A Databricks SQL 2025-ös kiadási megjegyzései

Az alábbi Databricks SQL-funkciók és -fejlesztések 2025-ben jelentek meg.

2025. november

A Databricks SQL 2025.35-ös verzióját folyamatosan vezetik be az "Current" fázisban.

2025. november 20.

A Databricks SQL 2025.35-ös verziója az Aktuális csatornán jelenik meg. A 2025.35-ös funkciók megtekintése.

A Databricks SQL-riasztások mostantól nyilvános előzetes verzióban érhetők el

2025. november 14.

• Databricks SQL-riasztások: A Databricks SQL-riasztások legújabb, új szerkesztési felülettel rendelkező verziója nyilvános előzetes verzióban érhető el. Lásd : Databricks SQL-riasztások.

SQL-szerkesztő vizualizációs javítása

2025. november 6.

• Kijavítottuk az elemleírás megjelenítési problémáját: Megoldottuk azt a hibát, amely miatt az elemleírások a jegyzetfüzet és az SQL-szerkesztő vizualizációinak jelmagyarázata mögé voltak rejtve.

2025. október

A Databricks SQL 2025.35-ös verziója már elérhető előzetes verzióban

2025. október 30.

A Databricks SQL 2025.35-ös verziója már elérhető az előzetes verziójú csatornán. Az új funkciókról, a viselkedési változásokról és a hibajavításokról az alábbi szakaszban tájékozódhat.

EXECUTE IMMEDIATE állandó kifejezések használata

Mostantól állandó kifejezéseket adhat át SQL-sztringként és argumentumként az utasítások paraméterjelölőinek EXECUTE IMMEDIATE .

LIMIT ALL rekurzív CTE-k támogatása

Mostantól LIMIT ALL eltávolíthatja a rekurzív gyakori táblakifejezésekre (CTE-k) vonatkozó teljes méretkorlátozást.

st_dump függvénytámogatás

A függvény használatával st_dump mostantól lekérheti a bemeneti geometria egyetlen geometriáit tartalmazó tömböt. Lásd: st_dump függvény.

A sokszög belső gyűrűs függvények mostantól támogatottak

Mostantól a következő függvényekkel dolgozhat a sokszög belső gyűrűivel:

• st_numinteriorrings: Egy sokszög belső határainak (gyűrűinek) számának lekérése. Lásd: st_numinteriorrings függvény.
• st_interiorringn: Bontsa ki egy sokszög n-edik belső határát, és adja vissza vonalzóként. Lásd: st_interiorringn függvény.

MV/ST frissítési információk támogatása a következő helyen: DESCRIBE EXTENDED AS JSON

Az Azure Databricks most létrehoz egy szakaszt a materializált nézet és a streamelési tábla frissítési adataihoz a kimenetben, beleértve az utolsó frissítés időpontját, a frissítés típusát, az állapotot és az DESCRIBE EXTENDED AS JSON ütemezést.

Metaadat oszlop hozzáadása a DESCRIBE QUERY és DESCRIBE TABLE számára

Az Azure Databricks mostantól tartalmaz egy metaadatoszlopot a DESCRIBE QUERY és DESCRIBE TABLE kimenetében a szemantikai metaadatokhoz.

Ha DESCRIBE QUERYegy lekérdezést metrikanézetekkel ír le, akkor a szemantikai metaadatok a lekérdezésen keresztül propagálódnak, ha a dimenziókra közvetlenül hivatkoznak, és a mértékek a függvényt MEASURE() használják.

A DESCRIBE TABLEmetaadatok oszlopa csak metrikanézetek esetén jelenik meg, más táblatípusoknál nem.

Null szerkezetek helyes kezelése oszlopok elvetésekor NullType

Delta-táblákba való íráskor az Azure Databricks mostantól helyesen megőrzi a null értékű struktúrákat, amikor elveti az oszlopokat a sémából NullType. Korábban a null szerkezeteket helytelenül cserélték le nem null értékű szerkezetértékekre, ahol az összes mező null értékűre lett állítva.

Új riasztásszerkesztési felület

2025. október 20.

• Új riasztásszerkesztési felület: A riasztások létrehozása és szerkesztése most megnyílik az új többlapos szerkesztőben, amely egységes szerkesztési munkafolyamatot biztosít. Lásd : Databricks SQL-riasztások.

Vizualizációk helyesbítése

2025. október 9.

• Jelmagyarázat kiválasztása aliasos sorozatnevekhez: A jelmagyarázat kiválasztása mostantól megfelelően működik az ALIAS-sorozatnevekkel rendelkező diagramok esetében az SQL-szerkesztőben és a jegyzetfüzetekben.

Szemantikai metaadatok a metrikanézetekben

2025. október 2.

Mostantól metrikanézetben is definiálhat szemantikai metaadatokat. A szemantikai metaadatok segítenek az olyan AI-eszközöknek, mint a Genie-terek és az AI/BI-irányítópultok, hatékonyabban értelmezik és használják az adatokat.

A szemantikai metaadatok használatához a metrikanézetnek a YAML 1.1-es vagy újabb verzióját kell használnia, és a Databricks Runtime 17.2-es vagy újabb verzióján kell futnia. A Databricks SQL megfelelő verziója 2025.30, amely az SQL Warehouse előzetes csatornáján érhető el.

Lásd: Szemantikai metaadatok használata metrikanézetekben , és a YAML frissítése 1.1-re.

2025. szeptember

A Databricks SQL 2025.30-es verziója már elérhető előzetes verzióban

2025. szeptember 25.

A Databricks SQL 2025.30-es verziója már elérhető az előzetes verziójú csatornán. Az új funkciókról, a viselkedési változásokról és a hibajavításokról az alábbi szakaszban tájékozódhat.

