Databricks SQL リリース ノート 2026

次の Databricks SQL の機能と機能強化は、2026 年にリリースされました。

2026 年 3 月

Databricks SQL バージョン 2026.10 がプレビューで利用可能になりました

2026 年 3 月 26 日

Databricks SQL バージョン 2026.10 が プレビュー チャネルで使用できるようになりました。 新機能、動作の変更、バグの修正については、次のセクションを参照してください。

監視指標のエラーが原因でクエリが失敗することはなくなりました

監視メトリック収集中のエラーによって、クエリの実行エラーが発生しなくなりました。 以前は、 OBSERVE 句のエラー (ゼロによる除算など) は、クエリ全体をブロックまたは失敗する可能性があります。 これでクエリが正常に完了し、 observation.getを呼び出すとエラーが発生します。

Unity カタログ CRTAS 操作向けに最適化された書き込み

TABLE を SELECT として作成または置換 パーティション分割された Unity Catalog テーブルに対する (CRTAS) 操作では、既定で最適化された書き込みが適用され、より少ない数の大きなファイルが生成されます。 無効にするには、 spark.databricks.delta.optimizeWrite.UCTableCRTAS.enabledfalse に設定します。

セッションのタイムゾーンを使用してタイムスタンプのパーティション値を設定する

タイムスタンプ パーティション値で SQL ウェアハウス セッションのタイムゾーンが使用されるようになりました。 Databricks SQL バージョン 2025.40 より前に作成されたタイムスタンプ パーティションがある場合は、新しいデータを書き込む前に、 SHOW PARTITIONS を実行してパーティション メタデータを確認します。

DESCRIBE FLOW 予約済みキーワード

DESCRIBE FLOW コマンドを使用できるようになりました。 flowという名前のテーブルがある場合は、バックティックでDESCRIBE schema.flowDESCRIBE TABLE flow、またはDESCRIBE `flow` を使用します。

SpatialSQL ブール論理セット操作

ST_DifferenceST_Intersection、および ST_Union は、次の機能強化を使用して新しい実装を使用します。

  • 有効な入力ジオメトリは常に結果を生成し、エラーを発生させなくなりました。 無効な入力ではエラーは発生しませんが、有効な結果が生成されない可能性があります。
  • パフォーマンスは約 2 倍高速です。
  • 結果は、演算の数式と順序が異なるため、行セグメントの交差の小数点以下 15 桁目以降で異なる場合があります。
  • 結果は、一貫性のある同等の出力のために正規化されます。
    • ポイントは座標値で並べ替えられます。
    • 行文字列は、可能な限り長いパスから構築されます。
    • 多角形リングが回転して、最初の点の座標値が最も小さくなります。
  • この正規化は、2 つの重複しないジオメトリで ST_Difference を呼び出す場合を除き、すべてのケースで適用されます。この場合、最初のジオメトリは変更されていない状態で返されます。

SQLSTATE の例外の種類

例外の種類 で SQLSTATE がサポートされるようになりました。 コードが文字列一致によって例外を解析する場合、または特定の例外の種類をキャッチする場合は、エラー処理ロジックを更新します。

Microsoft Azure Synapse の DATETIMEOFFSET データ型のサポート

DATETIMEOFFSET データ型は、Microsoft Azure Synapse 接続で使用できるようになりました。

Google BigQuery テーブルのコメント

Google BigQuery テーブルの説明は解決され、テーブル コメントとして公開されます。

INSERT ステートメントによるスキーマの進化

SQL WITH SCHEMA EVOLUTION ステートメントと共に INSERT 句を使用して、挿入操作中にターゲット テーブルのスキーマを自動的に進化させます。 この句は、 INSERT INTOINSERT OVERWRITE、および INSERT INTO ... REPLACE フォームでサポートされています。 例えば次が挙げられます。

INSERT WITH SCHEMA EVOLUTION INTO students TABLE visiting_students_with_additional_id;

ターゲット Delta Lake テーブルのスキーマは、ソースからの追加の列または拡大された型に対応するように更新されます。 詳細については、 スキーマの進化INSERT ステートメントの構文に関するページを参照してください。

INSERT操作で保持される NULL 構造体の値

INSERT ソース テーブルとターゲット テーブルの構造体フィールドの順序が異なる場合、スキーマの進化または暗黙的なキャストを使用した操作で、 NULL 構造体の値が保持されるようになりました。

PARSE_TIMESTAMP SQL 関数

parse_timestamp SQL 関数は、複数のパターンを使用してタイムスタンプ文字列を解析し、Photon エンジンで実行して、複数の形式でタイムスタンプを解析するときのパフォーマンスを向上させます。 datetime パターンの書式設定については、「Datetime パターン」を参照してください。

