プロジェクトの管理

備考

Lakebase オートスケールは次のリージョンで利用できます: us-east-1 、 us-east-2 、 eu-central-1 、 eu-west-1 、 eu-west-2 、 ap-south-1 、 ap-southeast-1 、 ap-southeast-2 。

Lakebase オートスケールは、オートスケール コンピュート、ゼロへのスケール、分岐、即時復元を備えた Lakebase の最新バージョンです。 Lakebase プロビジョニングとの機能の比較については、 「バージョン間の選択」を参照してください。

プロジェクトは、ブランチ、コンピュート、データベース、ロールを含む Lakebase リソースの最上位のコンテナーです。 このページでは、プロジェクトを作成し、その構造を理解し、設定を構成し、ライフサイクルを管理する方法について説明します。

Lakebase を初めて使用する場合は、 「はじめに」から始めて最初のプロジェクトを作成してください。

プロジェクトを理解する

プロジェクト構造

Lakebase プロジェクト構造を理解すると、リソースを効果的に整理および管理できるようになります。プロジェクトは、データベース、ブランチ、コンピュート、および関連リソースの最上位のコンテナです。 各プロジェクトには、コンピュート安全、復元ウィンドウ、およびプロジェクト内のすべてのブランチに適用される更新の設定が含まれています。

最上位レベルでは、プロジェクトには 1 つ以上のブランチが含まれます。プロジェクト内では、開発、テスト、ステージング、本番運用などのさまざまな環境のブランチを作成できます。 各ブランチには、独自のコンピュート、ロール、データベースが含まれています。

Project
  └── Branches (main, development, staging, etc.)
        ├── Computes (R/W compute)
        ├── Roles (Postgres roles)
        └── Databases (Postgres databases)

ブランチ

データはブランチに存在します。各 Lakebase プロジェクトは、削除できないproductionというルート ブランチを使用して作成されます。追加のブランチを作成し、別のブランチをデフォルト ブランチとして指定することはできますが、ルート ブランチを削除することはできません。

プロジェクト内の任意のブランチから子ブランチを作成できます。子ブランチを作成すると、作成時に親ブランチからすべてのデータベース、ロール、およびデータが継承されます。親ブランチでの後続の変更は子ブランチに自動的には伝播されないため、分離された開発、テスト、または実験が可能になります。

各ブランチには複数のデータベースとロールを含めることができます。詳細:ブランチの管理

コンピュート

コンピュートは、Postgres を実行するための vCPU とメモリを含む仮想化コンピューティング リソースです。 プロジェクトを作成すると、プロジェクトのデフォルトのブランチに対してプライマリ R/W (読み取り/書き込み) コンピュートが作成されます。 各ブランチには単一のプライマリ R/W コンピュートがあります。 ブランチ上にあるデータベースに接続するには、ブランチに関連付けられた R/W コンピュートを通じて接続する必要があります。

プライマリ R/W コンピュートに加えて、1 つ以上のリード レプリカ (読み取り専用) コンピュートを任意のブランチに追加できます。 リードレプリカを使用すると、水平読み取りスケーリング、アナリティクスとレポート クエリ、ユーザーまたはアプリケーションの読み取り専用アクセスなどのユースケースのために、プライマリ コンピュートから読み取り専用ワークロードをオフロードできます。 詳細:コンピュートの管理、リードレプリカ

役割

ロールは Postgres ロールです。データベースを作成してアクセスするには、ロールが必要です。ロールはブランチに属します。プロジェクトを作成すると、デフォルトdatabricks_postgresデータベースの所有者であるDatabricks ID (たとえば、 user@databricks.com ) に対して Postgres ロールが自動的に作成されます。 Lakebase UI で作成されたロールはすべてdatabricks_superuser権限で作成されます。ブランチごとに 500 ロールの制限があります。詳細:役割の管理

データベース

データベースは、スキーマ、テーブル、ビュー、関数、インデックスなどの SQL オブジェクトのコンテナーです。Lakebase では、データベースはブランチに属します。プロジェクトのデフォルト ブランチは、 databricks_postgresという名前のデータベースを使用して作成されます。ブランチごとに 500 個のデータベースの制限があります。詳細:データベースの管理

スキーマ

Lakebase 内のすべてのデータベースはpublicスキーマを使用して作成されます。これは、標準の Postgres インスタンスのデフォルトの動作です。デフォルトでは、SQL オブジェクトはpublicスキーマに作成されます。

