Hinweis
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, sich anzumelden oder das Verzeichnis zu wechseln.
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, das Verzeichnis zu wechseln.
Databricks SQL ist ein Cloud Data Warehouse, das auf der Lakehouse-Architektur basiert. Sie wird direkt auf Ihrem Data Lake ausgeführt, unterstützt ANSI SQL mit Delta Lake-Erweiterungen und stellt die Tools bereit, um leistungsfähige, kostengünstige Data Warehouses zu erstellen, ohne Ihre Daten zu verschieben.
Schnittstellen und Tools
Databricks SQL wird in SQL-Warehouses ausgeführt und kann über mehrere Schnittstellen für Abfragen, Visualisierung, Pipelineverwaltung und Automatisierung zugänglich sein.
| Schnittstelle | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| SQL-Editor | Schreiben und Ausführen von SQL-Abfragen mit integrierter KI-Unterstützung, Codekommentaren und Versionsverlauf. |
| Notebooks | Fügen Sie ein Notizbuch an ein SQL-Lager an, um SQL zusammen mit Python, Scala oder R auszuführen. Einschränkungen finden Sie unter Notebooks und SQL Warehouses. |
| Arbeitsplätze | Planen Sie SQL-Abfragen als Aufträge für automatisierte Datenverarbeitungs- und Berichterstellungsworkflows. |
| Dashboards | Erstellen Sie interaktive KI/BI-Dashboards mit KI-unterstützter Erstellung, um Erkenntnisse in Ihrer Gesamten Organisation zu teilen. |
| Metrische Ansichten | Definieren Sie Geschäftsmetriken mit konsistenten Berechnungen mithilfe einer semantischen Ebene. Verwenden Sie Metriken erneut über Abfragen und Dashboards hinweg. |
| Benachrichtigungen | Überwachen von Abfrageergebnissen, Auswerten von Bedingungen und Automatisches Übermitteln von Benachrichtigungen. |
| ETL | Definieren und aktualisieren Sie Streamingtabellen und materialisierte Ansichten direkt in Databricks SQL für inkrementelle ETL-Pipelines. |
| REST-API | Automatisieren und verwalten Sie DATAbricks SQL-Objekte programmgesteuert. |
Überwachen und Optimieren
| Resource | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Abfrageverlauf | Überprüfen Sie vergangene Abfrageausführungen, Ausführungszeiten und Ressourcennutzung im gesamten Lager. |
| Abfrageprofil | Überprüfen Sie den Ausführungsplan für eine Abfrage, um Engpässe und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. |
| Abfrageleistungserkenntnisse | Erhalten Sie automatische Einblicke und Empfehlungen, wenn Abfragen ineffizient ausgeführt werden. |
Get started
Wenn Sie mit Databricks SQL noch nicht vertraut sind, beginnen Sie mit den Konzepten, und folgen Sie dann einer praktischen exemplarischen Vorgehensweise.
| Resource | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Sql-Konzepte für Databricks | Lernen Sie kerne Konzepte wie Abfragen, SQL-Lagerhäuser, Dashboards und Datenverwaltung kennen. |
| Data Warehouse-Architektur | Verstehen der Lakehouse-Architektur, Medallion-Ebenen und Datenmodellierungsansätze für Databricks SQL. |
| Erste Schritte mit Data Warehouse | Befolgen Sie eine umfassende Anleitung für Dashboards, Notebooks, Aufträge, Datenimport und die Einrichtung des SQL Warehouse. |
| Metrikansichten des Unity-Katalogs | Definieren Sie konsistente, wiederverwendbare Geschäftsmetriken mit einer semantischen Ebene für die Verwendung über Abfragen und Dashboards hinweg. |
| Erstellen eines AI/BI-Dashboards | Erstellen und veröffentlichen Sie Ihr erstes Dashboard mit Datasets, Visualisierungen und Filtern mithilfe der KI-unterstützten Erstellung. |