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Databricks aktualisiert automatisch verwaltete Tabellen im Unity-Katalog, um empfohlene Features zu verwenden, die allgemein verfügbar sind, ohne Dass Codeänderungen oder manuelle ALTER TABLE Anweisungen erforderlich sind. Automatische Upgrades stellen sicher, dass Clients kompatibel sind, bevor Sie neue Features aktivieren.
Automatische Upgrades bieten die folgenden Vorteile:
- Verringern Sie den verwaltungstechnischen Aufwand, der erforderlich ist, um individuelle Kompatibilitätsanforderungen für jede Tabelle und Featurekombination in Ihren Arbeitsbereichen zu überprüfen. Dies ist besonders hilfreich, wenn Sie Kataloge mit Tausenden von Tabellen haben.
- Erhalten Sie automatisch die neuesten Leistungs- und Zuverlässigkeitsverbesserungen in Ihren verwalteten Tabellen.
- Tabellen sicher aktualisieren. Automatische Upgrades aktivieren nur Features nach der Überprüfung der Workloadkompatibilität.
Weitere Informationen zu den Vorteilen, die mit diesen Funktionen verbunden sind, finden Sie unter Automatische Upgrades: Best-Practice-Funktionen für Ihre Lakehouse-Tabellen.
Funktionsweise von automatischen Upgrades
Automatische Upgrades überwachen verwaltete Tabellenzugriffsmuster im Unity-Katalog und verwenden ein Beobachtungsfenster, um sicherzustellen, dass Zugriffsmuster kompatibel sind, bevor Sie ein Feature aktivieren. Das Beobachtungsfenster beträgt 50 Tage für Upgrades in der öffentlichen Vorschau und 100 Tage für Upgrades, die allgemein verfügbar sind. Weitere Informationen finden Sie unter "Unterstützte Features".
Automatische Upgrades verwenden serverlose Compute, um Tabellen im Hintergrund zu aktualisieren. Für diesen Prozess fallen keine Gebühren an.
Schemata und Tabellen
Das Verhalten automatischer Upgrades hängt davon ab, ob ein Schema neu oder bereits vorhanden ist, wenn das Feature veröffentlicht wurde. Wenn Sie eine neue Tabelle erstellen, erbt sie Features von den Standardeigenschaften des Schemas. In der folgenden Tabelle werden die einzelnen Fälle beschrieben:
| Schema | Tabelle | Behavior |
|---|---|---|
| Neu | Neu | Automatische Upgrades legen die Standardeinstellungen auf Schemaebene zur Erstellungszeit fest, sodass Tabellen sofort alle unterstützten Features erben. |
| Vorhanden | Neu | Automatische Upgrades aktivieren ein Feature nur, wenn während des vorherigen Beobachtungsfensters auf alle Tabellen im Schema durch überprüfte Workloads zugegriffen wurde. Andernfalls ignorieren automatische Upgrades die neue Tabelle, wenn eine einzelne nicht überprüfte Workload auf eine beliebige Tabelle im Schema zugegriffen hat. Siehe überprüfte Workloads. |
| Vorhanden | Vorhanden | Automatische Upgrades aktivieren ein Feature, wenn alle folgenden Bedingungen erfüllt sind:
|
Überprüfte Workloads
Eine Workload wird für ein bestimmtes Feature als überprüft betrachtet, wenn auf die Tabelle aus einem Databricks-Cluster mit einer Databricks Runtime-Version bei oder über der mindestens erforderlichen Version des Features zugegriffen wird.
Automatische Upgrades berücksichtigen die folgenden nicht überprüften Workloads:
- Externe Clients und Drittanbieterdienste wie Flink oder Presto. Siehe Unity-Katalogintegrationen.
- Azure Databricks Dienste mit direktem Tabellenzugriff, z. B. Zerobus, die standardmäßige Databricks-Runtime-Zugriffsmuster umgehen. Siehe Überblick über Zerobus Ingest-Konnektor.
