Gérer les projets

Important

La mise à l’échelle automatique Lakebase est en version bêta dans les régions suivantes : eastus2, westeurope, westus.

Lakebase Autoscaling est la dernière version de Lakebase avec la mise à l’échelle automatique, la mise à l’échelle jusqu'à zéro, le branchement, et la restauration instantanée. Pour la comparaison des fonctionnalités avec Lakebase Provisioned, consultez le choix entre les versions.

Un projet est le conteneur de niveau supérieur pour vos ressources Lakebase, notamment les branches, les calculs, les bases de données et les rôles. Cette page explique comment créer des projets, comprendre leur structure, configurer des paramètres et gérer leur cycle de vie.

Si vous débutez avec Lakebase, commencez par commencer à créer votre premier projet.

Présentation des projets

Structure du projet

Comprendre la structure du projet Lakebase vous aide à organiser et à gérer efficacement vos ressources. Un projet est le conteneur de niveau supérieur pour vos bases de données, branches, calculs et ressources associées. Chaque projet inclut des paramètres pour les valeurs par défaut de calcul, la restauration des fenêtres et les mises à jour qui s’appliquent à toutes les branches du projet.

Au niveau supérieur, un projet contient une ou plusieurs branches. Dans un projet, vous pouvez créer des branches pour différents environnements tels que le développement, le test, la préproduction et la production. Chaque branche contient ses propres calculs, rôles et bases de données.

Project
  └── Branches (main, development, staging, etc.)
        ├── Computes (R/W compute)
        ├── Roles (Postgres roles)
        └── Databases (Postgres databases)

Branches

Les données résident dans des branches. Chaque projet Lakebase est créé avec une branche racine appelée production, qui ne peut pas être supprimée. Bien que vous puissiez créer des branches supplémentaires et désigner une autre branche comme branche par défaut, la branche racine ne peut pas être supprimée.

Vous pouvez créer des branches enfants à partir de n’importe quelle branche de votre projet. Lorsque vous créez une branche enfant, elle hérite de toutes les bases de données, rôles et données de sa branche parente au moment de la création. Les modifications suivantes dans la branche parente ne se propagent pas automatiquement à la branche enfant, ce qui permet le développement isolé, les tests ou l’expérience.

Chaque branche peut contenir plusieurs bases de données et rôles. En savoir plus : Gérer les branches

Calcule

Un calcul est une ressource de calcul virtualisée qui inclut des processeurs virtuels et de la mémoire pour l’exécution de Postgres. Lorsque vous créez un projet, un calcul R/W principal (en lecture-écriture) est créé pour la branche par défaut du projet. Chaque branche a une seule unité de calcul R/W principale. Pour vous connecter à une base de données qui réside sur une branche, vous devez vous connecter via le calcul R/W associé à la branche.

Outre le calcul principal de lecture/écriture (R/W), vous pouvez ajouter un ou plusieurs calculs de réplique en lecture seule pour n'importe quelle branche. Les réplicas en lecture vous permettent de décharger des charges de travail en lecture seule de votre instance principale pour des cas d’utilisation tels que la scalabilité horizontale en lecture, les requêtes de création de rapports et d’analyse, et l’accès en lecture seule pour les utilisateurs ou les applications. En savoir plus : Gérer les calculs, réplicas de lecture

Rôles

Les rôles sont des rôles PostgreSQL. Un rôle est requis pour créer et accéder à une base de données. Un rôle appartient à une branche. Lorsque vous créez un projet, un rôle Postgres est automatiquement créé pour votre identité Databricks (par exemple), user@databricks.comqui est le propriétaire de la base de données par défaut databricks_postgres . Tout rôle créé dans l’interface utilisateur Lakebase est créé avec databricks_superuser des privilèges. Il existe une limite de 500 rôles par branche. En savoir plus : Gérer les rôles

Bases de données

Une base de données est un conteneur pour les objets SQL tels que les schémas, les tables, les vues, les fonctions et les index. Dans Lakebase, une base de données appartient à une branche. La branche par défaut de votre projet est créée avec une base de données nommée databricks_postgres. Il existe une limite de 500 bases de données par branche. En savoir plus : Gérer les bases de données

Schémas

Toutes les bases de données de Lakebase sont créées avec un public schéma, qui est le comportement par défaut pour n’importe quelle instance Postgres standard. Les objets SQL sont créés dans le public schéma par défaut.

