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Utilisez un Notebook pour accéder à une instance de base de données

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Lakebase Provisioned est l'offre originale de Lakebase qui utilise un compute provisionné que vous mettez à l'échelle manuellement. Pour les régions prises en charge, consultez la disponibilité des régions. Pour la dernière version de Lakebase, avec compute à dimensionnement automatique, mise à l'échelle jusqu'à zéro, création de branches et restauration instantanée, consultez Lakebase Autoscaling.

Depuis le 12 mars 2026, les nouvelles instances Lakebase sont créées en tant que projets de dimensionnement automatique. Les instances provisionnées existantes sont mises à niveau automatiquement vers la mise à l'échelle automatique, à compter de juin 2026. Pour plus de détails, consultez Mise à niveau vers le dimensionnement automatique Lakebase.

Cette page contient des exemples de code qui vous montrent comment accéder à votre instance de base de données Lakebase via les Notebooks Databricks et exécuter des queries à l'aide de Python et Scala.

Les exemples couvrent différentes stratégies de connexion pour s'adapter à différents cas d'utilisation :

  • Connexion unique : utilisée pour les scripts simples où une connexion unique à la base de données est ouverte, utilisée et fermée.
  • Connection pool : utilisé pour les charges de travail à high concurrency, où un Pool de connexions réutilisables est maintenu.
  • Rotation du jeton OAuth M2M : utilise des jetons OAuth de courte durée, automatiquement actualisés pour l'authentification.

Les exemples suivants génèrent des identifiants sécurisés par programmation. Évitez d'inclure directement des identifiants dans un notebook. Databricks vous recommande d'utiliser l'une des méthodes sécurisées suivantes :

  • Stockez les mots de passe Postgres dans les secrets Databricks.
  • Générez des jetons OAuth en utilisant M2M OAuth.

Avant de commencer​

Assurez-vous de satisfaire aux exigences suivantes avant d'accéder à votre instance de base de données :

  • Vous disposez d'un rôle Postgres correspondant pour vous connecter à l'instance de base de données. Consultez les rôles Postgres.
  • Votre rôle Postgres se voit accorder les autorisations nécessaires pour accéder à la base de données, au schéma ou à la table.
  • Vous pouvez vous authentifier à l'instance de la base de données. Si vous devez obtenir manuellement un jeton OAuth pour votre instance de base de données, consultez Authentification à une instance de base de données.
attention

Si vous utilisez Private Link, vous devez utiliser un cluster mono-utilisateur.

Python​

Le SDK Python Databricks peut être utilisé pour obtenir un jeton OAuth pour une instance de base de données respective.

Connectez-vous à votre instance de base de données à partir d'un Notebook Databricks à l'aide des bibliothèques Python suivantes :

  • psycopg (psycopg3)
  • psycopg avec pooling de connexions
  • SQLAlchemy

Prérequis​

Avant d'exécuter les exemples de code suivants, mettez à niveau le SDK Databricks pour Python vers la version 0,61,0 ou supérieure, puis redémarrez Python.

Python
%pip install databricks-sdk>=0.61.0
%restart_python

psycopg​

Les exemples de code illustrent une seule connexion et l'utilisation d'un Pool de connexions. Pour en savoir plus sur la façon d'obtenir l'instance de base de données et les informations d'identification par programme, consultez la façon d'obtenir un jeton OAuth à l'aide du SDK Python.

Python
%pip install "psycopg[binary,pool]"
Python
import psycopg

from databricks.sdk import WorkspaceClient
import uuid

w = WorkspaceClient()

instance_name = "<YOUR INSTANCE>"

instance = w.database.get_database_instance(name=instance_name)
cred = w.database.generate_database_credential(request_id=str(uuid.uuid4()), instance_names=[instance_name])

# Connection parameters
conn = psycopg.connect(
    host = instance.read_write_dns,
    dbname = "databricks_postgres",
    user = "<YOUR USER>",
    password = cred.token,
    sslmode = "require"
)

# Execute query
with conn.cursor() as cur:
    cur.execute("SELECT version()")
    version = cur.fetchone()[0]
    print(version)
conn.close()

psycopg3​

L'exemple de code illustre l'utilisation d'un pool de connexions avec un OAuth M2M rotatif. Il utilise generate_database_credential(). Pour en savoir plus sur la façon d'obtenir l'instance de base de données et les identifiants par programmation, consultez comment obtenir un jeton OAuth à l'aide du SDK Python.