Wenn eine Tabelle in einem Schema innerhalb des Beobachtungsfensters von einer Databricks-Runtime-Version unter der mindestens erforderlichen Version des Features oder von einem externen Client zugegriffen wurde, aktivieren automatische Upgrades die entsprechende Funktion in keiner Tabelle in diesem Schema.
Unterstützte Funktionen
Automatische Upgrades gelten für eine Teilmenge der allgemein verfügbaren Features, die in den folgenden Tabellen beschrieben werden. Die Verfügbarkeit von Features kann sich je nach Region unterscheiden.
Important
Automatische Flüssigkeitsclusterung gilt nur für neue Tabellen. Im Gegensatz zu den anderen Features wird sie standardmäßig hinzugefügt, wenn Sie eine Tabelle erstellen und nicht auf vorhandene Tabellen angewendet werden.
Funktionen mit allgemein verfügbaren Upgrades
Die folgenden Features sind allgemein verfügbar, und automatische Upgrades wenden sie auf die angegebenen Tabellentypen an. Das System für automatische Upgrades ist auch allgemein verfügbar.
Jedes Feature wird schrittweise eingeführt, beginnend am Veröffentlichungsdatum und erreichen alle Kunden innerhalb von etwa sechs Monaten.
| Funktion | Tabellentypen | Mindestens kompatible Databricks-Runtime-Version | Was es bewirkt | Erscheinungsdatum |
|---|---|---|---|---|
| Automatische Flüssigkeitsclusterung |
|
15.4 LTS | Organisiert Tabellendaten automatisch basierend auf häufig abgefragten Spalten, um die Abfrageleistung ohne manuelle Partitionierung zu verbessern. Automatische Upgrades wenden dieses Feature nicht auf vorhandene Tabellen an. | 22. Mai 2026 |
| Prüfpunkt V2 |
|
13.3 LTS | Unterstützt mehr gleichzeitige Autoren und reduziert Schreibkonflikte in großen oder häufig aktualisierten Tabellen. | 19. Mai 2026 für neue Tabellen in neuen Schemas 13. Juli 2026 für alle Tabellen in vorhandenen Schemas |
| Zeilennachverfolgung |
|
14,1 | Verwaltet ausgeblendete Zeilen-IDs für die inkrementelle Verarbeitung. Wenn die Zeilennachverfolgung aktiviert ist, ist der automatische Änderungsdatenfeed ohne zusätzliche Konfiguration verfügbar. Siehe AUTO CDC-APIs. | 25. Juli 2026 für neue Tabellen in neuen Schemas 13. Juli 2026 für alle Tabellen in vorhandenen Schemas |
| Katalog-Commits |
|
16.4 LTS | Zentralisiert Commits im Unity-Katalog, um Transaktionen mit mehreren Tabellen zu ermöglichen, die Interoperabilität für externe Schreibvorgänge zu verbessern und Governance-Richtlinien über Engines hinweg zu ermöglichen. | 13. Juli 2026 |
| Parkett v2 |
|
18.1 | Verwendet erweiterte Parkettcodierungen, Datenseitenkopfzeilen und INT64 Zeitstempel, um die Abfrageleistung zu verbessern und den Speicher in Delta Lake-Tabellen zu reduzieren. |
25. Juni 2026 |
Funktionen mit Upgrades in der öffentlichen Vorschau
Die folgenden Features sind allgemein verfügbar, aber ihre automatischen Upgrades befinden sich in der öffentlichen Vorschau und erfordern die Registrierung.
Important
Automatische Upgrades für die folgenden Features befinden sich in der öffentlichen Vorschau. Um sich zu registrieren, füllen Sie dieses Formular mit Ihrer Konto-ID aus. Nach der Registrierung sind keine Codeänderungen oder zusätzliche Konfigurationen erforderlich.