Az UTF8-alapú rendezések mostantól támogatják a LIKE operátort

Most már használhatja a LIKE-t olyan oszlopokkal, amelyeken engedélyezve van az alábbi rendezések egyike: UTF8_Binary, UTF8_Binary_RTRIM, , UTF8_LCASEUTF8_LCASE_RTRIM. Lásd a rendezés-je.

ST_ExteriorRing függvény mostantól támogatott

Mostantól a ST_ExteriorRing függvény használatával kinyerheti a sokszög külső határát, és vonalzóként visszaadhatja. Lásd: st_exteriorring függvény.

Több munkamenet vagy helyi változó deklarálása egyetlen DECLARE utasításban

Mostantól egyetlen utasításban deklarálhat több azonos típusú és alapértelmezett értékű munkamenetet vagy helyi változót DECLARE . Lásd DECLARE VARIABLE és BEGIN END összetett utasítás.

Támogatási TEMPORARY kulcsszó a metrikanézet létrehozásához

Most már használhatja a TEMPORARY kulcsszót metrikanézet létrehozásakor. Az ideiglenes metrikanézetek csak az őket létrehozó munkamenetben láthatók, és a munkamenet végén el lesznek vetve. Lásd: CREATE VIEW.

DESCRIBE CONNECTION A JDBC-kapcsolatok környezeti beállításainak megjelenítése

Az Azure Databricks mostantól felhasználói környezetbeállításokat is tartalmaz az DESCRIBE CONNECTION egyéni illesztőprogramokat támogató és elkülönítetten futtatott JDBC-kapcsolatok kimenetében. Más kapcsolattípusok változatlanok maradnak.

A Delta olvasási beállításainak SQL-szintaxisa streamelési lekérdezésekben

Most már megadhatja a Delta olvasási beállításait az SQL-alapú streamelési lekérdezésekhez a WITH záradék használatával. Például:

SELECT * FROM STREAM tbl WITH (SKIPCHANGECOMMITS=true, STARTINGVERSION=X);

Az üres regex és a pozitív korlát eredményének split javítása

Az Azure Databricks mostantól helyes eredményeket ad vissza, ha üres regexet és pozitív korlátot használ split function . Korábban a függvény helytelenül csonkolt a fennmaradó sztringre ahelyett, hogy az utolsó elembe beleadta volna.

Javítás url_decode és try_url_decode hibakezelés a Photonben

A Photonben, try_url_decode() és url_decode()failOnError = false most a lekérdezés meghiúsulása helyett érvénytelen URL-kódolt sztringeket ad visszaNULL.

2025. augusztus

Az alapértelmezett raktárbeállítás már elérhető a bétaverzióban

2025. augusztus 28.

Állítson be egy alapértelmezett raktárat, amely automatikusan ki lesz választva a számítási választóban az SQL-szerkesztő, az AI/BI-irányítópultok, az AI/BI Genie, a Riasztások és a Katalóguskezelő között. Az egyes felhasználók felülbírálhatják ezt a beállítást úgy, hogy kiválasztanak egy másik raktárat a lekérdezés futtatása előtt. Saját felhasználói szintű alapértelmezett raktárat is meghatározhatnak a munkameneteikre való alkalmazáshoz. Lásd: A munkaterület alapértelmezett SQL-raktárának beállítása és felhasználói szintű alapértelmezett raktár beállítása.

A Databricks SQL 2025.25-ös verzióját jelenleg vezetik be az „Aktuális” verzióban

2025. augusztus 21.

A Databricks SQL 2025.25-ös verziója 2025. augusztus 20. és 2025. augusztus 28. között jelenik meg az aktuális csatornán. A 2025.25-ös funkciók megtekintése.

A Databricks SQL 2025.25-ös verziója már elérhető előzetes verzióban

2025. augusztus 14.

A Databricks SQL 2025.25-ös verziója már elérhető az előzetes verziójú csatornán. Tekintse át a következő szakaszt az új funkciókról és a viselkedési változásokról.

A rekurzív gyakori táblakifejezések (rCTE) általánosan elérhetők

A rekurzív gyakori táblakifejezések (rCTE-k) általánosan elérhetők. A rekurzív kapcsolat követéséhez navigáljon a hierarchikus adatok között egy önhivatkozást használó CTE-vel az UNION ALL használatával.

Séma- és katalógusszintű alapértelmezett rendezés támogatása

Mostantól beállíthatja a sémák és katalógusok alapértelmezett rendezési beállításait. Ez lehetővé teszi, hogy olyan rendezést definiáljon, amely a sémában vagy katalógusban létrehozott összes objektumra vonatkozik, biztosítva a konzisztens rendezési viselkedést az adatok között.

Térbeli SQL-kifejezések, GEOMETRY és GEOGRAPHY adattípusok támogatása

Mostantól beépített és GEOMETRY oszlopos GEOGRAPHY térinformatikai adatokat is tárolhat a térbeli lekérdezések jobb teljesítménye érdekében. Ez a kiadás több mint 80 új térbeli SQL-kifejezést ad hozzá, beleértve a térbeli illesztések topológiai kapcsolatainak importálására, exportálására, mérésére, létrehozására, szerkesztésére, érvényesítésére, átalakítására és meghatározására szolgáló függvényeket. Lásd: ST térinformatikai függvények, GEOGRAPHY típus és GEOMETRY típus.

Séma- és katalógusszintű alapértelmezett rendezés támogatása

Mostantól beállíthatja a sémák és katalógusok alapértelmezett rendezési beállításait. Ez lehetővé teszi, hogy olyan rendezést definiáljon, amely a sémában vagy katalógusban létrehozott összes objektumra vonatkozik, biztosítva a konzisztens rendezési viselkedést az adatok között.

