# WhoDB - 가볍고 강력한 데이터베이스 관리 도구

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=18872](https://news.hada.io/topic?id=18872)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/18872.md](https://news.hada.io/topic/18872.md)
- Type: news
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2025-01-24T09:31:02+09:00
- Updated: 2025-01-24T09:31:02+09:00
- Original source: [github.com/clidey](https://github.com/clidey/whodb)
- Points: 20
- Comments: 8

## Summary

WhoDB는 20MB 이하의 가벼운 데이터베이스 관리 도구로, PostgreSQL, MySQL, SQLite3, MongoDB, Redis, MariaDB, ElasticSearch를 지원하며 자연어로 데이터 쿼리 및 관리가 가능합니다. 이 도구는 데이터베이스 스키마를 그래프로 시각화하고, 프론트엔드 테이블 가상화 및 인라인 데이터 수정 기능을 제공하여 사용자 편의성을 높였습니다. 또한, Go로 개발되어 빠르고 Docker를 통해 쉽게 설치할 수 있으며, Adminer와 DBeaver의 장점을 결합하여 경량성과 효율성을 중시합니다.

## Topic Body

- 20MB이하로 가볍지만 강력한, 사용자 친화적 데이터베이스 관리 도구  
  - PostgreSQL, MySQL, SQLite3, MongoDB, Redis, MariaDB, ElasticSearch  
- 복잡한 SQL 작성 대신 자연어로 데이터 쿼리 및 관리 가능 : Ollama, ChatGPT, Anthropic과 통합  
- 프론트엔드 테이블 가상화 지원  
- 데이터베이스 스키마를 그래프로 시각화  
- 인터페이스에서 직접(인라인) 데이터 수정 및 결과 미리보기  
- Scratchpad: Jupyter Notebook 스타일의 데이터베이스 쿼리 인터페이스  
- Go로 개발되어 빠르며, Docker를 사용하여 쉽게 설치 가능   
- 다른 도구와의 관계  
  - Adminer에서 영감을 받아 경량성과 사용 편의성을 기반으로 UX와 데이터 시각화를 강화한 툴을 목표로 개발  
  - DBeaver는 풍부한 기능을 제공하지만 리소스 요구량이 높은 반면, WhoDB는 가볍고 효율적이며 작은 환경에서도 잘 작동

## Comments



### Comment 33830

- Author: bungker
- Created: 2025-01-24T16:57:28+09:00
- Points: 1

프롬프트는 여기에 정의되어 있습니다: https://github.com/clidey/whodb/blob/main/core/src/common/chat.go   자연어를 통한 명령은 정말 간단한 수준으로 구현되어 있는데   
ollama  phi4로 연결해서 간단히 DB 구성 해서 명령내려봤는데 10개 정도의 명령이 제대로 실행됐네요.   이건 누구를 칭찬해야 될지 모르겠네요.

### Comment 33817

- Author: savvykang
- Created: 2025-01-24T13:38:15+09:00
- Points: 1

[데모](https://whodb.clidey.com/demo/login?host=quick-container-491288b0-3138-48fa-93b4-1e730296c0b7.hello.svc.cluster.local&username=user&password=password&database=Adventureworks)를 써 봤는데 개선점이 꽤 많이 보이네요. 강력하다고 자평하기에는 아직 갈 길이 많이 멀어 보입니다  
  
1. 테이블 뷰에서 셀 클릭시 셀 데이터가 복사됩니다. 커서 호버시 셀 내부 우측에 펜 아이콘이 나타나서 셀 클릭시 편집이 될 것으로 기대했는데 정작 동작은 그렇지 않습니다. 펜 아이콘을 정확히 눌러야 셀 편집모드로 전환됩니다.  
2. 셀 편집 모드가 모달로 표시되고 입력 textarea가 지나치게 크게 표시되어 입력 플로우를 유지하는 데에 어려움이 있습니다. 모달보다 인라인 편집 기능이 낫다고 생각합니다  
3. 행 단위로 데이터를 수정할 수 없습니다  
4. 정말 사소한 문제이긴 한데 다크모드 전환 스위치의 레이블이 스위치 상태에 의해 변경됩니다. 끈 상태는 Light Mode, 켠 상태는 Dark Mode로 표시됩니다. 토글 스위치의 레이블은 바뀌지 않는게 맞지 않나 싶습니다

### Comment 33819

- Author: savvykang
- Created: 2025-01-24T13:58:12+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 33817
- Depth: 1

핵심기능 리스트를 다시 보니 인라인 편집이 명시되어 있네요. 프로젝트 설명에 적힌 인라인 편집이 뭔지 아리송합니다

### Comment 33811

- Author: regentag
- Created: 2025-01-24T12:36:51+09:00
- Points: 1

LLM을 통해 자연어로 명령을 내리는건가요?  
실DB에다가는 못 쓰겠군요...

### Comment 33813

- Author: leelou2
- Created: 2025-01-24T13:04:40+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 33811
- Depth: 1

일반적으로 sql 을 생성할땐 테이블 구조나 괸계, 필드 설명 등을 사용합니다 그래서 내 데이터가 학습될 일은 없을 듯해요 또한 OpenAI API는 요청 데이터로 학습하지 않는다라는 내용이 있어요 그럼에도 불안하시면 로컬 LLM 을 사용하시면 될 것 같네요👏

### Comment 33831

- Author: leelou2
- Created: 2025-01-24T17:17:10+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 33813
- Depth: 2

앗 사용해보니 쿼리를 만드는 방식이 아니군요 😂 실DB에서의 사용은 진짜 어렵겠네요

### Comment 33818

- Author: regentag
- Created: 2025-01-24T13:52:49+09:00
- Points: 2
- Parent comment: 33813
- Depth: 2

민감한 작업, 특히 데이터를 수정/삭제하거나 테이블 구조 변경같은 작업을 자연어로 LLM을 통해 하는건 아직은 매우 위험해 보여요.  
결국 실행전 생성된 SQL을 검토해야할것 같아요.

### Comment 33814

- Author: vwjdalsgkv
- Created: 2025-01-24T13:19:35+09:00
- Points: 2
- Parent comment: 33813
- Depth: 2

원 댓글의 요지는 그게 아닌것같습니다.  
운영중인 db에서는 select 만으로도 부하 및 lock등으로 인해서 장애가 발생할 수 있는데, llm을 통해서 도출된 쿼리를 바로 사용할때 리스크가 있다는 의미로 말씀하신것같슴니다.