オプションの制限付きのmax_byとmin_by

集計関数 max_bymin_by、 省略可能な 3 番目の引数 limit を受け入れるようになりました (最大 100,000)。 指定すると、この関数は、順序付け式の最大 (または最小) の値に対応する最大 limit 値の配列を返し、ウィンドウ関数や CTE を使用せずに top-K クエリと bottom-K クエリを簡略化します。

ベクター集計関数とスカラー関数

新しい SQL 関数は、埋め込みと類似性のワークロード用の ARRAY<FLOAT> ベクトルで動作します。

集計関数:

  • vector_avg: グループ内のベクトルの要素ごとの平均を返します。
  • vector_sum: グループ内のベクトルの要素ごとの合計を返します。

スカラー関数:

組み込み関数を参照してください。

複合ステートメントでの SQL カーソルのサポート

SQL スクリプト複合ステートメントで カーソル処理がサポートされるようになりました。 DECLARE CURSOR を使用してカーソルを定義し、次に OPEN ステートメントFETCH ステートメントCLOSE ステートメントを使用してクエリを実行し、一度に 1 行ずつ使用します。 カーソルは、行ごとの処理にパラメーター マーカーと条件ハンドラー ( NOT FOUND など) を使用できます。

近似 top-k スケッチ関数

新しい関数を使用すると、近似 top-K スケッチを構築および結合して、分散 top-K 集計を行うことができます。

詳細については、approx_top_k組み込み関数参照してください。

タプル・スケッチ関数

タプル スケッチ用の新しい集計関数とスカラー関数では、キーとサマリーのペアに対する個別のカウントと集計がサポートされます。

集計関数:

スカラー関数:

組み込み関数を参照してください。

Unity カタログ Python UDF のカスタム依存関係

Unity Catalog Python ユーザー定義テーブル関数 (UDF) で外部ライブラリのカスタム依存関係を使用できるようになりました。そのため、既定の SQL ウェアハウス環境で使用できるパッケージ以外のパッケージを使用できます。 カスタム依存関係 を使用して UDF を拡張するを参照してください。

新しい地理空間関数

次の地理空間関数を使用できるようになりました。

  • st_estimatesrid 関数: 入力ジオメトリに最適な投影空間参照識別子 (SRID) を推定します。
  • st_force2d 関数: 地理またはジオメトリを 2D 表現に変換します。
  • st_nrings 関数: 外部リングと内部リングの両方を含む、多角形またはマルチポリゴンのリングの合計数をカウントします。
  • st_numpoints 関数: 地理またはジオメトリ内の空でないポイントの数をカウントします。

地理空間関数に対する Photon のサポート

次の地理空間関数が Photon エンジンで実行され、パフォーマンスが向上しました。

2026 年 2 月

Databricks SQL バージョン 2025.40 がCurrentにロールアウト中です

2026 年 2 月 23 日

Databricks SQL バージョン 2025.40 が 現在 のチャネルにロールアウトされています。 2025.40 の機能を参照してください。

Databricks SQL バージョン 2025.40 がプレビューで利用可能になりました

2026 年 2 月 11 日

Databricks SQL バージョン 2025.40 が プレビュー チャネルで使用できるようになりました。 新機能、動作の変更、バグの修正については、次のセクションを参照してください。

SQL スクリプトの一般公開

SQL スクリプト が一般公開されました。 条件付きステートメント、ループ、ローカル変数、例外処理など、SQL を使用して手続き型ロジックを記述します。

パラメーター マーカーが、より多くの SQL コンテキストでサポートされるようになりました

適切な型のリテラル値が許可されている任意の場所で、名前付き (:param) および名前のない (?) パラメーター マーカーを使用できるようになりました。 これには、 CREATE VIEW v AS SELECT ? AS c1などの DDL ステートメント、 DECIMAL(:p, :s)などの列型、 COMMENT ON t IS :commentなどのコメントが含まれます。 これにより、コードを SQL インジェクション攻撃に公開することなく、さまざまな SQL ステートメントをパラメーター化できます。 「パラメーター マーカー」を参照してください。

IDENTIFIER の句は、さらに多くの SQL コンテキストに対して拡張されました。

文字列を SQL オブジェクト名にキャストする IDENTIFIER 句は、識別子が許可されているほぼすべてのコンテキストでサポートされるようになりました。 拡張パラメーター マーカーとリテラル文字列結合サポートと組み合わせることで、列のエイリアス (AS IDENTIFIER(:name)) から列定義 (IDENTIFIER(:pk) BIGINT NOT NULL) まで、あらゆるものをパラメーター化できます。 IDENTIFIER の条項を参照してください。

リテラル文字列合体はどこでもサポートされています

'Hello' ' World'などのシーケンシャル文字列リテラルは、文字列リテラルが許可されているコンテキスト ('Hello World'を含む) でCOMMENT 'This' ' is a ' 'comment'に結合されるようになりました。 「 STRING 型」を参照してください

