拖放 SQLite 資料庫至此
或點擊瀏覽 — 支援 .db / .sqlite / .sqlite3 / .db3 · 純前端解析，絕不上傳
瀏覽資料表、執行查詢、以視覺化方式建構查詢 — 你的資料庫留在你的機器上。
檔案不會離開你的瀏覽器 — 全部在本機處理。
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拖入一個 .db、.sqlite 或 .sqlite3 檔，即可立即瀏覽：每個資料表及其列數、檢視表與索引、每個資料表的完整 schema DDL，以及一個附欄位排序與快速篩選、可分頁的資料表格。資料庫大概是最敏感的一種檔案 — 這個檢視器把編譯成 WebAssembly 的 SQLite 跑在你的瀏覽器裡，所以檔案絕不會被上傳到任何地方。從手機備份、某個 app 的資料夾或伺服器把資料庫拉出來檢視，全程不碰網路。
有兩種方式查詢它。SQL 編輯器提供的是真材實料 — 語法高亮、友善的錯誤訊息、查詢歷史，預設唯讀並可明確切換以啟用寫入及匯出修改後的資料庫。視覺化查詢建構器則完全不需要 SQL：選一個資料表、勾選欄位、用下拉選單疊加篩選條件、選擇排序與列數上限 — 一邊建構就能一邊看著產生的 SQL 即時更新，這也順帶成了一份溫和的 SQL 教學。點一下就能把建好的查詢移進編輯器手動微調。
你建構的查詢可以儲存（命名、只存在你的瀏覽器裡，並以資料庫的 schema 為鍵，讓你下次開啟同一個檔案時它們會再次出現），而範本庫涵蓋了日常需求：前 100 列、分組計數取前 N、日期範圍篩選、跨整個資料表的文字搜尋、重複資料尋找、NULL 比例檢查。結果可匯出成 CSV 或 JSON；BLOB 欄位會經型別嗅探，圖片 blob 會以縮圖呈現。WAL sidecar 檔、SQLCipher 加密的資料庫與損毀的檔案，各自會得到誠實而具體的訊息，而不是直接當掉。
有三種檢視能幫你理解一個資料庫的結構，而不只是它的資料列。自動產生的 ER 圖會解析外鍵，把每個資料表畫成一個列出主鍵與外鍵欄位的方塊，並用一對多的關係線把它們連起來（可平移縮放，沒有關係的資料表會分開顯示）。schema 差異檢視讓你拖入第二個資料庫，精確看出改了什麼：新增或移除的資料表、每個資料表中新增、移除或改型的欄位、以及索引與檢視表的差異 — 非常適合找出同一個 app 兩個版本之間的遷移落差。而由於引擎會把整個檔案載入記憶體，大小警告是分級且誠實的：它會區分一個資料庫只是偏大，還是根本大到無法載入記憶體，並坦白說明真正 GB 級的瀏覽需要一個串串流式、以 OPFS 為後端的引擎，而不是假裝做得到。
不會 — 而對資料庫來說，這比任何其他檔案類型都更重要。SQLite 以 WebAssembly 跑在你的瀏覽器裡；檔案在你機器的記憶體中開啟，查詢在本機執行，沒有任何東西被傳送。載入頁面後即使斷開網路，一切也照常運作。
可以。視覺化查詢建構器完全用下拉選單和核取方塊操作：選一個資料表、挑欄位、加上像 status = active 這樣的篩選、排序、限制列數 — 完成。產生的 SQL 會在你點選的同時即時顯示，所以你在不知不覺間學會了語法，而範本也能兩下就完成像尋找重複資料這類常見工作。
檢視器預設以唯讀方式開啟，所以你不會不小心弄壞任何東西。切換「允許寫入」開關後，你就能執行 UPDATE/INSERT/DELETE，接著把修改後的資料庫下載成一個新的 .db 檔 — 你磁碟上的原檔絕不會被就地更動。
SQLCipher 加密的資料庫無法開啟（該加密並非標準 SQLite 的一部分） — 檢視器會偵測並如實告知。你 .db 檔旁邊的 -wal sidecar 檔存放著尚未合併的最新寫入；若它存在，檢視器會警告最新的資料列可能缺少，並建議你先對資料庫做 checkpoint。
可以 — ER 圖分頁會直接從 schema 讀取外鍵，自動畫出實體關係圖：每個資料表是一個列出主鍵與外鍵欄位的方塊，每個外鍵都以一對多的線連到它所參照的資料表。你可以平移與縮放，沒有關係的資料表會分開顯示，指向不存在資料表的外鍵會被標示出來而不是隱藏。
可以。schema 差異分頁讓你拖入第二個 .db，並把它的結構和目前開啟的資料庫比對：新增或移除的資料表，以及每個資料表中新增、移除或變更的欄位（型別、可否為 NULL、主鍵、預設值、外鍵），還有索引與檢視表的差異。第二個資料庫只會被開啟來讀取它的 schema，之後即丟棄 — 與這裡的一切一樣，兩個檔案都不會被上傳。
引擎（編譯成 WebAssembly 的 SQLite）會把整個檔案載入記憶體，所以在一般機器上數百 MB 都很輕鬆。警告不是單一門檻，而是分級且誠實的：偏大的檔案會有 RAM 提示，非常大的會有更強的警告，而數 GB 的檔案則會標示為很可能在開啟前就失敗 — 因為單一記憶體緩衝區容納不下。要在不載入全部的情況下瀏覽 GB 級資料庫，需要一個能從 origin-private（OPFS）檔案按需讀取頁面的引擎，而 sql.js 做不到；工具會偵測 OPFS 支援度並如實告知，而不是假裝。在記憶體上限之內，表格採用虛擬捲動與分頁查詢，所以大型資料表仍能流暢瀏覽。