Pergudangan data di Azure Databricks

Databricks SQL adalah gudang data cloud yang dibangun di atas arsitektur lakehouse. Ini berjalan langsung di data lake Anda, mendukung ANSI SQL dengan ekstensi Delta Lake, dan menyediakan alat untuk membangun gudang data dengan performa tinggi dan hemat biaya tanpa memindahkan data Anda.

Antarmuka dan alat

Databricks SQL berjalan di gudang SQL dan dapat diakses dari beberapa antarmuka untuk kueri, visualisasi, manajemen alur, dan otomatisasi.

Antarmuka Deskripsi
Editor SQL Tulis dan jalankan kueri SQL dengan bantuan AI terintegrasi, komentar kode, dan riwayat versi.
Notebooks Lampirkan notebook ke gudang SQL untuk menjalankan SQL bersama Python, Scala, atau R. Lihat Notebook dan gudang SQL untuk batasan.
Pekerjaan Jadwalkan kueri SQL sebagai pekerjaan untuk alur kerja pemrosesan dan pelaporan data otomatis.
Dashboards Buat dasbor AI/BI interaktif dengan penulisan yang dibantu AI untuk berbagi wawasan di seluruh organisasi Anda.
Tampilan metrik Tentukan metrik bisnis dengan perhitungan yang konsisten menggunakan lapisan semantik. Gunakan kembali metrik di seluruh kueri dan dasbor.
Pemberitahuan Pantau hasil kueri, evaluasi kondisi, dan kirim pemberitahuan secara otomatis.
ETL Tentukan dan refresh tabel streaming dan tampilan materialisasi langsung di Databricks SQL untuk alur ETL inkremental.
REST API Mengotomatiskan dan mengelola objek Databricks SQL secara terprogram.

Memantau dan mengoptimalkan

Sumber Daya Deskripsi
Riwayat kueri Tinjau eksekusi kueri sebelumnya, waktu eksekusi, dan penggunaan sumber daya di seluruh gudang Anda.
Profil kueri Periksa rencana eksekusi untuk kueri guna mengidentifikasi hambatan dan peluang pengoptimalan.
Wawasan performa kueri Dapatkan wawasan dan rekomendasi otomatis saat kueri berjalan secara tidak efisien.

Get started

Jika Anda baru menggunakan Databricks SQL, mulailah dengan konsep lalu ikuti panduan langsung.

Sumber Daya Deskripsi
Konsep Databricks SQL Pelajari konsep inti termasuk kueri, gudang SQL, dasbor, dan manajemen data.
Arsitektur pergudangan data Pahami arsitektur lakehouse, lapisan medali, dan pendekatan pemodelan data untuk Databricks SQL.
Mulai menggunakan pergudangan data Ikuti panduan lengkap yang mencakup dasbor sampel, notebook, pekerjaan, penyerapan data, dan penyiapan gudang SQL.
Tampilan metrik Katalog Unity Tentukan metrik bisnis yang konsisten dan dapat digunakan kembali dengan lapisan semantik untuk digunakan di seluruh kueri dan dasbor.
Membuat dasbor AI/BI Buat dan terbitkan dasbor pertama Anda dengan himpunan data, visualisasi, dan filter menggunakan penulisan yang dibantu AI.

Referensi

  • Last updated on