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Databricks SQL è un data warehouse cloud basato sull'architettura lakehouse. Viene eseguito direttamente nel data lake, supporta ANSI SQL con le estensioni Delta Lake e fornisce gli strumenti per creare data warehouse a prestazioni elevate e convenienti senza spostare i dati.
Interfacce e strumenti
Databricks SQL viene eseguito in SQL Warehouse ed è accessibile da più interfacce per l'esecuzione di query, la visualizzazione, la gestione delle pipeline e l'automazione.
| Interfaccia | Descrizione |
|---|---|
| Editor SQL | Scrivere ed eseguire query SQL con assistenza integrata per intelligenza artificiale, commenti del codice e cronologia delle versioni. |
| Computer portatili | Esegui SQL insieme a Python, Scala o R collegando un notebook a un magazzino SQL. |
| AI/BI | Creare dashboard basati su intelligenza artificiale e spazi Genie per l'analisi dei dati self-service e l'esplorazione dei dati conversazionali. |
| Visualizzazioni delle metriche | Definire metriche aziendali riutilizzabili con calcoli coerenti usando un livello semantico. |
| Avvisi | Monitorare i risultati delle query, valutare le condizioni e recapitare automaticamente le notifiche. |
| Lavori | Pianificare query SQL per l'elaborazione automatica dei dati e i flussi di lavoro di creazione di report. |
| ETL | Definire e aggiornare le tabelle di streaming e le viste materializzate direttamente in Databricks SQL per le pipeline ETL incrementali. |
| API REST | Automatizzare e gestire oggetti SQL di Databricks a livello di codice. |
Monitorare e ottimizzare
| Conto risorse | Descrizione |
|---|---|
| Cronologia delle query | Esaminare le esecuzioni delle query precedenti, i tempi di esecuzione e l'utilizzo delle risorse nel warehouse. |
| Profilo di query | Esaminare il piano di esecuzione per individuare i colli di bottiglia e le opportunità di ottimizzazione. |
| Informazioni dettagliate sulle prestazioni delle query | Ottenere informazioni dettagliate e consigli automatici quando le query vengono eseguite in modo inefficiente. |
Get started
Se non si ha familiarità con Databricks SQL, iniziare con i concetti e quindi seguire una procedura dettagliata pratica.
| Conto risorse | Descrizione |
|---|---|
| Concetti relativi a Databricks SQL | Informazioni sui concetti di base, tra cui query, sql warehouse, dashboard e gestione dei dati. |
| Architettura di data warehousing | Informazioni sull'architettura lakehouse, i livelli medallion e gli approcci di modellazione dei dati per Databricks SQL. |
| Introduzione al data warehousing | Seguire una procedura dettagliata completa che illustra dashboard di esempio, notebook, processi, inserimento dati e configurazione di SQL Warehouse. |
| Visualizzazioni delle metriche del catalogo Unity | Definire metriche aziendali coerenti e riutilizzabili con un livello semantico da usare tra query e dashboard. |
| Creare un dashboard di intelligenza artificiale/BI | Compilare e pubblicare il primo dashboard con set di dati, visualizzazioni e filtri usando la creazione assistita da intelligenza artificiale. |