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Azure Databricks でのデータ ウェアハウス

Databricks SQL は、Lakehouse アーキテクチャ上に構築されたクラウド データ ウェアハウスです。 データ レイク上で直接実行され、Delta Lake 拡張機能を備えた ANSI SQL がサポートされ、データを移動することなく高パフォーマンスでコスト効率の高いデータ ウェアハウスを構築するためのツールが提供されます。

インターフェイスとツール

Databricks SQL は SQL ウェアハウス 上で実行され、クエリ、視覚化、パイプライン管理、自動化のために複数のインターフェイスからアクセスできます。

インターフェイス 説明
SQL エディター 統合された AI アシスタンス、コード コメント、バージョン履歴を使用して SQL クエリを記述して実行します。
ノートブック ノートブックを SQL ウェアハウスにアタッチして、Python、Scala、または R と共に SQL を実行します。
AI/BI セルフサービスデータ分析と会話型データ探索のための AI を利用したダッシュボードと Genie スペースを作成します。
指標表示 セマンティック レイヤーを使用して、一貫した計算を使用して再利用可能なビジネス メトリックを定義します。
アラート クエリ結果を監視し、条件を評価し、通知を自動的に配信します。
仕事 自動データ処理およびレポート ワークフロー用に SQL クエリをスケジュールします。
Etl 増分 ETL パイプライン用の Databricks SQL でストリーミング テーブルと具体化されたビューを直接定義および更新します。
REST API Databricks SQL オブジェクトをプログラムで自動化および管理します。

監視と最適化

Resource 説明
クエリ履歴 過去のクエリ実行、実行時間、およびウェアハウス全体のリソース使用量を確認します。
クエリ プロファイル クエリの実行プランを調べて、ボトルネックと最適化の機会を特定します。
パフォーマンスに関する分析情報のクエリ クエリが非効率的に実行されたときに、自動分析情報と推奨事項を取得します。

概要

Databricks SQL を初めて使用する場合は、概念から始めて、実践的なチュートリアルに従ってください。

Resource 説明
Databricks SQL の概念 クエリ、SQL ウェアハウス、ダッシュボード、データ管理などの主要な概念について説明します。
データ ウェアハウス アーキテクチャ Databricks SQL のレイクハウス アーキテクチャ、medallion レイヤー、およびデータ モデリングアプローチについて説明します。
データウェアハウスを始める サンプル ダッシュボード、ノートブック、ジョブ、データ インジェスト、SQL ウェアハウスのセットアップに関する完全なチュートリアルに従います。
Unity カタログのメトリック ビュー クエリとダッシュボード全体で使用するセマンティック レイヤーを使用して、一貫性のある再利用可能なビジネス メトリックを定義します。
AI/BI ダッシュボードを作成する AI 支援による作成を使用して、データセット、視覚化、フィルターを使用して、最初のダッシュボードを構築して発行します。

リファレンス