Veritabanı örneği oluşturma ve yönetme

Önemli

Lakebase Provisioned, manuel olarak ölçeklendirdiğiniz sağlanmış hesaplama kaynakları kullanan özgün Lakebase teklifidir. Desteklenen bölgeler için bkz . Bölge kullanılabilirliği. Otomatik ölçeklendirme işlemi, sıfıra ölçeklendirme, dallanma ve anlık geri yükleme ile Lakebase'in en son sürümü için bkz. Lakebase Otomatik Ölçeklendirme.

12 Mart 2026'dan bu yana, yeni Lakebase örnekleri Otomatik Ölçeklendirme projeleri olarak oluşturulur. Mevcut Sağlanan örnekler, Haziran 2026'dan itibaren otomatik olarak Otomatik Ölçeklendirme'ye yükseltiliyor. Ayrıntılar için bkz. Lakebase Otomatik Ölçeklendirmesine Yükseltme.

OLTP iş yüklerini kullanmaya başlamak için Azure Databricks kullanıcı arabirimini, API çağrısını, Python SDK'yı veya CLI'yı kullanarak bir Lakebase Tarafından Sağlanan veritabanı örneği oluşturun.

Veritabanı örneği oluşturma

Önerilen varsayılanlarla bir veritabanı örneği oluşturun. Örnek adı sağlamanız gerekir (yalnızca 1-63 karakter, harf ve kısa çizgi). Yaratıcı olarak, databricks_superuser rolüne sahip olan veritabanı sahibi sizsiniz.

Çoğu çalışma alanı kullanıcısı varsayılan olarak veritabanı örnekleri oluşturabilir. İzin sorunlarıyla karşılaşırsanız bkz. veritabanı örneği izinleri.

Kullanıcı Arayüzü (UI)

Sağ üst köşedeki uygulamalar'ı seçip Lakebase Postgres'i seçin.
Sağlanan'ı tıklayarak Sağlanan örnekler sayfasını açın.
Veritabanı örneği oluştur'a tıklayın.
Örneğinizi yapılandırın:
- Ad: Bir veritabanı örneği adı girin (1-63 karakter, yalnızca harfler ve kısa çizgiler).
- Kapasite: İşlem boyutunu seçin (varsayılan: 2 CU). Bkz Örnek boyutu.
- Sunucusuz kullanım ilkesi: Sunucusuz kullanımı ve faturalamayı ilişkilendirmek için bir kullanım ilkesi seçin (isteğe bağlı). Bkz. Sunucusuz kullanım ilkeleri.
(İsteğe bağlı) Yapılandırmak için Gelişmiş Ayarlar'ı genişletin:
- Üst öğeden oluştur: Mevcut bir örnekten, belirli bir zamana kadar olan veriler de dahil olacak şekilde, 'yazma sırasında kopyalama' klonu oluşturun. Bkz. Üst öğeden oluşturma.
- HA'yı etkinleştirme: Yük devretme düğümleriyle yüksek kullanılabilirliği etkinleştirin, okunabilir ikincilleri yapılandırın ve HA düğümlerinin sayısını ayarlayın. Bkz. Yüksek kullanılabilirlik.
Oluştur'utıklayın.

Python SDK'sı

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Create a database instance
instance = w.database.create_database_instance(
    DatabaseInstance(
        name="my-database-instance",
        capacity="CU_1"
    )
)

print(f"Created database instance: {instance.name}")
print(f"Connection endpoint: {instance.read_write_dns}")

CLI

# Create a database instance
databricks database create-database-instance my-database-instance \
  --capacity CU_1

# Create with advanced options (using JSON for more complex parameters)
databricks database create-database-instance \
  --json '{
    "name": "my-database-instance",
    "capacity": "CU_2",
    "retention_window_in_days": 14
  }'

Kıvrım

Bir veritabanı örneği oluşturun ve bir bekletme penceresi belirtin.

export PAT=<YOUR_PAT>
export INSTANCE_NAME="instance_name"

> curl -X POST --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://[your databricks workspace]/api/2.0/database/instances \
--data-binary @- << EOF
{
  "name": "$INSTANCE_NAME",
  "capacity": "CU_1",
  "retention_window_in_days": 14
}
EOF

Gelişmiş ayarlar

Örneğinizi düzenleyerek oluşturma sırasında veya oluşturulduktan sonra da bu özellikleri yapılandırabilirsiniz:

Özellik	Description
Sunucusuz kullanım ilkesi	Veritabanı örneğiniz için sunucusuz kullanımı ve faturalamayı belirli bütçelerle ilişkilendirmek için bir kullanım ilkesi seçin. Özel etiketler de ekleyebilirsiniz.
Örnek boyutu	İş yükü performans gereksinimleriniz için işlem kaynaklarını ölçeklendirin (varsayılan olarak 2 CU'dır).
Geri yükleme penceresi	Anlık kurtarma için saklama süresini (2-35 gün, varsayılan 7 gün) ayarlayın.
Yüksek kullanılabilirlik	Üretim iş yükleri için iş sürekliliğini sağlamak için yük devretme düğümleri ekleyin.
Ebeveynden oluştur	Var olan bir veritabanı örneğinden bir yazma kopyası oluşturun.

Örneği durdurma veya başlatma

Veritabanı örneğini durdurmak veya başlatmak için bu örnekte izinlere sahip CAN MANAGE olmanız gerekir. Örneği durdurmak veya başlatmak için Azure Databricks kullanıcı arabirimini, API çağrısını, Python SDK'yı veya CLI'yı kullanın.

Kullanıcı Arayüzü (UI)

Sağ üst köşedeki uygulamalar'ı seçip Lakebase Postgres'i seçin.
Sağlanan'ı tıklayarak Sağlanan örnekler sayfasını açın.
Durdurmak veya başlatmak istediğiniz veritabanı örneğine tıklayın.
Sayfanın sağ üst köşesindeki Durdur veya Başlat'a tıklayın.

Python SDK'sı

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Stop a database instance
instance_name = "my-database-instance"
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(
        name=instance_name,
        stopped=True
    ),
    update_mask="*"
)
print(f"Stopped database instance: {instance_name}")

# Start a database instance
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(
        name=instance_name,
        stopped=False
    ),
    update_mask="*"
)
print(f"Started database instance: {instance_name}")

CLI

# Stop a database instance
databricks database update-database-instance my-database-instance '*' \
  --json '{
    "stopped": true
  }'

# Start a database instance
databricks database update-database-instance my-database-instance '*' \
  --json '{
    "stopped": false
  }'

Kıvrım

Aşağıdaki API çağrısı bir veritabanı örneğini durdurur.

-X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "stopped": true
}
EOF

Aşağıdaki API çağrısı bir veritabanı örneği başlatır.

curl -X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "stopped": false
}
EOF

Durdurulduğunda davranış

Veritabanı örneği davranışı:

Veriler korundu.
Örnek, okuma veya yazma işlemleri için kullanılamaz.
Eşitlenen tablolar okuma hizmeti vermez.
Lakeflow işlem hatları durdurulmuş örnekleri algılamaz ve hata döndürebilir.
Durdurulan örneklerde kayıtlı kataloglar kullanıcı arabiriminde şema ayrıntılarını göstermez.

İşlevsel sınırlamalar:

DatabaseTables veya DatabaseCatalogs oluşturamaz veya silemezsiniz.
Durdurulmuş örneği silebilir veya yeniden boyutlandırabilirsiniz. Örnek yeniden başlatıldığında kapasite değişiklikleri etkili olur.
İşlem hatlarını durdurabilirsiniz.

Başlatıldığında davranış

Örnek STARTING durumuna girer ve hazır olduğunda AVAILABLE olur.

Sınırlamalar

Lakeflow işlem hatları durdurulmuş örnekleri algılamaz ve hata döndürebilir.
Durdurulan örneklerde kayıtlı kataloglar kullanıcı arabiriminde şema ayrıntılarını göstermez.

Örneği silme

Veritabanı örneğini silerken dikkatli olun; bunu yaptığınızda ilişkili tüm veriler silinir.

Veritabanı örneği üzerinde CAN MANAGE izinlerine sahip olmanız gerekir. Tabloların veya katalogların sahibi siz değilseniz, sahipliği kendinize yeniden atamanız gerekir. Çalışma alanı yöneticileri sahip olmadığı veritabanı örneklerini silebilir.

Databricks, veritabanı örneğini silmeden önce tüm ilişkili Unity Kataloğu kataloglarının, eşitlenen tabloların ve alt örneklerin silinmesini önerir. Aksi takdirde, katalogları görüntülemeye veya bunlara başvuran SQL sorgularını çalıştırmaya çalışmak hatalara neden olur.

