Notas de lanzamiento de Databricks SQL 2025

Las siguientes características y mejoras de Databricks SQL se publicaron en 2025.

Noviembre de 2025

Databricks SQL, versión 2025.35, se está implementando en actual

20 de noviembre de 2025

Databricks SQL versión 2025.35 se está implementando en el canal Actual. Consulte las características de 2025.35.

Las alertas de SQL de Databricks ahora están en versión preliminar pública

14 de noviembre de 2025

• Alertas de SQL de Databricks: La versión más reciente de las alertas de SQL de Databricks, con una nueva experiencia de edición, ahora está en versión preliminar pública. Consulte Alertas de SQL de Databricks.

Corrección de visualización del Editor de SQL

6 de noviembre de 2025

• Problema de visualización de la información sobre herramientas corregido: se ha resuelto un problema por el que la información sobre herramientas estaba oculta detrás de la leyenda en las visualizaciones del Bloc de notas y el Editor de SQL.

Octubre de 2025

Databricks SQL versión 2025.35 ya está disponible en versión preliminar

30 de octubre de 2025

Databricks SQL versión 2025.35 ya está disponible en el canal de versión preliminar . Revise la siguiente sección para obtener información sobre las nuevas características, los cambios de comportamiento y las correcciones de errores.

EXECUTE IMMEDIATE uso de expresiones constantes

Ahora puede pasar expresiones constantes como cadena de SQL y como argumentos a marcadores de parámetros en instrucciones EXECUTE IMMEDIATE.

LIMIT ALL compatibilidad con CTE recursivos

Ahora puede usar LIMIT ALL para quitar la restricción de tamaño total en expresiones de tabla comunes recursivas (CTE).

st_dump soporte para funciones

Ahora puede usar la st_dump función para obtener una matriz que contenga las geometrías únicas de la geometría de entrada. Consulte la st_dump función.

Ahora se admiten funciones de anillo interno de polígono

Ahora puede usar las siguientes funciones para trabajar con anillos interiores de polígono:

• st_numinteriorrings: obtiene el número de límites internos (anillos) de un polígono. Consulte la st_numinteriorrings función.
• st_interiorringn: extraiga el límite interno n-ésimo de un polígono y lo devuelva como una cadena de líneas. Consulte la st_interiorringn función.

Compatibilidad con la información de actualización de MV/ST en DESCRIBE EXTENDED AS JSON

Azure Databricks ahora genera una sección para la información de actualización de la vista materializada y la tabla de streaming en la DESCRIBE EXTENDED AS JSON salida, incluida la hora de la última actualización, el tipo de actualización, el estado y la programación.

Agregar columna de metadatos a DESCRIBE QUERY y DESCRIBE TABLE

Azure Databricks ahora incluye una columna de metadatos en la salida de DESCRIBE QUERY y DESCRIBE TABLE para los metadatos semánticos.

Para DESCRIBE QUERY, al describir una consulta con vistas de métricas, los metadatos semánticos se propagan a través de la consulta si se hace referencia directamente a las dimensiones y las medidas usan la MEASURE() función .

Para DESCRIBE TABLE, la columna de metadatos solo aparece para las vistas de métricas, no para otros tipos de tabla.

Control correcto de estructuras con valor nulo al eliminar columnas NullType.

Al escribir en tablas Delta, Azure Databricks conserva correctamente los valores de estructura nula al quitar NullType columnas del esquema. Anteriormente, los structs nulos se reemplazaban incorrectamente por valores de structs no nulos, donde todos los campos se establecían en NULL.

Nueva experiencia de edición de alertas

20 de octubre de 2025

• Nueva experiencia de edición de alertas: La creación o edición de una alerta ahora se abre en el nuevo editor de varias pestañas, lo que proporciona un flujo de trabajo de edición unificado. Consulte Alertas de SQL de Databricks.

Corrección de visualizaciones

9 de octubre de 2025

• Selección de leyenda para nombres de serie con alias: La selección de leyenda ahora funciona correctamente para los gráficos con nombres de serie con alias en el editor de SQL y los cuadernos.

Metadatos semánticos en vistas de métricas

2 de octubre de 2025

Ahora puede definir metadatos semánticos en una vista de métricas. Los metadatos semánticos ayudan a las herramientas de inteligencia artificial, como los espacios de Genie y los paneles de IA/BI, a interpretar y usar los datos de forma más eficaz.

Para usar metadatos semánticos, la vista de métrica debe usar la versión 1.1 o posterior de la especificación YAML y ejecutarse en DBR 17.2 o superior. La versión correspondiente de Databricks SQL es 2025.30, disponible en el canal de vista previa para almacenes SQL.

Consulte Uso de metadatos semánticos en vistas de métricas y Actualización de YAML a 1.1.

Septiembre de 2025

Databricks SQL versión 2025.30 ya está disponible en versión preliminar

25 de septiembre de 2025

Databricks SQL versión 2025.30 ya está disponible en el canal de versión preliminar . Revise la siguiente sección para obtener información sobre las nuevas características, los cambios de comportamiento y las correcciones de errores.

