Sotto il cofano.

Come funziona DBlast nel dettaglio: cosa analizza, quali modifiche DDL simula, su quali database lavora e con quali tecnologie è costruito.

Funzioni nel dettaglio

Cosa fa l'ultima versione alpha.

Grafo

Lo schema come grafo

Tabelle e chiavi esterne diventano un grafo navigabile. Le tabelle vicine vengono raggruppate con un algoritmo di community detection: puoi rinominare i gruppi e spostare le tabelle da un gruppo all'altro.

Impatto

Simulazione di modifiche DDL

DROP TABLE, DROP COLUMN, cambio di tipo, rinomina, nuova chiave esterna, cambio di chiave primaria o di nullabilità. Il report elenca problemi potenziali, effetti automatici e lo script SQL della modifica, con un punteggio di rischio e i passi consigliati.

Revisione

Check schema

Passa in rassegna l'intero database e segnala nomi poco chiari, duplicazioni e violazioni delle forme normali. Sono avvisi di stile, tenuti distinti dai rischi strutturali.

Oggetti

Oggetti e routine

Un albero con schemi, tabelle, viste, viste materializzate, routine e sequenze. Se cambi una colonna usata da una routine, il rischio lo segnala.

Ricerca rapida Ctrl+K
Storico delle simulazioni
Interfaccia in italiano e inglese
App desktop con aggiornamenti automatici

Database supportati

PostgreSQL
Oracle
Db2 for LUW

Per ora DBlast supporta solo database relazionali. I database documentali e non relazionali sono fuori dal perimetro attuale e non sono in programma a breve.

Architettura

Quattro componenti, ognuno con un compito solo.

DatabasePostgreSQL, Oracle o Db2 for LUW.
KernelLegge lo schema e produce lo Schema IR, un formato comune con versione (hash).
BackendCostruisce il grafo in memoria, calcola i gruppi e simula l'impatto delle modifiche.
FrontendCanvas del grafo e pannello del rischio, nel browser o come app desktop.

DBlast lavora sui metadati dello schema: le simulazioni non eseguono nulla sul database. Il rischio strutturale (cosa si rompe davvero) è calcolato in modo deterministico ed è separato dagli avvisi di stile, che restano consigli.

Stack tecnologico

Kernel: Java 21, Quarkus

Backend: Python, FastAPI, NetworkX

Frontend: React 19, Vite, React Flow, ELK per il layout

Desktop: Electron, con kernel e backend inclusi

Stato e roadmap tecnica

Ultima versione: v0.2.2-alpha.1 (22 ottobre 2026)

DBlast è in sviluppo attivo e cambia spesso. Non è ancora disponibile per il download.

In valutazione

Spiegazioni con AI

Un livello che trasforma il report di una simulazione in spiegazioni operative per DBA e decisori. Il rischio resta calcolato in modo deterministico: l'AI non lo ricalcola. Non ancora implementato.

In valutazione

Client database multi-dialetto

Una bozza di specifica prevede un uso come client: profili di connessione, sessioni, esecuzione di script ed esplorazione dei risultati.

Competenze per le collaborazioni

Le tecnologie con cui lavoriamo anche fuori da DBlast.

Backend e API: FastAPI, Spring Boot, Quarkus

AI: Integrazione di LLM, ad esempio con AWS Bedrock

Real-time: WebSocket

Frontend: React

Dati: PostgreSQL, Oracle, analisi di schemi

Infrastruttura: Docker, AWS

Hai un progetto? Vai alla pagina Servizi.