Azure Databricks-tabeller

Azure Databricks tillhandahåller flera tabelltyper och lagringsformat för att uppfylla olika datahanteringsbehov. Det här avsnittet beskriver hanterade, externa och externa tabeller, tillsammans med Delta Lake- och Apache Iceberg-lagringsformaten som driver avancerade funktioner som atomicitet, konsekvens, isolering och hållbarhetstransaktioner (ACID) och tidsresor.

Huvudkoncept

Lär dig grunderna för tabelltyper, lagringsformat och Integration av Unity Catalog.

Ämne	Description
Tabellbegrepp	Grundläggande begrepp och grundläggande information om tabelltyper, lagringsformat och Integrering av Unity Catalog.

Tabelltyper

Utforska olika tabelltyper och deras funktioner för olika datahanteringsscenarier.

Tabelltyp	Description
Unity Catalog-hanterade tabeller i Azure Databricks för Delta Lake och Apache Iceberg	Azure Databricks hanterar metadata och datafiler. Används för nya tabeller som kräver optimerad prestanda.
Temporära tabeller	Sessionsomfattande hanterade Unity Catalog-tabeller för mellanliggande data. ENDAST SQL-lager.
Arbeta med externa tabeller	Data som lagras i externa system. Unity Catalog hanterar endast metadata.
Arbeta med externa tabeller	Skrivskyddad åtkomst till data i externa system som är anslutna via Lakehouse Federation.

Lagringsformat

Arbeta med öppna tabellformat som tillhandahåller avancerade funktioner för datahantering.

Format	Description
Delta Lake	Standardlagringsformat som tillhandahåller ACID-transaktioner, tidsresor och schematillämpning för hanterade och externa tabeller.
Apache Iceberg	Öppna tabellformat för integrering med Iceberg-ekosystemet med stöd för avancerad metadatahantering.

Tabellhantering

Konfigurera och optimera tabellbeteende, struktur och prestanda.

Egenskap	Description
Tabellbegränsningar	Definiera och framtvinga datakvalitetsregler med kontrollbegränsningar och inte null-begränsningar.
Schemaframtvingande	Kontrollera hur Azure Databricks hanterar schemaändringar och datatypsframtvingande under skrivningar.
Tabellpartitionering	Organisera data efter partitionsnycklar för att förbättra frågeprestanda och datahantering.
Övervakning av tabellstorlek	Övervaka och analysera användnings- och tillväxtmönster för tabelllagring.
Konvertera externt till hanterat	Migrera externa tabeller till hanterade tabeller för bättre prestanda och hantering.
Extern partitionsidentifiering	Identifiera och registrera partitioner automatiskt i externa tabeller som lagras i molnlagring.