A JSON-beállítások jobb kezelése a VARIANT

A from_json és to_json a függvények mostantól helyesen alkalmazzák a JSON-beállításokat a legfelső szintű VARIANT sémák használatakor. Ez biztosítja a más támogatott adattípusokkal való konzisztens viselkedést.

A zóna nélküli időbélyegző szintaxis támogatása

Most már megadhatja TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE ahelyett, hogy TIMESTAMP_NTZ. Ez a módosítás javítja az SQL Standardgal való kompatibilitást.

Az allekérdezéssel kapcsolatos korrelációs probléma megoldódott

Az Azure Databricks már nem korrelálja helytelenül a szemantikailag egyenlő aggregátumkifejezéseket egy részkérés és annak külső lekérdezése között. Korábban ez helytelen lekérdezési eredményekhez vezethet.

Érvénytelen CHECK megkötések esetén észlelt hiba

Az Azure Databricks most egy AnalysisException hibát ad ki, ha a CHECK kényszerkifejezés nem oldható fel a korlátozás érvényesítése során.

Szigorúbb szabályok a stream-stream illesztésekhez hozzáfűzési módban

Az Azure Databricks mostantól nem engedélyezi a streamelési lekérdezéseket hozzáfűző módban, amelyek stream-stream illesztést, majd ablakösszesítést használnak, kivéve, ha mindkét oldalon vízjelek vannak meghatározva. A megfelelő vízjelek nélküli lekérdezések nem végleges eredményeket hozhatnak, megsértve a hozzáfűzési mód garanciáit.

Általánosan elérhető az új SQL-szerkesztő

2025. augusztus 14.

Az új SQL-szerkesztő már általánosan elérhető. Az új SQL-szerkesztő egységes szerzői környezetet biztosít több utasítási eredmény, beágyazott végrehajtási előzmények, valós idejű együttműködés, továbbfejlesztett Databricks Assistant-integráció és további hatékonyságnövelő funkciók támogatásával. Lásd : Lekérdezések írása és adatok feltárása az új SQL-szerkesztőben.

Rögzített időtúllépés kezelése materializált nézetekhez és streamelési táblákhoz

2025. augusztus 14.

Új időtúllépési viselkedés a Databricks SQL-ben létrehozott materializált nézetekhez és streamtáblákhoz:

• A 2025. augusztus 14. után létrehozott materializált nézetek és streamtáblák automatikusan alkalmazva lesznek a raktári időtúllépésre.
• A 2025. augusztus 14. előtt létrehozott materializált nézetek és streamtáblák esetében futtassa CREATE OR REFRESH az időtúllépési beállítást a raktár időtúllépési konfigurációjával való szinkronizálásához.
• Az összes materializált nézet és streamelési tábla mostantól két napos alapértelmezett időtúllépéssel rendelkezik.

2025. július

Előre beállított dátumtartományok paraméterekhez az SQL-szerkesztőben

2025. július 31.

Az új SQL-szerkesztőben mostantól választhat az előre beállított dátumtartományok közül , például az Aktuális hét, az Elmúlt 30 nap vagy a Múlt év időbélyeg, dátum és dátumtartomány paramétereinek használatakor. Ezek az előre beállított beállítások megkönnyítik a gyakori időszűrők alkalmazását anélkül, hogy manuálisan beírták volna a dátumokat.

A Feladatok > folyamatok listája mostantól tartalmazza a Databricks SQL-folyamatokat

2025. július 29.

A Feladatok és folyamatok lista most már tartalmazza a Databricks SQL-sel létrehozott materializált nézetekhez és streamtáblákhoz tartozó folyamatokat.

Beágyazott végrehajtási előzmények az SQL-szerkesztőben

2025. július 24.

A beágyazott végrehajtási előzmények mostantól elérhetők az új SQL-szerkesztőben, így a lekérdezések újrafuttatása nélkül gyorsan elérheti a korábbi eredményeket. Egyszerűen hivatkozhat a korábbi végrehajtásokra, navigálhat közvetlenül a korábbi lekérdezési profilokhoz, vagy összehasonlíthatja a futtatási időket és az állapotokat – mindezt az aktuális lekérdezés kontextusában.

A Databricks SQL 2025.20-es verziója már elérhető az Aktuális verzióban

2025. július 17.

A Databricks SQL 2025.20-es verziója szakaszosan jelenik meg az Aktuális csatornán. A jelen kiadás funkcióit és frissítéseit a 2025.20-es verzióban találja.

AZ SQL-szerkesztő frissítései

2025. július 17.

• A névvel ellátott paraméterek fejlesztései: A dátumtartomány és a többszörös kiválasztási paraméterek mostantól támogatottak. A dátumtartomány paramétereit a Dátumtartomány hozzáadása című témakörben talál. Többválasztós paraméterek esetén lásd: Több érték használata egyetlen lekérdezésben.

• Frissített fejlécelrendezés az SQL-szerkesztőben: A futtatás gomb és a katalógusválasztó átkerült az élőfejbe, így több függőleges területet hoz létre a lekérdezések írásához.

Git-támogatás riasztásokhoz

2025. július 17.

Mostantól a Databricks Git-mappákkal nyomon követheti és kezelheti a riasztások módosításait. A riasztások Gittel való nyomon követéséhez helyezze őket egy Databricks Git mappába. Az újonnan klónozott riasztások csak akkor jelennek meg a riasztások listaoldalán vagy API-jában, ha egy felhasználó interakcióba lép velük. Az ütemezéseket szüneteltették, és a felhasználóknak kifejezetten újraindítaniuk kell őket. Tekintse meg , hogyan működik a Git-integráció a riasztásokkal.

A Databricks SQL 2025.20-es verziója már elérhető előzetes verzióban

2025. július 3.

