Anreichern von Tabellen mit benutzerdefinierten Metadaten

Databricks empfiehlt, immer Kommentare für Tabellen und Spalten in Tabellen bereitzustellen. Sie können diese Kommentare mithilfe von KI generieren. Siehe Hinzufügen von KI-generierten Kommentaren zu Unity Catalog-Objekten.

Unity Catalog bietet auch die Möglichkeit, Daten zu kategorisieren. Weitere Informationen finden Sie unter Anwenden von Tags auf sicherungsfähige Unity Catalog-Objekte.

Protokollieren von Nachrichten für einzelne Commits in Tabellen in einem Feld im Transaktionsprotokoll.

Festlegen benutzerdefinierter Commitmetadaten

Geben Sie benutzerdefinierte Zeichenfolgen als Metadaten in Commits mithilfe der DataFrameWriter-Option userMetadata oder der SparkSession-Konfiguration spark.databricks.delta.commitInfo.userMetadata (Delta) oder spark.databricks.iceberg.commitInfo.userMetadata (Iceberg) an. Wenn beide angegeben wurden, wird die Option bevorzugt. Diese benutzerdefinierten Metadaten sind im Vorgang DESCRIBE HISTORY lesbar. Siehe "Arbeiten mit Tabellenverlauf".

SQL

-- For Delta tables
SET spark.databricks.delta.commitInfo.userMetadata=some-comment
INSERT OVERWRITE target_table SELECT * FROM data_source

-- For Iceberg tables
SET spark.databricks.iceberg.commitInfo.userMetadata=some-comment
INSERT OVERWRITE target_table SELECT * FROM data_source

Python

df.write \
  .mode("overwrite") \
  .option("userMetadata", "some-comment") \
  .table("target_table")

Scala

df.write
  .mode("overwrite")
  .option("userMetadata", "some-comment")
  .table("target_table")