Adatbázispéldány létrehozása és kezelése

Fontos

A Kiépített Lakebase nyilvános előzetes verzióban érhető el a következő régiókban: westus, , westus2, eastus, eastus2centralus, southcentralus, northeuropewesteuropeaustraliaeastbrazilsouthcanadacentralcentralindiasoutheastasiauksouth.

A Lakebase Provisioned manuálisan skálázott kiépített számítást használ. Az új Lakebase Automatikus skálázás funkció-összehasonlítását a verziók közötti választás című témakörben találhatja meg.

Az OLTP-számítási feladatok használatának megkezdéséhez hozzon létre egy Lakebase-kiépített adatbázispéldányt az Azure Databricks felhasználói felületén, API-hívásban, Python SDK-ban vagy parancssori felületen.

Adatbázispéldány létrehozása

Hozzon létre egy adatbázispéldányt az ajánlott alapértelmezett beállításokkal. Meg kell adnia egy példány nevét (csak 1-63 karakter, betűk és kötőjelek). Létrehozóként Ön az adatbázis tulajdonosa a databricks_superuser szerepkörrel.

A legtöbb munkaterület-felhasználó alapértelmezés szerint létrehozhat adatbázispéldányokat. Ha engedélyekkel kapcsolatos problémákat tapasztal, tekintse meg az adatbázispéldányok engedélyeit.

UI

Kattintson Alkalmazások a jobb felső sarokban, és válassza a Lakebase Postgres lehetőséget.
A Kiépített példányok lap megnyitásához kattintson a Kiépített gombra.
Kattintson az Adatbázispéldány létrehozása elemre.
Példányod konfigurálása:
- Név: Adjon meg egy adatbázispéldány nevét (csak 1-63 karakter, betűk és kötőjelek).
- Kapacitás: Válassza ki a számítási méretet (alapértelmezett: 2 CU). Lásd a példány méretét.
- Kiszolgáló nélküli használati szabályzat: Válasszon ki egy költségvetési szabályzatot a kiszolgáló nélküli használat és számlázás attribútumához (nem kötelező). Lásd : Kiszolgáló nélküli költségvetési szabályzatok.
(Nem kötelező) A konfiguráláshoz bontsa ki a Speciális beállítások elemet:
- Létrehozás szülőből: Copy-on-write eljárással készült klón létrehozása egy létező példányból, beleértve a teljes adattartalmat egy adott időpontig. Lásd: Létrehozás szülőből.
- A HA engedélyezése: Magas rendelkezésre állás engedélyezése feladatátvevő csomópontokkal, olvasható másodlagos fájlok konfigurálása és a HA-csomópontok számának beállítása. Lásd: Magas rendelkezésre állás.
Kattintson a Létrehozás gombra.

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Create a database instance
instance = w.database.create_database_instance(
    DatabaseInstance(
        name="my-database-instance",
        capacity="CU_1"
    )
)

print(f"Created database instance: {instance.name}")
print(f"Connection endpoint: {instance.read_write_dns}")

parancssori felület

# Create a database instance
databricks database create-database-instance my-database-instance \
  --capacity CU_1

# Create with advanced options (using JSON for more complex parameters)
databricks database create-database-instance \
  --json '{
    "name": "my-database-instance",
    "capacity": "CU_2",
    "retention_window_in_days": 14
  }'

göndörít

Hozzon létre egy adatbázispéldányt, és adjon meg egy adatmegőrzési ablakot.

export PAT=<YOUR_PAT>
export INSTANCE_NAME="instance_name"

> curl -X POST --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://[your databricks workspace]/api/2.0/database/instances \
--data-binary @- << EOF
{
  "name": "$INSTANCE_NAME",
  "capacity": "CU_1",
  "retention_window_in_days": 14
}
EOF

Speciális beállítások

Ezeket a funkciókat a létrehozás során vagy a létrehozás után is konfigurálhatja a példány szerkesztésével:

Tulajdonság	Description
Kiszolgáló nélküli költségvetési szabályzat	Válasszon ki egy költségvetési szabályzatot az adatbázispéldányhoz a kiszolgáló nélküli használat és a számlázás adott költségvetésekhez való attribútumához. Egyéni címkéket is hozzáadhat.
Példány mérete	Számítási erőforrások méretezése a számítási feladatok teljesítménykövetelményeihez (alapértelmezés szerint 2 CU).
Visszaállítási ablak	Állítsa be a megőrzési időt (2–35 nap, alapértelmezett 7 nap) az időponthoz kötött helyreállításhoz.
Magas rendelkezésre állás	Feladatátvételi csomópontok hozzáadása az éles számítási feladatok üzletmenet-folytonosságának biztosításához.
Létrehozás szülőből	Hozzon létre egy másolási-írási klónt egy meglévő adatbázispéldányból.