A Databricks SQL 2025.20-es verziója már elérhető az előzetes verziójú csatornán. Tekintse át a következő szakaszt az új funkciókról és a viselkedési változásokról.

SQL-eljárás támogatása

Az SQL-szkriptek mostantól beágyazhatók egy, a Unity Catalogban újrahasználható objektumként tárolt eljárásba. Az eljárást a CREATE PROCEDURE paranccsal hozhatja létre, majd meghívhatja a CALL paranccsal.

Alapértelmezett rendezés beállítása SQL függvényekhez

Az új DEFAULT COLLATION záradék a(z) CREATE FUNCTION parancsban határozza meg az alapértelmezett rendezést, amelyet a paraméterekhez, a visszatérési típushoz és a konstansokhoz STRING alkalmaznak a függvény törzsében.

Rekurzív gyakori táblakifejezések (rCTE) támogatása

Az Azure Databricks mostantól támogatja a hierarchikus adatok rekurzív gyakori táblakifejezések (rCTE-k) használatával történő navigációját. A rekurzív kapcsolat követéséhez használjon egy önhivatkozó CTE-t a UNION ALL-val.

Támogatás ALL CATALOGS a SHOW SÉMÁKban

A SHOW SCHEMAS szintaxis a következő szintaxis elfogadásához frissül:

SHOW SCHEMAS [ { FROM | IN } { catalog_name | ALL CATALOGS } ] [ [ LIKE ] pattern ]

Ha ALL CATALOGS egy SHOW lekérdezésben meg van adva, a végrehajtás végigfut az összes olyan aktív katalóguson, amely támogatja a névtereket a katalóguskezelő (DsV2) használatával. Minden katalógushoz tartalmazza a legfelső szintű névtereket.

A parancs kimeneti attribútumait és sémáját úgy módosítottuk, hogy hozzáadjon egy catalog oszlopot, amely a megfelelő névtér katalógusát jelzi. Az új oszlop a kimeneti attribútumok végéhez lesz hozzáadva az alábbiak szerint:

Előző kimenet

| Namespace        |
|------------------|
| test-namespace-1 |
| test-namespace-2 |

Új kimenet

| Namespace        | Catalog        |
|------------------|----------------|
| test-namespace-1 | test-catalog-1 |
| test-namespace-2 | test-catalog-2 |

A folyékony fürtözés mostantól hatékonyabban tömöríti a törlési vektorokat

Liquid fürtözésű Delta táblák mostantól hatékonyabban alkalmazzák a törlési vektorokból származó fizikai módosításokat, amikor OPTIMIZE fut. További részleteket a Parquet-adatfájlok módosításainak alkalmazása című témakörben talál.

Nem determinisztikus kifejezések engedélyezése oszlopértékekben UPDATE/INSERT műveletekhez MERGE

Az Azure Databricks mostantól lehetővé teszi a nem determinisztikus kifejezések használatát a műveletek frissített és beszúrt oszlopértékeiben MERGE . Azonban az MERGE utasítások feltételeinek nem determinisztikus kifejezései nem támogatottak.

Létrehozhat például dinamikus vagy véletlenszerű értékeket az oszlopokhoz:

MERGE INTO target USING source
ON target.key = source.key
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET target.value = source.value + rand()

Adatvédelmi szempontból hasznos lehet azáltal, hogy elrejti a valós adatokat, miközben megőrzi az adattulajdonságokat, például a középértékeket vagy más számított oszlopokat.

VAR-kulcsszó támogatása SQL-változók deklarálására és elvetására

A változók deklarálására és elvetésére szolgáló SQL-szintaxis mostantól támogatja a VAR kulcsszót is.VARIABLE Ez a módosítás egységesíti a szintaxist minden változóval kapcsolatos művelet esetében, ami javítja a konzisztenciát, és csökkenti a változók beállításakor már használt VAR felhasználók zavarát.

CREATE VIEW az oszlopszintű záradékok hibát jeleznek, ha a záradék csak a materializált nézetekre vonatkozik

CREATE VIEW parancsok, amelyek olyan oszlopszintű záradékot adnak meg, amely csak MATERIALIZED VIEW esetén érvényes, most hibát jeleznek. Az érintett kikötések a CREATE VIEW parancsok esetében a következők:

• NOT NULL
• Megadott adattípus, például FLOATSTRING
• DEFAULT
• COLUMN MASK

2025. június

Databricks SQL Kiszolgáló nélküli motorfrissítések

2025. június 11.

A következő motorfrissítések globálisan jelennek meg, és a rendelkezésre állás az elkövetkező hetekben minden régióban bővül.

• Kisebb késés: Az irányítópultok, az ETL-feladatok és a vegyes számítási feladatok mostantól gyorsabban futnak, akár 25% javulással. A rendszer automatikusan alkalmazza a frissítést a kiszolgáló nélküli SQL-raktárakra további költségek és konfiguráció nélkül.
• Prediktív lekérdezésvégrehajtás (PQE): A PQE valós időben figyeli a feladatokat, és dinamikusan módosítja a lekérdezések végrehajtását, hogy elkerülje a ferdeségeket, a kiömléseket és a szükségtelen munkát.
• Fotonvektorozott shuffle: Kompakt oszlopos formátumban tartja az adatokat, rendezi azokat a CPU nagy sebességű gyorsítótárában, és vektorizált utasítások használatával egyszerre több értéket dolgoz fel. Ez javítja a processzorhoz kötött számítási feladatok, például a nagy illesztések és a széles aggregáció átviteli sebességét.

Felhasználói felület frissítései

2025. június 5.

