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Notas de versão do SQL do Databricks

  • Artigo

Este artigo lista novos recursos e melhorias do Databricks SQL, juntamente com problemas conhecidos e perguntas frequentes.

Processo de liberação

O Databricks lança atualizações para a interface do usuário do aplicativo Web Databricks SQL continuamente, com todos os usuários recebendo as mesmas atualizações implementadas em um curto período de tempo.

Além disso, o Databricks normalmente lança novas versões de computação do SQL warehouse regularmente. Dois canais estão sempre disponíveis: Preview e Current.

Nota

Os lançamentos são encenados. Sua conta do Databricks pode não ser atualizada com uma nova versão do SQL warehouse ou recurso Databricks SQL até uma semana ou mais após a data de lançamento inicial.

Nota

Databricks SQL Serverless não está disponível no Azure China. O Databricks SQL não está disponível nas regiões do Azure Government.

Canais

Os canais permitem que você escolha entre a versão de computação atual do SQL warehouse ou a versão de visualização. As versões de visualização permitem que você experimente a funcionalidade antes que ela se torne o padrão Databricks SQL. Aproveite as versões de visualização para testar suas consultas de produção e painéis em relação a alterações futuras.

Normalmente, uma versão de visualização é promovida para o canal atual aproximadamente duas semanas depois de ser lançada para o canal de visualização. Alguns recursos, como recursos de segurança, atualizações de manutenção e correções de bugs, podem ser liberados diretamente para o canal atual. De tempos em tempos, o Databricks pode promover uma versão de visualização para o canal atual em um horário diferente. Cada nova versão será anunciada nas secções seguintes.

Para saber como alternar um SQL warehouse existente para o canal de visualização, consulte Canais de visualização. Os recursos listados nas seções de atualizações da interface do usuário são independentes das versões de computação do SQL Warehouse descritas na seção Canais das notas de versão.

Versões disponíveis do Databricks SQL

Canal atual: Databricks SQL versão 2024.50

Canal de Pré-visualização: Databricks SQL versão 2024.50

  • Veja as características no 2024.50.

Janeiro 30, 2025

Os seguintes recursos e atualizações foram lançados durante a semana de 30 de janeiro de 2025.

Atualizações da interface do usuário

armazém SQL

Um gráfico de contagem de consultas concluídas (Visualização Pública) agora está disponível na interface de monitoramento do utilizador do SQL warehouse. Este novo gráfico mostra o número de consultas concluídas em uma janela de tempo, incluindo consultas canceladas e com falha. O gráfico pode ser usado com os outros gráficos e a tabela Histórico de Consultas para avaliar e solucionar problemas de desempenho do depósito. A consulta é alocada na janela de tempo em que é concluída. As contagens são calculadas em média por minuto. Para obter mais informações, consulte Monitorizar um armazém de dados SQL.

o editor SQL

  • Exibição de dados expandidos em gráficos: As visualizações criadas no editor SQL agora suportam até 15.000 linhas de dados.

23 de janeiro de 2025

Os seguintes recursos e atualizações foram lançados durante a semana de 23 de janeiro de 2025.

Alterações em 2024.50

O Databricks SQL versão 2024.50 inclui as seguintes alterações comportamentais, novos recursos e melhorias.

Mudanças comportamentais

  • O tipo de dados VARIANT não pode mais ser usado com operações que exigem comparações

Não é possível usar as seguintes cláusulas ou operadores em consultas que incluem um tipo de dados VARIANT:

  • DISTINCT
  • INTERSECT
  • EXCEPT
  • UNION
  • DISTRIBUTE BY

Essas operações executam comparações e comparações que usam o tipo de dados VARIANT produzem resultados indefinidos e não são suportadas no Databricks. Se você usar o tipo VARIANT em suas cargas de trabalho ou tabelas do Azure Databricks, o Databricks recomenda as seguintes alterações:

  • Atualize consultas ou expressões para converter explicitamente valores de VARIANT para tipos de dados nãoVARIANT.
  • Se você tiver campos que devem ser usados com qualquer uma das operações acima, extraia esses campos do tipo de dados VARIANT e armazene-os usando tipos de dados nãoVARIANT.

Para saber mais, veja Consulta de dados de variante.

Novos recursos e melhorias

  • Suporte para parametrização da cláusula USE CATALOG with IDENTIFIER

A cláusula IDENTIFIER é suportada para a instrução USE CATALOG. Com esse suporte, você pode parametrizar o catálogo atual com base em uma variável de cadeia de caracteres ou marcador de parâmetro.

  • COMMENT ON COLUMN suporte para tabelas e vistas

A instrução COMMENT ON suporta a alteração de comentários para colunas de visualização e tabela.