Automatische Upgrades gelten nur für diese Features, wenn Sie in der öffentlichen Vorschau registriert sind und diese unmittelbar nach der Registrierung wirksam werden:
| Funktion | Tabellentypen | Mindestens kompatible Databricks-Runtime-Version | Was es bewirkt |
|---|---|---|---|
| Katalog-Commits |
|
16.4 LTS | Zentralisiert Commits im Unity-Katalog, um Transaktionen mit mehreren Tabellen zu ermöglichen, die Interoperabilität für externe Schreibvorgänge zu verbessern und Governance-Richtlinien über Engines hinweg zu ermöglichen. |
| Spaltenzuordnung |
|
15.4 LTS | Ermöglicht das Umbenennen und Ablegen von Spalten, ohne Daten neu zu schreiben. |
| Parkett v2 |
|
18.1 | Verwendet erweiterte Parkettcodierungen, Datenseitenkopfzeilen und INT64 Zeitstempel, um die Abfrageleistung zu verbessern und den Speicher in Delta Lake-Tabellen zu reduzieren. |
Requirements
- Serverlose Berechnung muss in Ihrer Region verfügbar sein.
- Tabellen müssen verwaltete Tabellen im Unity-Katalog in Delta Lake- oder Apache Iceberg-Formaten sein.
Beobachten aktivierter Features
Um zu überprüfen, ob automatische Upgrades ein Feature für eine Tabelle aktiviert haben, suchen Sie im Catalog Explorer auf der Registerkarte SET TBLPROPERTIES nach einem Vorgang vom Typ , oder verwenden Sie DESCRIBE HISTORY <table_name>. Wenn automatische Upgrades den Vorgang durchgeführt haben, wird im Feld Benutzername anstelle eines Benutzernamens ein Hashwert angezeigt, z. B. 4d137f29-62. Siehe Was ist der Katalog-Explorer? und Tabellenverlauf.
Nachdem durch automatische Upgrades Funktionen für Tabellen in einem neuen Schema aktiviert wurden, können Sie die Standardeinstellungen des Schemas auf der Registerkarte Eigenschaften im Katalog-Explorer anzeigen. Ein Schema mit aktivierter Zeilenverfolgung zeigt z. B. eine Eigenschaft wie catalog.schema.enableRowTracking: "true". Vorhandene Schemas verfügen nicht über die Observability-Eigenschaften für automatische Upgrades.
Fragen Sie für die kontoweite Sichtbarkeit die Systemtabelle für automatische Upgrades ab. Diese Tabelle zeichnet jedes Feature auf, das automatische Upgrades zu einer Tabelle hinzufügen, wann sie hinzugefügt wurde und welche Tabelle betroffen war, sodass Sie Upgradeaktivitäten in allen Arbeitsbereichen überwachen können. Siehe Systemtabellenreferenz für automatische Upgrades.
Verwalten empfohlener Features
Administratoren können Änderungen von einem Upgrade zurücksetzen oder Features für einzelne Tabellen deaktivieren.
Wiederherstellen von Änderungen
Verwenden Sie diese Option RESTORE , um die Daten und Metadaten einer Tabelle auf eine Version zurückzuverwenden, bevor das Feature aktiviert wurde:
RESTORE TABLE <table_name> TO VERSION AS OF <version>;
RESTORE TABLE <table_name> TO TIMESTAMP AS OF <timestamp>;
Weitere Informationen zum Tabellenverlauf und zur Wiederherstellung finden Sie unter "Wiederherstellen einer Tabelle in einem früheren Zustand ".
Deaktivieren von Features für Tabellen
So deaktivieren Sie ein Feature in einer einzelnen Tabelle:
ALTER TABLE <table_name> DROP FEATURE <feature_name>
Automatische Upgrades aktivieren ein Feature nicht erneut, nachdem Sie es manuell deaktiviert haben.
Einschränkungen
- Von Delta Lake Sharing freigegebene Tabellen, sowohl Databricks-to-Open- als auch Databricks-to-Databricks-Tabellen, sind von automatischen Upgrades ausgenommen. Siehe Was ist OpenSharing?.