• A lekérdezési elemzések fejlesztései: A Lekérdezési előzmények lap megnyitása most kibocsátja az eseményt listHistoryQueries . A lekérdezésprofil megnyitása most kibocsátja az eseményt getHistoryQuery .

2025. május

A metrikanézetek nyilvános előzetes verzióban érhetők el

2025. május 29.

A Unity Catalog metrikanézetei központosított módot biztosítanak a konzisztens, újrafelhasználható és szabályozott alapvető üzleti metrikák meghatározására és kezelésére. Az összetett üzleti logikát egy központosított definícióba absztrakcióval teszik lehetővé, hogy a szervezetek egyszer definiálják a fő teljesítménymutatókat, és következetesen használják őket a jelentéskészítési eszközök, például az irányítópultok, a Genie-terek és a riasztások között. Az előzetes verziójú csatornán (2025.16) futó SQL-raktár vagy a Databricks Runtime 16.4-es vagy újabb verzióját futtató egyéb számítási erőforrás használata a metrikanézetek használatához. Lásd Unity Catalog metrikák nézetei.

Felhasználói felület frissítései

2025. május 29.

• Új SQL-szerkesztő fejlesztései:
  • Új lekérdezések a Piszkozatok mappában: Az új lekérdezések alapértelmezés szerint a Piszkozatok mappában jönnek létre. Mentéskor vagy átnevezéskor automatikusan kikerülnek a piszkozatok közül.
  • A lekérdezési kódrészletek támogatása: Mostantól létrehozhat és újra felhasználhat lekérdezési kódrészleteket – az SQL előre definiált szegmenseit, például JOIN a CASE kifejezéseket, és támogatja az automatikus kiegészítést és a dinamikus beszúrási pontokat. Kódrészleteket aLekérdezésrészletek> gombra kattintva hozhat létre.
  • Naplóesemények naplózása: A naplóesemények mostantól az új SQL-szerkesztőben végrehajtott műveletekhez lesznek kibocsátva.
  • A szűrők hatással vannak a vizualizációkra: Az eredménytáblákra alkalmazott szűrők mostantól a vizualizációkra is hatással vannak, így az SQL-lekérdezés módosítása nélkül is lehetővé teszik az interaktív feltárást.

Új riasztási verzió a bétaverzióban

2025. május 22.

A riasztások új verziója már bétaverzióban érhető el. Ez a verzió leegyszerűsíti a riasztások létrehozását és kezelését azáltal, hogy egyetlen felületen egyesíti a lekérdezések beállítását, feltételeit, ütemezéseit és értesítési célhelyeit. Az új verzió mellett továbbra is használhat régi riasztásokat. Lásd : Databricks SQL-riasztások.

Felhasználói felület frissítései

2025. május 22.

• Elemleírások formázása diagramokban: Az SQL-szerkesztőből és a jegyzetfüzetekből származó diagramok elemleírásai mostantól az Adatfeliratok lapon meghatározott számformázást követik. Lásd : Vizualizációk a Databricks-jegyzetfüzetekben és az SQL-szerkesztőben.

A Databricks SQL 2025.16-os verziója már elérhető

2025. május 15.

A Databricks SQL 2025.16-os verziója már elérhető az előzetes verziójú csatornán. Az új funkciókról, a viselkedési változásokról és a hibajavításokról az alábbi szakaszban tájékozódhat.

IDENTIFIER a Databricks SQL-ben már elérhető a katalógusműveletek támogatása

Most már használhatja a IDENTIFIER záradékot a következő katalógusműveletek végrehajtásakor:

• CREATE CATALOG
• DROP CATALOG
• COMMENT ON CATALOG
• ALTER CATALOG

Ez az új szintaxis lehetővé teszi, hogy dinamikusan adja meg a katalógusneveket az ezekhez a műveletekhez definiált paraméterekkel, így rugalmasabb és újrafelhasználhatóbb SQL-munkafolyamatokat tesz lehetővé. A szintaxis példájaként vegye figyelembe, hogy CREATE CATALOG IDENTIFIER(:param) hol param van megadva egy paraméter a katalógus nevének megadásához.

További részletekért lásd a IDENTIFIER záradékot.

Az csoportosított kifejezések mostantól automatikusan generált átmeneti aliasokat biztosítanak

Az csoportosított kifejezések automatikusan létrehozott aliasai mostantól mindig determinisztikusan tartalmazzák COLLATE az információkat. Az automatikusan létrehozott aliasok átmenetiek (instabilak), és nem szabad támaszkodni rá. Ehelyett ajánlott eljárásként következetesen és explicit módon kell használni expression AS alias .

UNION/EXCEPT/INTERSECT a nézeten belül és EXECUTE IMMEDIATE most helyes eredményeket ad vissza

A legfelső szintű UNION/EXCEPT/INTERSECT és nem aliasolt oszlopokkal rendelkező ideiglenes és állandó nézetdefiníciók lekérdezései korábban helytelen eredményeket adtak vissza, mertUNION/EXCEPT/INTERSECT a kulcsszavak aliasoknak minősültek. Most ezek a lekérdezések megfelelően hajtják végre a teljes műveletet.

EXECUTE IMMEDIATE ... INTO egy legfelső szintű UNION/EXCEPT/INTERSECT és nem aliasolt oszlopokkal helytelen eredményt írt be a megadott változóba, mert az elemző ezekre a kulcsszavakra aliaszként hivatkozott. Hasonlóképpen, az érvénytelen állomány szöveggel rendelkező SQL-lekérdezések is engedélyezve voltak. Ezekben az esetekben a műveletek helyes eredményt írnak a megadott változóba, vagy érvénytelen SQL-szöveg esetén meghiúsulnak.

Új listagg és string_agg függvények

Most már használhatja a listagg és string_agg függvényeket egy csoporton belüli STRING és BINARY értékek összesítésére. A string_agg-ról a további részleteket itt találja.

