Azure Databricks のデータ ウェアハウスは、クラウド データ ウェアハウス機能と Lakehouse アーキテクチャを組み合わせたものです。 Databricks SQL には、データ レイク上で直接実行される高パフォーマンスでコスト効率の高いデータ ウェアハウスを構築するためのツールとサービスが用意されています。
Databricks SQL の使用方法
Databricks SQL は SQL ウェアハウス 上で実行され、Delta Lake 拡張機能を使用した ANSI SQL をサポートしています。 クエリ、視覚化、自動化のために、複数のインターフェイスから Databricks SQL にアクセスできます。
| インターフェイス | 説明 |
|---|---|
| クエリ エディター | 統合された Azure Databricks Assistant、コード コメント、および共同クエリ開発のためのバージョン履歴を使用して、SQL クエリを記述して実行します。 |
| ノートブック | ノートブックを SQL ウェアハウスにアタッチして、Python、Scala、または R と共に SQL を実行します。制限事項については、 ノートブックと SQL ウェアハウスを 参照してください。 |
| 仕事 | 自動データ処理およびレポート ワークフローのジョブとして SQL クエリをスケジュールします。 |
| ダッシュボード | AI 支援オーサリングを使用して対話型の AI/BI ダッシュボードを作成し、組織全体で分析情報を共有します。 |
| 指標表示 | セマンティック レイヤーを使用して、一貫した計算を使用してビジネス メトリックを定義します。 クエリとダッシュボード全体でメトリックを再利用します。 |
| アラート | 自動クエリ実行をスケジュールし、カスタム条件を評価し、アラート履歴の追跡を使用して通知を配信します。 |
| クエリ パフォーマンスの監視 | クエリのパフォーマンスを確認し、ボトルネックを特定し、最適化の機会を見つけます。 |
| REST API | REST API を使用して、Databricks SQL オブジェクトのタスクをプログラムで自動化します。 |
Databricks SQL の使用の詳細については、以下を参照してください。
概要
Databricks SQL を初めて使用する場合 基本的な概念を使用して理解を深め、学習した内容を実践的なチュートリアルで適用します。
| Resource | 説明 |
|---|---|
| データ ウェアハウス アーキテクチャ | データウェアハウスを構築するためのレイクハウスアーキテクチャ、メダリオンレイヤー、データモデリング手法について理解する。 |
| Databricks SQL の概念 | クエリ、SQL ウェアハウス、ダッシュボード、データ管理など、Databricks SQL の主要な概念について説明します。 |
| Databricks SQL を使用してデータウェアハウジングを始める | サンプル ダッシュボード、ノートブック、ジョブ、データ インジェスト、SQL ウェアハウスのセットアップに関する完全なチュートリアルに従います。 |
| AI/BI ダッシュボードを作成する | AI 支援による作成を使用して、データセット、視覚化、フィルターを使用して、最初のダッシュボードを構築して発行します。 |
| Unity カタログのメトリック ビュー | クエリとダッシュボード全体で使用するセマンティック レイヤーを使用して、一貫性のある再利用可能なビジネス メトリックを定義します。 |