- Automatische Upgrades verfügen über keinen Mechanismus für ein Batch-Rollback, um eine Funktion für alle Tabellen eines Kontos zu deaktivieren. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von empfohlenen Features für automatische Upgrades.
- Materialisierte Ansichten und Streamingtabellen werden nicht unterstützt.
- Workloads, die Unity Catalog umgehen und direkt über den Pfad auf Tabellen zugreifen, werden von automatischen Upgrades nicht erfasst. Wenn Ihre Workloads pfadbasierten Zugriff verwenden, wenden Sie sich an Ihr Kontoteam, um die Kompatibilität zu besprechen.
- Externe Tabellen werden von automatischen Upgrades ausgeschlossen. Auf externe Tabellen wird in der Regel über den Dateipfad zugegriffen, der Unity-Katalog umgangen und der Unity-Katalog kann diese Zugriffsmuster nicht zuverlässig nachverfolgen. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit externen Tabellen.
Häufig gestellte Fragen
Im Folgenden werden häufig gestellte Fragen zu automatischen Upgrades beantwortet.
Was sind automatische Upgrades für verwaltete Tabellen im Unity-Katalog?
Sehen Sie sich die Einführung oben auf dieser Seite an.
Wie überprüfen automatische Upgrades auf Kompatibilität?
Siehe überprüfte Workloads.
Ändern automatische Upgrades meine Tabellen automatisch?
Ja. Nachdem ein Feature für eine Tabelle als sicher verifiziert wurde, wendet Databricks es mithilfe eines leichtgewichtigen Hintergrundjobs an. Features für einzelne Tabellen können weiterhin deaktiviert werden.
Wenn ich ein Feature in einer Tabelle deaktiviert habe, können automatische Upgrades die Funktion später wieder aktivieren?
No. Nachdem Sie ein Feature deaktiviert haben, das automatische Upgrades hinzugefügt hat, aktivieren automatische Upgrades dieses Feature nicht erneut für diese Tabelle.
Ändern automatische Upgrades meine vorhandenen Tabellen?
Ja, aber nur nachdem das Beobachtungsfenster bestätigt hat, dass jeder Client, der auf die Tabelle zugegriffen hat, das Feature unterstützt. Automatische Flüssigclusterung ist die Ausnahme: Sie gilt nur für neu erstellte Tabellen, nie für vorhandene Tabellen, da dadurch das vorhandene Datenlayout geändert würde.
Wie unterscheiden sich automatische Upgrades von der Vorhersageoptimierung?
Die predictive Optimierung verwaltet Ihr Datenlayout durch Vorgänge wie Komprimierung und Vakuum, mit der Möglichkeit, automatische Flüssigkeitsclustering zu verwenden. Automatische Upgrades aktivieren neue Tabellenfeatures, z. B. Zeilenverfolgung oder Prüfpunkt V2. Die beiden ergänzen sich: Das eine hält Tabellen gut gepflegt, und das andere hält sie aktuell. Automatisches Liquid Clustering wird bei automatischen Upgrades auf neue Tabellen angewendet. Siehe Prädiktive Optimierung für verwaltete Unity Catalog-Tabellen.
Wie überprüfen automatische Upgrades, ob ein Upgrade einer Tabelle sicher ist?
Automatische Upgrades aktivieren nur allgemein verfügbare Features, die die Leistung nicht wesentlich reduzieren oder Kosten erhöhen. Automatische Upgrades warten das Beobachtungsfenster ab, setzen voraus, dass alle zugreifenden Clients kompatibel sind, überspringen Tabellen, die sie nicht vollständig verifizieren können, und ermöglichen es Ihnen, jede Funktion für eine Tabelle jederzeit zu deaktivieren.
Wenn sich meine Tabelle geändert hat, wie kann ich feststellen, dass es sich um automatische Upgrades handelte?
