在 MySQL 上執行同盟查詢

本文說明如何 set up Lakehouse 同盟，對 Azure Databricks 未管理的 MySQL 數據執行同盟查詢。 若要深入了解 Lakehouse 同盟，請參閱什麼是 Lakehouse 同盟？。

若要使用 Lakehouse Federation 連線到 MySQL 資料庫，您必須在 Azure Databricks Unity Catalog 中繼存放區中建立下列內容：

• 與 MySQL 資料庫的連線。
• 在 Unity catalog 中鏡像您的 MySQL 資料庫的 Catalog，讓您可以使用 Unity Catalog 查詢語法和資料治理工具，以管理 Azure Databricks 中對資料庫的使用者存取權。

開始之前

工作區需求：

• 針對 Unity Catalog啟用工作區。

計算需求：

• 計算資源與目標資料庫系統間的網路連接。 請參閱 Lakehouse 同盟的網路建議。
• Azure Databricks 計算必須使用 Databricks Runtime 13.3 LTS 或更新版本，共用 或 單一使用者 存取模式。
• SQL 倉儲必須是專業或無伺服器，且必須使用 2023.40 或更新版本。

所需的權限：

• 若要建立連線，您必須是中繼存放區系統管理員或具有附加至工作區之 Unity CREATE CONNECTION 中繼存放區 Catalog 許可權的使用者。
• 若要建立外部 catalog，您必須擁有中繼存放區的 CREATE CATALOG 權限，而且必須是連線的擁有者，或擁有連線的 CREATE FOREIGN CATALOG 權限。

後續每個基於工作的章節中會指定其他權限需求。

建立連線

連線會指定存取外部資料庫系統的路徑和 credentials。 若要建立連線，您可以在 Azure Databricks 筆記本或 Databricks SQL 查詢編輯器中使用 Catalog Explorer 或 CREATE CONNECTION SQL 命令。

注意

您也可使用 Databricks REST API 或 Databricks CLI 來建立連線。 請參閱 POST /api/2.1/unity-catalog/connections 和 Unity Catalog 命令。

需要的權限：具有 CREATE CONNECTION 權限的中繼存放區系統管理員或使用者。

Catalog 探索者

1. 在 Azure Databricks 工作區中，按兩下 Catalog。

2. 在 [Catalog] 窗格頂端，按兩下 [新增] 圖示，然後 select從功能表新增連線。

   或者，從 [快速存取] 頁面，按兩下 [外部數據 >] 按鈕，移至 [Connections] 索引標籤，然後按兩下 [建立連線。

3. 在 [連線基本概 念] 頁面的 [Set 連線 精靈] 頁面上，輸入使用者易記 連線名稱。

4. Select MySQL 連線類型。

5. (選擇性) 新增註解。

6. 點選 下一步。

7. 在 [驗證] 頁面上，輸入 MySQL 實例的下列連線屬性：

   • 主機：例如 mysql-demo.lb123.us-west-2.rds.amazonaws.com
   • 埠：例如 3306
   • 使用者：例如 mysql_user
   • 密碼：例如 password123

8. （選擇性）：Select信任伺服器證書。 預設不會選取。 選取時，傳輸層會使用SSL來加密通道，並略過憑證鏈結來驗證信任。 除非您有特定的需要略過信任驗證，否則請將此 set 保留為預設值。

9. 點選 建立連線。

10. 在 [Catalog 基本 頁面上，輸入外國 catalog的名稱。 外部 catalog 會鏡像外部數據系統中的資料庫，讓您可以使用 Azure Databricks 和 Unity Catalog查詢和管理該資料庫中數據的存取權。

11. （選擇性）按兩下 [ 測試連線 ] 以確認其運作正常。

12. 按兩下 [建立 catalog]。

13. 在 [Access] 頁面上，select 使用者可以存取您所建立的 catalog 工作區。 您可以 select所有工作區都有存取權，或點擊 指派至工作區，select 工作區，然後點擊 指派。

14. 變更 擁有者 誰將能夠管理 catalog中所有物件的存取權。 開始在文字框中輸入主體，然後在搜尋結果中按一下主體。

15. Grant 在 catalog上的許可權。 按一下 Grant:

    1. 指定 主體 誰可以存取 catalog中的物件。 開始在文字框中輸入主體，然後選擇在系統返回的結果中的主體。
    2. Select 權限預設grant 給每個主體。 根據預設，所有帳戶用戶都會被授與 BROWSE。
       • 從下拉功能表中選擇 Select數據讀取器，然後將 grantread 的許可權應用於 catalog中的物件。
       • 從下拉功能表中選擇 Select數據編輯器，以便對 catalog中的對象進行 grantread 和 modify 的許可權設置。
       • 手動將 select 的許可權給予 grant。
    3. 按兩下 [Grant]。

