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Databricks SQL ist ein Cloud Data Warehouse, das auf der Lakehouse-Architektur basiert. Sie wird direkt auf Ihrem Data Lake ausgeführt, unterstützt ANSI SQL mit Delta Lake-Erweiterungen und stellt die Tools bereit, um leistungsfähige, kostengünstige Data Warehouses zu erstellen, ohne Ihre Daten zu verschieben.
Schnittstellen und Tools
Databricks SQL wird in SQL-Warehouses ausgeführt und kann über mehrere Schnittstellen für Abfragen, Visualisierung, Pipelineverwaltung und Automatisierung zugänglich sein.
| Schnittstelle | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| SQL-Editor | Schreiben und Ausführen von SQL-Abfragen mit integrierter KI-Unterstützung, Codekommentaren und Versionsverlauf. |
| Notebooks | Führen Sie SQL zusammen mit Python, Scala oder R aus, indem Sie ein Notizbuch an ein SQL Warehouse anfügen. |
| KI/BI | Erstellen Sie KI-basierte Dashboards und Genie-Bereiche für die Datenanalyse zur Selbstbedienung und konversationelle Datenerkundung. |
| Metrische Ansichten | Definieren Sie wiederverwendbare Geschäftsmetriken mit konsistenten Berechnungen mithilfe einer semantischen Ebene. |
| Benachrichtigungen | Überwachen von Abfrageergebnissen, Auswerten von Bedingungen und Automatisches Übermitteln von Benachrichtigungen. |
| Arbeitsplätze | Planen sie SQL-Abfragen für automatisierte Datenverarbeitungs- und Berichterstellungsworkflows. |
| ETL | Definieren und aktualisieren Sie Streamingtabellen und materialisierte Ansichten direkt in Databricks SQL für inkrementelle ETL-Pipelines. |
| REST-API | Automatisieren und verwalten Sie DATAbricks SQL-Objekte programmgesteuert. |
Überwachen und Optimieren
| Resource | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Abfrageverlauf | Überprüfen Sie vergangene Abfrageausführungen, Ausführungszeiten und Ressourcennutzung im gesamten Lager. |
| Abfrageprofil | Überprüfen Sie den Ausführungsplan für eine Abfrage, um Engpässe und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. |
| Abfrageleistungserkenntnisse | Erhalten Sie automatische Einblicke und Empfehlungen, wenn Abfragen ineffizient ausgeführt werden. |
Get started
Wenn Sie mit Databricks SQL noch nicht vertraut sind, beginnen Sie mit den Konzepten, und folgen Sie dann einer praktischen exemplarischen Vorgehensweise.
| Resource | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Sql-Konzepte für Databricks | Lernen Sie kerne Konzepte wie Abfragen, SQL-Lagerhäuser, Dashboards und Datenverwaltung kennen. |
| Data Warehouse-Architektur | Verstehen der Lakehouse-Architektur, Medallion-Ebenen und Datenmodellierungsansätze für Databricks SQL. |
| Erste Schritte mit Data Warehouse | Befolgen Sie eine umfassende Anleitung für Dashboards, Notebooks, Aufträge, Datenimport und die Einrichtung des SQL Warehouse. |
| Metrikansichten des Unity-Katalogs | Definieren Sie konsistente, wiederverwendbare Geschäftsmetriken mit einer semantischen Ebene für die Verwendung über Abfragen und Dashboards hinweg. |
| Erstellen eines AI/BI-Dashboards | Erstellen und veröffentlichen Sie Ihr erstes Dashboard mit Datasets, Visualisierungen und Filtern mithilfe der KI-unterstützten Erstellung. |