Az aliasolt egész szám literálokra vonatkozó csoportosítás javítása bizonyos műveleteknél hibásan működött.

A kifejezések aliasos egész szám literalon való csoportosítása korábban megszakadt bizonyos műveleteknél, például MERGE INTO. Ez a kifejezés például azért ad vissza GROUP_BY_POS_OUT_OF_RANGE , mert a (val) érték helyébe 202001 kerül:

merge into t
using
(select 202001 as val, count(current_date) as total_count group by val) on 1=1
when not matched then insert (id, name)  values (val, total_count)

Ezt kijavítottuk. A meglévő lekérdezésekben előforduló probléma megoldásához ellenőrizze, hogy a használt állandók nem egyeznek-e meg a csoportosítási kifejezésekben szereplő oszloppozícióval.

A flag engedélyezése a forrás-materializálás kikapcsolásának megakadályozásához a MERGE műveletek esetén.

Korábban a felhasználók letilthatták a MERGE forrásanyag materializálását azáltal, hogy merge.materializeSource értékét none-ra/-re állították. Ha az új jelző engedélyezve van, ez tilos lesz, és hibát okoz. A Databricks azt tervezi, hogy csak azoknak az ügyfeleknek engedélyezi a jelzőt, akik korábban még nem használták ezt a konfigurációs jelzőt, ezért egyetlen ügyfélnek sem kell semmilyen változást észlelnie a viselkedésében.

2025. április

A Databricks SQL 2025.15-ös verziója már elérhető

2025. április 10.

A Databricks SQL 2025.15-ös verziója már elérhető az előzetes verziójú csatornán. Az új funkciókról, a viselkedési változásokról és a hibajavításokról az alábbi szakaszban tájékozódhat.

Több oszlop szerkesztése ALTER TABLE

Mostantól egyetlen utasításban ALTER TABLE több oszlopot is módosíthat. Lásd...ALTER TABLECOLUMN záradékot.

A Delta tábla protokoll visszaminősítése általánosan elérhető az ellenőrzőpont-védelemmel

DROP FEATURE általánosan hozzáférhető a Delta Lake táblafunkcióinak eltávolításához és a táblaprotokoll visszaminősítéséhez. Alapértelmezés szerint DROP FEATURE mostantól védett ellenőrzőpontokat hoz létre egy optimalizáltabb és egyszerűbb visszalépési élmény érdekében, amely nem igényel várakozási időt vagy előzmény csonkolást. Lásd Delta Lake tábla szolgáltatás megszüntetése és tábla protokoll visszaminősítése.

Procedurális SQL-szkriptek írása ANSI SQL/PSM alapján (nyilvános előzetes verzió)

Most már használhatja az ANSI SQL/PSM-alapú szkriptelési képességeket a procedurális logika SQL-lel való írásához, beleértve a feltételes utasításokat, a hurkokat, a helyi változókat és a kivételkezelést. Lásd az SQL-szkriptelést.

Táblázat- és nézetszintű alapértelmezett rendezés

Mostantól megadhat egy alapértelmezett rendezést a táblákhoz és nézetekhez. Ez leegyszerűsíti a táblák és nézetek létrehozását, ahol az összes vagy a legtöbb oszlop ugyanazzal a rendezéssel rendelkezik. Lásd a rendezés-je.

Új H3 függvények

A következő H3 függvények lettek hozzáadva:

• h3_try_coverash3
• h3_try_coverash3string
• h3_try_tessellateaswkb.

Az örökölt irányítópultok támogatása véget ért

2025. április 10.

A régebbi irányítópultok hivatalos támogatása véget ért. A továbbiakban nem hozhat létre vagy klónozhat örökölt irányítópultokat a felhasználói felület vagy az API használatával. A Databricks továbbra is kezeli a kritikus biztonsági problémákat és a szolgáltatáskimaradásokat, de az AI/BI-irányítópultok használatát javasolja minden új fejlesztéshez. Az AI/BI-irányítópultokról további információt az Irányítópultok című témakörben talál. A migrálással kapcsolatos segítségért tekintse meg az örökölt irányítópult klónozása AI/BI-irányítópultra , valamint irányítópult-API-k használata irányítópultok létrehozásához és kezeléséhez című témakört.

Egyéni automatikus formázási beállítások SQL-lekérdezésekhez

2025. április 3.

Az összes SQL-lekérdezés automatikus formázási beállításainak testreszabása. Lásd : Egyéni formátumú SQL-utasítások.

Boxplot-vizualizációkkal kapcsolatos probléma kijavítva

2025. április 3.

Kijavítottunk egy hibát, amely miatt a Databricks SQL boxplot vizualizációi csak kategorikus x tengelyen nem jelenítettek meg megfelelően kategóriákat és sávokat. A vizualizációk mostantól a várt módon jelennek meg.

A CAN VIEW engedély nyilvános előzetes verzióban érhető el az SQL-raktárakhoz

2025. április 3.

A CAN VIEW engedély most nyilvános előzetes verzióban érhető el. Ez az engedély lehetővé teszi a felhasználók számára az SQL-raktárak monitorozását, beleértve a kapcsolódó lekérdezési előzményeket és lekérdezési profilokat. A CAN VIEW engedéllyel rendelkező felhasználók nem futtathatnak lekérdezéseket az SQL Warehouse-on további engedélyek megadása nélkül. Lásd a SQL Raktár ACL-eket.

2025. március

Felhasználói felület frissítései

2025. március 27.

• A jobb használhatóság érdekében frissített lekérdezésprofilok: A lekérdezési profilok frissültek a használhatóság javítása és a kulcselemzések gyors elérése érdekében. Lásd: Lekérdezésprofil.