Jede durch automatische Upgrades vorgenommene Änderung wird in der DESCRIBE HISTORY-Ausgabe der Tabelle und auf dem Tab Verlauf im Catalog Explorer angezeigt und dabei deutlich von Ihren eigenen Änderungen unterschieden gekennzeichnet. Für Sichtbarkeit auf Kontoebene fragen Sie system.storage.table_auto_upgrade_operations_history ab, um zu sehen, wann eine Funktion zu irgendeiner Tabelle hinzugefügt wurde. Siehe "Tabellenverlauf anzeigen".
Werden automatische Upgrades eine Tabelle unterbrechen, die meine externen oder Open Source Tools lesen?
No. Tabellen, auf die externe oder Open Source Clients zugreifen, sind außerhalb des Gültigkeitsbereichs. Automatische Upgrades funktionieren nur, wenn sie überprüfen können, ob jeder Client, der auf eine Tabelle zugreift, das Feature unterstützt.
Welche Tabellen sind für automatische Upgrades berechtigt?
Siehe Anforderungen und Einschränkungen.
Wie lange, bis meine Tabellen aktualisiert werden? Wann werden Änderungen angezeigt?
Automatische Upgrades verwenden das Beobachtungsfenster, um selten auftretende Workloads wie monatliche Batchaufträge, Quartalsberichte und Ad-hoc-Analysen zu erfassen, bevor Maßnahmen ergriffen werden. Nachdem eine Tabelle als kompatibel verifiziert wurde, wird die Funktion kurz darauf durch einen Hintergrundprozess angewendet. Wenn ein Feature zum ersten Mal eingeführt wird, erfolgt das Rollout schrittweise über Kunden und Tabellen hinweg, sodass es etwa sechs Monate dauern kann, um Ihre Tabellen mit kompatiblen Workloads zu erreichen.
Was muss ich tun, um Tabellenfeatures automatisch in Databricks zu aktivieren?
Es ist keine Aktion erforderlich. Automatische Upgrades bewerten und aktualisieren berechtigte Tabellen ohne Konfiguration.
Kann ich automatische Upgrades für mein gesamtes Konto oder für ein Schema, einen Katalog oder einen Arbeitsbereich deaktivieren?
Automatische Upgrades können nicht vollständig deaktiviert werden, aber Sie können jedes einzelne Feature auf einer Tabelle jederzeit deaktivieren. Nachdem Sie dies ausgeführt haben, aktivieren automatische Upgrades dieses Feature nicht mehr für diese Tabelle.
Kosten automatische Upgrades etwas?
Für den automatischen Upgradevorgang (Hintergrundvorgänge ALTER TABLE ) fallen keine Gebühren an.
Kosten mich Funktionen, die durch automatische Upgrades aktiviert werden, etwas?
Im Allgemeinen werden Features, die die Kosten wesentlich erhöhen, von automatischen Upgrades ausgeschlossen. Mehrere eingesetzte Features, wie Löschvektoren und Parquet v2, senken die Speicher- und Rechenkosten. Die Zeilenverfolgung verursacht bei sehr großen Tabellen geringe einmalige Vorlaufkosten, da sie jeder Zeile einen eindeutigen Bezeichner zuweist. Gleichzeitig hilft sie jedoch, bei materialisierten Ansichten Kosten zu sparen, indem sie eine inkrementelle Aktualisierung anstelle einer vollständigen Neuberechnung ermöglicht.
Wie kann ich features nachverfolgen, die in Zukunft über automatische Upgrades bereitgestellt werden?
Schauen Sie sich die unterstützten Features an, um zu sehen, welche Features sich in der öffentlichen Vorschau befinden und welche in Kürze für alle Kunden bereitgestellt werden. Um benachrichtigt zu werden, wenn neue Features ausgeliefert werden, richten Sie einen RSS-Feed auf der Seite Azure Databricks Versionshinweise ein. Sie können sich auch Was kommt als Nächstes? ansehen.