Python
%pip install "psycopg[binary,pool]"
Python
from databricks.sdk import WorkspaceClient
import uuid

import psycopg
import string
from psycopg_pool import ConnectionPool

w = WorkspaceClient()

class CustomConnection(psycopg.Connection):
    global w
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # Call the parent class constructor
        super().__init__(*args, **kwargs)

    @classmethod
    def connect(cls, conninfo='', **kwargs):
        # Append the new password to kwargs
        cred = w.database.generate_database_credential(request_id=str(uuid.uuid4()), instance_names=[instance_name])
        kwargs['password'] = cred.token

        # Call the superclass's connect method with updated kwargs
        return super().connect(conninfo, **kwargs)


username = "<YOUR USER>"
instance_name = "<YOUR INSTANCE>"
instance = w.database.get_database_instance(name=instance_name)
host = instance.read_write_dns
port = 5432
database = "databricks_postgres"

pool = ConnectionPool(
    conninfo=f"dbname={database} user={username} host={host}",
    connection_class=CustomConnection,
    min_size=1,
    max_size=10,
    open=True
)

with pool.connection() as conn:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("SELECT version()")
        for record in cursor:
            print(record)

SQLAlchemy​

Les exemples de code démontrent une connexion unique et l'utilisation d'un pool de connexions avec un jeton OAuth M2M rotatif. Pour en savoir plus sur la façon d'obtenir l'instance de base de données et les informations d'identification par programme, consultez la façon d'obtenir un jeton OAuth à l'aide du SDK Python.

Python
%pip install "sqlalchemy>=2.0" "psycopg[binary]"
Python
from sqlalchemy import create_engine, text

from databricks.sdk import WorkspaceClient
import uuid

w = WorkspaceClient()

instance_name = "<YOUR INSTANCE>"

instance = w.database.get_database_instance(name=instance_name)
cred = w.database.generate_database_credential(request_id=str(uuid.uuid4()), instance_names=[instance_name])

user = "<YOUR USER>"
host = instance.read_write_dns
port = 5432
database = "databricks_postgres"
password = cred.token

connection_pool = create_engine(f"postgresql+psycopg://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}?sslmode=require")

with connection_pool.connect() as conn:
    result = conn.execute(text("SELECT version()"))
    for row in result:
        print(f"Connected to PostgreSQL database. Version: {row}")

Scala​

Les exemples de code montrent comment obtenir par programmation l'instance de base de données et les identifiants, et comment se connecter à une instance de base de données à l'aide d'une connexion unique ou d'un Pool de connexions.

Étape 1 : Utilisez le SDK Java Databricks pour obtenir un jeton OAuth​

Pour plus de détails sur la façon d'obtenir l'instance de base de données et les informations d'identification par programmation, consultez comment obtenir un jeton OAuth à l'aide du SDK Java.

Étape 2 : se connecter à une instance de base de données​

Scala
import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet, Statement}

Class.forName("org.postgresql.Driver")

val user = "<YOUR USER>"
val host = instance.getName()
val port = "5432"
val database = "databricks_postgres"
val password = cred.getToken()

val url = f"jdbc:postgresql://${host}:${port}/${database}"

val connection = DriverManager.getConnection(url, user, password)
println("Connected to PostgreSQL database!")

val statement = connection.createStatement()
val resultSet = statement.executeQuery("SELECT version()")

if (resultSet.next()) {
    val version = resultSet.getString(1)
    println(s"PostgreSQL version: $version")
}
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