Tabelle di Azure Databricks

Azure Databricks offre più tipi di tabella e formati di archiviazione per soddisfare esigenze di gestione dei dati diverse. Questa sezione illustra tabelle gestite, esterne ed esterne, insieme ai formati di archiviazione Delta Lake e Apache Iceberg che supportano funzionalità avanzate come Atomicità, Coerenza, Isolamento e Durabilità (ACID) e il viaggio in tempo.

Concetti principali

Informazioni sui concetti fondamentali sui tipi di tabella, i formati di archiviazione e l'integrazione del catalogo Unity.

Argomento	Description
Concetti relativi alle tabelle	Concetti di base e informazioni fondamentali sui tipi di tabella, i formati di archiviazione e l'integrazione del catalogo Unity.

Tipi di tabella

Esplorare i diversi tipi di tabella e le relative funzionalità per vari scenari di gestione dei dati.

Tipo di tabella	Description
Tabelle gestite	Tabelle in cui Azure Databricks gestisce sia i metadati che i file di dati. Consigliato per le nuove tabelle con prestazioni e archiviazione ottimizzate.
tabelle esterne	Tabelle che fanno riferimento ai dati archiviati in sistemi di archiviazione esterni durante la gestione dei metadati nel catalogo Unity.
Tabelle esterne	Tabelle di sola lettura che rappresentano i dati nei sistemi esterni connessi tramite Lakehouse Federation.

Formati di archiviazione

Usare formati di tabella aperti che offrono funzionalità avanzate di gestione dei dati.

Formato	Description
Delta Lake	Il formato di archiviazione predefinito fornisce transazioni ACID, tempo di spostamento e imposizione dello schema per le tabelle gestite ed esterne.
Apache Iceberg	Formato di tabella aperto per l'integrazione con l'ecosistema Iceberg, che supporta la gestione avanzata dei metadati.

Gestione tabelle

Configurare e ottimizzare il comportamento, la struttura e le prestazioni delle tabelle.

Caratteristica / Funzionalità	Description
Vincoli di tabella	Definire e applicare regole di qualità dei dati con vincoli CHECK e non vincoli Null.
Imposizione dello schema	Controllare in che modo Azure Databricks gestisce le modifiche dello schema e l'imposizione del tipo di dati durante le scritture.
Partizionamento delle tabelle	Organizzare i dati in base alle chiavi di partizione per migliorare le prestazioni delle query e la gestione dei dati.
Monitoraggio delle dimensioni delle tabelle	Monitorare e analizzare i modelli di utilizzo e crescita dell'archiviazione tabelle.
Convertire l'esterno in gestito	Eseguire la migrazione di tabelle esterne a tabelle gestite per migliorare le prestazioni e la gestione.
Individuazione partizione esterna	Individuare e registrare automaticamente le partizioni in tabelle esterne archiviate nell'archiviazione cloud.