Aan de slag met Automatisch schalen van Lakebase

Belangrijk

Lakebase Autoscaling is de nieuwste versie van Lakebase, met automatisch schalen van rekenkracht, schaal-tot-nul, branching-functionaliteit en direct herstellen. Zie Beschikbaarheid van regio's voor ondersteunde regio's. Als u een door Lakebase ingericht gebruiker bent, raadpleegt u Lakebase Ingericht.

Aan het einde van deze handleiding hebt u een actieve Postgres-database met voorbeeldgegevens, verbonden met Unity Catalog, met gegevens die stromen tussen Lakebase en het Databricks Lakehouse.

Stappen: (1) Een project maken → (2) Connect → (3) Create a table → (4) Register in Unity Catalog → (5) Serve data

Stap 1: Uw eerste project maken

Open de Lakebase-app vanuit de switcher voor apps.

Schakelen tussen apps

Selecteer Automatisch schalen om toegang te krijgen tot de gebruikersinterface voor automatisch schalen van Lakebase.

Klik op Nieuw project. Geef uw project een naam en selecteer uw Postgres-versie. Uw project wordt gemaakt met één production vertakking, een standaarddatabase databricks_postgres en rekenresources die zijn geconfigureerd voor de vertakking.

Dialoogvenster Project aanmaken

Het kan even duren voordat uw rekenproces is geactiveerd. De berekening voor de production vertakking is altijd ingeschakeld (schaal-naar-nul is uitgeschakeld), maar u kunt deze instelling zo nodig configureren.

De regio voor uw project wordt automatisch ingesteld op uw werkruimteregio.

Meer informatie: Een project maken | Autoscaling | Opschaling naar nul

Stap 2: Verbinding maken met uw database

Selecteer in uw project de productiebranch en klik op Verbinden. Verbindingsreeksen werken met elke standaard Postgres-client (psql, pgAdmin, DBeaver of toepassingsframeworks).

Dialoogvenster Verbinding maken

Als u verbinding wilt maken met uw Databricks-identiteit, kopieert u het fragment uit het psql verbindingsdialoogvenster en plakt u het OAuth-token wanneer hierom wordt gevraagd:

psql 'postgresql://your-email@databricks.com@ep-abc-123.databricks.com/databricks_postgres?sslmode=require'

Meer informatie: Quickstart | psql | pgAdmin | Postgres-clients

Stap 3: Uw eerste tabel maken

De Lakebase SQL-editor wordt vooraf geladen met voorbeeld-SQL. Selecteer in uw project de productiebranch , open de SQL-editor en voer de opgegeven instructies uit om een playing_with_lakebase tabel te maken en voorbeeldgegevens in te voegen.

SQL-editor met vooraf geladen SQL-voorbeeld

Meer informatie: SQL-editor | Tabellen-editor | Postgres-clients

Stap 4: Registreren in Unity Catalog

Uw Lakebase-database wordt uitgevoerd, maar is onzichtbaar voor de rest van het Databricks-platform totdat u deze registreert in Unity Catalog. Nadat u zich hebt geregistreerd, kunt u query's uitvoeren op Lakebase-tabellen vanuit Databricks SQL, operationele gegevens samenvoegen met Lakehouse-analyses en geïntegreerde governance toepassen.

Maak in Catalog Explorer een nieuwe catalogus met als type Lakebase Autoscaling, die verwijst naar de production-vertakking en databricks_postgres-database van uw project.

LKB-database registreren in Unity Catalog

U kunt nu query's uitvoeren vanuit een SQL-warehouse:

SELECT * FROM lakebase_catalog.public.playing_with_lakebase;

Meer informatie: Registreren in Unity Catalog

Stap 5: Serveer lakehouse-gegevens in uw app

Gesynchroniseerde tabellen brengen analytische gegevens uit Unity Catalog naar uw Lakebase-database, zodat toepassingen er query's op kunnen uitvoeren met transactionele leesbewerkingen met lage latentie. Maak een voorbeeld van een Unity Catalog-tabel en synchroniseer deze vervolgens met Lakebase.

Maak in een SQL Warehouse of notebook een brontabel:

CREATE TABLE main.default.user_segments AS
SELECT * FROM VALUES
  (1001, 'premium', 2500.00, 'high'),
  (1002, 'standard', 450.00, 'medium'),
  (1003, 'premium', 3200.00, 'high'),
  (1004, 'basic', 120.00, 'low')
AS segments(user_id, tier, lifetime_value, engagement);

Synchroniseer deze tabel nu naar Lakebase. Maak in Catalog Explorer een gesynchroniseerde tabel van user_segments in de momentopnamemodus, gericht op de databricks_postgres-database van uw project. Met de momentopnamemodus worden de gegevens eenmaal gekopieerd. Voor continue updates gebruikt u de geactiveerde of continue modus.

Zodra de synchronisatie is voltooid, zijn de gegevens beschikbaar in Lakebase als default.user_segments_synced. Voer een query uit in de Lakebase SQL-editor:

SELECT * FROM "default".user_segments_synced WHERE engagement = 'high';

Opmerking

default moet worden geciteerd omdat het een gereserveerd postgreSQL-trefwoord is. Het gesynchroniseerde tabelschema neemt de naam van het Unity Catalog-schema over, dus als uw schema een naam defaultheeft, moet u het altijd citeren in query's. Aanhalingstekens rond andere id's zijn optioneel.

Opvragen van gesynchroniseerde gebruikerssegmenten in de Lakebase SQL Editor

Uw lakehouse-analyse is nu klaar voor gebruik vanuit uw transactionele database.

Meer informatie: Synced tables | Sync modes | Data type mapping

Volgende stappen

  • Last updated on