Kullanıcı Arayüzü (UI)

Sağ üst köşedeki uygulamalar'ı seçip Lakebase Postgres'i seçin.
Sağlanan'ı tıklayarak Sağlanan örnekler sayfasını açın.
Silmek istediğiniz veritabanı örneğini seçin.
Veritabanı örneğiyle ilişkili veritabanı kataloglarının tam listesini görüntülemek için Lakebae Uygulaması kenar çubuğunda Kataloglar'ı seçin.
Her veritabanı kataloğu için, yönetilen kataloglarda bulunan ve veritabanı katalogları olarak kaydedilmeyenler de dahil olmak üzere eşitlenen tüm tabloları silin.
> Kataloğu silin.

Python SDK'sı

from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Delete a database instance
instance_name = "my-database-instance"
w.database.delete_database_instance(
    name=instance_name,
    purge=True  # Required to delete the instance
)
print(f"Deleted database instance: {instance_name}")

# Delete with force option (to delete child instances too)
w.database.delete_database_instance(
    name=instance_name,
    force=True,  # Delete child instances too
    purge=True
)

CLI

# Delete a database instance
databricks database delete-database-instance my-database-instance \
  --purge

# Delete with force option (to delete child instances too)
databricks database delete-database-instance my-database-instance \
  --json '{
    "force": true,
    "purge": true
  }'

Kıvrım

purge=true veritabanı örneğini silmek için belirtilmelidir.

curl -X DELETE --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME?purge=true

Veritabanı örneğinin sunucusuz kullanım ilkesini güncelleştirme

Sunucusuz kullanım ilkeleri, ilkeye atanan bir kullanıcı tarafından tahakkuk eden sunucusuz işlem etkinliklerine uygulanan etiketlerden oluşur. Veritabanı örneğini sunucusuz kullanım ilkesiyle etiketleyerek faturalama ve kullanım maliyetlerini belirli ilkelerle ilişkilendirerek sunucusuz kaynaklar genelinde harcamaları izlemeyi, yönetmeyi ve denetlemeyi kolaylaştırabilirsiniz.

Veritabanı örneğinin kullanım ilkesini güncelleştirmek için kullanıcı arabirimini kullanın:

Sağ üst köşedeki uygulamalar'ı seçip Lakebase Postgres'i seçin.
Sağlanan'ı tıklayarak Sağlanan örnekler sayfasını açın.
Faturalama ilkesini güncelleştirmek istediğiniz veritabanı örneğini seçin.
Sağ üstteki Düzenle'ye tıklayın.
Sunucusuz kullanım ilkesi seçin.
Kaydet'e tıklayın.

Örnek kapasitesini yönetme

Bir örneği yeniden boyutlandırmak için izinlere sahip CAN MANAGE olmanız gerekir. Yeniden boyutlandırma birkaç dakika sürebilir ve örnek yeniden başlatıldığında geçerlilik kazanır.

Her kapasite birimi, ilişkili CPU ve yerel SSD kaynaklarıyla birlikte yaklaşık 16 GB RAM ayırır. Ölçeklendirmeden önce sorguları test edin ve iyileştirin. Depolama otomatik olarak ölçeklendirilir.

Kullanıcı Arayüzü (UI)

Sağ üst köşedeki uygulamalar'ı seçip Lakebase Postgres'i seçin.
Sağlanan'ı tıklayarak Sağlanan örnekler sayfasını açın.
Yeniden boyutlandırmak istediğiniz veritabanı örneğini seçin.
Sağ üst köşedeki Düzenle'ye tıklayın.
Yeni örnek boyutunu seçmek için Kapasite açılan menüsünü kullanın.
Kaydet'e tıklayın.

Kıvrım

curl -X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "capacity": "CU_4"
}
EOF

Python SDK'sı

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

w = WorkspaceClient()
instance_name = "my-database-instance"
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(name=instance_name, capacity="CU_4"),
    update_mask="*"
)

CLI

databricks database update-database-instance my-database-instance '*' --capacity CU_4

Veritabanı örneğini izleme

Ölçümlere örnek ayrıntıları sayfasındaki İzleme sekmesinden erişin.

Sağ üst köşedeki uygulamalar'ı seçip Lakebase Postgres'i seçin.
Sağlanan'ı tıklayarak Sağlanan örnekler sayfasını açın.
İzlemek istediğiniz veritabanı örneğini seçin.
Lakebase Uygulaması kenar çubuğundan İzleme'yi seçin.