Példány leállítása vagy indítása

Egy adatbázispéldány leállításához vagy elindításához engedélyekkel kell rendelkeznie CAN MANAGE . Egy példány leállításához vagy elindításához használja az Azure Databricks felhasználói felületét, az API-hívást, a Python SDK-t vagy a parancssori felületet.

UI

Kattintson Alkalmazások a jobb felső sarokban, és válassza a Lakebase Postgres lehetőséget.
A Kiépített példányok lap megnyitásához kattintson a Kiépített gombra.
Kattintson a leállítani vagy elindítani kívánt adatbázispéldányra.
Kattintson a Lap jobb felső sarkában található Leállítás vagy Indítás gombra.

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Stop a database instance
instance_name = "my-database-instance"
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(
        name=instance_name,
        stopped=True
    ),
    update_mask="*"
)
print(f"Stopped database instance: {instance_name}")

# Start a database instance
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(
        name=instance_name,
        stopped=False
    ),
    update_mask="*"
)
print(f"Started database instance: {instance_name}")

parancssori felület

# Stop a database instance
databricks database update-database-instance my-database-instance '*' \
  --json '{
    "stopped": true
  }'

# Start a database instance
databricks database update-database-instance my-database-instance '*' \
  --json '{
    "stopped": false
  }'

göndörít

A következő API-hívás leállítja az adatbázispéldányokat.

-X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "stopped": true
}
EOF

A következő API-hívás elindít egy adatbázispéldányt.

curl -X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "stopped": false
}
EOF

Viselkedés leállt állapotban

Adatbázispéldány viselkedése:

Az adatok megmaradnak.
A példány nem használható olvasási vagy írási műveletekhez.
A szinkronizált táblák nem szolgálnak ki olvasást.
A Lakeflow Spark Deklaratív folyamatok (LDP) nem észlelik a leállított példányokat, és hibákat eredményezhetnek.
A leállított példányokon regisztrált katalógusok nem jelenítik meg a séma részleteit a felhasználói felületen.

Funkcionális korlátozások:

Nem hozhat létre vagy törölhet DatabaseTables vagy DatabaseCatalogs.
A leállított példányt törölheti vagy átméretezheti. A kapacitásváltozások a példány újraindulásakor lépnek érvénybe.
Leállíthatja a csővezetékeket.

Viselkedés indításkor

A példány belép az STARTING állapotba, és AVAILABLE lesz, amikor készen áll.

Korlátozások

Az LDP nem észleli a leállított példányokat, és hibákat tud visszaadni.
A leállított példányokon regisztrált katalógusok nem jelenítik meg a séma részleteit a felhasználói felületen.

Példány törlése

Legyen óvatos az adatbázispéldány törlésekor, mivel ezzel törli az összes társított adatot.

Az adatbázispéldányra vonatkozóan CAN MANAGE engedélyekkel kell rendelkeznie. Ha nem Ön a táblák vagy katalógusok tulajdonosa, a tulajdonjogot saját magának kell hozzárendelnie. A munkaterület rendszergazdái törölhetik a nem saját adatbázispéldányokat.

A Databricks azt javasolja, hogy az adatbázispéldány törlése előtt törölje az összes társított Unity Catalog-katalógust, szinkronizált táblát és gyermekpéldányt. Ellenkező esetben a katalógusok megtekintése vagy az rájuk hivatkozó SQL-lekérdezések futtatása hibákhoz vezet.

