Databricks Apps での Lakebase の使用

Databricks Apps を使用すると、対話型アプリケーションをワークスペース内で直接ビルドして実行できます。 リソースとして Lakebase を追加すると、Databricks は認証チェーン全体を処理します。アプリ用にサービス プリンシパルが作成され、一致する Postgres ロールが付与され、接続の詳細が環境変数として挿入されます。 アプリは、資格情報や接続文字列を管理することなく、フル マネージド Postgres データベースに接続します。

このガイドでは、Lakebase データベースに接続されたテンプレート アプリをデプロイする手順について説明します。 最終的には、Lakebase から直接検査およびクエリを実行できるデータを含む実行中のアプリが作成され、必要に応じて Lakehouse データと共に Unity カタログに登録できます。

手順 1: Lakebase インスタンスをプロビジョニングする

Lakebase プロジェクトは、アプリがリソースとして接続するマネージド Postgres インスタンスです。 プロジェクトは ブランチに編成され、それぞれが分離されたデータベース環境を表します。

プロジェクトを作成する前に、ワークスペースで サーバーレス コンピューティングが有効になっていることを確認します。 この変更を自分で行えない場合は、管理者に問い合わせてください。

プロジェクトを作成するには:Lakebase → 自動スケール→アプリ スイッチャー → プロジェクトの作成→既定値を受け入れる

プロジェクトは、 production ブランチと databricks_postgres データベースを使用して作成されます。

手順 2: テンプレートから Databricks アプリを作成する

テンプレートはインフラストラクチャの複雑さを処理します。接続プール、OAuth トークンの更新、エラー処理は既に組み込まれています。 代わりに完全なカスタム アプリが必要な場合は、「独自のアプリを 作成する」を参照してください。

Lakebase 用の 3 つの自動スケール todo アプリ テンプレート (Dash、Flask、Streamlit) を使用できます。 [新しい> アプリ] に移動してアプリ作成インターフェイスを開き、[データベース] タブから任意のテンプレートを選択します。

手順 3: データベース リソースを構成する

リソースとして Lakebase を追加すると、適切なデータベース アクセス許可を持つサービス プリンシパルが作成され、接続の詳細が 環境変数 としてアプリに挿入されます。 これにより、テンプレートはコードに接続文字列を含めずにデータベースに自動的に接続できます。

[構成] ステップで、アプリのデータベースとコンピューティング サイズを選択します。 データベース リソースの追加の詳細については、「 Databricks アプリへの Lakebase リソースの追加」を参照してください。

[ アプリ リソース] で、Lakebase プロジェクト、ブランチ、データベースを選択します。 ブランチ名は ID として表示されます。手順 1 で既定値を受け入れた場合、選択できるブランチ (運用) は 1 つだけです。 他のプロジェクトや ID を名前と一致させる場合は、プロジェクトの ブランチ ページを参照してください。

[ コンピューティング サイズ] で、このガイドでは [ 中] を選択します。 これは、個別にスケーリングされる Lakebase データベース コンピューティングとは別のアプリ サーバー コンピューティングであることに注意してください。

手順 4: 承認を確認する

各 Databricks アプリは、個々のユーザーとは別の専用 ID である独自の サービス プリンシパルとして実行されます。 Lakebase をリソースとして接続すると、Databricks は、そのサービス プリンシパルに対応する Postgres ロール を自動的に作成し、手動でロールを設定する必要なく、接続、独自のスキーマの作成、データの読み取りと書き込みに必要なデータベース アクセス権をアプリのサービス プリンシパルに付与します。

ユーザー承認 (プレビュー) を使用すると、アプリは独自のサービス プリンシパルではなく、ログインしているユーザーに代わって動作できます。これは、ユーザーが個々のアクセス許可に基づいて異なるデータを表示する必要がある場合に便利です。 このテンプレートでは、追加のユーザー スコープは必要ありません。 ユーザーの代理アクセスを後で有効にするには、「ユーザーの 承認」を参照してください。

手順 5: アプリに名前を付け、インストールする

ここで選択したアプリ名は、Lakebase がデータベースに自動的に作成するスキーマ名の一部になります。 クライアント ID はアプリに割り当てられたサービス プリンシパルであり、ハイフンは削除されます。 スキーマの名前は後で Lakebase で変更できますが、作成後にアプリ名自体を変更することはできません。 テンプレートの既定値は lakebase-autoscaling-app です。

App name:           lakebase-autoscaling-app

Service principal:  aeb6ff91-98ff-4752-af7d-fc6d4cf570d0

                                    ↓
                          (same ID, hyphens removed)

Schema name:        lakebase-autoscaling-app_schema_aeb6ff9198ff4752af7dfc6d4cf570d

アプリ名を確認または変更し、入力済みの説明を確認し、必要に応じて サーバーレス使用ポリシーを設定します。 [ インストール ] をクリックしてアプリ構成を作成します。

手順 6: アプリをデプロイする

[ インストール] をクリックすると、コンピューティングが自動的に開始され、アプリはそれ以上の操作を行わずにデプロイされます。 これには 2 ~ 3 分かかります。 アプリの状態が [ 実行中] と表示されたら、その横にある URL をクリックしてアプリを開きます。 ローカル開発と再デプロイを含む完全な開発ワークフローについては、「 Databricks アプリの開発」を参照してください。

コードを変更した後、[ デプロイ ] ボタンを使用して再デプロイします。 デプロイが失敗した場合は、[ デプロイ ] タブを確認します。失敗した手順 ("インストールされているパッケージ" や "アプリが開始されました" など) は、検索する場所を示します。

手順 7: 統合を確認する

指定された URL でアプリを開き、いくつかの todo を追加します。 Lakebase プロジェクトで [テーブル] を開き、アプリのスキーマの下にある todos テーブルを選択します。 サービス プリンシパルが手順 3 で挿入された接続情報を使用して書き込んだ行がそこにあります。

データに対してカスタム クエリを実行するには、Lakebase プロジェクトで SQL エディター を使用します。 Lakebase は、非アクティブな期間が経過すると 0 にスケーリングされるため、一定期間が経過すると、データベースのウォームアップ中に最初の要求に数秒かかる場合があります。 その他の接続オプションについては、「 Lakebase プロジェクトへの接続」を参照してください。

手順 8: Unity カタログを照会する (省略可能)

既定では、アプリの Lakebase データには Postgres 接続を介して直接アクセスできます。 Unity カタログに登録すると、標準の Databricks SQL を使用して Lakehouse データと共にクエリを実行できるようになり、同じクエリでアプリのトランザクション テーブルと Delta テーブルの間の結合が可能になります。

登録するには、カタログ エクスプローラーを開き、新しいカタログを作成します。 カタログの種類として [Lakebase Postgres ] を選択し、[ 自動スケーリング] を選択し、アプリと同じプロジェクトとブランチを選択します。 詳細については、「 Unity カタログにデータベースを登録 する」を参照してください。

登録が完了すると、Unity カタログのスキーマ名でアプリ名のハイフンが保持されることに注意してください。 バッククォートで囲むことが必要なのは、カタログ名とスキーマ名の両方です。

SELECT * FROM `your-catalog-name`.`lakebase-autoscaling-app_schema_aeb6ff9198ff4752af7dfc6d4cf570d`.todos;

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