Limites du projet

Lakebase Postgres applique les limites suivantes pour les projets :

Resource	Limit
Nombre maximal de calculs actifs simultanément	20
Nombre maximal de branches par projet	500
Nombre maximal de rôles Postgres par branche	500
Nombre maximal de bases de données Postgres par branche	500
Taille maximale des données logiques par branche	8 To
Nombre maximal de projets par espace de travail	1 000
Nombre maximal de branches protégées	1
Nombre maximal de branches racines	3
Nombre maximal de branches nonarchivées	10
Nombre maximal d’instantanés	10
Période de rétention maximale de l’historique	35 jours
Échelle minimale à zéro instant	60 secondes

Limite de charges de calcul actives simultanément

La limite de calcul active simultanément limite le nombre de calculs pouvant s’exécuter en même temps pour empêcher l’épuisement des ressources. Cette limite protège contre les augmentations accidentelles de ressources, telles que le démarrage de nombreux points de terminaison de calcul à la fois. La limite par défaut est de 20 calculs actifs simultanément par projet.

Important: La branche par défaut est exemptée de cette limite, ce qui garantit qu’elle reste disponible à tout moment.

Lorsque vous dépassez la limite, des calculs supplémentaires au-delà de la limite restent suspendus et une erreur s’affiche lors de la tentative de connexion. Pour résoudre ce problème :

Suspendez d’autres calculs actifs et réessayez.
Si vous rencontrez souvent cette erreur, contactez le support Databricks pour demander une augmentation de limite.

Note

Les calculs avec mise à l’échelle à zéro sont automatiquement suspendus après une période d’inactivité, ce qui vous permet de rester dans la limite de calcul active simultanément.

Availability

Disponibilité du cloud et de la région

La mise à l’échelle automatique de Lakebase Postgres est disponible sur AWS et Azure.

Régions AWS :

us-east-1 (USA Est - N. Virginie)
us-east-2 (USA Est - Ohio)
eu-central-1 (Europe - Francfort)
eu-west-1 (Europe - Irlande)
eu-west-2 (Europe - Londres)
ap-south-1 (Asie-Pacifique - Mumbai)
ap-southeast-1 (Asie-Pacifique - Singapour)
ap-southeast-2 (Asie-Pacifique - Sydney)

Régions Azure (bêta) :

eastus2 (l'Est des USA 2)
westeurope (Europe Ouest)
westus (USA Ouest)

Votre projet Lakebase est créé dans votre région d’espace de travail Databricks.

Prise en charge des versions de Postgres

La mise à l’échelle automatique De Lakebase Postgres prend en charge Postgres 16 et Postgres 17.

Créer et gérer des projets

Créer un projet

Vous pouvez créer plusieurs projets dans Lakebase Postgres pour maintenir les applications ou les clients entièrement isolés, ce qui garantit une séparation propre des données et des ressources.

Pour créer un projet :

IU

Cliquez sur le sélecteur d’applications dans le coin supérieur droit pour ouvrir l’application Lakebase.
Cliquez sur Nouveau projet.
Configurez les paramètres de votre projet :
- Nom du projet : entrez un nom descriptif pour votre projet. Les modèles de nommage courants incluent l’affectation de noms d'après l'application (par exemple, my-analytics-app) ou le client ou le locataire que le projet sert (par exemple, acme-corp-db).
- Version de Postgres : sélectionnez la version postgres que vous souhaitez utiliser.

Créer un projet - la boîte de dialogue affiche les options de configuration du projet.

Boîte de dialogue Créer un projet

La région de votre projet Lakebase est définie sur votre région d’espace de travail Databricks et ne peut pas être modifiée.

Kit de développement logiciel (SDK) Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.postgres import Project, ProjectSpec

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Create a project with a custom project ID
operation = w.postgres.create_project(
    project=Project(
        spec=ProjectSpec(
            display_name="My Application",
            pg_version="17"
        )
    ),
    project_id="my-app"
)

# Wait for operation to complete
result = operation.wait()
print(f"Created project: {result.name}")
print(f"Display name: {result.status.display_name}")
print(f"Postgres version: {result.status.pg_version}")

Kit de développement logiciel (SDK) Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.service.postgres.*;

// Initialize the Workspace client
WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

// Create a project with a custom project ID
CreateProjectOperation operation = w.postgres().createProject(
    new CreateProjectRequest()
        .setProjectId("my-app")
        .setProject(new Project()
            .setSpec(new ProjectSpec()
                .setDisplayName("My Application")
                .setPgVersion(17L)))
);

