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Databricks SQL リリース ノート

この記事では、新しい Databricks SQL の機能および機能強化と、既知の問題および FAQ を示します。

リリース プロセス

Databricks は、Databricks SQL Web アプリケーションのユーザー インターフェイスの更新プログラムを継続的にリリースしており、すべてのユーザーが同じ更新プログラムを取得し、短期間でロール アウトされます。

また、Databricks は通常、新しい SQL ウェアハウス コンピューティング バージョンを定期的にリリースしています。 プレビューと最新の 2 つの チャネルが常に使用できます。

Note

リリースは段階的に行われます。 Databricks アカウントは、最初のリリース日から 1 週間以上経過するまで、新しい SQL ウェアハウス バージョンまたは Databricks SQL 機能で更新されない場合があります。

Note

Databricks SQL Serverless は、Azure China リージョンでは利用できません。 Databricks SQL は、Azure Government リージョンでは使用できません。

チャンネル

チャネルを使用すると、現在の SQL Warehouse コンピューティング バージョンまたはプレビュー バージョンを選択できます。 プレビュー バージョンを使用すると、Databricks SQL の標準になる前の機能を試すことができます。 プレビュー バージョンを利用して、今後の変更に対して運用クエリとダッシュボードをテストします。

通常、プレビュー バージョンは、プレビュー チャネルにリリースされてから約 2 週間後に、最新のチャネルにレベル上げされます。 セキュリティ機能、メンテナンス更新、バグ修正などの一部の機能は、現在のチャネルに直接リリースされる場合があります。 Databricks は、プレビュー バージョンを別のスケジュールで最新のチャネルにレベル上げする場合があります。 以降のセクションで新しいバージョンをそれぞれ発表します。

既存の SQL ウェアハウスをプレビュー チャネルに切り替える方法については、プレビュー チャネルを参照してください。 ユーザー インターフェイス更新のセクションに記載されている機能は、リリース ノートの「チャンネル 」セクションで説明されている、SQL ウェアハウス コンピューティングのバージョンとは無関係です。

使用可能な Databricks SQL バージョン

現在のチャネル: Databricks SQL バージョン 2024.50

プレビュー チャネル: Databricks SQL バージョン 2024.50

  • 2024.50の機能を参照してください。

2025 年 1 月 30 日

次の機能と更新プログラムは、2025 年 1 月 30 日の週にリリースされました。

ユーザー インターフェイスの更新

SQL ウェアハウス

完了したクエリ数 グラフ (パブリック プレビュー) が SQL ウェアハウス監視 UI で使用できるようになりました。 この新しいグラフには、取り消されたクエリや失敗したクエリなど、時間枠内で完了したクエリの数が表示されます。 このグラフは、他のグラフとクエリ履歴テーブルと共に使用して、ウェアハウスのパフォーマンスを評価およびトラブルシューティングできます。 クエリは、完了した時間枠内に割り当てられます。 カウントは 1 分あたりの平均です。 詳細情報については、「SQL ウェアハウスを監視する」を参照してください。

SQL エディター

  • 拡張データがグラフに表示されます。SQL エディターで作成された 視覚化では、最大 15,000 行のデータがサポートされるようになりました。

2025 年 1 月 23 日

次の機能と更新プログラムは、2025 年 1 月 23 日の週内にリリースされています。

2024.50 での変更点

Databricks SQL バージョン 2024.50 には、以下のような動作の変更、新機能、および機能強化が含まれています。

動作の変更

  • VARIANT データ型を、比較が必要な操作で使用することはできなくなりました

VARIANT データ型を含むクエリで、次の句または演算子を使用することはできません。

  • DISTINCT
  • INTERSECT
  • EXCEPT
  • UNION
  • DISTRIBUTE BY

これらの操作は比較を実行するものであり、VARIANT データ型を使用する比較は未定義の結果を生成するので、Databricks ではサポートされません。 Azure Databricks ワークロードまたはテーブルで VARIANT 型を使用する場合、Databricks では次の変更を推奨しています。

  • クエリまたは式を更新して、VARIANT 値を、非 VARIANT のデータ型に明示的にキャストします。
  • 上記のいずれかの操作で使用する必要があるフィールドが含まれているのであれば、それらのフィールドを VARIANT データ型から抽出し、非 VARIANT のデータ型を使用して格納します。

詳細については、「VARIANT データをクエリする」を参照してください。

新機能と機能強化

  • USE CATALOG with IDENTIFIER 句のパラメーター化のサポート

IDENTIFIER 句 は、USE CATALOG ステートメントでサポートされています。 このサポートを使用すると、文字列変数またはパラメーター マーカーに基づいて、現在のカタログをパラメーター化できます。

