Observação
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar entrar ou alterar diretórios.
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar alterar os diretórios.
O Lakebase é um banco de dados postgres totalmente gerenciado integrado à plataforma Databricks. Crie aplicativos transacionais em tempo real junto com seus dados do lakehouse, com dimensionamento automático, ramificação instantânea e integração nativa do Catálogo do Unity.
- Crie aplicativos de baixa latência: Conecte os Aplicativos do Databricks ou qualquer aplicativo ao Lakebase para cargas de trabalho transacionais.
- Sirva dados do Lakehouse: Sincronize as tabelas do Catálogo do Unity no Lakebase para que os aplicativos possam consultá-las com baixa latência.
- Armazene alterações do Postgres: Armazene alterações do Postgres como tabelas Delta para pipelines posteriores e auditoria.
- IA e ML: Use o Lakebase como um repositório de recursos online para modelos de ML ou como um repositório de estado para agentes.
Introdução
| Início Rápido | Description |
|---|---|
| Obter um banco de dados postgres | Crie um projeto, uma ramificação e um banco de dados. Conecte-se com psql ou qualquer driver do Postgres. |
| Disponibilizar dados do lakehouse | Sincronizar tabelas do Unity Catalog no Postgres para leitura por aplicativos com baixa latência. |
| Armazene alterações do Postgres no lakehouse | (Versão prévia pública) Armazene as alterações do Postgres como Delta com histórico completo de alterações. |
| Criar aplicativos | Crie aplicativos apoiados pelo Lakebase usando aplicativos do Databricks, integrações externas ou a API de Dados. |
Características principais
Explore os recursos que otimizam o desempenho, reduzem custos e habilitem fluxos de trabalho de desenvolvimento flexíveis.
| Característica | Description |
|---|---|
| Escala automática | Ajuste automaticamente os recursos de computação com base na demanda de carga de trabalho. |
| Escalonar para zero | Suspenda automaticamente os cálculos inativos para minimizar os custos. |
| Branches | Crie branches isolados para desenvolvimento e teste. |
| Réplicas de leitura | Crie réplicas somente leitura para dimensionar as operações de leitura. |
| Restauração instantânea | Crie uma nova ramificação a partir de qualquer ponto no tempo dentro da janela de histórico. |
| Alta disponibilidade | Configure o failover automático para manter o banco de dados disponível durante falhas de computação. |
Conectar e consultar
Use várias ferramentas e interfaces para se conectar e consultar seu banco de dados.
| Tarefa | Description |
|---|---|
| Conectar-se ao banco de dados | Conheça diferentes maneiras de se conectar ao banco de dados lakebase. |
| Consulta com o Editor de SQL | Use o Editor de SQL interno para consultar e gerenciar seu banco de dados. |
| Editor de tabelas | Use a interface visual para exibir, editar e gerenciar dados e esquemas. |
| Clientes do Postgres | Conecte-se usando clientes e ferramentas padrão do Postgres. |
| Consultando dados em um ponto no tempo | Consultar dados usando ramificações de ponto no tempo. |
Integrações do Databricks
Conecte o Lakebase com seus dados e fluxos de trabalho existentes do Databricks.
| Integration | Description |
|---|---|
| Registrar-se no Catálogo do Unity | Registre seu banco de dados lakebase no Catálogo do Unity para governança unificada. |
| Servir dados com tabelas sincronizadas | Sirva dados do Lakehouse por meio do banco de dados lakebase para aplicativos de baixa latência. |
| Fluxo de dados de alterações do Lakebase | Armazene alterações em nível de linha das tabelas do Lakebase Postgres como tabelas Delta do Unity Catalog para pipelines posteriores, auditoria e consumidores externos. (Versão prévia pública) |
| Aplicativos do Databricks | Crie e implante aplicativos interativos com o Lakebase como o back-end gerenciado do Postgres. |
| Estado e memória do agente | Armazene a memória persistente de curto prazo e de longo prazo dos agentes no Lakebase para agentes desenvolvidos com o LangGraph ou o SDK de Agentes da OpenAI. |
| Repositório de Recursos e Serviço de Modelo | Use o Lakebase como backend de armazenamento de atributos online de baixa latência para modelos de ML implantados com o Serviço de Modelo. |
Saiba mais
| Resource | Description |
|---|---|
| Casos de uso | Padrões Lakebase: fornecer dados do lakehouse, replicar para o lakehouse, back-end de aplicativo, agentes e ML. |
| Disponibilidade de região | Regiões com suporte para o Lakebase Postgres. |