新しいBITMAP_AND_AGG関数

新しい BITMAP_AND_AGG 関数を使用して、 BITMAP 関数の既存のライブラリを補完できるようになりました。

大別カウントのための新しいΘスケッチ関数

Datasketches Theta Sketch を使用した、個別の概数および設定操作のための関数の新しいライブラリが利用可能になりました。

新しい近似分位点のKLLスケッチ関数

分位点の近似計算のための KLL スケッチを構築するための関数の新しいライブラリが利用可能になりました。

kll_merge_agg_bigintkll_merge_agg_double、およびkll_merge_agg_floatを使用して、集計コンテキストで複数のKLLスケッチをマージできます。

メトリック ビューの SQL ウィンドウ関数

メトリック ビューSQL ウィンドウ関数を使用して、実行中の合計、ランク付け、およびその他のウィンドウ ベースの計算を計算できるようになりました。

新しい地理空間関数

次の新しい地理空間関数を使用できるようになりました。

  • st_azimuth 関数: [0, 2π)のラジアン単位で、最初の点から 2 番目の点までの北ベースの方位角を返します。
  • st_boundary 関数: 入力ジオメトリの境界を返します。
  • st_closestpoint 関数: 2 番目のジオメトリに最も近い最初のジオメトリ上の点の 2D 投影を返します。
  • st_geogfromewkt 関数: 地理の拡張型 Well-Known テキスト (EWKT) の説明を解析します。
  • st_geomfromewkt 関数: ジオメトリの拡張 Well-Known テキスト (EWKT) の説明を解析します。

既存のジオメトリ関数と地理関数の EWKT 入力サポート

次の関数は、拡張 Well-Known テキスト (EWKT) を入力として受け入れるようになりました。

行フィルターと列マスクを使用してテーブルに対して繰り返しクエリを実行する場合のパフォーマンスが向上しました

行フィルターと列マスクを使用してテーブルに対して有効なクエリを繰り返し実行すると、クエリ結果のキャッシュが改善され、実行時間が短縮されます。

地理空間関数のパフォーマンスの向上

シャッフルされた空間結合のサポートにより、空間結合のパフォーマンスが向上しました。 次の ST 関数に Photon の実装が追加されました。

FSCK REPAIR TABLE 既定でメタデータの修復が含まれています

FSCK REPAIR TABLE には、不足しているデータ ファイルをチェックする前の最初のメタデータ修復手順が含まれるようになりました。これにより、破損したチェックポイントまたは無効なパーティション値を持つテーブルで動作できるようになります。 さらに、データ ファイル パスが適用されない新しい問題の種類をサポートするために、dataFilePath出力スキーマのFSCK REPAIR TABLE DRY RUN列が null 許容になりました。

DESCRIBE TABLE 出力にメタデータ列が含まれる

DESCRIBE TABLE [EXTENDED]の出力に、すべてのテーブル型のmetadata列が含まれるようになりました。 この列には、JSON 文字列としてテーブルで定義されたセマンティック メタデータ (表示名、形式、シノニム) が含まれています。

MERGE、 UPDATE、およびストリーミング書き込み操作で保持される NULL 構造体

NULL 構造体は、Delta Lake MERGEUPDATE、および構造体型キャストを含むストリーミング書き込み操作で NULL として保持されるようになりました。 以前は、NULL 構造体は、すべてのフィールドが NULL に設定された構造体に拡張されていました。

Parquet ファイルで具体化されたパーティション列

パーティション化された Delta Lake テーブルでは、新たに書き込まれる Parquet データファイル内にパーティション列が具現化されるようになりました。 以前は、パーティション値は Delta Lake トランザクション ログ メタデータにのみ格納されていました。 Delta Lake によって書き込まれた Parquet ファイルを直接読み取るワークロードでは、新しく書き込まれたファイルに追加のパーティション列が表示されます。

タイムスタンプのパーティション値はセッションのタイムゾーンに従う

タイムスタンプ パーティションの値は、 spark.sql.session.timeZone 構成を使用して正しく調整されるようになりました。 以前は、JVM タイムゾーンを使用して UTC に誤って変換されていました。

時間の移動制限が更新されました

Azure Databricks では、すべてのテーブルの deletedFileRetentionDuration しきい値を超えるタイム トラベル クエリがブロックされるようになりました。 VACUUM コマンドは、値が 0 時間の場合を除き、保持期間の引数を無視します。 deletedFileRetentionDurationより大きいlogRetentionDurationを設定することはできません。

SHOW TABLES DROPPED はLIMIT 条項を尊重します

SHOW TABLES DROPPEDLIMIT 条項に正しく従うようになりました。

2026 年 1 月