A Databricks SQL API kiadási megjegyzései

Ez a cikk az új Databricks SQL-funkciókat és -fejlesztéseket, valamint az ismert problémákat és gyakori kérdéseket sorolja fel.

Kiadási folyamat

A Databricks folyamatosan frissíti a Databricks SQL-webalkalmazás felhasználói felületét, és minden felhasználó rövid időn belül ugyanazokat a frissítéseket kapja.

Emellett a Databricks általában rendszeresen kiadja az SQL Warehouse új számítási verzióit. Két csatorna mindig elérhető: előzetes verzió és Aktuális.

Csatornák

A csatornák segítségével választhat az SQL Warehouse aktuális számítási vagy előzetes verziója között. Az előzetes verziókkal kipróbálhatja a funkciókat, mielőtt az a Databricks SQL-szabványsá válik. Az előzetes verziókkal tesztelheti éles lekérdezéseit és irányítópultjait a közelgő változások ellen.

Az előzetes verziót általában körülbelül két héttel azután léptetik elő az aktuális csatornára, hogy megjelent az előnézeti csatornán. Egyes funkciók, például a biztonsági funkciók, a karbantartási frissítések és a hibajavítások közvetlenül az aktuális csatornán jelenhetnek meg. A Databricks időről időre előléptethet egy előzetes verziót az aktuális csatornára egy másik ütemezés szerint. Minden új verziót a következő szakaszokban fogunk bejelenteni.

Ha tudni szeretné, hogyan válthat meglévő SQL-tárolót az előnézeti csatornára, olvassa el a Csatornák előnézete című témakört. A felhasználói felület frissítési szakaszaiban felsorolt funkciók függetlenek a kibocsátási megjegyzések jelen szakaszában ismertetett SQL Warehouse számítási verzióktól.

Elérhető Databricks SQL-verziók

Aktuális csatorna: Databricks SQL 2024.50-es verziója

Előnézeti csatorna: Databricks SQL 2025.10-es verziója

2025. február 21.

Egy új Databricks SQL-verzió érhető el a előzetes verziójú csatornán. Az új funkciókról, a viselkedési változásokról és a hibajavításokról az alábbi szakaszban tájékozódhat.

Változások 2025 októberében

Viselkedési változások

• A deltamegosztásban a táblaelőzmények alapértelmezés szerint engedélyezve lesznek

  Az SQL-paranccsal (ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table>) létrehozott megosztásoknál az előzménymegosztás (WITH HISTORY) mostantól alapértelmezés szerint engedélyezett. Lásd a(z) ALTER SHARE.

• hitelesítő adatokRA vonatkozó SQL-utasítások hibát adnak vissza, ha a hitelesítő adatok típusa nem egyezik

  Ebben a kiadásban, ha a hitelesítőadat-kezelési SQL-utasításban megadott hitelesítő adattípus nem egyezik meg a hitelesítő argumentum típusával, a rendszer hibát ad vissza, és az utasítás nem fut. Ha például az utasítás DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name', ha credential-name nem tárolási hitelesítő adat, az utasítás hibaüzenettel meghiúsul.

  Ez a módosítás segít megelőzni a felhasználói hibákat. Korábban ezek az utasítások sikeresen lefuttak, még akkor is, ha a megadott hitelesítő adattípusnak nem megfelelő hitelesítő adatokat adták át. Például, a következő utasítás sikeresen eltávolítja storage-credential: DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credential.

  Ez a változás a következő nyilatkozatokat érinti:

  • DROP CREDENTIAL
  • ALTER CREDENTIAL
  • DESCRIBE CREDENTIAL
  • GRANT...RA...HITELESÍTŐ ADATOK
  • REVOKE…BEKAPCSOLVA…HITELESÍTŐ ADATOK
  • SHOW GRANTS BE... HITELESÍTŐ ADATOK

Új funkciók és fejlesztések

• A timestampdiff & timestampadd használata létrehozott oszlopkifejezésekben

  A Delta Lake által létrehozott oszlopkifejezések mostantól támogatják a timestampdiff és a timestampadd függvényeket.

• SQL-folyamat szintaxisának támogatása

  Mostantól SQL-folyamatokat is írhat. Az SQL-folyamatok egy szabványos lekérdezést( például SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5) építenek be lépésenkénti sorrendbe, ahogyan az a következő példában látható:

  FROM T
  |> SELECT c2
  |> WHERE c1 = 5
  

  Az SQL-folyamatok támogatott szintaxisának megismeréséhez tekintse meg SQL-folyamat szintaxisánakcímű témakört.

  Az iparágak közötti kiterjesztés hátteréről lásd SQL-nek problémái vannak. Kijavíthatjuk őket: Pipe szintaxis az SQL-ben (a Google Research által).

• HTTP-kérés készítése a http_request függvény használatával

  Most már http-kapcsolatokat hozhat létre, és rajtuk keresztül HTTP-kéréseket kezdeményezhet a http_request függvénnyel.

