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Microsoft AzureDatabricks SQL リリースノート
この記事では、Databricks SQL の新機能と機能強化、既知の問題と FAQ の一覧を示します。
リリースプロセス
Databricks は、Databricks SQL Web アプリケーション ユーザー インターフェイスの更新を継続的にリリースし、すべてのユーザーが短期間で同じ更新をロールアウトします。
さらに、Databricks は通常、新しい SQLウェアハウス コンピュート バージョンを定期的にリリースします。 2 つのチャンネル が常に利用可能です: プレビューと現在。
注
リリースは段階的に行われます。 Databricks アカウントは、最初のリリース日から 1 週間以上経たないと、新しい SQLウェアハウス バージョンまたは Databricks SQL 機能で更新されない場合があります。
チャンネル
チャンネルでは、 Current SQLwarehouse コンピュート バージョンまたはプレビューバージョンを選択できます。 プレビュー バージョンでは、Databricks SQL 標準になる前に機能を試すことができます。 プレビュー バージョンを利用して、本番運用のクエリとダッシュボードを今後の変更に対してテストします。
通常、プレビュー バージョンは、プレビュー チャンネルにリリースされてから約 2 週間後に現在のチャンネルに昇格されます。 セキュリティ機能、メンテナンスアップデート、バグ修正などの一部の機能は、現在のチャンネルに直接リリースされる場合があります。 Databricks は、プレビュー バージョンを別のスケジュールで現在のチャンネルに昇格させることがあります。 各新しいバージョンは、次のセクションで発表されます。
既存の SQL ウェアハウスをプレビュー チャンネルに切り替える方法については、 「プレビュー チャンネル」を参照してください。 ユーザー インターフェイスの更新セクションに記載されている機能は、リリース ノートのチャンネルセクションに記載されている SQLwarehouse コンピュートのバージョンとは独立しています。
利用可能な Databricks SQL バージョン
Current チャンネル: Databricks SQL version 2024.50
Preview チャンネル: Databricks SQL version 2024.50
2024.50 の機能を参照してください。
2025年2月13日
次の機能と更新プログラムは、2025 年 2 月 13 日の週にリリースされました。
ユーザー インターフェイスの更新
データディスカバリー
Unity Catalog メタデータのプレビュー: Unity Catalog アセットのメタデータをプレビューするには、スキーマ ブラウザーでアセットにカーソルを合わせます。 この機能は、カタログエクスプローラーや、AI/BI ダッシュボードや SQL エディターなど、スキーマブラウザーを使用するその他のインターフェースで使用できます。
クエリ可能なデータ資産を見つけるためのフィルター Catalog Explorer のスキーマ ブラウザのフィルタ設定に、[ クエリを実行可能 ] チェックボックスが含まれるようになりました。 このオプションを選択すると、表示はできるがクエリできないオブジェクトは除外されます。
![[can query] トグルが選択されたフィルター設定](../../_images/can-query-toggle.png)
2025年1月30日
次の機能と更新プログラムは、2025 年 1 月 30 日の週にリリースされました。
ユーザー インターフェイスの更新
SQLウェアハウス
完了したクエリ数グラフ (パブリック プレビュー) が SQLウェアハウス モニタリング UI で使用できるようになりました。この新しいグラフは、キャンセルされたクエリや失敗したクエリなど、時間枠内に完了したクエリの数を示します。 このグラフは、他のグラフやクエリー履歴テーブルと一緒に使用して、ウェアハウスのパフォーマンスを評価およびトラブルシューティングできます。 クエリは、完了した時間枠内に割り当てられます。 カウントは分単位で平均されます。 詳細については、「SQLウェアハウスの監視」を参照してください。
SQLエディタ
グラフに拡張されたデータ表示: SQL エディターで作成されたビジュアライゼーションで、最大 15,000 行のデータがサポートされるようになりました。
2025年1月23日
次の機能と更新プログラムは、2025 年 1 月 23 日の週にリリースされました。
行動の変化
VARIANTデータ型は、比較が必要な操作で使用できなくなりました
次の句または演算子は、 VARIANT データ型を含むクエリでは使用できません。
DISTINCTINTERSECTEXCEPTUNIONDISTRIBUTE BY
これらの操作は比較を実行し、VARIANT データ型を使用する比較では未定義の結果が生成され、Databricks ではサポートされていません。 Databricks ワークロードまたはテーブルで VARIANT 型を使用する場合、Databricks では次の変更をお勧めします。
クエリまたは式を更新して、
VARIANT値をVARIANT以外のデータ型に明示的にキャストします。上記の操作のいずれかで使用する必要があるフィールドがある場合は、
VARIANTデータ型からそれらのフィールドを抽出し、非VARIANTデータ型を使用して格納します。
詳細については、「 バリアント データのクエリ」を参照してください。