// Wait for operation to complete
Project result = operation.waitForCompletion();
System.out.println("Created project: " + result.getName());
System.out.println("Display name: " + result.getStatus().getDisplayName());
System.out.println("Postgres version: " + result.getStatus().getPgVersion());

Interface de ligne de commande (CLI)

# Create a project with a custom project ID
databricks postgres create-project \
  --project-id my-app \
  --json '{
    "spec": {
      "display_name": "My Application",
      "pg_version": "17"
    }
  }'

friser

Créez un projet avec un ID de projet personnalisé. Le project_id paramètre de requête est spécifié et fait partie du nom de la ressource du projet (par exemple). projects/my-app

curl -X POST "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects?project_id=my-app" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "spec": {
      "display_name": "My Application",
      "pg_version": "17"
    }
  }' | jq

Il s’agit d’une opération longue. La réponse inclut un nom d’opération que vous pouvez utiliser pour vérifier l’état. L’opération se termine généralement en quelques secondes.

Le paramètre project_id est obligatoire.

Un nouveau projet inclut les ressources suivantes par défaut :

Une branche unique production (la branche par défaut)
Un calcul en lecture-écriture principal unique associé à la branche avec les paramètres par défaut suivants :

Branch Unités de calcul (CU) RAM Autoscaling Mise à l'échelle jusqu'à zéro

production 8 - 32 CU 16 à 64 Go Activé Désactivé

Lorsque vous créez un projet, la branche production est créée avec un calcul dont la mise à l'échelle au zéro est désactivée par défaut, ce qui signifie que le calcul reste actif en permanence. Vous pouvez activer l’échelle à zéro pour ce calcul si nécessaire.
Une base de données Postgres (nommée databricks_postgres)
Rôle Postgres pour votre identité Databricks (par exemple, user@databricks.com)

Branch	Unités de calcul (CU)	RAM	Autoscaling	Mise à l'échelle jusqu'à zéro
`production`	8 - 32 CU	16 à 64 Go	Activé	Désactivé

Pour modifier les paramètres de calcul d’un projet existant, consultez Configurer les paramètres du projet. Pour modifier les paramètres de calcul par défaut pour les nouveaux projets, consultez Paramètres de calcul par défaut dans Configurer les paramètres du projet.

Obtenir les détails du projet

Récupérez les détails d’un projet spécifique.

IU

Cliquez sur le sélecteur d’applications dans le coin supérieur droit pour ouvrir l’application Lakebase.
Sélectionnez votre projet dans la liste des projets pour afficher ses détails.

Kit de développement logiciel (SDK) Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

# Get project details
project = w.postgres.get_project(name="projects/my-project")

print(f"Project: {project.name}")
print(f"Display name: {project.status.display_name}")
print(f"Postgres version: {project.status.pg_version}")

Kit de développement logiciel (SDK) Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.service.postgres.Project;

WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

// Get project details
Project project = w.postgres().getProject("projects/my-project");

System.out.println("Project: " + project.getName());
System.out.println("Display name: " + project.getStatus().getDisplayName());
System.out.println("Postgres version: " + project.getStatus().getPgVersion());

Interface de ligne de commande (CLI)

# Get project details
databricks postgres get-project projects/my-project

friser

curl -X GET "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects/my-project" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" | jq

La réponse inclut :

name: Nom de la ressource (projects/my-project)
status: Configuration du projet et état actuel (display_name, pg_version, état, etc.)

Remarque : Le spec champ n’est pas rempli pour les GET opérations. Toutes les propriétés de ressource sont retournées dans le status champ.

Répertorier les projets

Répertoriez tous les projets de votre espace de travail.

IU

Cliquez sur le sélecteur d’applications dans le coin supérieur droit pour ouvrir l’application Lakebase.
La liste des projets affiche tous les projets auquel vous avez accès.

Kit de développement logiciel (SDK) Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

# List all projects
projects = w.postgres.list_projects()

for project in projects:
    print(f"Project: {project.name}")
    print(f"  Display name: {project.status.display_name}")
    print(f"  Postgres version: {project.status.pg_version}")

Kit de développement logiciel (SDK) Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.service.postgres.*;

WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

// List all projects
for (Project project : w.postgres().listProjects(new ListProjectsRequest())) {
    System.out.println("Project: " + project.getName());
    System.out.println("  Display name: " + project.getStatus().getDisplayName());
    System.out.println("  Postgres version: " + project.getStatus().getPgVersion());
}

Interface de ligne de commande (CLI)

# List all projects
databricks postgres list-projects

friser

curl -X GET "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" | jq

Format de réponse :

{
  "projects": [
    {
      "name": "projects/my-project",
      "status": {
        "display_name": "My Project",
        "pg_version": "17",
        "state": "READY"
      }
    }
  ]
}

Configurer les paramètres du projet

Après avoir créé un projet, vous pouvez modifier différents paramètres à partir du tableau de bord du projet en accédant à Paramètres :

Paramètres généraux

Vous pouvez mettre à jour le nom du projet. L’ID de projet ne peut pas être modifié.

