DLT の制限事項

パイプラインを開発する際に知っておく必要がある DLT の制限事項を次に示します。

Databricks ワークスペースは、100 個の並列パイプライン更新に制限されています。1 つのパイプラインに含めることができるデータセットの数は、パイプラインの構成とワークロードの複雑さによって決まります。
DLT データセットは一度だけ定義できます。このため、すべての DLT パイプラインで 1 つの操作のターゲットにしかなれません。例外は、追加フロー処理を備えたストリーミングテーブルで、これにより、複数のストリーミングソースからストリーミングテーブルに書き込むことができます。「追加フローを使用して、複数のソースストリームからストリーミングテーブルに書き込む」を参照してください。
ID 列には次の制限があります。 Delta テーブルの ID 列の詳細については、「 Delta Lake で ID 列を使用する」を参照してください。
- ID カラムは、 APPLY CHANGES 処理のターゲットであるテーブルではサポートされていません。
- ID 列は、マテリアライズドビューの更新中に再計算される場合があります。このため、DLT の ID 列はストリーミングテーブルでのみ使用することをお勧めします。
DLT パイプラインから発行されたマテリアライズドビューとストリーミングテーブル ( Databricks SQLによって作成されたものを含む) にアクセスできるのは、 Databricks クライアントとアプリケーションだけです。ただし、マテリアライズドビューとストリーミングテーブルに外部からアクセスできるようにするには、DLT sink API を使用して外部 Delta インスタンスのテーブルに書き込むことができます。DLT シンクを使用して外部サービスにレコードをストリームするを参照してください。
Delta Sharing を使用して、DLT パイプラインによって作成されたマテリアライズドビューとストリーミングテーブルを共有することはできません。
Unity Catalogパイプラインの実行とクエリに必要な Databricksコンピュートには制限があります。Unity Catalog に発行するパイプラインの要件を参照してください。
Delta Lake タイムトラベルクエリはストリーミングテーブルでのみサポートされ、マテリアライズドビューではサポートされていません。 Delta Lake テーブル履歴の操作を参照してください。
DLT パイプラインによって作成されたマテリアライズドビューおよびストリーミングテーブルで Iceberg 読み取りを有効にすることはできません。
pivot()機能はサポートされていません。Spark の pivot 操作では、入力データを出力スキーマのコンピュートに一括して読み込む必要があります。この機能は DLT ではサポートされていません。