Las intercalaciones basadas en UTF8 ahora son compatibles con el operador LIKE.

Ahora puede usar LIKE con columnas que tengan habilitadas una de las intercalaciones siguientes: UTF8_Binary, UTF8_Binary_RTRIM, UTF8_LCASE, UTF8_LCASE_RTRIM. Consulte Intercalación.

ST_ExteriorRing ahora se admite la función

Ahora puede usar la ST_ExteriorRing función para extraer el límite exterior de un polígono y devolverlo como una cadena de líneas. Consulte la st_exteriorring función.

Declarar varias variables locales o de sesión en una sola DECLARE instrucción

Ahora puede declarar varias variables locales o de sesión del mismo tipo y valor predeterminado en una sola DECLARE instrucción. Vea y DECLARE VARIABLE (Instrucción compuesta BEGIN END).

Palabra clave de compatibilidad TEMPORARY para la creación de vistas de métricas

Ahora puede usar la TEMPORARY palabra clave al crear una vista de métrica. Las vistas de métricas temporales solo son visibles en la sesión que las creó y se quitan cuando finaliza la sesión. Vea CREATE VIEW.

DESCRIBE CONNECTION muestra la configuración del entorno para las conexiones JDBC.

Azure Databricks ahora incluye la configuración de entorno definida por el usuario en la salida de las DESCRIBE CONNECTION conexiones JDBC que admiten controladores personalizados y se ejecutan de forma aislada. Otros tipos de conexión permanecen sin cambios.

Sintaxis SQL para opciones de lectura delta en consultas de streaming

Ahora puede especificar opciones de lectura delta para consultas de streaming basadas en SQL mediante la WITH cláusula . Por ejemplo:

SELECT * FROM STREAM tbl WITH (SKIPCHANGECOMMITS=true, STARTINGVERSION=X);

Resultados correctos para split con regex vacío y límite positivo

Azure Databricks ahora devuelve resultados correctos cuando se usa split function con una expresión regular vacía y un límite positivo. Anteriormente, la función truncaba incorrectamente la cadena restante en lugar de incluirla en el último elemento.

Corrección url_decode y try_url_decode control de errores en Photon

En Photon y try_url_decode()url_decode() ahora failOnError = false devuelven NULL cadenas codificadas por url no válidas en lugar de generar errores en la consulta.

Agosto de 2025

La configuración de almacenamiento predeterminada ya está disponible en Beta

28 de agosto de 2025

Establezca un almacenamiento predeterminado que se seleccionará automáticamente en el selector de proceso en el editor de SQL, los paneles de AI/BI, AI/BI Genie, las alertas y el Explorador de catálogos. Los usuarios individuales pueden invalidar esta configuración seleccionando otro almacenamiento antes de ejecutar una consulta. También pueden definir su propio almacenamiento predeterminado de nivel de usuario para que se aplique en sus sesiones. Consulte Establecimiento de un almacenamiento sql predeterminado para el área de trabajo y Establecimiento de un almacenamiento predeterminado de nivel de usuario.

Databricks SQL versión 2025.25 se está implementando en current

21 de agosto de 2025

Databricks SQL, versión 2025.25, se está implementando en el canal actual del 20 de agosto de 2025 al 28 de agosto de 2025. Consulte las características de 2025.25.

Databricks SQL versión 2025.25 ya está disponible en versión preliminar

14 de agosto de 2025

Databricks SQL versión 2025.25 ya está disponible en el canal de versión preliminar . Revise la siguiente sección para obtener información sobre las nuevas características y los cambios de comportamiento.

Las expresiones de tabla comunes recursivas (rCTE) están disponibles con carácter general

Las expresiones de tabla comunes recursivas (rCTEs) están disponibles con carácter general. Navegue por los datos jerárquicos mediante un CTE de referencia automática con UNION ALL para seguir la relación recursiva.

Compatibilidad con intercalación predeterminada a nivel de esquema y de catálogo

Ahora puede establecer una intercalación predeterminada para esquemas y catálogos. Esto le permite definir una intercalación que se aplica a todos los objetos creados en el esquema o catálogo, lo que garantiza un comportamiento coherente de intercalación en los datos.

Compatibilidad con expresiones SQL espaciales y tipos de datos GEOMETRY y GEOGRAPHY

Ahora puede almacenar datos geoespaciales en columnas integradas GEOMETRY y GEOGRAPHY para mejorar el rendimiento de las consultas espaciales. Esta versión agrega más de 80 nuevas expresiones SQL espaciales, incluidas las funciones para importar, exportar, medir, construir, editar, validar, transformar y determinar relaciones topológicas con combinaciones espaciales. Consulte ST Funciones geoespaciales, GEOGRAPHY tipo y GEOMETRY tipo.

Compatibilidad con intercalación predeterminada a nivel de esquema y de catálogo

Ahora puede establecer una intercalación predeterminada para esquemas y catálogos. Esto le permite definir una intercalación que se aplica a todos los objetos creados en el esquema o catálogo, lo que garantiza un comportamiento coherente de intercalación en los datos.