• Frissítés a DESCRIBE TABLE-re, amely a metaadatokat strukturált JSON formájában adja vissza

  Mostantól a DESCRIBE TABLE AS JSON paranccsal JSON-dokumentumként is visszaadhatja a tábla metaadatait. A JSON-kimenet strukturáltabb, mint az alapértelmezett, ember által olvasható jelentés, és programozott módon használható a tábla sémájának értelmezéséhez. További információ: DESCRIBE TABLE AS JSON.

• Végi szóköz érzékenység nélküli rendezések

  Az üres érzéketlen rendezéseket követő támogatás hozzáadva. Ezek a kollációk például a 'Hello' és 'Hello ' értékeket egyenlőként kezelik. További információ: RTRIM kolláció.

Hibajavítások

• Továbbfejlesztett növekményes klónfeldolgozás

  Ez a kiadás tartalmaz egy javítást egy peremes esethez, ahol egy növekményes CLONE újramásolhatja a forrástáblából a céltáblába másolt fájlokat. Lásd: Az Azure Databricks táblájának klónozása.

2025. február 13.

A következő funkciók és frissítések 2025. február 13-án jelentek meg.

Felhasználói felület frissítései

adatfelderítés

• Unity Catalog-metaadatok előnézetének megtekintése: Unity Catalog-objektumok metaadatainak előnézete a sémaböngésző egyik objektumára mutatva. Ez a funkció elérhető a Catalog Explorerben és más felületeken, ahol a sémaböngészőt használja, például az AI/BI-irányítópultokat és az SQL-szerkesztőt.

  

• Szűrő lekérdezhető adategységek keresésére A Kataloguskezelő séma böngészője mostantól tartalmazza a Lekérdezhető jelölőnégyzetet. Ha bejelöli ezt a beállítást, kizárja azokat az objektumokat, amelyeket megtekinthet, de nem kérdezhet le.

  

2025. január 30.

A következő funkciók és frissítések 2025. január 30-án jelentek meg.

Felhasználói felület frissítései

A Befejezett lekérdezések száma diagram (nyilvános előzetes verzió) mostantól elérhető az SQL Warehouse monitorozási felhasználói felületén. Ez az új diagram az időablakban befejezett lekérdezések számát mutatja, beleértve a megszakított és sikertelen lekérdezéseket is. A diagram használható a többi diagrammal és a Lekérdezési előzmények táblával a raktár teljesítményének felméréséhez és hibaelhárításához. A lekérdezés befejezett időablakhoz van rendelve. A darabszámokat percenként átlagoltuk. További információért lásd: egy SQL tárház figyelése.

változások 2024.50-ben

A Databricks SQL 2024.50-es verziója a következő viselkedési változásokat, új funkciókat és fejlesztéseket tartalmazza.

Viselkedési változások

• A VARIANT adattípus már nem használható összehasonlítást igénylő műveletekkel

Az VARIANT adattípust tartalmazó lekérdezésekben nem használhatja a következő záradékokat vagy operátorokat:

• DISTINCT
• INTERSECT
• EXCEPT
• UNION
• DISTRIBUTE BY

Ezek a műveletek összehasonlítást végeznek, és a VARIANT adattípust használó összehasonlítások nem definiált eredményeket eredményeznek, és a Databricks nem támogatja őket. Ha az Azure Databricks számítási feladataiban vagy tábláiban a VARIANT típust használja, a Databricks a következő módosításokat javasolja:

• Frissítse a lekérdezéseket vagy kifejezéseket, hogy a VARIANT értékeket explicit módon alakítson átVARIANT adattípusokra.
• Ha olyan mezőkkel rendelkezik, amelyeket a fenti műveletek bármelyikével együtt kell használnia, bontsa ki ezeket a mezőket a VARIANT adattípusból, és neVARIANT adattípusokkal tárolja őket.

További információ: Lekérdezésvariáns adatok.

Új funkciók és fejlesztések

• A USE CATALOG with IDENTIFIER záradék paraméterezésének támogatása

A IDENTIFIER záradék kap támogatást a USE CATALOG utasítástól. Ezzel a támogatással paraméterezheti az aktuális katalógust egy sztringváltozó vagy paraméterjelölő alapján.

• COMMENT ON COLUMN táblák és nézetek támogatása

A COMMENT ON utasítás támogatja a nézet- és táblázatoszlopok megjegyzéseinek módosítását.

• Új SQL-függvények

A következő új beépített SQL-függvények érhetők el:

• dayname(expr) a hét napjának hárombetűs angol betűszóját adja vissza az adott dátumhoz.
• uniform(expr1, expr2 [,seed]) egy véletlenszerű értéket ad vissza független és azonos eloszlású értékekkel a megadott számtartományon belül.
• randstr(hossz) egy véletlenszerű karaktersorozatot ad vissza length alfa-numerikus karakterekből.
• Elnevezett paraméter meghívása további függvényekhez

Az alábbi függvények támogatják a nevű paraméterekkel való hívást:

• változat_robban
• változat_kinyílása_külső
• beágyazott
• inline_outer
• posexplode
• posexplode_outer

Hibajavítások

• beágyazott típusok mostantól megfelelően elfogadják a NULL-korlátozásokat

Ez a kiadás kijavít egy hibát, amely a beágyazott típusok egyes Delta által létrehozott oszlopait érinti, például STRUCT. Ezek az oszlopok néha helytelenül utasítják el a kifejezéseket a beágyazott mezők NULL vagy NOT NULL korlátozásai alapján. Ezt kijavítottuk.

