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Comece com o Lakebase Autoscaling

Importante

O Autoscaling do Lakebase é a versão mais recente do Lakebase, com computação autoescalável, escala até zero, ramificação e restauração instantânea. Para regiões suportadas, consulte Disponibilidade de Regiões. Se é utilizador do Lakebase Provisioned, consulte Lakebase Provisioned.

No final deste guia, terá uma base de dados Postgres a funcionar com dados de exemplo, conectada ao Unity Catalog, com dados a fluir entre o Lakebase e o Databricks lakehouse.

Passos: (1) Criar um projeto → (2) Ligar → (3) Criar uma tabela → (4) Registar no Catálogo Unity → (5) Servir dados

Passo 1: Crie o seu primeiro projeto

Abre a aplicação Lakebase a partir do comutador de apps.

Comutador de aplicações

Selecione Autoscaling para aceder à interface de Autoscaling do Lakebase.

Clique em Novo projeto. Dá um nome ao teu projeto e seleciona a versão do Postgres. O seu projeto é criado com um único production branch, uma base de dados padrão databricks_postgres e recursos de computação configurados para o branch.

Criar diálogo de projeto

Pode demorar alguns momentos até o seu computador ser ativado. O cálculo para o production ramo está sempre ativado por padrão (o "scale-to-zero" está desativado), mas poderá configurar esta definição se necessário.

A região do seu projeto é automaticamente definida para a região do seu espaço de trabalho.

Saiba mais: Criar um projeto | Escalar | automaticamente até zero

Passo 2: Ligue-se à sua base de dados

A partir do seu projeto, selecione o ramo de produção e clique em Conectar. As strings de ligação funcionam com qualquer cliente Postgres padrão (psql, pgAdmin, DBeaver ou frameworks de aplicações).

Diálogo de ligação

Para se ligar à sua identidade Databricks, copie o psql excerto do diálogo de ligação e cole o token OAuth quando solicitado:

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

Saiba mais: Conexão quickstart | psql | pgAdmin | Clientes Postgres

Passo 3: Crie a sua primeira tabela

O Lakebase SQL Editor vem pré-carregado com SQL de exemplo. A partir do seu projeto, selecione o ramo de produção , abra o SQL Editor e execute as instruções fornecidas para criar uma playing_with_lakebase tabela e inserir dados de exemplo.

Editor SQL com SQL de exemplo pré-carregado

Saiba mais: Editor SQL | Editor de Tabelas | Clientes Postgres

Passo 4: Registar-se no Catálogo Unity

A tua base de dados Lakebase está a funcionar, mas é invisível para o resto da plataforma Databricks até a registares no Unity Catalog. Uma vez registado, pode consultar tabelas Lakebase a partir do Databricks SQL, juntar dados operacionais com a Lakehouse Analytics e aplicar governação unificada.

No Explorador de Catálogos, crie um novo catálogo com Lakebase Autoscaling como tipo, apontando para a production branch do seu projeto e para a databricks_postgres base de dados.

Registar a base de dados LKB no Unity Catalog

Agora pode consultar a partir de um SQL warehouse:

SELECT * FROM lakebase_catalog.public.playing_with_lakebase;

Saiba mais: Registe-se no Catálogo Unity

Passo 5: Forneça os dados do lakehouse na sua aplicação

Tabelas sincronizadas trazem dados analíticos do Unity Catalog para a sua base de dados Lakebase, permitindo que as aplicações os consultem com leituras transacionais de baixa latência. Cria uma tabela de exemplo do Unity Catalog e depois sincroniza-a com o Lakebase.

Num warehouse SQL ou caderno, crie uma tabela de origem:

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);

Agora sincroniza esta tabela com o Lakebase. No Catálogo Explorer, crie uma tabela sincronizada a partir de user_segments com o modo Snapshot, para a base de dados do seu projeto databricks_postgres. O modo snapshot copia os dados uma vez. Para atualizações contínuas, utilize o modo Triggered ou Contínuo.

Quando a sincronização termina, os dados ficam disponíveis no Lakebase como default.user_segments_synced. Executar uma consulta no Lakebase SQL Editor:

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

Observação

default deve ser citado porque é uma palavra-chave reservada do PostgreSQL. O esquema da tabela sincronizada herda o nome do esquema do Unity Catalog, por isso, se o seu esquema for nomeado default, deve sempre citá-lo nas consultas. As aspas à volta de outros identificadores são opcionais.

Consultar segmentos de utilizador sincronizados no Lakebase SQL Editor

As suas análises em Lakehouse estão agora prontas para servir a partir da sua base de dados transacional.

Saiba mais: Tabelas sincronizadas | Modos de sincronização | Mapeamento de tipos de dados

Próximos passos

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