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Note sulla versione Databricks SQL

  • Articolo

Questo articolo elenca le nuove funzionalità e i miglioramenti di Databricks SQL, oltre a problemi noti e domande frequenti.

Processo di rilascio

Databricks rilascia gli aggiornamenti all'interfaccia utente dell'applicazione Web Databricks SQL in modo continuativo, e tutti gli utenti ricevono gli stessi aggiornamenti implementati in un breve periodo di tempo.

Inoltre, Databricks rilascia regolarmente nuove versioni di calcolo di SQL Warehouse. Sono sempre disponibili due canali: Anteprima e Corrente.

Nota

Le versioni vengono gestite in staging. L'account Databricks potrebbe non essere aggiornato con una nuova versione del warehouse SQL o con una nuova funzione di Databricks SQL fino a una settimana o più dopo la data di rilascio iniziale.

Nota

Databricks SQL Serverless non è disponibile in Azure Cina. Databricks SQL non è disponibile nelle aree Azure per enti pubblici.

Channels

I canali consentono di scegliere tra la versione di calcolo corrente di SQL Warehouse o la versione di anteprima. Le versioni di anteprima consentono di provare la funzionalità prima che diventi lo standard di Databricks SQL. Sfruttare le versioni di anteprima per testare le query di produzione e i dashboard rispetto alle modifiche future.

In genere, una versione di anteprima viene alzata di livello al canale corrente circa due settimane dopo la pubblicazione nel canale di anteprima. Alcune funzionalità, ad esempio funzionalità di sicurezza, aggiornamenti della manutenzione e correzioni di bug, potrebbero essere pubblicate direttamente nel canale corrente. Occasionalmente, Databricks può alzare di livello una versione di anteprima al canale corrente in base a una pianificazione diversa. Ogni nuova versione verrà annunciata nelle sezioni seguenti.

Per informazioni su come passare un'istanza esistente di SQL Warehouse al canale di anteprima, vedere Canali di anteprima. Le funzionalità elencate nelle sezioni degli aggiornamenti dell'interfaccia utente sono indipendenti dalle versioni di calcolo di SQL Warehouse descritte nella sezione canali delle note sulla versione.

Versioni disponibili di Databricks SQL

canale corrente: Databricks SQL versione 2024.50

canale di anteprima: Databricks SQL versione 2024.50

  • Vedere le funzionalità in 2024.50.

30 gennaio 2025

Le funzionalità e gli aggiornamenti seguenti sono stati rilasciati durante la settimana del 30 gennaio 2025.

Aggiornamenti dell'interfaccia utente

sql warehouse

Un Numero di query completate grafico (anteprima pubblica) è ora disponibile nell'interfaccia utente di monitoraggio di SQL Warehouse. Questo nuovo grafico mostra il numero di query completate in un intervallo di tempo, incluse le query annullate e non riuscite. Il grafico può essere usato con gli altri grafici e la tabella Cronologia query per valutare e risolvere i problemi relativi alle prestazioni del magazzino. La query è allocata nell'intervallo di tempo in cui viene completata. I conteggi vengono calcolati in media al minuto. Per altre informazioni, vedere Monitorare un magazzino SQL.

editor SQL

  • visualizzazione dei dati espansi nei grafici: Visualizzazioni create nell'editor SQL supportano ora fino a 15.000 righe di dati.

23 gennaio 2025

Le funzionalità e gli aggiornamenti seguenti sono stati rilasciati durante la settimana del 23 gennaio 2025.

Le modifiche nel 2024.50

Databricks SQL versione 2024.50 include le modifiche comportamentali, le nuove funzionalità e i miglioramenti seguenti.

Modifiche comportamentali

  • Il tipo di dati VARIANT non può più essere usato con operazioni che richiedono confronti

Non è possibile utilizzare le clausole o gli operatori seguenti nelle query che includono un tipo di dati VARIANT:

  • DISTINCT
  • INTERSECT
  • EXCEPT
  • UNION
  • DISTRIBUTE BY

Queste operazioni eseguono confronti e confronti che usano il tipo di dati VARIANT producono risultati non definiti e non sono supportati in Databricks. Se si usa il tipo VARIANT nei carichi di lavoro o nelle tabelle di Azure Databricks, Databricks consiglia le modifiche seguenti:

  • Aggiornare query o espressioni per effettuare il casting esplicito dei valori VARIANT a tipi di dati nonVARIANT.
  • Se sono presenti campi che devono essere usati con una delle operazioni precedenti, estrarre tali campi dal tipo di dati VARIANT e archiviarli usando tipi di dati nonVARIANT.

Per altre informazioni, vedere Query variant data.

Nuove funzionalità e miglioramenti

  • Supporto per la parametrizzazione della clausola USE CATALOG with IDENTIFIER

La clausola IDENTIFIER è supportata per l'istruzione USE CATALOG. Con questo supporto, è possibile parametrizzare il catalogo corrente in base a una variabile stringa o a un marcatore di parametro.

  • COMMENT ON COLUMN supporto per tabelle e viste

L'istruzione COMMENT ON supporta la modifica dei commenti per le colonne di visualizzazione e tabella.

