Veröffentlicht 22. März 2026
KeepTool unterstützt nun vollständig die in Oracle 23ai eingeführten SQL Domains:
Weitere domainbezogene Erweiterungen folgen in kommenden Releases.
Eine neue Seite Oracle 23ai Data Mining Models wurde hinzugefügt.
Diese Seite bildet die Grundlage zur Visualisierung und Verwaltung von Metadaten zu Oracle 23ai Mining Models.
Weitere Funktionen werden in zukünftigen Versionen ergänzt.
KeepTool führt eine grundlegende Unterstützung für Oracle 23ai Schema Annotations ein:
Erweiterte Annotation-Funktionen werden in kommenden Versionen ergänzt.
Ein neues Untermenü Rewrite SQL bündelt und erweitert die SQL-Konvertierungswerkzeuge:
Beide führen ANSI-SQL-Konvertierungen durch und wenden Syntaxanpassungen für das jeweilige Zielsystem an.
Ein neues Tool „Replace Identifiers using Dictionary…“ automatisiert globale Ersetzungen auf Basis einer benutzerdefinierten CSV-Datei – ideal z. B. zum Übersetzen von Tabellen- oder Spaltennamen für Internationalisierung.
KeepTool unterstützt jetzt die KI-Integration mit folgenden Engines: OpenAI, Claude, Gemini und Llama. Der Assistent unterstützt Sie dabei, SQL bzw. PL/SQL mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI, engl. AI) zu erstellen bzw. zu bearbeiten.
Konfigurieren Sie Ihre bevorzugte Engine auf der neuen Seite AI Assistant unter Extras | Settings. KeepTool folgt dem Bring Your Own API Key-Prinzip: Neben dem API-Key-Feld befindet sich ein Link, der direkt zur passenden Seite des jeweiligen Anbieters führt.
Jedes Editorfenster enthält einen neuen Kontextmenüeintrag AI Assistant. Er öffnet den AI-Assistant-Dialog und übernimmt automatisch eine Kopie des aktuell markierten Textes aus dem Editor.
Der Dialog enthält außerdem eine Vorlagenauswahl für AI-Command-Templates aus einem Repository. KeepTool wird mit mehreren vorkonfigurierten Templates ausgeliefert. Jedes Template besteht aus einem Namen und einem Satz von Commands.
Zum Anpassen oder Ergänzen von Templates bearbeiten Sie:
%APPDATA%\KeepTool17\AI\AI_Templates.json
Nach Auswahl eines Templates wird das zugehörige Command in das Command-Feld übernommen. In den meisten Fällen sind keine Änderungen nötig – Sie können den Text aber anpassen, um zu experimentieren.
Klicken Sie Send, um das Command an die ausgewählte AI-Engine zu senden. Die Antwort wird in zwei Bereichen angezeigt:
Mit Diff können Sie die geänderte SQL visuell mit der Originalversion vergleichen.
KeepTool-16 hat auf der Tables-Seite einen neuen Kontextmenüeintrag „DDL for PostgreSQL DB…“ eingeführt. Er erzeugt DDL für Tabellen, Constraints, Kommentare und Trigger in der korrekten PostgreSQL-Syntax.
KeepTool-17 ergänzt ähnliche Menüeinträge für folgende Datenbankobjekte:
Dieses Tool konvertiert Oracle Package Bodies, Procedures, Functions, Sequences und Policies in PostgreSQL-Syntax.
Während die meisten Transformationen automatisiert sind, können kleinere manuelle Anpassungen weiterhin erforderlich sein.
Beim Generieren von DDL für Tabellenmigrationen erstellt Hora automatisch Kommentare zu jedem Constraint.
Diese Kommentare können genutzt werden, um generische, constraintbasierte Fehlermeldungen in Anwendungen umzusetzen.
Sie können sie anschließend in natürlichere, benutzerfreundlichere Texte überführen – z. B. durch Ersetzen technischer Tabellennamen durch fachliche, „businessfreundliche“ Bezeichnungen.
Auf der Seite ORDS | Handlers wurde ein neuer Button Show Origins hinzugefügt. Diese Funktion arbeitet ähnlich wie die Aktion Copy Base Table Column Comments to View Columns im Tables/View | Columns-Datenraster.
Beim Ausführen wird die SQL-Abfrage des ausgewählten ORDS-Handlers analysiert und angezeigt, wie die bereitgestellten REST-Properties den zugrunde liegenden Tabellenspalten zugeordnet sind. Die SQL-Analyse endet dabei nicht bei View-Spalten, sondern verfolgt die Herkunft über Views hinweg bis zu den ursprünglichen Basistabellen-Spalten, sodass sich die tatsächlichen Datenquellen der REST-Properties leicht nachvollziehen lassen.
Auf dem Netzwerk-Lizenzserver ist CodeMeter Runtime Version 8.20 oder neuer erforderlich.