2025. január 15.

A következő frissítések 2025. január 15-én jelentek meg.

Felhasználói felület frissítései

Az új SQL-szerkesztő (nyilvános előzetes verzió) mostantól a következő funkciókkal rendelkezik:

• Letöltés elnevezése: letöltött kimenetek neve mostantól a lekérdezés után lesz elnevezve.
• Betűméret-beállítások: Gyorsan módosíthatja a betűméretet az SQL-szerkesztőben a Windows/Linux Alt + és Alt -, illetve a macOS Opt + és Opt - használatával.
• @Mentions megjegyzésekben: Adott felhasználók megemlítése @ megjegyzésben. Az említett felhasználók e-mail-értesítéseket kapnak.
• Továbbfejlesztett fülváltás: A fülváltás teljesítménye 80%-kal% gyorsabb a betöltött lapoknál, és 62%-kal% gyorsabb a nem betöltött lapoknál.
• Tekintse meg a raktár részleteit: SQL Warehouse mérete mostantól további kattintások nélkül látható a számítási választóban.
• Paraméterértékek szerkesztése: Használja a Ctrl + Enter-t Windows/Linux rendszeren vagy a Cmd + Enter-t macOS rendszeren egy lekérdezés futtatásához, miközben egy paraméterértéket szerkeszt.
• A lekérdezés eredményeinek megőrzése a verzióelőzményekben: A lekérdezés eredményeit a rendszer a verzióelőzményekkel együtt tárolja.

• Mostantól általánosan elérhetők az új diagramok: Mostantól általánosan elérhetők a jobb teljesítményű, továbbfejlesztett színekkel és gyorsabb interaktivitással rendelkező új diagramok. Lásd: Vizualizáció a Databricks SQL és Vizualizációtípusok.

Ismert problémák

• A Delta Lake-től eltérő adatforrásokból származó, több fürtből álló, elosztott terhelésű SQL-végpontokból beolvasott adatok inkonzisztensek lehetnek.
• A Databricks SQL-ben elérhető deltatáblák feltöltik a séma- és táblatulajdonságaikat a konfigurált metaadattárba. Ha külső metaadattárt használ, látni fogja a Delta Lake információit a metaadattárban. A Delta Lake a képességeihez mérten próbálja a legnaprakészebb állapotban tartani ezt az információt. Emellett a DESCRIBE <table> parancsot is használhatja az információ metaadattárban történő frissítéséhez.
• A Databricks SQL nem támogatja az olyan zónaeltolódásokat, mint a "GMT+8" munkamenet-időzónák. A megkerülő megoldás egy régióalapú időzóna https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zoneshasználata , például "Etc/GMT+8" helyett. Az időzónák beállításáról további információt a SET TIME ZONE találhat.

Gyakori kérdések (GYIK)

Az alábbi lista segítségével megismerheti a gyakori kérdésekre adott válaszokat.

Hogyan számítják fel a Databricks SQL számítási feladatait?

A Databricks SQL számítási feladatait a standard feladatok számítási termékváltozata alapján számítjuk fel.

Hol futnak az SQL-raktárak?

A klasszikus és profi SQL-raktárakat az Azure-fiókjában hozza létre és felügyeli. Az SQL-raktárak automatikusan kezelik az SQL-optimalizált fürtöket a fiókban, és a végfelhasználói igényeknek megfelelően méretezhetők.

kiszolgáló nélküli SQL-tárolókviszont számítási erőforrásokat használnak a Databricks-fiókban. a kiszolgáló nélküli SQL-raktárak leegyszerűsítik az SQL Warehouse konfigurálását és használatát, és felgyorsítják az indítási időket. A kiszolgáló nélküli beállítás csak akkor érhető el, ha engedélyezve van a munkaterület. További információ: kiszolgáló nélküli számítási sík.

Használhatok SQL-raktárakat egy jegyzetfüzetből ugyanazon a munkaterületen?

Igen. Ha meg szeretné tudni, hogyan csatolhat jegyzetfüzetet SQL-tárházhoz, olvassa el Jegyzetfüzet használata SQL-tárházzal-.

Hozzáférést kaptam az adatokhoz egy felhőszolgáltató hitelesítő adataival. Miért nem férek hozzá ezekhez az adatokhoz a Databricks SQL-ben?

A Databricks SQL-ben az adatokhoz való hozzáférés az adathozzáférés-vezérlés hatálya alá tartozik, és a rendszergazdának vagy az adattulajdonosnak először meg kell adnia a megfelelő jogosultságokat.