3种方式轻松找回Navicat密码:解密工具使用全攻略
你是否曾经因为忘记Navicat数据库连接密码而苦恼?navicat_password_decrypt项目正是为解决这一痛点而生!这个开源工具能够快速解密Navicat保存的加密密码,让你轻松找回丢失的数据库连接信息。无论是个人开发者还是企业数据库管理员,这个工具都能在关键时刻帮上大忙。✨
🔍 项目功能概览
navicat_password_decrypt是一个专门用于解密Navicat数据库连接密码的Java工具。它支持多种Navicat版本,包括11.x和12+系列,通过简洁的图形界面或命令行方式,让密码恢复变得简单高效。
📋 使用前准备工作
在使用navicat_password_decrypt工具之前,你需要准备好以下内容:
获取加密密码
- 从注册表获取:通过Windows注册表编辑器查找Navicat保存的连接信息
- 导出连接文件:从Navicat导出包含连接信息的ncx文件
环境要求
- Java环境:JDK 1.8+(推荐1.8.0_151以上版本)
- Navicat版本:支持11.2.7、12.1.15、15.1.17、16.0.3等版本
🚀 三种解密方式详解
方式一:图形界面操作(推荐新手)
直接运行src/main/java/MainIndexFrame.java文件,启动图形界面:
- 选择Navicat版本:根据你的Navicat版本选择navicat11或navicat12+
- 输入加密密码:在"请填入加密密码"文本框中粘贴加密后的密码
- 点击查看密码:一键解密,立即显示原始密码
方式二:文件导入模式
如果你有Navicat导出的ncx文件,可以使用导入功能:
- 选择ncx文件:点击"选择文件"按钮导入连接文件
- 自动解析:工具会自动提取文件中的所有连接信息
- 批量处理:一次性解密多个数据库连接的密码
方式三:命令行工具
对于喜欢命令行操作的用户,可以使用src/main/java/util/DecodeNcx.java中的main方法:
# 通过命令行直接调用解密功能
java DecodeNcx "你的加密密码"
🛠️ 核心模块解析
版本适配模块
项目通过enums/VersionEnum.java和factory/NavicatCipherFactory.java实现了多版本支持,能够自动识别并适配不同Navicat版本的加密算法。
解密算法实现
navicat/Navicat11Cipher.java:处理Navicat 11系列的解密navicat/Navicat12Cipher.java:处理Navicat 12+系列的解密
文件处理工具
util/DecodeNcx.java提供了完整的ncx文件解析功能,支持批量密码恢复。
💡 使用技巧与注意事项
最佳实践建议
- 版本匹配:确保选择的Navicat版本与实际使用的版本一致
- 密码格式:输入的加密密码必须是Navicat保存的原始格式
- 文件验证:导入的ncx文件应确保来自可信的Navicat导出
常见问题解决
- 解密失败:检查加密密码是否完整,避免复制时遗漏字符
- 文件无法导入:确认ncx文件格式正确,未被修改损坏
🎯 项目优势总结
相比其他类似工具,navicat_password_decrypt具有以下显著优势:
- ✅ 多版本兼容:支持Navicat 11到16等多个版本
- ✅ 操作简便:提供图形界面和命令行两种方式
- ✅ 批量处理:支持一次性解密多个连接密码
- ✅ 开源透明:代码完全开源,安全可靠
📦 快速开始指南
要立即使用这个工具,可以通过以下命令获取项目:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/na/navicat_password_decrypt
然后按照上述三种方式中的任意一种进行操作,即可快速找回你的Navicat数据库密码。
无论你是偶尔忘记密码的个人开发者,还是需要管理多个数据库连接的专业DBA,navicat_password_decrypt都能成为你工具箱中不可或缺的得力助手!🌟
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