  • Nuove funzioni SQL

Sono disponibili le nuove funzioni SQL predefinite seguenti:

  • nome giorno(expr) restituisce l'acronimo inglese di tre lettere per il giorno della settimana per la data specificata.
  • uniform(expr1, expr2 [,seed]) restituisce un valore casuale con valori indipendenti e distribuiti in modo identico all'interno dell'intervallo di numeri specificato.
  • randstr(length) restituisce una stringa casuale di length caratteri alfanumerici.
  • chiamata di parametri denominati per altre funzioni

Le funzioni seguenti supportano chiamata di parametri denominati:

Correzioni di bug

  • tipi annidati ora accettano correttamente vincoli NULL

Questa versione corregge un bug che interessa alcune colonne generate da Delta di tipi annidati, ad esempio STRUCT. Queste colonne a volte rifiutano in modo non corretto le espressioni in base a vincoli di NULL o NOT NULL di campi annidati. Questo problema è stato risolto.

15 gennaio 2025

Durante la settimana del 15 gennaio 2025 sono stati rilasciati gli aggiornamenti seguenti.

Aggiornamenti dell'interfaccia utente

editor SQL

Il nuovo editor SQL (anteprima pubblica) include ora le funzionalità seguenti:

  • La nomenclatura del download: gli output scaricati sono ora denominati in base alla query.
  • regolazioni delle dimensioni del carattere: regolare rapidamente le dimensioni del carattere nell'editor SQL usando Alt + e Alt - per Windows/Linux o Opt + e Opt - per macOS.
  • @Mentions nei commenti: Menzionare utenti specifici con @ nei commenti. Gli utenti menzionati riceveranno notifiche tramite posta elettronica.
  • miglioramento del cambio di tabulazione: prestazioni di cambio scheda è fino a 80% più veloce per le schede caricate e 62% più velocemente per le schede scaricate.
  • Vedere i dettagli del warehouse: le dimensioni di SQL Warehouse sono ora visibili nel selettore di calcolo senza clic aggiuntivi.
  • Modifica valori dei parametri: Usare Ctrl + Enter per Windows/Linux o Cmd + Enter per macOS, per eseguire una query durante la modifica del valore di un parametro.
  • Conservare i risultati della query nella cronologia delle versioni: i risultati della query vengono ora archiviati con la cronologia delle versioni.

visualizzazioni

  • Sono ora disponibili nuovi grafici a livello generale: Nuovi grafici con prestazioni migliorate, colori migliorati e interattività più veloce sono ora disponibili a livello generale. Vedere visualizzazione in Databricks SQL e tipi di visualizzazione .

problemi noti

  • Le letture da origini dati diverse da Delta Lake negli endpoint SQL multicluster con carico bilanciato possono risultare incoerenti.
  • Le tabelle delta a cui si accede in Databricks SQL caricano le proprietà dello schema e della tabella nel metastore configurato. Se si usa un metastore esterno, sarà possibile visualizzare le informazioni Delta Lake nel metastore. Delta Lake prova a mantenere aggiornate queste informazioni nel modo più efficiente possibile. È anche possibile usare il comando DESCRIBE <table> per assicurarsi che le informazioni vengano aggiornate nel metastore.
  • Databricks SQL non supporta gli offset di zona come 'GMT+8' come fusi orari di sessione. La soluzione alternativa consiste nell'usare un fuso orario https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones basato su un'area), ad esempio "Etc/GMT+8". Per altre informazioni sull'impostazione dei fusi orari, vedere SET TIME ZONE.

Domande frequenti

Usare l'elenco seguente per ottenere le risposte alle domande comuni.

Come vengono addebitati i carichi di lavoro Databricks SQL?

I carichi di lavoro Databricks SQL vengono addebitati in base allo SKU standard per il calcolo dei processi.

Dove vengono eseguiti i warehouse SQL?

I warehouse SQL classici e pro vengono creati e gestiti nell'account Azure. I magazzini SQL gestiscono automaticamente i cluster ottimizzati per SQL nel tuo account e si ridimensionano per adeguarsi alla domanda dell'utente finale.

Serverless SQL warehouses, d'altra parte, usano risorse di calcolo nell'account Databricks. i warehouse SQL serverless semplificano la configurazione e l'utilizzo di SQL Warehouse e accelerano i tempi di avvio. L'opzione serverless è disponibile solo se è stata abilitata per l'area di lavoro. Per ulteriori informazioni, vedere il piano di calcolo serverless .

È possibile usare sql warehouse da un notebook nella stessa area di lavoro?

Sì. Per informazioni su come collegare un notebook a un'istanza di SQL Warehouse, vedere Usare un notebook con un'istanza di SQL Warehouse.

È stato concesso l'accesso ai dati usando credenziali del provider di servizi cloud. Perché non è possibile accedere a questi dati in Databricks SQL?

In Databricks SQL, l'accesso ai dati è soggetto al controllo di accesso, e un amministratore o proprietario dei dati deve prima assegnarti i privilegi appropriati .