Mejor control de las opciones json con VARIANT

Las from_json funciones y to_json ahora aplican correctamente las opciones JSON al trabajar con esquemas de nivel VARIANT superior. Esto garantiza un comportamiento coherente con otros tipos de datos admitidos.

Compatibilidad con la sintaxis TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE

Ahora puede especificar TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE en lugar de TIMESTAMP_NTZ. Este cambio mejora la compatibilidad con SQL Standard.

Problema de correlación de subconsulta resuelto

Azure Databricks ya no correlaciona incorrectamente expresiones de agregado semánticamente iguales entre una subconsulta y su consulta externa. Anteriormente, esto podría provocar resultados de consulta incorrectos.

Error lanzado para restricciones no válidas CHECK

Azure Databricks ahora produce una AnalysisException excepción si no se puede resolver una CHECK expresión de restricción durante la validación de restricciones.

Reglas más estrictas para uniones de flujo-flujo en modo de adición

Azure Databricks ahora no permite las consultas de streaming en modo de anexión que usan una combinación de secuencia seguida de la agregación de ventanas, a menos que las marcas de agua se definan en ambos lados. Las consultas sin marcas de agua adecuadas pueden producir resultados no finales, infringiendo las garantías del modo de adición.

El nuevo editor de SQL está disponible con carácter general

14 de agosto de 2025

El nuevo editor de SQL ahora está disponible con carácter general. El nuevo editor de SQL proporciona un entorno de creación unificado con compatibilidad con varios resultados de instrucciones, historial de ejecución insertado, colaboración en tiempo real, integración mejorada de Databricks Assistant y características de productividad adicionales. Consulte Escritura de consultas y exploración de datos en el nuevo editor de SQL.

Se ha corregido el control de tiempo de espera para las vistas materializadas y las tablas de streaming.

14 de agosto de 2025

Nuevo comportamiento de tiempo de espera para vistas materializadas y tablas de streaming creadas en Databricks SQL:

• Las vistas materializadas y las tablas de streaming creadas después del 14 de agosto de 2025 tendrán el tiempo de espera de almacenamiento aplicado automáticamente.
• Para las vistas materializadas y las tablas de streaming creadas antes del 14 de agosto de 2025, ejecute CREATE OR REFRESH para sincronizar la configuración de tiempo de espera con la configuración de tiempo de espera del almacenamiento.
• Todas las vistas materializadas y las tablas de streaming ahora tienen un tiempo de espera predeterminado de dos días.

Julio de 2025

Intervalos de fechas preestablecidos para parámetros en el editor de SQL

31 de julio de 2025

En el nuevo editor de SQL, ahora puede elegir entre intervalos de fechas preestablecidos, como Esta semana, Últimos 30 días o Último año cuando se usan parámetros de marca de tiempo, fecha y intervalo de fechas. Estos valores preestablecidos hacen que sea más rápido aplicar filtros de tiempo comunes sin especificar manualmente fechas.

La lista de trabajos y canalizaciones ahora incluye canalizaciones SQL de Databricks.

29 de julio de 2025

La lista Trabajos y canalizaciones ahora incluye canalizaciones para vistas materializadas y tablas de streaming creadas con Databricks SQL.

Historial de ejecución en línea en el editor de SQL

24 de julio de 2025

El historial de ejecución insertado ya está disponible en el nuevo editor de SQL, lo que le permite acceder rápidamente a los resultados anteriores sin volver a ejecutar consultas. Haga referencia fácilmente a ejecuciones anteriores, navegue directamente a los perfiles de consulta anteriores o compare los tiempos de ejecución y los estados, todo dentro del contexto de la consulta actual.

Databricks SQL versión 2025.20 ya está disponible en Actual

17 de julio de 2025

Databricks SQL versión 2025.20 se está implementando en fases en el canal Actual. Para ver las características y las actualizaciones de esta versión, consulte 2025.20 features (Características de 2025.20).

Actualizaciones del editor de SQL

17 de julio de 2025

• Mejoras en los parámetros con nombre: Ahora se admiten los parámetros de intervalo de fechas y selección múltiple. Para conocer los parámetros de intervalo de fechas, consulte Agregar un intervalo de fechas. Para ver parámetros de selección múltiple, consulte Uso de varios valores en una sola consulta.

• Diseño de encabezado actualizado en el editor de SQL: El botón ejecutar y el selector de catálogos se han movido al encabezado, creando más espacio vertical para escribir consultas.

Compatibilidad de Git con alertas

17 de julio de 2025

Ahora puede usar carpetas de Git de Databricks para realizar un seguimiento y administrar los cambios en las alertas. Para realizar un seguimiento de las alertas con Git, colóquelas en una carpeta de Git de Databricks. Las alertas recién clonadas solo aparecen en la página de lista de alertas o la API después de que un usuario interactúe con ellas. Las programaciones se han pausado y los usuarios deben reanudarlas explícitamente. Consulte Funcionamiento de la integración de Git con alertas.

Databricks SQL versión 2025.20 ya está disponible en versión preliminar

3 de julio de 2025

Databricks SQL versión 2025.20 ya está disponible en el canal de versión preliminar . Revise la siguiente sección para obtener información sobre las nuevas características y los cambios de comportamiento.