新機能と改善点
USE CATALOG with IDENTIFIER句のパラメータ化のサポート
IDENTIFIER 句は、USE CATALOG 文でサポートされています。このサポートにより、文字列変数またはパラメーター マーカーに基づいて現在のカタログをパラメーター化できます。
COMMENT ON COLUMNテーブルとビューのサポート
COMMENT ON 文は、ビュー・カラムとテーブル・カラムのコメントの変更をサポートしています。
新しい SQL 関数
次の新しい組み込み SQL 関数を使用できます。
dayname(expr) は、指定された日付の曜日を表す 3 文字の英語の頭字語を返します。
uniform(expr1, expr2 [,seed]) は、指定された数値範囲内で独立し、同一に分布した値を持つランダムな値を返します。
randstr(length) は、
length文字の英数字のランダムな文字列を返します。他の関数のための名前付きパラメーターの呼び出し
次の関数は 、名前付きパラメーターの呼び出しをサポートしています。
2025年1月15日
次の更新プログラムは、2025 年 1 月 15 日の週にリリースされました。
ユーザー インターフェイスの更新
SQLエディタ
新しい SQL エディター (パブリック プレビュー) には、次の機能が追加されました。
ダウンロードの命名: ダウンロードされた出力には、クエリの名前が付けられました。
フォントサイズの調整: Windows/Linuxの場合は
Alt +とAlt -、macOSの場合はOpt +とOpt -を使用して、SQLエディターでフォントサイズをすばやく調整します。コメントで@Mentions: コメントで特定のユーザーに
@を付けてメンションします。 メンションされたユーザーには、Eメール 通知が届きます。タブの切り替えの改善: タブの切り替えパフォーマンスは、読み込まれたタブで最大 80%、読み込まれなかったタブで 62% 高速化されました。
ウェアハウスの詳細を見る: SQLウェアハウスのサイズが、追加のクリックなしでコンピュートセレクターに表示されるようになりました。
パラメーター値を編集します。Windows/Linux の場合は [
Ctrl + Enter] を、macOS の場合はCmd + Enterを使用して、パラメーター値の編集中にクエリを実行します。クエリ結果をバージョン履歴に保持する: クエリ結果がバージョン履歴と共に保存されるようになりました。
視覚 エフェクト
新しいチャートが一般公開されました。 パフォーマンスの向上、色の強化、インタラクティビティの高速化を実現した新しいグラフが一般公開されました。 「Databricks SQL での視覚化」と「視覚化の種類」を参照してください。
既知の問題
マルチクラスター負荷分散 SQLエンドポイントの Delta Lake 以外の Data からの読み取りは、一貫性がなくなる可能性があります。
Databricks SQL でアクセスされるDelta テーブルは、そのスキーマとテーブルのプロパティを構成されたメタストアにアップロードします。外部メタストアを使用している場合は、メタストアで Delta Lake 情報を確認できます。 Delta Lake は、ベストエフォート方式でこの情報を可能な限り最新の状態に保つよう努めています。
DESCRIBE <table>コマンドを使用して、メタストア内の情報が更新されるようにすることもできます。Databricks SQL では、セッション タイム ゾーンとして "GMT+8" などのゾーン オフセットはサポートされていません。 回避策は、地域ベースのタイムゾーンを使用することです https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones) 代わりに 'etc / GMT + 8'のように。 タイムゾーンの設定の詳細については、「 タイムゾーンの設定 」を参照してください。
よくある質問（FAQ）
次のリストを使用して、一般的な質問に対する回答を確認してください。
Databricks SQL ワークロードはどのように課金されますか?
Databricks SQL ワークロードは、 Premium ジョブ コンピュート SKU に従って課金されます。
SQLウェアハウスはどこで実行されますか?
クラシック ウェアハウスとプロ ウェアハウス SQLは、Google Cloud アカウントで作成、管理します。 SQLウェアハウスは、 SQL最適化されたクラスタリングをアカウント内で自動的に管理し、エンドユーザーの需要に合わせてスケーリングします。
一方、サーバレス SQLウェアハウスは、 Databricks アカウントでコンピュート リソースを使用します。 サーバレス SQLウェアハウスは SQLウェアハウスの構成と使用を簡素化し、起動時間を短縮します。 サーバレス・オプションは、 ワークスペースで有効になっている場合にのみ使用できます。 詳細については、 サーバレス コンピュート planeを参照してください。
同じワークスペースのノートブックから SQLウェアハウスを使用できますか?
はい。 ノートブックを SQLウェアハウスにアタッチする方法については、「SQLウェアハウスでノートブックを使用する」を参照してください。
クラウド プロバイダーの資格情報を使用してデータへのアクセスが許可されました。 Databricks SQL でこのデータにアクセスできないのはなぜですか?
Databricks SQL では、データへのすべてのアクセスはデータ アクセス制御の対象であり、管理者またはデータ所有者は最初に適切な 特権を付与する必要があります。