Databricks Unity Kataloğu tablo türleri

Unity Kataloğu üç birincil tablo türünü destekler: yönetilen, dış ve yabancı tablolar. Her tür, verilerin nasıl depolandığını, yönetildiğini ve denetlendiğini farklılık gösterir.

Yönetilen tablolar

Yönetilen tablolar varsayılan ve önerilen tablo türüdür. Unity Kataloğu veri yaşam döngüsünü, depolama konumunu ve iyileştirmeleri yönetir. Yönetilen tabloyu bıraktığınızda hem meta veriler hem de temel alınan veri dosyaları silinir.

Yönetilen tablolar Delta Lake veya Apache Iceberg tarafından desteklenir ve şunlar sağlanır:

• Daha düşük depolama ve işlem maliyetleri için otomatik iyileştirme
• Tüm istemci türlerinde daha hızlı sorgu performansı
• Otomatik tablo bakımı
• Açık API'ler aracılığıyla Databricks olmayan istemciler için güvenli erişim
• En son platform özelliklerine otomatik yükseltmeler

Veri dosyaları, tabloyu içeren şemada veya katalogda depolanır. Bkz. Delta Lake ve Apache Iceberg için Unity Catalog tarafından yönetilen tablolar.

Dış tablolar

Dış tablolar, yönettiğiniz bulut nesne depolama alanında depolanan verilere başvurur. Unity Kataloğu veri erişimini yönetir ancak veri yaşam döngüsünü, iyileştirmeleri veya depolama düzenini yönetmez. Dış tabloyu bıraktığınızda yalnızca katalog meta verileri kaldırılır ve temel alınan veri dosyaları kalır.

Unity Kataloğu'ndaki dış tablolar Delta Lake, CSV, JSON, AVRO, PARQUET, ORC ve TEXT formatlarını destekler. Databricks, işlem garantileri ve diğer biçimlerin sahip olmadığı performans iyileştirmeleri olduğundan Delta Lake biçimini kullanmanızı önerir.

Aşağıdaki durumlarda dış tabloları kullanın:

• Unity Kataloğu yönetilen tablolarıyla uyumlu olmayan mevcut verileri kaydetme
• Diğer dış erişim desenlerini desteklemeyen Databricks dışı istemcilerden doğrudan veri erişimi sağlama

Bkz Dış Tablolarla Çalışma.

Harici veritabanı tabloları

Yabancı tablolar (federasyon tabloları olarak da adlandırılır), Unity Kataloğu'nda kayıtlı bir yabancı katalog tarafından yönetilen salt okunur tablolardır. Dış sistemler verileri ve meta verileri yönetirken Unity Kataloğu sorgulama için veri idaresi ekler.

Azure Databricks, yabancı tabloları kaydetmek için iki yöntemi destekler:

• Sorgu federasyonu: PostgreSQL ve MySQL gibi dış veri sistemlerine güvenli JDBC bağlantıları kullanır
• Katalog federasyonu: Dış katalogları doğrudan dosya depolamadaki verileri sorgulamak için bağlar

Delta Lake biçimini kullanan yabancı tablolar, Unity Catalog tarafından yönetilen tablolarda bulunan birçok optimizasyondan yoksundur. Üretim iş yükleri veya sık sorgulanan veri kümeleri için daha iyi performans için Unity Kataloğu yönetilen tablolarına geçin. Bkz Yabancı tablolarla çalışma.

Tablo türlerinin karşılaştırması

Aşağıdaki tablo üç tablo türünü karşılaştırır:

Feature	Yönetilen tablolar	Dış tablolar	Harici veritabanı tabloları
Veri yaşam döngüsü yönetimi	Unity Kataloğu yönetir	Siz yönetirsiniz	Dış sistem yönetir
Depolama konumu	Unity Kataloğu yönetir	Şunu belirtirsiniz:	Dış sistem yönetir
Otomatik iyileştirmeler	Yes	Limited	Hayır
Desteklenen biçimler	Delta Gölü, Apache Iceberg	Delta Lake (önerilen), CSV, JSON, AVRO, PARQUET, ORC, METİN	Dış sisteme bağlıdır
Veriler silindiği yer DROP TABLE	Yes	Hayır	Hayır
En iyi kullanım alanları	Üretim iş yükleri, sık sorgulanan veriler	Eski tümleştirmeler, mevcut veriler	Dış sistemlerden geçiş, geçici erişim

Diğer tablo türleri

Azure Databricks, belirli kullanım örnekleri için özel tablo türlerini de destekler:

• Akış tabloları: Artımlı işleme mantığıyla Delta Lake tarafından desteklenen Lakeflow işlem hatları veri kümeleri
• Gerçekleştirilmiş görünümler: Yönetilen akış mantığını kullanarak sorgu sonuçlarını gerçekleştiren Delta Lake tarafından desteklenen Lakeflow işlem hatları veri kümeleri

Eski tablo türleri

Aşağıdaki eski tablo türleri geriye dönük uyumluluk için desteklenir ancak yeni geliştirme için önerilmez.

Hive tabloları

Hive tabloları eski Hive meta veri deposu tarafından yönetilir ve Hive SerDe codec bileşenleri ve Hive SQL söz dizimi gibi eski desenleri kullanır. Varsayılan olarak, eski Hive meta veri deposu kullanılarak kaydedilen tablolar verileri eski DBFS kökünde depolar.

Databricks, tüm tabloları eski HMS'den Unity Kataloğu'na geçirmenizi önerir. Bkz. Eski Hive meta veri deposundaki veritabanı nesneleri.

İsteğe bağlı olarak bir Hive meta veri deposunu Unity Catalog’a federe edebilir ve tablolara Unity Catalog’da yabancı tablolar olarak erişebilirsiniz. Bkz. Hive meta veri deposu federasyonu: Hive meta veri deposunda kayıtlı tabloları yönetmek için Unity Kataloğu'nu etkinleştir.

Apache Spark, Hive tablolarını kaydetmeyi ve sorgulamayı destekler, ancak Hive SerDe codec bileşenleri Azure Databricks için iyileştirilmemiştir. Hive tablolarını yalnızca dış sistemler tarafından yazılan verilerle ilgili sorguları desteklemeniz gerektiğinde kaydedin. Bkz. Hive tablosu (eski).

Canlı tablolar

Canlı tablolar terimi, artık gerçekleştirilmiş görünümler olarak kullanılabilen işlevselliğin daha önceki bir uygulamasını ifade eder. Gerçekleştirilmiş görünüm söz dizimlerini kullanmak için canlı tablolara başvuran eski kodu güncelleştirin. Bkz. Spark Bildirimli İşlem Hatları ve Gerçekleştirilmiş görünümler.