Compatibilidad con procedimientos SQL

Los scripts SQL ahora se pueden encapsular en un procedimiento almacenado como un recurso reutilizable en el catálogo de Unity. Puede crear un procedimiento mediante el comando CREATE PROCEDURE y, a continuación, llamarlo mediante el comando CALL .

Establecer una intercalación predeterminada para funciones SQL

Con la nueva cláusula DEFAULT COLLATION del comando CREATE FUNCTION se define la intercalación predeterminada utilizada para los parámetros STRING, el tipo de valor devuelto y los literales STRING en el cuerpo de la función.

Compatibilidad con expresiones de tabla comunes recursivas (rCTE)

Azure Databricks ahora admite la navegación de datos jerárquicos mediante expresiones de tabla comunes recursivas (rCTEs). Use un CTE de referencia automática con UNION ALL para seguir la relación recursiva.

Compatibilidad con ALL CATALOGS en SCHEMAS SHOW

La SHOW SCHEMAS sintaxis se actualiza para aceptar la sintaxis siguiente:

SHOW SCHEMAS [ { FROM | IN } { catalog_name | ALL CATALOGS } ] [ [ LIKE ] pattern ]

Cuando se especifica ALL CATALOGS en una consulta SHOW, la ejecución recorre todos los catálogos activos que admiten espacios de nombres mediante el administrador de catálogos (DsV2). Para cada catálogo, incluye los espacios de nombres de nivel superior.

Los atributos de salida y el esquema del comando se han modificado para agregar una catalog columna que indica el catálogo del espacio de nombres correspondiente. La nueva columna se agrega al final de los atributos de salida, como se muestra a continuación:

Salida anterior

| Namespace        |
|------------------|
| test-namespace-1 |
| test-namespace-2 |

Nueva salida

| Namespace        | Catalog        |
|------------------|----------------|
| test-namespace-1 | test-catalog-1 |
| test-namespace-2 | test-catalog-2 |

La agrupación en clústeres líquidos ahora compacta los vectores de eliminación de forma más eficaz

Las tablas delta con agrupación de clústeres de Liquid ahora aplican de manera más eficiente los cambios físicos derivados de los vectores de eliminación cuando OPTIMIZE está en funcionamiento. Para obtener más información, consulte Aplicar cambios a archivos de datos Parquet.

Permitir expresiones no deterministas en los valores de columna UPDATE/INSERT para operaciones MERGE

Azure Databricks ahora permite en las operaciones MERGE el uso de expresiones no deterministas en los valores de columna actualizados e insertados. Sin embargo, no se admiten expresiones no deterministas en las condiciones de instrucciones MERGE.

Por ejemplo, ahora puede generar valores dinámicos o aleatorios para las columnas:

MERGE INTO target USING source
ON target.key = source.key
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET target.value = source.value + rand()

Esto puede resultar útil para la privacidad de los datos si ofusca los datos reales al tiempo que conserva las propiedades de datos (como los valores medio u otras columnas calculadas).

Compatibilidad con la palabra clave VAR para declarar y quitar variables SQL

La sintaxis SQL para declarar y quitar variables ahora admite la VAR palabra clave además de VARIABLE. Este cambio unifica la sintaxis en todas las operaciones relacionadas con variables, lo que mejora la coherencia y reduce la confusión de los usuarios que ya usan VAR al establecer variables.

CREATE VIEW Las cláusulas de nivel de columna ahora producen errores cuando la cláusula solo se aplica a las vistas materializadas

Los comandos CREATE VIEW que especifican una cláusula de nivel de columna que solo es válida para MATERIALIZED VIEWs ahora producen un error. Las cláusulas afectadas para los comandos CREATE VIEW son:

• NOT NULL
• Un tipo de datos especificado, como FLOAT o STRING
• DEFAULT
• COLUMN MASK

Junio de 2025

Actualizaciones del motor SQL sin servidor de Databricks

11 de junio de 2025

Las siguientes actualizaciones del motor ahora se están implementando globalmente, con la disponibilidad expandiéndose a todas las regiones a lo largo de las próximas semanas.

• Menor latencia: los paneles, los trabajos ETL y las cargas de trabajo mixtas ahora se ejecutan más rápido, con hasta 25% mejora. La actualización se aplica automáticamente a almacenes SQL sin servidor sin costo ni configuraciones adicionales.
• Ejecución de consultas predictivas (PQE): PQE supervisa las tareas en tiempo real y ajusta dinámicamente la ejecución de consultas para ayudar a evitar sesgos, derrames y trabajo innecesario.
• Reordenamiento vectorizado Photon: mantiene los datos en un formato de columna compacta, los clasifica dentro de la caché de alta velocidad de la CPU y procesa múltiples valores simultáneamente usando instrucciones vectorizadas. Esto mejora el rendimiento de las cargas de trabajo enlazadas a la CPU, como las combinaciones grandes y la agregación amplia.