Felhasználói felület frissítései

2025. március 20.

• SQL tárház tulajdonjogának átruházása a szolgáltatási főazonosítóra: Most már a felhasználói felületen átviheti a tárház tulajdonjogát egy szolgáltatási főazonosítóra.

Felhasználói felület frissítései

2025. március 6.

• Kéttengelyes diagramok mostantól támogatják a nagyítást: A kéttengelyes diagramok nagyításához kattintson és húzza az egérmutatót.
• Táblázatoszlopok rögzítése: Mostantól rögzítheti a táblázatoszlopokat a táblázat megjelenítésének bal oldalán. Az oszlopok láthatóak maradnak, amikor jobbra görget a táblázatban. Lásd: Oszlopbeállítások.
• Kijavítottuk a kombinált diagramokkal kapcsolatos hibát: Megoldottuk az x tengely címkéi és sávjai közötti eltérést az x tengelyen lévő időmező használatakor.

2025. február

A Databricks SQL 2025.10-es verziója már elérhető

2025. február 21.

A Databricks SQL 2025.10-es verziója már elérhető az előzetes verziójú csatornán. Az új funkciókról, a viselkedési változásokról és a hibajavításokról az alábbi szakaszban tájékozódhat.

A Delta Sharingben a táblaelőzmények alapértelmezés szerint engedélyezve lesznek

Az SQL ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table> parancsával létrehozott megosztásoknál mostantól alapértelmezettként engedélyezettek az előzménymegosztások (WITH HISTORY). Lásd: ALTER SHARE.

A hitelesítő adatok SQL-utasításai hibaüzenetet adnak vissza, ha a hitelesítő adatok típusa nem egyezik

Ebben a kiadásban, ha a hitelesítőadat-kezelési SQL-utasításban megadott hitelesítő adattípus nem egyezik meg a hitelesítő argumentum típusával, a rendszer hibát ad vissza, és az utasítás nem fut. Ha például az utasítás DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name', ha credential-name nem tárolási hitelesítő adat, az utasítás hibaüzenettel meghiúsul.

Ez a módosítás segít megelőzni a felhasználói hibákat. Korábban ezek az utasítások sikeresen lefuttak, még akkor is, ha a megadott hitelesítő adattípusnak nem megfelelő hitelesítő adatokat adták át. A következő utasítás például sikeresen törli storage-credential: DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credential.

Ez a változás a következő nyilatkozatokat érinti:

• DROP CREDENTIAL
• ALTER CREDENTIAL
• DESCRIBE CREDENTIAL
• GRANT... RA... HITLESÍTÉSI ADAT
• REVOKE... RA... HITLESÍTÉSI ADAT
• SHOW GRANTS KI…HITELTANÚSÍTVÁNY

A timestampdiff & timestampadd használata generált oszlopkifejezésekben

Delta Lake által létrehozott oszlopkifejezések mostantól támogatják a timestampdiff és a timestampadd függvényeket.

Az SQL-folyamat szintaxisának támogatása

Mostantól írhat SQL-folyamatokat. Az SQL-folyamatok egy szabványos lekérdezést( például SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5) építenek be lépésenkénti sorrendbe, ahogyan az a következő példában látható:

FROM T
|> SELECT c2
|> WHERE c1 = 5

Az SQL-folyamatok támogatott szintaxisának megismeréséhez tekintse meg SQL-folyamat szintaxisánakcímű témakört.

Az iparágakat átívelő bővítmény hátteréről lásd: SQL-nek problémái vannak. Kijavíthatjuk őket: Csőszintaxis az SQL-ben (a Google Research által).

HTTP-kérés létrehozása a http_request függvénnyel

Most már http-kapcsolatokat hozhat létre, és rajtuk keresztül HTTP-kéréseket kezdeményezhet a http_request függvénnyel.

A DESCRIBE TABLE frissítése strukturált JSON-ként adja vissza a metaadatokat

Mostantól a DESCRIBE TABLE AS JSON paranccsal JSON-dokumentumként is visszaadhatja a tábla metaadatait. A JSON-kimenet strukturáltabb, mint az alapértelmezett, ember által olvasható jelentés, és programozott módon használható a tábla sémájának értelmezéséhez. További információ: DESCRIBE TABLE AS JSON.

Végén álló üreshelyet nem figyelembe vevő rendezések

A végén lévő üres karakterekre érzéketlen sorbarendezések támogatása hozzáadva. Például ezek a rendezések egyenlőnek tekintik 'Hello' és 'Hello '. További információért lásd: RTRIM összehasonlítás.

Továbbfejlesztett növekményes klónfeldolgozás

Ez a kiadás tartalmaz egy javítást egy peremes esethez, ahol egy növekményes CLONE újramásolhatja a forrástáblából a céltáblába másolt fájlokat. Lásd: Tábla klónozása az Azure Databricks szolgáltatásban.

Felhasználói felület frissítései

2025. február 13-

• A Unity-katalógus metaadatainak előnézete az adatfelderítésben: A Unity Catalog-objektumok metaadatainak előnézete a sémaböngészőben lévő objektum fölé mutatva. Ez a funkció elérhető a Catalog Explorerben és más felületeken, ahol a sémaböngészőt használja, például az AI/BI-irányítópultokat és az SQL-szerkesztőt.

• Szűrés a lekérdezhető adategységek megkereséséhez: A Catalog Explorer sémaböngészőjének szűrési beállításai mostantól tartalmazzák a Can query jelölőnégyzetet. Ha bejelöli ezt a beállítást, kizárja azokat az objektumokat, amelyeket megtekinthet, de nem kérdezhet le.

2025. január

Felhasználói felület frissítései

2025. január 30.