IU

Nom du projet et paramètres d’ID

Interface de ligne de commande (CLI)

# Update project display name
databricks postgres update-project projects/my-project spec.display_name \
  --json '{
    "spec": {
      "display_name": "My Updated Project Name"
    }
  }'

friser

curl -X PATCH "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects/my-project?update_mask=spec.display_name" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "spec": {
      "display_name": "My Updated Project Name"
    }
  }' | jq

Il s’agit d’une opération longue. La réponse inclut un nom d’opération que vous pouvez utiliser pour vérifier l’état.

Valeurs par défaut de calcul

Définissez les paramètres initiaux pour les calculs principaux, notamment :

Taille de calcul (mesurée en unités de calcul)
Réduction à zéro du délai d'expiration (la valeur par défaut est de 5 minutes)

Ces paramètres sont utilisés lorsque vous créez de nouveaux calculs principaux.

Note

Pour modifier les paramètres d’un calcul existant, consultez Gérer les calculs.

Lakebase Postgres prend en charge les tailles de calcul comprises entre 0,5 CU et 112 CU. La mise à l’échelle automatique est disponible pour les calculs jusqu’à 32 CU (0,5, puis incréments entiers : 1, 2, 3... 16, puis 24, 28, 32). Les unités de calcul à taille fixe plus grandes sont disponibles de 36 CU à 112 CU (36, 40, 44, 48, 52, 56, 60, 64, 72, 80, 88, 96, 104, 112). Chaque unité de calcul (CU) fournit 2 Go de RAM.

Note

Lakebase Provisioned vs Autoscaling : Dans Lakebase Provisioned, chaque unité de calcul a alloué environ 16 Go de RAM. Dans la mise à l’échelle automatique Lakebase, chaque CU alloue 2 Go de RAM. Cette modification fournit des options de mise à l’échelle plus granulaires et un contrôle des coûts.

Tailles représentatives :

Unités de calcul	RAM
0.5 CU	1 Go
1 unité de capacité	2 Go
4 Unités de calcul	8 Go
16 unités de calcul	32 Go
32 Unités de calcul	64 Go
64 unités de calcul (CU)	128 Go
112 CU	224 Go

Pour activer la mise à l’échelle automatique, définissez une plage de tailles de calcul à l’aide du curseur. La mise à l’échelle automatique ajuste dynamiquement les ressources de calcul en fonction de la demande de charge de travail. En savoir plus : Mise à l’échelle automatique
Ajustez le paramètre de mise à l’échelle à zéro pour augmenter ou diminuer la durée de calcul inactive avant qu’un calcul ne soit suspendu. Vous pouvez également désactiver la mise à l’échelle à zéro pour un calcul toujours actif. En savoir plus : Réduire à zéro

Paramètres de calcul par défaut

Restauration instantanée

Configurez la longueur de la fenêtre de restauration pour votre projet. Par défaut, Lakebase conserve un historique des modifications apportées aux branches racines de votre projet, ce qui permet une restauration à un point dans le temps pour récupérer des données perdues, interroger des données à un moment donné pour examiner les problèmes de données et créer une branche à partir d’états passés pour les flux de travail de développement.

Vous pouvez définir la fenêtre de restauration de 2 jours à 35 jours. Notez que :

L’extension de la fenêtre de restauration augmente votre stockage
Le paramètre de fenêtre de restauration affecte toutes les branches de votre projet

Paramètres de restauration instantanée

Autorisations de projet

Contrôlez qui peut accéder et gérer votre projet Lakebase en accordant des autorisations aux identités, groupes et principaux de service Azure Databricks. Les autorisations de projet déterminent les actions que les utilisateurs peuvent effectuer dans le projet, telles que la création de branches, la gestion des calculs et l’affichage des détails de connexion.

