Compartilhar via

Notas sobre a versão do Databricks SQL

  • Artigo

Este artigo lista novos recursos e aprimoramentos do Databricks SQL, juntamente com problemas conhecidos e perguntas frequentes.

Processo de liberação

O Databricks libera atualizações para a interface do usuário do aplicativo Web do Databricks SQL continuamente, com todos os usuários recebendo as mesmas atualizações distribuídas por um curto período de tempo.

Além disso, o Databricks normalmente lança novas versões de computação do SQL warehouse regularmente. Dois canais estão sempre disponíveis: Versão prévia e Atual.

Observação

As versões são disponibilizadas em fases. Sua conta do Databricks pode não ser atualizada com uma nova versão do SQL warehouse ou o recurso de SQL do Databricks até uma semana ou mais após a data de lançamento inicial.

Observação

O Databricks SQL Serverless não está disponível no Azure China. O Databricks SQL não está disponível nas regiões do Azure Governamental.

Canais

Os canais permitem que você escolha entre a versão de computação Atual do SQL Warehouse ou a Versão prévia. As versões prévias permitem que você experimente a funcionalidade antes que ela se torne o padrão SQL Databricks. Aproveite as versões prévias para testar suas consultas de produção e painéis em relação às alterações futuras.

Normalmente, uma versão prévia é promovida no canal atual cerca de duas semanas depois de ser lançada no canal de visualização. Alguns recursos, como recursos de segurança, atualizações de manutenção e correções de bugs, podem ser lançados diretamente no canal atual. De tempos em tempos, o Databricks pode promover uma versão prévia para o canal atual em um cronograma diferente. Cada nova versão será anunciada nas seções a seguir.

Para saber como alternar um warehouse SQL existente para o canal de versão prévia, confira Canais de versão prévia. Os recursos listados nas seções de atualizações da interface do usuário são independentes das versões de computação do SQL Warehouse descritas na seção Canais das notas sobre a versão.

Versões disponíveis do Databricks SQL

Canal atual: Databricks SQL versão 2024.50

Versão prévia do canal: Databricks SQL versão 2024.50

30 de janeiro de 2025

Os recursos e atualizações a seguir foram lançados durante a semana de 30 de janeiro de 2025.

Atualizações da interface do usuário

SQL Warehouse

Um gráfico de Contagem de consultas concluída (versão prévia pública) agora está disponível na interface do usuário de monitoramento do SQL Warehouse. Este novo gráfico mostra o número de consultas concluídas em uma janela de tempo, incluindo as consultas canceladas e com falha. O gráfico pode ser usado com os outros gráficos e a tabela Histórico de Consultas para avaliar e solucionar problemas de desempenho do warehouse. A consulta é alocada na janela de tempo em que é concluída. As contagens são calculadas como média por minuto. Para obter mais informações, consulte Monitorando um armazém de dados SQL.

Editor SQL

  • Exibição de dados expandidos em gráficos: as visualizações criadas no editor do SQL agora dão suporte a até 15.000 linhas de dados.

23 de janeiro de 2025

Os recursos e atualizações a seguir foram lançados durante a semana de 23 de janeiro de 2025.

Alterações em 2024.50

O Databricks SQL versão 2024.50 inclui as seguintes alterações comportamentais, novos recursos e melhorias.

Alterações comportamentais

  • O tipo de dados VARIANT não pode mais ser usado com operações que exigem comparações

Você não pode usar as seguintes cláusulas ou operadores em consultas que incluem um tipo de dados VARIANT:

  • DISTINCT
  • INTERSECT
  • EXCEPT
  • UNION
  • DISTRIBUTE BY

Essas operações executam comparações e comparações que usam o tipo de dados VARIANT produzem resultados indefinidos e não têm suporte no Databricks. Se você usar o tipo VARIANT em suas cargas de trabalho ou tabelas do Azure Databricks, o Databricks recomendará as seguintes alterações:

  • Atualize consultas ou expressões para converter explicitamente valores VARIANT para tipos de dados que não sãoVARIANT.
  • Se você tiver campos que devem ser usados com qualquer uma das operações acima, extraia esses campos do tipo de dados VARIANT e armazene-os usando tipos de dados não VARIANT.

Para saber mais, consulte Dados de variantes de consulta.

Novos recursos e aprimoramentos

  • O suporte para parametrizar a cláusula USE CATALOG with IDENTIFIER

A cláusula IDENTIFIER tem suporte para a instrução USE CATALOG. Com esse suporte, você pode parametrizar o catálogo atual com base em uma variável de cadeia de caracteres ou marcador de parâmetro.

