de aplicación completo a partir de una única descripción del lenguaje natural.

I'm building a task management app. Create a schema with users,
projects, tasks, and comments. Users can belong to multiple projects
with different roles. Tasks can have multiple assignees. Comments
belong to a task and an author.

GitHub Copilot crea todas las tablas, relaciones, tablas de unión y restricciones y, a continuación, las almacena provisionalmente para su revisión. Este flujo se empareja bien con el modo de plan, use el modo de plan para razonar primero a través del esquema y, a continuación, pase el plan al Diseñador de esquemas para su ejecución.

Escenario 5: Importación de artefactos externos

El Diseñador de esquemas puede generar elementos de esquema a partir de entradas externas: archivos JSON, código de aplicación, documentos o imágenes.

Here's a JSON file describing our product catalog structure.
Create tables to represent this data, including appropriate
relationships between products, categories, and variants.

Adjunta el archivo mediante #file: o arrástralo al chat. GitHub Copilot deduce el esquema, incluidas las relaciones que no son explícitas en los datos de origen.

Revisión de los cambios antes de publicar

Cada cambio propuesto se almacena provisionalmente en el panel Cambios de Copilot en la parte inferior del Diseñador de esquemas. Ustedes pueden:

• Revise cada objeto agregado, modificado o quitado individualmente.
• Consulte el script T-SQL exacto que se ejecuta.
• Aceptar para aplicar el cambio al lienzo, o Deshacer para descartarlo.
• Cuando esté listo, seleccione Publicar cambios para ejecutar el DDL en la base de datos.

Validación y barreras de protección

GitHub Copilot en el Diseñador de esquemas marca proactivamente los problemas antes de llegar a la base de datos:

• Tablas sin una clave principal.
• Tipos de datos no válidos para SQL Server.
• Problemas de normalización (por ejemplo, grupos repetidos).
• Claves externas que hacen referencia a columnas inexistentes.

Los nombres calificados por esquemas (schema.table, schema.column) en la vista de diferencias hacen que cada cambio propuesto no sea ambiguo.

Cuándo usar esto frente al diseño de esquemas basado en chat

Compartir la experiencia

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• Escenarios probados: Háganos saber en qué áreas se ha centrado, por ejemplo, la creación de esquemas, la generación de consultas, la seguridad, la localización.

• Lo que funcionó bien: describa las experiencias que se sintieron suaves, útiles o superaron sus expectativas.

• Problemas o errores: incluya cualquier problema, incoherencias o comportamientos confusos. Las capturas de pantalla o las grabaciones de pantalla son especialmente útiles.

• Sugerencias para mejorar: comparta ideas para mejorar la facilidad de uso, expandir la cobertura o mejorar las respuestas de GitHub Copilot.

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