16. 點選 [下一步]。

17. 在 [元數據] 頁面上，指定受管理的標籤鍵值組合。

18. (選擇性) 新增註解。

19. 點選 [儲存]。

SQL

在筆記本或 Databricks SQL 查詢編輯器中執行下列命令。

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE mysql
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>',
  user '<user>',
  password '<password>'
);

建議您使用 Azure Databricks 機密，而不是用於敏感性 values 的純文本字串，例如 credentials。 例如：

CREATE CONNECTION <connection-name> TYPE mysql
OPTIONS (
  host '<hostname>',
  port '<port>',
  user secret ('<secret-scope>','<secret-key-user>'),
  password secret ('<secret-scope>','<secret-key-password>')
)

如果您必須在筆記本 SQL 命令中使用純文字字串，請避免藉由逸出與 之類的$\特殊字元來截斷字串。 例如： \$ 。

如需設定祕密的相關資訊，請參閱祕密管理。

建立外國 catalog

外部 catalog 會鏡像外部數據系統中的資料庫，讓您可以使用 Azure Databricks 和 Unity Catalog查詢和管理該資料庫中數據的存取權。 若要建立一個外部 catalog，您可以使用已定義的數據源連線。

若要建立外部 catalog，您可以在 Azure Databricks 筆記本或 Databricks SQL 查詢編輯器中使用 Catalog Explorer 或 CREATE FOREIGN CATALOG SQL 命令。 如果您使用使用者介面來建立資料來源的連線，則會包含外部 catalog 的建立，而且您可以略過此步驟。

注意

您也可以使用 Databricks REST API 或 Databricks CLI 來建立 catalog。 請參閱 POST /api/2.1/unity-catalog/catalogs 和 Unity Catalog 命令。

必要權限：中繼存放區的 CREATE CATALOG 權限，以及連線的所有權或連線的 CREATE FOREIGN CATALOG 權限。

Catalog 探索者

1. 在 Azure Databricks 工作區中，按兩下 [Catalog 以開啟 Catalog Explorer。

2. 在 [Catalog] 窗格頂端，單擊 [新增] 圖示，然後從功能表 select[新增 catalog]。

   或者，從 [快速存取] 頁面中，按一下 [Catalogs] 按鈕，然後按一下 [建立 catalog] 按鈕。

3. 請遵循在 catalogs中建立外部 的指示。

SQL

在筆記本或 Databricks SQL 編輯器中執行下列 SQL 命令。 括弧中的項目是選擇性的。 取代佔位符 values：

• <catalog-name>：Azure Databricks 中 catalog 的名稱。
• <connection-name>：指定數據源、路徑和存取 的 credentials。

CREATE FOREIGN CATALOG [IF NOT EXISTS] <catalog-name> USING CONNECTION <connection-name>;

支援的下推

所有計算都支援下列下推：

• 篩選
• 投影
• Limit
• 函式：部分，僅適用於篩選條件運算式。 （字串函式、數學函式、日期、時間和時間戳函式，以及其他其他函式，例如 Alias、Cast、SortOrder）

Databricks Runtime 13.3 LTS 和更新版本以及 SQL 倉儲支援下列下推：

• 彙總
• 布林運算子
• 下列數學函數（如果 ANSI 已停用，則不支援）：+、-、*、% /
• 排序，與 limit 搭配使用時

不支援下列下推：

• 聯結
• 視窗函式

資料類型對應

當您從 MySQL 讀取至 Spark 時，資料類型會對應如下：

MySQL 類型	Spark 類型
bigint （如果未帶正負號），十進位	DecimalType
tinyint*， int， integer， mediumint， smallint	IntegerType
bigint （如果簽署）	LongType
float	FloatType
double	DoubleType
char、enum、set	CharType
varchar	VarcharType
json， longtext， mediumtext， text， tinytext	StringType
binary、blob、varbinary、varchar binary	BinaryType
bit、boolean	BooleanType
date、 year	DateType
datetime、time、timestamp**	TimestampType/TimestampNTZType

* tinyint(1) signed 與 tinyint(1) unsigned 會被視為布林值，並轉換成 BooleanType。 請參閱 MySQL 檔中的連接器/J 參考 。

** 當您從 MySQL 讀取時，MySQL Timestamp 會對應至 Spark TimestampType if preferTimestampNTZ = false （預設值）。 如果，MySQL Timestamp 會對應至 TimestampNTZType 。preferTimestampNTZ = true