Types d’autorisations :

CAN CREATE : afficher et créer des ressources de projet
CAN USE : afficher et utiliser des ressources de projet (liste, affichage, connexion et effectuer certaines opérations de branche) sans créer ou supprimer des projets ou des branches
CAN MANAGE : Contrôle total sur la configuration et les ressources du projet

Autorisations par défaut :

Lorsque vous créez un projet, les autorisations suivantes sont automatiquement attribuées :

Propriétaire du projet (utilisateur qui a créé le projet) : CAN MANAGE (contrôle total)
Utilisateurs de l’espace de travail : CAN CREATE (peut afficher et créer des projets)
Administrateurs d’espace de travail : CAN MANAGE (contrôle total)

Pour accorder l’accès à d’autres utilisateurs, consultez Gérer les autorisations de projet.

Note

Les autorisations de projet et l’accès à la base de données sont séparés

Les autorisations de projet contrôlent les actions de plateforme Lakebase, tandis que l’accès à la base de données est contrôlé par les rôles Postgres et leurs autorisations associées. Consultez Créer des rôles Postgres et Gérer les autorisations de base de données.

Paramètres des autorisations du projet

Mises à jour

Pour maintenir vos calculs Lakebase et vos instances Postgres à jour, Lakebase applique automatiquement les mises à jour planifiées qui incluent les mises à niveau de version mineures de Postgres, les correctifs de sécurité et les fonctionnalités de plateforme. Les mises à jour sont appliquées aux calculs au sein de votre projet et nécessitent un bref redémarrage du calcul qui prend quelques secondes.

Les mises à jour sont appliquées automatiquement, mais vous pouvez définir une journée et une heure préférées pour les mises à jour. Les redémarrages se produisent dans votre fenêtre de temps sélectionnée.

Pour plus d’informations sur les mises à jour, consultez Gérer les mises à jour.

Paramètres de mise à jour

Supprimer un projet

La suppression d’un projet est une action permanente qui supprime également les calculs, branches, bases de données, rôles et données qui appartiennent au projet.

Important

Cette opération est irréversible. Soyez prudent lors de la suppression d’un projet, car cela supprime toutes les branches et données associées.

Avant de supprimer

Databricks recommande de supprimer tous les catalogues de catalogue Unity associés et les tables synchronisées avant de supprimer le projet. Sinon, la tentative d’affichage des catalogues ou l’exécution de requêtes SQL qui les référencent entraînent des erreurs.

Si vous n’êtes pas le propriétaire des tables ou catalogues, vous devez réaffecter la propriété à vous-même avant la suppression.

Note

Dans la mise à l’échelle automatique Lakebase, toute identité Databricks ayant accès à l’espace de travail où le projet a été créé peut supprimer des projets.

Supprimer un projet

Pour supprimer un projet :

IU

Accédez aux paramètres de votre projet dans l’application Lakebase.
Dans la section Supprimer le projet , cliquez sur Supprimer et entrez le nom du projet pour confirmer la suppression.

Kit de développement logiciel (SDK) Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

# Delete a project
operation = w.postgres.delete_project(name="projects/my-project")

print(f"Delete operation started: {operation.name}")

Il s’agit d’une opération longue. Le projet et toutes ses ressources (branches, points de terminaison, bases de données, rôles, données) seront supprimées.

Kit de développement logiciel (SDK) Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;

WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

// Delete a project
w.postgres().deleteProject("projects/my-project");

System.out.println("Delete operation started");

Il s’agit d’une opération longue. Le projet et toutes ses ressources (branches, points de terminaison, bases de données, rôles, données) seront supprimées.

Interface de ligne de commande (CLI)

# Delete a project
databricks postgres delete-project projects/my-project

Cette commande retourne immédiatement. Le projet et toutes ses ressources seront supprimés.

friser

curl -X DELETE "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects/my-project" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" | jq

Il s’agit d’une opération longue. La réponse inclut un nom d’opération que vous pouvez utiliser pour vérifier l’état de suppression.

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Last updated on 2026-02-12

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Bases de données

Schémas

Limites du projet

Limite de charges de calcul actives simultanément

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Disponibilité du cloud et de la région

Prise en charge des versions de Postgres

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Kit de développement logiciel (SDK) Java

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Kit de développement logiciel (SDK) Java

Interface de ligne de commande (CLI)

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Configurer les paramètres du projet

Paramètres généraux

IU

Interface de ligne de commande (CLI)

friser

Valeurs par défaut de calcul

Restauration instantanée

Autorisations de projet

Mises à jour

Supprimer un projet

Avant de supprimer

Supprimer un projet

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Kit de développement logiciel (SDK) Python

Kit de développement logiciel (SDK) Java

Interface de ligne de commande (CLI)

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