  • テーブルとビューに対する COMMENT ON COLUMN のサポート

COMMENT ON ステートメントでは、ビュー列とテーブル列のコメントの修正がサポートされています。

  • 新しい SQL 関数

次の新しい組み込み SQL 関数を使用できます。

  • dayname(expr) は、指定された日付の曜日について、3 文字の英語頭字語を返します。
  • uniform(expr1, expr2 [,seed]) は、指定された数値の範囲内で、互いに独立で同一の分布に従うランダムな値を返します。
  • randstr(length) は、length の長さの英数字のランダムな文字列を返します。
  • より多くの関数に対する名前付きパラメーターの呼び出し

次の関数では、名前付きパラメーター呼び出しがサポートされています。

バグの修正

  • 入れ子になった型が NULL 制約を適切に受け入れるようになりました

このリリースでは、STRUCTなど、Delta で生成された入れ子型の一部の列に影響を与えるバグが修正されました。 これらの列は、入れ子になったフィールドの NULL または NOT NULL 制約に基づいて、式を誤って拒否することがありました。 この問題は修正されています。

2025 年 1 月 15 日

以下の更新プログラムは、2025 年 1 月 15 日の週内にリリースされています。

ユーザー インターフェイスの更新

SQL エディター

新しい SQL エディター (パブリック プレビュー) に、次の機能が加わりました。

  • ダウンロードの名前付け: ダウンロードした出力にクエリの名前が付くようになりました。
  • フォント サイズの調整: Windows/Linux の場合は Alt +Alt -、また macOS の場合は Opt +Opt - を使用して、SQL エディター内のフォント サイズがすばやく調整されます。
  • コメント内の @Mentions: コメントで @ により特定のユーザーをメンションします。 メンションされたユーザーはメールによる通知を受け取ります。
  • タブ切り替えの向上: タブ切り替えのパフォーマンスが、ロードされたタブの場合は最大 80%、未ロードのタブの場合は 62% 高速になりました。
  • ウェアハウスの詳細表示: SQL ウェアハウスのサイズが、追加のクリックなしでコンピューティング セレクターに表示されるようになりました。
  • パラメーター値の編集: Windows/Linux の場合は Ctrl + Enter を、macOS の場合は Cmd + Enter を使用して、パラメーター値の編集中にクエリを実行できます。
  • バージョン履歴の中にクエリ結果を保持: クエリの結果が、バージョン履歴を使用して保存できるようになりました。

視覚化

  • 新しいグラフの一般提供開始: パフォーマンスが向上し、色が強化され、より高速な対話機能を持つ新しいグラフが一般公開されました。 「Databricks SQL での視覚化」および「視覚化の種類」を参照してください。

既知の問題

  • マルチクラスター負荷分散 SQL エンドポイントの Delta Lake 以外のデータ ソースからの読み取りは、不整合になる場合があります。
  • Databricks SQL でアクセスされる Delta テーブルが、それ自体のスキーマとテーブルのプロパティを、構成されているメタストアにアップロードします。 外部のメタストアを使用している場合は、メタストア内の Delta Lake の情報を見ることができます。 この情報は、Delta Lake により、可能な限り最新の状態に保たれます。 また、DESCRIBE <table> コマンドを使用して、メタストア内の情報が確実に更新されるようにすることもできます。
  • Databricks SQL では、セッション タイム ゾーンとして "GMT+8" のようなゾーン オフセットはサポートされていません。 回避策は、代わりに "Etc/GMT+8" のようなリージョン ベースのタイム ゾーン (https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones) を使用することです。 タイム ゾーンの設定の詳細については、「SET TIME ZONE」を参照してください。

よく寄せられる質問 (FAQ)

一般的な質問に対する回答を確認するには、次の一覧を使用してください。

Databricks SQL のワークロードが課金される方法

Databricks SQL ワークロードは、Standard Jobs Compute SKU に従って課金されます。

SQL ウェアハウスはどこで実行されますか?

Classic および Pro の SQL ウェアハウスは、Azure アカウントで作成および管理されます。 SQL ウェアハウスは、SQL 最適化クラスターをアカウント内で自動的に管理し、エンドユーザーの需要に合わせてスケーリングします。

一方、サーバーレス SQL ウェアハウスでは、Databricks アカウント内のコンピューティング リソースが使用されます。 サーバーレス SQL ウェアハウスでは、SQL ウェアハウスの構成と使用が簡素化され、起動時間が短縮されます。 サーバーレス オプションは、それがワークスペースに対し有効になっている場合にのみ使用できます。 詳細情報については、「サーバーレス コンピューティング プレーン」を参照してください。

同じワークスペース内にあるノートブックから、SQL ウェアハウスを使用できますか?

はい。 ノートブックを SQL ウェアハウスにアタッチする方法については、「SQL ウェアハウスでノートブックを使用する」を参照してください。

クラウド プロバイダーの資格情報を使用したデータへのアクセス権が付与されています。 Databricks SQL でこのデータにアクセスできないのはなぜですか?

Databricks SQL では、データへのすべてのアクセスがデータ アクセス制御の対象になるため、最初に、管理者またはデータ所有者から適切な権限を付与してもらう必要があります。