Sdílet prostřednictvím

Poznámky k verzi Databricks SQL

Tento článek obsahuje seznam nových funkcí a vylepšení SQL služby Databricks spolu se známými problémy a nejčastějšími dotazy.

Proces vydávání verzí

Databricks průběžně vydává aktualizace uživatelského rozhraní webové aplikace Databricks SQL a všichni uživatelé obdrží tyto stejné aktualizace během krátké doby.

Databricks navíc obvykle pravidelně vydává nové výpočetní verze SQL Warehouse. Vždy jsou k dispozici dva kanály : Preview a Current.

Poznámka:

Verze jsou postupně vydávány. Váš účet Databricks se nemusí aktualizovat novou verzí SQL Warehouse nebo funkcí SQL Databricks až do týdne nebo více po počátečním datu vydání.

Poznámka:

Bezserverová služba Databricks SQL není v Azure China dostupná. Databricks SQL není k dispozici v oblastech Azure Government.

Kanály

Kanály umožňují vybrat si mezi aktuální výpočetní verzí SQL Warehouse nebo verzí Preview . Verze Preview vám umožňují vyzkoušet funkce dříve, než se stane standardem SQL Databricks. Využijte verze Preview k otestování produkčních dotazů a řídicích panelů proti nadcházejícím změnám.

Verze Preview se obvykle propaguje na aktuální kanál přibližně dva týdny po vydání do kanálu Preview. Některé funkce, jako jsou funkce zabezpečení, aktualizace údržby a opravy chyb, mohou být vydány přímo do aktuálního kanálu. Databricks může čas od času postoupit předběžnou verzi na aktuální kanál v jiném časovém plánu. Každá nová verze bude oznámena v následujících částech.

Informace o tom, jak přepnout stávající SQL sklad na kanál Preview, najdete v tématu Kanály Preview. Funkce uvedené v částech aktualizace uživatelského rozhraní jsou nezávislé na výpočetních verzích SQL Warehouse popsaných v této části poznámek k verzi.

dostupné verze Databricks SQL

Aktuální kanál: Databricks SQL verze 2025.35

Kanál Preview: Databricks SQL verze 2025.35

  • Podívejte se na funkce v 2025.35.

Poznámka:

Verze kanálu SQL Databricks jsou fázované. Váš účet Azure Databricks se nemusí aktualizovat až do týdne nebo více po počátečním datu vydání.

Zobrazit poznámky k verzi

Následující články zahrnují poznámky k vydání uspořádané podle roku.

Známé problémy

  • Čtení z datových zdrojů, které nejsou Delta Lake, může být v koncových bodech SQL s víceklastrovým vyrovnáváním zátěže nekonzistentní.
  • Tabulky Delta přístupné v Databricks SQL nahrají jejich schéma a vlastnosti tabulky do nakonfigurovaného metastoru. Pokud používáte externí metastore, budete moct v metastoru zobrazit informace o Delta Lake. Delta Lake se snaží tyto informace uchovávat co nejaktuálnější. Pomocí příkazu DESCRIBE <table> můžete také zajistit, aby se informace v metastoru aktualizovaly.
  • Databricks SQL nepodporuje posuny zón, jako je GMT+8 jako časová pásma relace. Alternativním řešením je místo toho použít časové pásmo https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zoneszaložené na oblastech, například Etc/GMT+8. Další informace o nastavení časových pásem najdete v tématu SET TIME ZONE.

Nejčastější dotazy

V následujícím seznamu se dozvíte odpovědi na běžné otázky.

Jak jsou účtovány úlohy Databricks SQL?

Úlohy SQL v Databricks jsou účtovány podle výpočetní SKU pro standardní úlohy.

Kde běží sklady SQL?

Klasické a profesionální sql warehouse se vytvářejí a spravují ve vašem účtu Azure. Sql Warehouses spravují clustery optimalizované pro SQL automaticky ve vašem účtu a škálují se tak, aby odpovídaly poptávce koncových uživatelů.

Bezserverové sklady SQLnaopak používají výpočetní prostředky ve vašem účtu Databricks. bezserverové služby SQL Warehouse zjednodušují konfiguraci a využití SQL Warehouse a urychlují dobu spuštění. Možnost serverless je dostupná pouze v případě, že byla povolena pro pracovní prostor. Další informace naleznete v tématu bezserverová výpočetní plošina.

Můžu použít SQL Warehouse z poznámkového bloku ve stejném pracovním prostoru?

Ano. Informace o připojení poznámkového bloku k SQL Warehouse najdete v tématu Použití poznámkového bloku se službou SQL Warehouse.

Byl mi udělen přístup k datům pomocí přihlašovacích údajů poskytovatele cloudu. Proč nemůžu získat přístup k datům v Databricks SQL?

V Databricks SQL se veškerý přístup k datům řídí řízením přístupu k datům a správce nebo vlastník dat vám musí nejprve udělit příslušná oprávnění .

  • Last updated on