Actualizaciones de la interfaz de usuario

5 de junio de 2025

• Mejoras de información de consulta: Al visitar la página Historial de consultas, el evento listHistoryQueries ahora se emite. Al abrir un perfil de consulta ahora se emite el evento getHistoryQuery.

Mayo de 2025

Las vistas de métricas están en versión preliminar pública

29 de mayo de 2025

Las vistas de métricas del catálogo de Unity proporcionan una manera centralizada de definir y administrar métricas empresariales básicas coherentes, reutilizables y reguladas. Abstraen lógica de negocios compleja en una definición centralizada, lo que permite a las organizaciones definir indicadores clave de rendimiento una vez y usarlos de forma coherente en herramientas de informes como paneles, espacios de Genie y alertas. Use un almacenamiento de SQL que se ejecute en el canal de versión preliminar (2025.16) u otro recurso de proceso que ejecute Databricks Runtime 16.4 o posterior para trabajar con vistas de métricas. Consulte Vistas de métricas del catálogo de Unity.

Actualizaciones de la interfaz de usuario

29 de mayo de 2025

• Nuevas mejoras del editor de SQL:
  • Nuevas consultas en la carpeta Borradores: Las nuevas consultas ahora se crean de forma predeterminada en la carpeta Borradores. Cuando se guardan o se les cambia el nombre, salen automáticamente de Borradores.
  • Compatibilidad con fragmentos de código de consulta: Ahora puede crear y reutilizar fragmentos de código de consulta: segmentos predefinidos de SQL como JOIN o CASE expresiones, con compatibilidad con puntos de inserción automática y dinámicos. Para crear fragmentos de código, elija Ver>fragmentos de código de consulta.
  • Eventos de registro de auditoría: Ahora se emiten eventos de registro de auditoría para las acciones realizadas en el nuevo editor de SQL.
  • Los filtros afectan a las visualizaciones: Los filtros aplicados a las tablas de resultados ahora también afectan a las visualizaciones, lo que permite la exploración interactiva sin modificar la consulta SQL.

Nueva versión de alerta en Beta

22 de mayo de 2025

Ahora hay una nueva versión de alertas en beta. Esta versión simplifica la creación y administración de alertas mediante la consolidación de la configuración de consultas, las condiciones, las programaciones y los destinos de notificación en una sola interfaz. Todavía puede usar alertas heredadas junto con la nueva versión. Consulte Alertas de SQL de Databricks.

Actualizaciones de la interfaz de usuario

22 de mayo de 2025

• Formato de información sobre herramientas en gráficos: La información sobre herramientas en gráficos del editor SQL y cuadernos ahora sigue el formato numérico definido en la pestaña Etiquetas de datos. Véase Visualizaciones en cuadernos Databricks y editor SQL.

Databricks SQL versión 2025.16 ya está disponible

15 de mayo de 2025

Databricks SQL versión 2025.16 ya está disponible en el canal de versión preliminar . Revise la siguiente sección para obtener información sobre las nuevas características, los cambios de comportamiento y las correcciones de errores.

IDENTIFIER Compatibilidad ahora disponible en Databricks SQL para las operaciones de catálogo

Ahora puede usar la IDENTIFIER cláusula al realizar las siguientes operaciones de catálogo:

• CREATE CATALOG
• DROP CATALOG
• COMMENT ON CATALOG
• ALTER CATALOG

Esta nueva sintaxis permite especificar dinámicamente nombres de catálogo mediante parámetros definidos para estas operaciones, lo que permite flujos de trabajo sql más flexibles y reutilizables. Como ejemplo de la sintaxis, considere dónde CREATE CATALOG IDENTIFIER(:param)param se proporciona un parámetro para especificar un nombre de catálogo.

Para obtener más información, consulte IDENTIFIER la cláusula .

Las expresiones intercaladas ahora proporcionan alias transitorios generados automáticamente

Los alias generados automáticamente para las expresiones intercaladas ahora siempre incorporarán la información COLLATE de manera determinista. Los alias generados automáticamente son transitorios (inestables) y no deben basarse en . En su lugar, como procedimiento recomendado, use expression AS alias de forma coherente y explícita.

UNION/EXCEPT/INTERSECT dentro de una vista y EXECUTE IMMEDIATE ahora devuelven resultados correctos

Las consultas de definiciones de vistas temporales y persistentes con columnas de nivel UNION/EXCEPT/INTERSECT superior y sin alias devolvieron previamente resultados incorrectos porque UNION/EXCEPT/INTERSECT las palabras clave se consideraron alias. Ahora esas consultas realizarán correctamente toda la operación de configuración.

EXECUTE IMMEDIATE ... INTO con un nivel superior UNION/EXCEPT/INTERSECT y columnas sin alias también escribía un resultado incorrecto de una operación de conjunto en la variable especificada debido a que el analizador sintáctico interpretaba estas palabras clave como alias. Del mismo modo, también se permitieron consultas SQL con texto final no válido. Las operaciones establecidas en estos casos ahora escriben un resultado correcto en la variable especificada o producen un error en caso de texto SQL no válido.