• Befejezett lekérdezésszámdiagram SQL-raktárakhoz (nyilvános előzetes verzió): Az SQL Warehouse monitorozási felhasználói felületén már elérhető egy új befejezett lekérdezésszámdiagram . Ez a diagram az időablakban befejezett lekérdezések számát mutatja, beleértve a megszakított és a sikertelen lekérdezéseket is. A diagram használható a többi diagrammal és a Lekérdezési előzmények táblával a raktár teljesítményének felméréséhez és hibaelhárításához. A lekérdezés ahhoz az időablakhoz van rendelve, amelyikben befejeződik. A darabszámokat percenként átlagoltuk. További információért lásd: SQL-tárház felügyelete.

• Bővített adatmegjelenítés AZ SQL-szerkesztő diagramjaiban: Az SQL-szerkesztőben létrehozott vizualizációk mostantól legfeljebb 15 000 adatsort támogatnak.

A Databricks SQL 2024.50-es verziója már elérhető

2025. január 23.

A Databricks SQL 2024.50-es verziója már elérhető az előzetes verziójú csatornán. Az új funkciókról, a viselkedési változásokról és a hibajavításokról az alábbi szakaszban tájékozódhat.

A VARIANT adattípus már nem használható összehasonlítást igénylő műveletekkel

Az VARIANT adattípust tartalmazó lekérdezésekben nem használhatja a következő záradékokat vagy operátorokat:

• DISTINCT
• INTERSECT
• EXCEPT
• UNION
• DISTRIBUTE BY

Ezek a műveletek összehasonlítást végeznek, és a VARIANT adattípust használó összehasonlítások nem definiált eredményeket eredményeznek, és a Databricks nem támogatja őket. Ha az Azure Databricks számítási feladataiban vagy tábláiban a VARIANT típust használja, a Databricks a következő módosításokat javasolja:

• Frissítse a lekérdezéseket vagy kifejezéseket, hogy a VARIANT értékeket kifejezetten nem-VARIANT adattípusokra alakítsa át.
• Ha olyan mezőkkel rendelkezik, amelyeket a fenti műveletek bármelyikével együtt kell használnia, bontsa ki ezeket a mezőket a VARIANT adattípusból, és neVARIANT adattípusokkal tárolja őket.

További információ: Lekérdezésvariáns adatok.

A USE CATALOG with IDENTIFIER záradék paraméterezésének támogatása

A IDENTIFIER záradék támogatva van a USE CATALOG utasításhoz. Ezzel a támogatással paraméterezheti az aktuális katalógust egy sztringváltozó vagy paraméterjelölő alapján.

COMMENT ON COLUMN táblák és nézetek támogatása

A COMMENT ON utasítás támogatja a nézet- és táblázatoszlopok megjegyzéseinek módosítását.

Új SQL-függvények

A következő új beépített SQL-függvények érhetők el:

• dayname(expr) a hét napjának hárombetűs angol betűszóját adja vissza az adott dátumhoz.
• uniform(expr1, expr2 [,seed]) egy véletlenszerű értéket ad vissza független és azonos eloszlású értékekkel a megadott számtartományon belül.
• randstr(hossz) egy véletlenszerű karaktersorozatot ad vissza length alfa-numerikus karakterekből.

Elnevezett paraméter meghívása további függvényekhez

Az alábbi függvények támogatják elnevezett paraméterek megadását:

• variant_explode
• variant_explode_outer
• inline
• inline_outer
• posexplode
• posexplode_outer

A beágyazott típusok mostantól megfelelően fogadják el a NULL-korlátozásokat

Ez a kiadás kijavít egy hibát, amely a beágyazott típusok egyes Delta által létrehozott oszlopait érinti, például STRUCT. Ezek az oszlopok néha helytelenül utasítják el a kifejezéseket a beágyazott mezők NULL vagy NOT NULL korlátozásai alapján. Ezt kijavítottuk.

AZ SQL-szerkesztő felhasználói felületének frissítései

2025. január 15-én

Az új SQL-szerkesztő (nyilvános előzetes verzió) a következő felhasználói felületi fejlesztéseket tartalmazza:

• Továbbfejlesztett letöltési élmény: A lekérdezés kimenetei a letöltéskor automatikusan elnevezhetők a lekérdezésről.
• A betűméretezés billentyűparancsai: A Alt + és Alt - (Windows/Linux), vagy Opt + és Opt - (macOS) használatával gyorsan módosíthatja a betűméretet az SQL-szerkesztőben.
• A megjegyzésekben szereplő felhasználók megemlítései: Adott felhasználók megjelölése megjegyzésekkel @ e-mail-értesítések küldéséhez.
• Gyorsabb lapnavigáció: A fülváltás jelenleg akár 80% gyorsabb a betöltött lapoknál és 62% gyorsabb a nem aktív lapoknál.
• Egyszerűsített raktárválasztás: Az SQL Warehouse méretadatai közvetlenül a számítási választóban jelennek meg a könnyebb kiválasztás érdekében.
• Paraméterszerkesztési billentyűparancsok: Használja a Ctrl + Enter (Windows/Linux) vagy a Cmd + Enter (macOS) billentyűket, hogy lekérdezéseket hajtson végre a paraméterértékek szerkesztése közben.
• Továbbfejlesztett verziókövetés: A lekérdezési eredmények megmaradnak a verzióelőzményekben a jobb együttműködés érdekében.

Diagramvizualizációfrissítések

2025. január 15-én

Általánosan elérhető az új diagramrendszer jobb teljesítménnyel, továbbfejlesztett színsémával és gyorsabb interaktivitással. Lásd: Vizualizációk a Databricks-jegyzetfüzetekben és az SQL-szerkesztőben , valamint a Jegyzetfüzet és AZ SQL-szerkesztő vizualizációtípusai.