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Notes de publication de Databricks SQL

Cet article répertorie les nouvelles fonctionnalités et améliorations de Databricks SQL, ainsi que les problèmes connus et les FAQ.

Processus de mise en production

Databricks publie des mises à jour de l’interface utilisateur de l’application web Databricks SQL de manière continue, avec tous les utilisateurs obtenant les mêmes mises à jour déployées sur une brève période de temps.

En outre, Databricks publie régulièrement de nouvelles versions de la capacité de calcul d’entrepôt SQL. Deux canaux sont toujours disponibles : aperçu et actuel.

Remarque

Les publications se font par phases. Votre compte Databricks peut ne pas être mis à jour avec une nouvelle version de SQL Warehouse ou une nouvelle fonctionnalité Databricks SQL jusqu’à une semaine ou plus après la date de publication initiale.

Remarque

Databricks SQL Serverless n’est pas disponible dans Azure Chine. Databricks SQL n’est pas disponible dans les régions Azure Government.

Canaux

Les canaux vous permettent de choisir entre la version Actuelle et la Préversion de la capacité de calcul d’entrepôt SQL. Les versions préliminaires vous permettent d’essayer des fonctionnalités avant qu’elles ne deviennent la norme pour Databricks SQL. Profitez des versions préliminaires pour tester vos requêtes et tableaux de bord de production par rapport aux changements à venir.

En règle générale, une préversion est promue dans le canal actuel environ deux semaines après avoir été publiée dans le canal de préversion. Certaines fonctionnalités, telles que les fonctionnalités de sécurité, les mises à jour de maintenance et les correctifs de bogues, peuvent être publiées directement sur le canal actuel. De temps à autre, Databricks peut promouvoir une version préliminaire du canal actuel selon une planification différente. Chaque nouvelle version sera annoncée dans les sections suivantes.

Pour savoir comment basculer un entrepôt SQL existant vers le canal de préversion, consultez Canaux de préversion. Les fonctionnalités répertoriées dans les sections mises à jour de l’interface utilisateur sont indépendantes des versions de calcul de SQL Warehouse décrites dans cette section des notes de publication.

Versions de Databricks SQL disponibles

Canal actuel : Databricks SQL version 2025.35

Canal d’aperçu : Databricks SQL version 2025.35

  • Voir les fonctionnalités en 2025.35.

Remarque

Les versions de canal Databricks SQL sont échelonnées. Votre compte Azure Databricks peut ne pas être mis à jour jusqu’à une semaine ou plus après la date de publication initiale.

Afficher les notes de publication

Les articles suivants contiennent des notes de publication classées par année.

Problèmes connus

  • Les lectures à partir de sources de données autres que Delta Lake dans des points de terminaison SQL à charge équilibrée de plusieurs clusters peuvent être incohérentes.
  • Les tables Delta accessibles dans Databricks SQL chargent leurs propriétés de schéma et de table dans le metastore configuré. Si vous utilisez un metastore externe, vous pourrez voir les informations Delta Lake dans le metastore. Delta Lake tente d’actualiser ces informations aussi souvent que possible pour qu’elles soient le plus à jour possible. Vous pouvez également utiliser la commande DESCRIBE <table> pour vérifier que les informations sont mises à jour dans votre metastore.
  • Databricks SQL ne prend pas en charge les décalages de zone tels que « GMT+8 » comme fuseaux horaires de session. La solution de contournement consiste à utiliser un fuseau horaire basé sur une région, comme « Etc/GMT+8 », à la place. Pour plus d’informations sur la définition des fuseaux horaires, consultez SET TIME ZONE.

Foire Aux Questions (FAQ)

Utilisez la liste suivante pour découvrir les réponses aux questions courantes.

Comment les charges de travail Databricks SQL sont-elles facturées ?

Les charges de travail Databricks SQL sont facturées sur la base de la Référence SKU de calcul des travaux standard.

Où s’exécutent les entrepôts SQL ?

Les entrepôts SQL classiques et professionnels sont créés et gérés dans votre compte Azure. Les entrepôts SQL gèrent automatiquement les clusters optimisés pour SQL dans votre compte et s’adaptent à la demande de l’utilisateur final.

En revanche, les entrepôts SQL serverless utilisent des ressources de calcul dans votre compte Databricks. Les entrepôts SQL serverless simplifient la configuration et l’utilisation des entrepôts SQL et accélèrent les temps de lancement. L’option serverless est disponible uniquement si elle a été activée pour l’espace de travail. Pour plus d’informations, consultez Plan de calcul serverless.

Puis-je utiliser des entrepôts SQL à partir d’un notebook dans le même espace de travail ?

Oui. Pour savoir comment attacher un carnet de notes à un entrepôt de données SQL, consultez Utiliser un carnet de notes avec un entrepôt de données SQL.

J’ai reçu un accès aux données avec des informations d’identification de fournisseur cloud. Pourquoi ne puis-je pas accéder à ces données dans Databricks SQL ?

Dans Databricks SQL, tout accès aux données est soumis au contrôle d’accès aux données. Un administrateur ou un propriétaire de données doit d’abord vous accorder les privilègesappropriés.

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