Nuevas funciones listagg y string_agg

Ahora puede usar las funciones listagg o string_agg para agregar valores STRING y BINARY en un grupo. Consulte string_agg para obtener más detalles.

Corrección para la agrupación de literales enteros con alias que falló en ciertas operaciones

Las expresiones de agrupación en un literal entero con alias se interrumpieron anteriormente para determinadas operaciones como MERGE INTO. Por ejemplo, esta expresión devolvería GROUP_BY_POS_OUT_OF_RANGE porque el valor (val) se reemplazaría por 202001:

merge into t
using
(select 202001 as val, count(current_date) as total_count group by val) on 1=1
when not matched then insert (id, name)  values (val, total_count)

Esto se ha corregido. Para mitigar el problema en las consultas existentes, compruebe que las constantes que usa no son iguales a la posición de columna que debe estar en las expresiones de agrupación.

Habilitación de la marca para deshabilitar la materialización de fuentes para operaciones MERGE

Anteriormente, los usuarios podían deshabilitar la materialización de fuentes en MERGE estableciendo merge.materializeSource a none. Con la nueva marca habilitada, esto estará prohibido y provocará un error. Databricks planea habilitar la marca solo para los clientes que no han usado esta marca de configuración antes, por lo que ningún cliente debe observar ningún cambio en el comportamiento.

Abril de 2025

Databricks SQL versión 2025.15 ya está disponible

10 de abril de 2025

Databricks SQL versión 2025.15 ya está disponible en el canal de versión preliminar . Revise la siguiente sección para obtener información sobre las nuevas características, los cambios de comportamiento y las correcciones de errores.

Edición de varias columnas mediante ALTER TABLE

Ahora puede modificar varias columnas en una sola ALTER TABLE instrucción. Ver ALTER TABLE ... COLUMN cláusula.

La degradación del protocolo de tabla delta está disponible con protección de puntos de comprobación

DROP FEATURE está disponible con carácter general para quitar las características de la tabla de Delta Lake y degradar el protocolo de tabla. De manera predeterminada, DROP FEATURE ahora crea puntos de control protegidos para una experiencia de degradación más optimizada y simplificada que no requiere ningún tiempo de espera o truncamiento del historial. Consulte Eliminar una característica de tabla de Delta Lake y degradar el protocolo de tabla.

Escritura de scripts SQL de procedimientos basados en ANSI SQL/PSM (versión preliminar pública)

Ahora puede usar funcionalidades de scripting basadas en ANSI SQL/PSM para escribir lógica de procedimientos con SQL, incluidas instrucciones condicionales, bucles, variables locales y control de excepciones. Consulte Scripting de SQL.

Intercalación predeterminada de nivel de tabla y vista

Ahora puede especificar una intercalación predeterminada para tablas y vistas. Esto simplifica la creación de tablas y vistas en las que todas o la mayoría de las columnas comparten la misma intercalación. Consulte Intercalación.

Nuevas funciones H3

Se han agregado las siguientes funciones H3:

• h3_try_coverash3
• h3_try_coverash3string
• h3_try_tessellateaswkb.

El soporte para paneles heredados ha finalizado

10 de abril de 2025

El soporte oficial para los paneles antiguos ha finalizado. Ya no puede crear ni clonar paneles heredados mediante la interfaz de usuario o la API. Databricks sigue solucionando problemas críticos de seguridad y interrupciones de servicio, pero recomienda usar paneles de INTELIGENCIA ARTIFICIAL o BI para todo el desarrollo nuevo. Para más información sobre los paneles de IA/BI, consulte Paneles. Para obtener ayuda para migrar, consulte Clonación de un panel heredado en un panel de IA/BI y Uso de API de panel para crear y administrar paneles.

Opciones de autoformato personalizadas para consultas SQL

3 de abril de 2025

Personalice las opciones de formato automático para todas las consultas SQL. Consulte Instrucciones SQL de formato personalizado.

Problema de visualizaciones de Boxplot corregido

3 de abril de 2025

Se ha corregido un problema por el que las visualizaciones boxplot de Sql de Databricks con solo un eje X categórico no mostraban categorías y barras correctamente. Las visualizaciones ahora se muestran como se espera.

El permiso CAN VIEW para almacenes de SQL está en versión preliminar pública

3 de abril de 2025

El permiso CAN VIEW está ahora en versión preliminar pública. Este permiso permite a los usuarios supervisar los almacenes de SQL, incluidos el historial de consultas asociado y los perfiles de consulta. Los usuarios con el permiso CAN VIEW no pueden ejecutar consultas en SQL Warehouse sin conceder permisos adicionales. Ver ACL de almacenes de SQL.

Marzo de 2025

Actualizaciones de la interfaz de usuario

27 de marzo de 2025

• Perfiles de consulta actualizados para mejorar la facilidad de uso: Los perfiles de consulta se han actualizado para mejorar la facilidad de uso y ayudarle a acceder rápidamente a información clave. Consulte Perfil de consulta.

Actualizaciones de la interfaz de usuario

20 de marzo de 2025

• Transferencia de la propiedad de SQL Warehouse a la entidad de servicio: Ahora puede usar la interfaz de usuario para transferir la propiedad del almacenamiento a una entidad de servicio.

