Začínáme s Lakebase Postgres

Důležité

Automatické škálování LakeBase je v beta verzích v následujících oblastech: eastus2, westeurope, westus.

Automatické škálování LakeBase je nejnovější verze LakeBase s automatickým škálováním výpočetních prostředků, škálováním na nulu, větvení a okamžitým obnovením. Porovnání funkcí se službou Lakebase Provisioned najdete v tématu Volba mezi verzemi.

Začněte používat Lakebase Postgres během několika minut. Vytvořte svůj první projekt, připojte se k databázi a prozkoumejte klíčové funkce, včetně integrace katalogu Unity.

Vytvoření prvního projektu

Otevřete aplikaci Lakebase z přepínače aplikací.

Pokud chcete získat přístup k uživatelskému rozhraní automatického škálování LakeBase, vyberte automatické škálování .

Klikněte na Nový projekt. Pojmenujte projekt a vyberte verzi Postgres. Projekt se vytvoří s jednou production větví, výchozí databricks_postgres databází a výpočetními prostředky nakonfigurovanými pro větev.

Aktivace vašeho počítače může trvat několik momentů. Výpočty pro production větev jsou ve výchozím nastavení vždy zapnuté (škálování na nulu je zakázané), ale v případě potřeby můžete toto nastavení nakonfigurovat.

Oblast projektu se automaticky nastaví na vaši oblast pracovního prostoru. Podrobné možnosti konfigurace najdete v tématu Vytvoření projektu.

Připojení k databázi

V projektu vyberte produkční větev a klikněte na Připojit. Můžete se připojit pomocí identity Databricks s ověřováním OAuth nebo vytvořit nativní roli hesla Postgres. Připojovací řetězce pracují se standardními klienty Postgres, jako jsou psql, pgAdmin nebo jakýkoli nástroj kompatibilní s Postgres.

Při vytváření projektu se automaticky vytvoří role Postgres pro vaši identitu Databricks (například user@databricks.com). Tato role vlastní výchozí databricks_postgres databázi a je členem databricks_superusera poskytuje jí široká oprávnění ke správě databázových objektů.

Pokud se chcete připojit pomocí identity Databricks s OAuth, zkopírujte psql fragment připojení z dialogového okna připojení.

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

Po zadání příkazu psql připojení v terminálu se zobrazí výzva k zadání tokenu OAuth. Získejte token kliknutím na možnost Kopírovat token OAuth v dialogovém okně připojení.

Podrobnosti o připojení a možnosti ověřování najdete v rychlém startu.

Vytvoření první tabulky

Editor SQL Lakebase je předem naplněný ukázkovými SQL, které vám pomohou začít. V projektu vyberte produkční větev, otevřete Editor SQL a spusťte poskytnuté příkazy pro vytvoření playing_with_lakebase tabulky a vložení ukázkových dat. Editor tabulek můžete také použít ke správě vizuálních dat nebo se připojit k externím klientům Postgres.

Další informace o možnostech dotazování:Klienti Postgres | |

Registrace v katalogu Unity

Teď, když jste vytvořili tabulku v produkční větvi, zaregistrujeme databázi v katalogu Unity, abyste mohli tato data dotazovat z Editoru SQL Databricks.

1. Pomocí přepínače aplikací přejděte na Lakehouse.
2. V Průzkumníku katalogu klikněte na ikonu plus a vytvořte katalog.
3. Zadejte název katalogu (například lakebase_catalog).
4. Jako typ katalogu vyberte Lakebase Postgres a povolte možnost automatického škálování .
5. Vyberte projekt, production větev a databricks_postgres databázi.
6. Klikněte na Vytvořit.

Registrace databáze LKB v katalogu Unity

Teď můžete dotazovat playing_with_lakebase tabulku, kterou jste právě vytvořili z Editoru SQL Databricks, pomocí SQL Warehouse:

SELECT * FROM lakebase_catalog.public.playing_with_lakebase;

To umožňuje federované dotazy, které propojují transakční data Lakebase s analýzami lakehouse. Podrobnosti najdete v tématu Registrace v katalogu Unity.

Synchronizace dat pomocí reverse ETL

Právě jste viděli, jak se data Lakebase dají dotazovat v katalogu Unity. Lakebase funguje také v opačném směru: přenesení spravovaných analytických dat z Unity Catalog do databáze Lakebase. To je užitečné, když máte obohacená data, vlastnosti strojového učení nebo agregované metriky vypočítané ve vašem lakehouse, které musí podporovat aplikace s transakčními dotazy s nízkou latencí.

Nejprve vytvořte tabulku v katalogu Unity, která představuje analytická data. Otevřete SQL Warehouse nebo poznámkový blok a spusťte:

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);

Teď synchronizujte tuto tabulku s databází Lakebase:

1. V Průzkumníku katalogu Lakehouse přejděte na main>default>user_segments.
2. Klikněte na Vytvořit>synchronizovanou tabulku.
3. Konfigurace synchronizace:
   • Název tabulky: Enter user_segments_synced.
   • Typ databáze: Vyberte Bezserverovou databázi Lakebase (automatické škálování).
   • Režim synchronizace: Zvolte snímek pro jednorázovou synchronizaci dat.
   • Vyberte projekt, produkční větev a databricks_postgres databázi.
4. Klikněte na Vytvořit.

Po dokončení synchronizace se tabulka zobrazí v databázi Lakebase. Proces synchronizace vytvoří default schéma v Postgres, aby odpovídalo schématu katalogu Unity, takže main.default.user_segments_synced se stane default.user_segments_synced. Přejděte zpět na Lakebase pomocí přepínače aplikací a dotazujte se na něj v Editoru SQL Lakebase:

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

Analýzy lakehouse jsou teď k dispozici pro poskytování v transakčních databázích v reálném čase. Informace o průběžné synchronizaci, pokročilých konfiguracích a mapování datových typů najdete v tématu Reverse ETL.

Další kroky

Tutorials

• Kurz vývoje založený na větvích

Connect

• Připojení k databázi
• Klienti Postgres

Klíčové funkce

• Další informace o větvích
• Konfigurace automatického škálování
• Konfigurace škálování na nulu

Prozkoumat další informace

• Přehled projektů