Performans eğilimlerini analiz etmek, olası performans sorunlarını belirlemek ve uygulama kullanımını iyileştirmeyi veya örneğinizi ölçeklendirmeyi değerlendirmek için aşağıdaki ölçümleri kullanın:

Saniye başına işlemler: Kaydedilmiş işlem aktarım hızını gösterir. İş yükü desenlerini anlamak ve en yoğun işlem dönemlerini belirlemek için bunu kullanın. Bu değer tutarlı bir şekilde yüksekse istemci davranışını iyileştirmeyi veya örneğin boyutunu artırmayı göz önünde bulundurun.
Saniye başına satır sayısı: Getirilen, döndürülen, eklenen, güncelleştirilen ve silinen satır sayısını görüntüler. Getirilen satırlar, istemci uygulamalara döndürülen satır sayısı demektir. Döndürülen satırlar, sorgular tarafından okunan satır sayısını ifade eder. İş yükünün türünü ve sistem üzerindeki etkisini tanılamaya yardımcı olur. Performans kısıtlanmışsa dizinleri eklemeyi veya sorgu desenlerini iyileştirmeyi göz önünde bulundurun.
Açık bağlantılar: Açık etkin bağlantı sayısını görüntüler. Bağlantılar örnek kaynaklarını kullanır. İstemci tarafı bağlantı havuzuna gerek olup olmadığını değerlendirmek için bunu kullanın. İzin verilen bağlantı sayısı üst sınırına bakın.
Depolama kullanımı: Örnek için geçerli depolama kullanımını gösterir. Kullanım Lakebase Sağlanan sınırlarına yaklaşıyorsa gereksiz verileri veya dizinleri kaldırın. Alternatif olarak, kota artışı istemek için desteğe başvurun.
CPU kullanımı (%): Veritabanı örneği için CPU kullanımını ölçer. Yüksek CPU kullanımı, yoğun hesaplama içeren bir iş yükünü gösterebilir. Uygulama tarafı iyileştirmelerini veya örneğin boyutunu artırmayı göz önünde bulundurun.
Sayfa okuma aktarım hızı (%): örneğin sayfa okuma kapasitesine ne kadar yakın olduğunu, genellikle önbellek kayıplarından kaynaklanarak yansıtır. Değer yüksekse iş yükünü veya çalışma kümesini azaltın, dizinler ekleyin, istemci tarafında sorguları önbelleğe alın veya verileri kolaylaştırın.
Arabellek önbelleği isabet oranı (%): Bellekten sunulan okumaların yüzdesini gösterir. Yüksek performanslı iş yükleri 99%üzerindeki değerleri görmelidir. Düşük fiyatlar, iş yükünün önbellek kapasitesini aştığını veya iyileştirmelerden yararlanabileceğini gösterir.
Yerel SSD önbellek isabet oranı (%): Önbellek kaçırıldıktan sonra SSD önbelleğinden sağlanan okumaların yüzdesini izler. Düşük bir değer sayfa okuma aktarım hızını artırabilir. Tampon önbelleğiyle aynı optimizasyonları kullanın veya daha büyük bir örneği düşünün.
Saniye başına kilitlenme sayısı: İşlemlerin kilitlenmelerle karşılaşma sıklıklarını ölçer. Bu durumlar genellikle birden çok işlem aynı kaynaklara çakışan bir şekilde eriştiğinde oluşur. Kilitlenmeleri önlemek için iş yüklerini araştırın ve yeniden düzenleme.

Ek kaynaklar

Eşitlenmiş tablolarla göl evi verilerini sunma.
Veritabanı örneğinize bağlanın ve sorgu yapın.
Unity Kataloğu'nda veritabanı örneğini kaydedin.
Diğer kullanıcıların Azure Databricks veritabanı örneğine erişmesine izin verin. Bkz. İzinleri ve Postgres rollerini yönetme.

Sınırlamalar ve gereksinimler

Aşağıdaki bölümlerde yönetilen veritabanı örnekleri için sınırlar ve yapılandırma gereksinimleri açıklanmaktadır.

Çalışma alanı en fazla on örneğe izin verir.
Her örnek en fazla 1000 eşzamanlı bağlantıyı destekler.
Bir örnekteki tüm veritabanlarında mantıksal boyut sınırı 2 TB'tır.
Veritabanı örneklerinin kapsamı tek bir çalışma alanı olarak belirlenmiştir.

Örnek adı gereksinimleri

1 ile 63 karakter uzunluğunda olmalıdır.
Bir harfle başlamalıdır.
Yalnızca alfasayısal karakterler ve tireler içerebilir.
Arka arkaya iki kısa çizgi eklenemez.

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2026-07-10