Actualizaciones de la interfaz de usuario

6 de marzo de 2025

• Ahora los gráficos de doble eje admiten zoom: Ahora puede hacer clic y arrastrar para acercar en los gráficos de doble eje.
• Anclar columnas de tabla: Ahora puede anclar columnas de tabla al lado izquierdo de la presentación de la tabla. Las columnas permanecen en la vista mientras se desplaza hacia la derecha en la tabla. Consulte Configuración de columnas.
• Se ha corregido un problema con los gráficos combinados: Se ha resuelto la desalineación entre las etiquetas y las barras del eje X al usar un campo temporal en el eje X.

Febrero de 2025

Databricks SQL versión 2025.10 ya está disponible

21 de febrero de 2025

Databricks SQL versión 2025.10 ya está disponible en el canal de vista previa . Revise la siguiente sección para obtener información sobre las nuevas características, los cambios de comportamiento y las correcciones de errores.

En Delta Sharing, el historial de tablas está habilitado de forma predeterminada.

Los recursos compartidos creados con el comando SQL ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table> ahora tienen habilitado el uso compartido del historial (WITH HISTORY) de manera predeterminada. Vea ALTER SHARE.

Las instrucciones SQL de credenciales devuelven un error cuando hay un error de coincidencia de tipo de credencial

Con esta versión, si el tipo de credencial especificado en una instrucción SQL de administración de credenciales no coincide con el tipo del argumento de credencial, se devuelve un error y la instrucción no se ejecuta. Por ejemplo, para la instrucción DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name', si credential-name no es una credencial de almacenamiento, la instrucción produce un error.

Este cambio se realiza para ayudar a evitar errores de usuario. Anteriormente, estas instrucciones se ejecutarían correctamente, incluso si se pasó una credencial que no coincide con el tipo de credencial especificado. Por ejemplo, la siguiente instrucción quitaría correctamente storage-credential: DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credential.

Este cambio afecta a las siguientes declaraciones:

• DROP CREDENTIAL
• ALTER CREDENTIAL
• DESCRIBE CREDENTIAL
• GRANT… EN... CREDENCIAL
• REVOKE… EN... CREDENCIAL
• SHOW GRANTS EN... CREDENCIAL

Uso del timestampdiff & timestampadd en expresiones de columna generadas

Las expresiones de columna generadas por Delta Lake ahora admiten timestampdiff y funciones timestampadd.

Compatibilidad con la sintaxis de canalización de SQL

Ahora puede componer Canalizaciones de SQL. Una canalización de SQL estructura una consulta estándar, como SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5, en una secuencia paso a paso, como se muestra en el ejemplo siguiente:

FROM T
|> SELECT c2
|> WHERE c1 = 5

Para obtener información sobre la sintaxis admitida para canalizaciones SQL, consulte Sintaxis de canalización SQL.

Para obtener información general sobre esta extensión entre sectores, consulte SQL tiene problemas. Podemos corregirlos: sintaxis de canalización en SQL (por Google Research).

Realización de una solicitud HTTP mediante la función http_request

Ahora puede crear conexiones HTTP y a través de ellas realizar solicitudes HTTP mediante la función http_request.

La actualización a DESCRIBE TABLE devuelve metadatos como JSON estructurado

Ahora puede usar el comando DESCRIBE TABLE AS JSON para devolver metadatos de tabla como documento JSON. La salida JSON está más estructurada que el informe legible predeterminado y se puede usar para interpretar el esquema de una tabla mediante programación. Para más información, consulte DESCRIBE TABLE AS JSON.

Intercalaciones que no distinguen espacios en blanco finales

Se ha agregado compatibilidad con intercalaciones que no distinguen espacios en blanco finales. Por ejemplo, estas clasificaciones tratan 'Hello' y 'Hello ' como iguales. Para obtener más información, consulte intercalación RTRIM.

Procesamiento de clon incremental mejorado

Esta versión incluye una corrección para un caso perimetral en el que un CLONE incremental podría volver a copiar archivos ya copiados de una tabla de origen a una tabla de destino. Consulte Clonación de una tabla en Azure Databricks.

Actualizaciones de la interfaz de usuario

13 de febrero de 2025

• Vista previa de los metadatos del catálogo de Unity en la detección de datos: Para obtener una vista previa de los metadatos de los recursos del catálogo de Unity, mantenga el puntero sobre un recurso en el explorador de esquemas. Esta funcionalidad está disponible en el Explorador de catálogos y en otras interfaces en las que se usa el explorador de esquemas, como los paneles de AI/BI y el editor de SQL.

• Filtre para encontrar activos de datos que pueda consultar: La configuración del filtro en el navegador de esquemas del Explorador de catálogos ahora incluye una casilla de verificación Puede consultar. Al seleccionar esta opción, se excluyen los objetos que puede ver, pero no consultar.