  • Novas funções SQL

As seguintes novas funções SQL internas estão disponíveis:

  • dayname(expr) retorna o acrônimo inglês de três letras para o dia da semana para a data determinada.
  • uniforme(expr1, expr2 [,semente]) retorna um valor aleatório com valores independentes e distribuídos de forma idêntica dentro do intervalo especificado de números.
  • randstr(length) devolve uma sequência aleatória de length caracteres alfanuméricos.
  • Invocação de parâmetro nomeado para mais funções

As seguintes funções suportam a invocação de parâmetros nomeados por :

Correções de bugs

  • Tipos aninhados agora aceitam corretamente restrições NULL

Esta versão corrige um problema que afeta algumas colunas de tipos aninhados geradas pelo Delta, por exemplo, STRUCT. Às vezes, essas colunas rejeitavam incorretamente expressões com base em restrições NULL ou NOT NULL de campos aninhados. Isso foi corrigido.

Janeiro 15, 2025

As seguintes atualizações foram lançadas durante a semana de 15 de janeiro de 2025.

Atualizações da interface do usuário

o editor SQL

O novo editor SQL (Visualização Pública) agora tem os seguintes recursos:

  • Nomeação do download: As saídas baixadas agora são nomeadas de acordo com a consulta.
  • Ajustes de tamanho de fonte: Ajuste rapidamente o tamanho da fonte no editor SQL usando Alt + e Alt - para Windows/Linux ou Opt + e Opt - para macOS.
  • @Mentions nos comentários: Mencione usuários específicos com @ nos comentários. Os usuários mencionados receberão notificações por e-mail.
  • Melhoria na comutação de separadores: desempenho de comutação de separadores é até 80% mais rápido para separadores carregados e 62% mais rápido para separadores descarregados.
  • Ver detalhes do armazém: O tamanho do SQL Warehouse agora é visível no seletor de computação sem cliques extra.
  • Editar valores de parâmetro: Use Ctrl + Enter para Windows/Linux ou Cmd + Enter para macOS para executar uma consulta durante a edição de um valor de parâmetro.
  • Reter resultados da consulta no histórico de versões: Os resultados da consulta agora são armazenados com o histórico de versões.

Visualizações

Problemas conhecidos

  • As leituras de origens de dados que não do Data Lake nos pontos finais SQL multicluster com carga balanceada podem ser inconsistentes.
  • As tabelas delta acessadas no Databricks SQL carregam suas propriedades de esquema e tabela para o metastore configurado. Se estiver a utilizar um metastore externo, poderá ver as informações do Delta Lake no mesmo. O Delta Lake tenta manter estas informações o mais atualizadas possíveis e envida os melhores esforços nesse sentido. Para garantir que as informações são atualizadas no metastore, também pode utilizar o comando DESCRIBE <table>.
  • O Databricks SQL não suporta deslocamentos de zona como 'GMT+8' como fusos horários de sessão. A solução alternativa é usar um fuso https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zoneshorário baseado em região ) como 'Etc/GMT+8' em vez disso. Consulte SET TIME ZONE para obter mais informações sobre como definir fusos horários.

Perguntas mais frequentes (FAQ)

Use a lista a seguir para aprender as respostas para perguntas comuns.

Como as cargas de trabalho do Databricks SQL são cobradas?

As cargas de trabalho do Databricks SQL são cobradas de acordo com o Standard Jobs Compute SKU.

Onde os armazéns SQL são executados?

Os armazéns SQL clássicos e profissionais são criados e gerenciados em sua conta do Azure. Os SQL warehouses gerenciam clusters otimizados para SQL automaticamente em sua conta e são dimensionados para atender à demanda do usuário final.

armazéns SQL sem servidor, por outro lado, usam recursos de computação na sua conta Databricks. Os armazéns SQL sem servidor simplificam a configuração e o uso do SQL warehouse e aceleram os tempos de inicialização. A opção sem servidor só estará disponível se tiver sido habilitada para o espaço de trabalho. Para obter mais informações, consulte plano de computação sem servidor.

Posso usar armazéns SQL de um bloco de anotações no mesmo espaço de trabalho?

Sim. Para saber como anexar um bloco de notas a um armazém SQL, consulte Utilizar um bloco de notas com um armazém SQL.

Foi-me concedido acesso aos dados utilizando uma credencial de fornecedor de serviços na nuvem. Por que não consigo acessar esses dados no Databricks SQL?

No Databricks SQL, todo o acesso aos dados está sujeito ao controle de acesso aos dados, e um administrador ou proprietário de dados deve primeiro conceder a você os privilégios de apropriados.