UI

Kattintson Alkalmazások a jobb felső sarokban, és válassza a Lakebase Postgres lehetőséget.
A Kiépített példányok lap megnyitásához kattintson a Kiépített gombra.
Jelölje ki a törölni kívánt adatbázispéldányt.
Az adatbázispéldányhoz társított adatbáziskatalógusok teljes listájának megtekintéséhez válassza a Lakebae alkalmazás oldalsávjának Katalógusok elemét.
Minden adatbáziskatalógus esetében törölje az összes szinkronizált táblát, beleértve a felügyelt katalógusokban található és nem adatbáziskatalógusként regisztrált táblákat is.
Kattintson >Katalógus törlése.

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Delete a database instance
instance_name = "my-database-instance"
w.database.delete_database_instance(
    name=instance_name,
    purge=True  # Required to delete the instance
)
print(f"Deleted database instance: {instance_name}")

# Delete with force option (to delete child instances too)
w.database.delete_database_instance(
    name=instance_name,
    force=True,  # Delete child instances too
    purge=True
)

parancssori felület

# Delete a database instance
databricks database delete-database-instance my-database-instance \
  --purge

# Delete with force option (to delete child instances too)
databricks database delete-database-instance my-database-instance \
  --json '{
    "force": true,
    "purge": true
  }'

göndörít

purge=true adatbázispéldány törléséhez meg kell adni.

curl -X DELETE --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME?purge=true

Adatbázispéldány kiszolgáló nélküli költségvetési szabályzatának frissítése

A kiszolgáló nélküli költségvetési szabályzatok olyan címkékből állnak, amelyek a szabályzathoz rendelt felhasználó által végzett kiszolgáló nélküli számítási tevékenységekre vonatkoznak. Ha egy adatbázispéldányt használati szabályzattal jelöl meg, a számlázási és használati költségeket adott szabályzatoknak rendelheti hozzá, így könnyebben nyomon követheti, kezelheti és szabályozhatja a kiszolgáló nélküli erőforrások kiadásait.

A felhasználói felületen frissítheti egy adatbázispéldány költségvetési szabályzatát:

Kattintson Alkalmazások a jobb felső sarokban, és válassza a Lakebase Postgres lehetőséget.
A Kiépített példányok lap megnyitásához kattintson a Kiépített gombra.
Válassza ki azt az adatbázispéldányt, amelyhez frissíteni szeretné a számlázási szabályzatot.
Kattintson a szerkesztés gombra a jobb felső sarokban.
Válasszon kiszolgáló nélküli költségvetési szabályzatot.
Kattintson a Mentés lehetőségre.

Következő lépések

Meglévő Unity-katalógustáblák adatainak szinkronizálása.
Az adatbázispéldány csatlakoztatása és lekérdezése külső eszközökről, az SQL-szerkesztőből vagy egy jegyzetfüzetből.
Adatbázispéldány regisztrálása a Unity Catalogban.
Más felhasználók hozzáférésének engedélyezése az adatbázispéldányhoz az Azure Databricksből. Lásd: Engedélyek kezelése és PostgreSQL-szerepkörök kezelése.

Korlátozások és követelmények

A következő szakaszok a felügyelt adatbázispéldányok korlátait és konfigurációs követelményeit ismertetik. A példányok létrehozására és használatára vonatkozó korlátozásokért lásd: Korlátozások és szempontok.

Példánynévre vonatkozó követelmények

1–63 karakter hosszúnak kell lennie.
Betűvel kell kezdődnie.
Csak alfanumerikus karaktereket és kötőjeleket tartalmazhat.
Két egymást követő kötőjel nem vehető fel.

Visszacsatolás

Hasznos volt ez az oldal?

Last updated on 2026-02-03

Megosztás:

Adatbázispéldány létrehozása és kezelése

Adatbázispéldány létrehozása

UI

Python SDK

parancssori felület

göndörít

Speciális beállítások

Példány leállítása vagy indítása

UI

Python SDK

parancssori felület

göndörít

Viselkedés leállt állapotban

Viselkedés indításkor

Korlátozások

Példány törlése

UI

Python SDK

parancssori felület

göndörít

Adatbázispéldány kiszolgáló nélküli költségvetési szabályzatának frissítése

Következő lépések

Korlátozások és követelmények

Példánynévre vonatkozó követelmények

Visszacsatolás

További források