  • COMMENT ON COLUMN dá suporte para tabelas e exibições

A instrução COMMENT ON dá suporte à alteração de comentários para colunas de exibição e tabela.

  • Novas funções SQL

As seguintes novas funções SQL internas estão disponíveis:

  • dayname(expr) retorna o acrônimo inglês de três letras para o dia da semana referente à data determinada.
  • uniform(expr1, expr2 [,seed]) retorna um valor aleatório com valores independentes e distribuídos de forma idêntica dentro do intervalo de números especificado.
  • randstr(length) retorna uma cadeia de caracteres aleatória de length caracteres alfanuméricos.
  • Uso de parâmetros nomeados para um maior número de funções

As seguintes funções dão suporte à invocação de parâmetro nomeado:

Correções de bug

  • Tipos aninhados agora aceitam corretamente restrições de NULL

Esta versão corrige um bug que afeta algumas colunas de tipos aninhados geradas por Delta, por exemplo, STRUCT. Essas colunas às vezes rejeitavam incorretamente expressões com base em restrições NULL ou NOT NULL de campos aninhados. Esse problema foi corrigido.

15 de janeiro de 2025

As atualizações a seguir foram lançadas durante a semana de 15 de janeiro de 2025.

Atualizações da interface do usuário

Editor SQL

O novo editor de SQL (Prévia Pública) agora tem os seguintes recursos:

  • Nomenclatura de downloads: os arquivos baixados agora recebem o nome da consulta.
  • Ajustes de tamanho da fonte: ajustar rapidamente o tamanho da fonte no editor do SQL usando Alt + e Alt - para Windows/Linux ou Opt + e Opt - para macOS.
  • @Menções em comentários: mencione usuários específicos com @ em comentários. Os usuários mencionados receberão notificações por email.
  • Comutação de guias aprimorada: o desempenho de alternância de guias é até 80% mais rápido para guias carregadas e 62% mais rápido para guias descarregadas.
  • Ver os detalhes do warehouse: o tamanho do SQL Warehouse agora fica visível no seletor de computação, sem cliques extras.
  • Editar valores de parâmetro: usar Ctrl + Enter para Windows/Linux ou Cmd + Enter para macOS, a fim de executar uma consulta durante a edição de um valor de parâmetro.
  • Manter os resultados da consulta no histórico de versões: os resultados da consulta agora são armazenados com o histórico de versões.

Visualizações

Problemas conhecidos

  • As leituras de fontes de dados que não sejam o Delta Lake em pontos de extremidade de SQL com balanceamento de carga de vários clusters podem ser inconsistentes.
  • As tabelas Delta acessadas no Databricks SQL carregam os esquemas e as propriedades delas no metastore configurado. Se você estiver usando um metastore externo, poderá ver as informações do Delta Lake no metastore. O Delta Lake tenta manter essas informações tão atualizadas quanto possível com os melhores esforços. Use também o comando DESCRIBE <table> para garantir que as informações sejam atualizadas no metastore.
  • O Databricks SQL não dá suporte a deslocamentos de zona como 'GMT+8' como fusos horários de sessão. A solução alternativa é usar um fuso horário baseado em região https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones, como "Etc/GMT+8". Confira SET TIME ZONE para obter mais informações sobre como definir fusos horários.

Perguntas frequentes (FAQ)

Use a lista a seguir para saber as respostas para perguntas comuns.

Como as cargas de trabalho do Databricks SQL são cobradas?

As cargas de trabalho do Databricks SQL são cobradas de acordo com o SKU de Computação de Trabalhos Standard.

Onde os SQL Warehouses são executados?

Os SQL Warehouses clássicos e profissionais são criados e gerenciados na sua conta do Azure. Os SQL Warehouses gerenciam clusters otimizados para SQL automaticamente em sua conta e são dimensionados para corresponder à demanda do usuário final.

Warehouses SQL sem servidor, por outro lado, usam recursos de computação em sua conta do Databricks. Os SQL warehouses sem servidor simplificam a configuração e o uso do SQL warehouse e aceleram tempos de inicialização. A opção sem servidor só estará disponível se tiver sido habilitada para o workspace. Para mais informações, confira Plano de computação sem servidor.

Posso usar os SQL Warehouses de um notebook no mesmo workspace?

Sim. Para aprender a vincular um notebook a um SQL Warehouse, consulte Usar um notebook com um SQL Warehouse.

Recebi o acesso aos dados usando uma credencial de provedor de nuvem. Por que eu não consigo acessar esses dados no Databricks SQL?

No Databricks SQL, todo acesso aos dados está sujeito ao controle de acesso a dados e um administrador ou proprietário de dados deve, primeiramente, conceder a você os privilégios apropriados.