Enero de 2025

Actualizaciones de la interfaz de usuario

30 de enero de 2025

• Gráfico de recuento de consultas completado para almacenes de SQL (versión preliminar pública): Ahora hay disponible un nuevo gráfico de recuento de consultas completados en la interfaz de usuario de supervisión de SQL Warehouse. En este gráfico se muestra el número de consultas finalizadas en un período de tiempo, incluidas las consultas canceladas y con errores. El gráfico se puede usar con los demás gráficos y la tabla Historial de consultas para evaluar y solucionar problemas del rendimiento del almacenamiento. La consulta se asigna en el período de tiempo que se completa. Los recuentos se promedian por minuto. Para obtener más información, consulte Monitorizar un SQL Warehouse.

• Visualización de datos expandidos en gráficos del editor de SQL: Las visualizaciones creadas en el editor de SQL ahora admiten hasta 15 000 filas de datos.

Databricks SQL versión 2024.50 ya está disponible

23 de enero de 2025

Databricks SQL versión 2024.50 ya está disponible en el canal de versión preliminar . Revise la siguiente sección para obtener información sobre las nuevas características, los cambios de comportamiento y las correcciones de errores.

El tipo de datos VARIANT ya no se puede usar con operaciones que requieren comparaciones.

No puede usar las siguientes cláusulas o operadores en consultas que incluyan un tipo de datos VARIANT:

• DISTINCT
• INTERSECT
• EXCEPT
• UNION
• DISTRIBUTE BY

Estas operaciones realizan comparaciones y comparaciones que usan el tipo de datos VARIANT producen resultados indefinidos y no se admiten en Databricks. Si usa el tipo VARIANT en las tablas o cargas de trabajo de Azure Databricks, Databricks recomienda los cambios siguientes:

• Actualice las consultas o expresiones para convertir explícitamente valores de VARIANT en tipos de datos que no sean deVARIANT.
• Si tiene campos que se deben usar con cualquiera de las operaciones anteriores, extraiga esos campos del tipo de datos VARIANT y almacénelos mediante tipos de datos que noVARIANT.

Para obtener más información, consulte Consulta de datos variante.

Compatibilidad para parametrizar la cláusula USE CATALOG with IDENTIFIER

La cláusula IDENTIFIER se admite para la instrucción USE CATALOG. Con esta compatibilidad, puede parametrizar el catálogo actual en función de una variable de cadena o un marcador de parámetro.

COMMENT ON COLUMN compatibilidad con tablas y vistas

La instrucción COMMENT ON admite la modificación de comentarios para las columnas de vista y tabla.

Nuevas funciones SQL

Están disponibles las siguientes nuevas funciones SQL integradas:

• dayname(expr) devuelve el acrónimo inglés de tres letras del día de la semana para la fecha especificada.
• uniform(expr1, expr2 [,seed]) devuelve un valor aleatorio con valores independientes y distribuidos de forma idéntica dentro del intervalo de números especificado.
• randstr(length) devuelve una cadena aleatoria de length caracteres alfanuméricos.

Invocación de parámetros con nombre para más funciones

Las siguientes funciones soportan invocación de parámetro con nombre:

• variant_explode
• variant_explode_outer
• inline
• inline_outer
• posexplode
• posexplode_outer

Los tipos anidados ahora aceptan correctamente restricciones NULL

Esta versión corrige un error que afecta a algunas columnas generadas por Delta de tipos anidados, por ejemplo, STRUCT. Estas columnas a veces rechazaban incorrectamente las expresiones basadas en restricciones de campos anidados NULL o NOT NULL. Esto se ha corregido.

Actualizaciones de la interfaz de usuario del editor de SQL

15 de enero de 2025

El nuevo editor de SQL (versión preliminar pública) incluye las siguientes mejoras de la interfaz de usuario:

• Experiencia de descarga mejorada: Las salidas de consulta se denominan automáticamente después de la consulta cuando se descargan.
• Métodos abreviados de teclado para el ajuste de tamaño de fuente: Use Alt + y Alt - (Windows/Linux) o Opt + y Opt - (macOS) para ajustar rápidamente el tamaño de fuente en el editor de SQL.
• Menciones de usuario en comentarios: Etiquete usuarios específicos con @ en comentarios para enviarles notificaciones por correo electrónico.
• Navegación con pestañas más rápida: El cambio de pestañas ahora es de hasta 80% más rápido para las pestañas cargadas y 62% más rápido para las pestañas descargadas.
• Selección simplificada del almacenamiento: La información de tamaño de SQL Warehouse se muestra directamente en el selector de proceso para facilitar la selección.
• Métodos abreviados de edición de parámetros: Use Ctrl + Enter (Windows/Linux) o Cmd + Enter (macOS) para ejecutar consultas al editar valores de parámetro.
• Control de versiones mejorado: Los resultados de la consulta se conservan en el historial de versiones para mejorar la colaboración.

Actualizaciones de visualización de gráficos

15 de enero de 2025

El nuevo sistema de gráficos con un rendimiento mejorado, combinaciones de colores mejoradas e interactividad más rápida ahora está disponible con carácter general. Consulte Visualizaciones en cuadernos de Databricks y editor de SQL y tipos de visualización de cuadernos y editores de SQL.