プロジェクトの制限

Lakebase Postgres はプロジェクトに対して次の制限を適用します。

リソース	上限
同時にアクティブなコンピュートの最大数	20
プロジェクトあたりのブランチの最大数	500
ブランチあたりの Postgres ロールの最大数	500
ブランチあたりの Postgres データベースの最大数	500
ブランチあたりの最大論理データサイズ	8TB
ワークスペースあたりのプロジェクトの最大数	1000
保護されたブランチの最大数	1
ルートブランチの最大数	3
アーカイブされていないブランチの最大数	10
スナップショットの最大数	10
最大履歴保存期間	35日間
ゼロ時間までの最小スケール	60秒

同時アクティブコンピュート制限

同時にアクティブなコンピュートの制限は、リソースの枯渇を防ぐために同時に実行できるコンピュートの数を制限します。 この制限により、多くのコンピュート エンドポイントを一度に開始するなど、偶発的なリソース サージが防止されます。 安全な制限は、プロジェクトごとに同時にアクティブなコンピュート 20 です。

重要: デフォルト ブランチはこの制限から除外されるため、常に利用可能になります。

制限を超えると、制限を超えた追加のコンピュートは停止状態となり、接続しようとするとエラーが表示されます。 これを解決するには:

1. 他のアクティブなコンピュートを一時停止して、再試行してください。
2. このエラーが頻繁に発生する場合は、Databricks サポートに連絡して制限の引き上げをリクエストしてください。

注記

ゼロへのスケールを有効にしたコンピュートは、非アクティブな期間が続くと自動的にサスペンドされ、同時アクティブなコンピュートの制限内に留まることができます。

可用性

クラウドとリージョンの可用性

Lakebase Postgres オートスケールはAWSとAzureで利用できます。

AWS リージョン:

• us-east-1 （米国東部 - バージニア州北部）
• us-east-2 （米国東部 - オハイオ州）
• eu-central-1 （ヨーロッパ - フランクフルト）
• eu-west-1 （ヨーロッパ - アイルランド）
• eu-west-2 （ヨーロッパ - ロンドン）
• ap-south-1 （アジア太平洋 - ムンバイ）
• ap-southeast-1 （アジア太平洋 - シンガポール）
• ap-southeast-2 （アジア太平洋 - シドニー）

Azure リージョン (ベータ版):

• eastus2 （米国東部2）
• westeurope （西ヨーロッパ）
• westus （米国西部）

Lakebase プロジェクトは、Databricks ワークスペース リージョンに作成されます。

Postgresのバージョンサポート

Lakebase Postgres オートスケールは Postgres 16 と Postgres 17 をサポートしています。

プロジェクトの作成と管理

プロジェクトを作成する

Lakebase Postgres で複数のプロジェクトを作成して、アプリケーションまたは顧客を完全に分離し、データとリソースを明確に分離することができます。

プロジェクトを作成するには:

UI

1. 右上隅のアプリスイッチャーをクリックして、Lakebase アプリを開きます。
2. [新しいプロジェクト] をクリックします。
3. プロジェクト設定を構成します。
   • プロジェクト名 : プロジェクトのわかりやすい名前を入力します。一般的な命名パターンには、アプリケーション (例: my-analytics-app ) やプロジェクトがサービスを提供する顧客またはテナント (例: acme-corp-db ) にちなんだ命名が含まれます。
   • Postgres バージョン : 使用する Postgres バージョンを選択します。

プロジェクトの作成 ダイアログには、プロジェクトの構成オプションが表示されます。

Lakebase プロジェクトの リージョン は Databricks ワークスペース リージョンに設定されており、変更することはできません。

Python SDK

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.postgres import Project, ProjectSpec

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Create a project with a custom project ID
operation = w.postgres.create_project(
    project=Project(
        spec=ProjectSpec(
            display_name="My Application",
            pg_version="17"
        )
    ),
    project_id="my-app"
)

# Wait for operation to complete
result = operation.wait()
print(f"Created project: {result.name}")
print(f"Display name: {result.status.display_name}")
print(f"Postgres version: {result.status.pg_version}")

Java SDK

Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.service.postgres.*;

// Initialize the Workspace client
WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

// Create a project with a custom project ID
CreateProjectOperation operation = w.postgres().createProject(
    new CreateProjectRequest()
        .setProjectId("my-app")
        .setProject(new Project()
            .setSpec(new ProjectSpec()
                .setDisplayName("My Application")
                .setPgVersion(17L)))
);

// Wait for operation to complete
Project result = operation.waitForCompletion();
System.out.println("Created project: " + result.getName());
System.out.println("Display name: " + result.getStatus().getDisplayName());
System.out.println("Postgres version: " + result.getStatus().getPgVersion());

CLI

Bash

# Create a project with a custom project ID
databricks postgres create-project \
  --project-id my-app \
  --json '{
    "spec": {
      "display_name": "My Application",
      "pg_version": "17"
    }
  }'

curl

カスタム プロジェクト ID を使用してプロジェクトを作成します。project_idはクエリとして指定され、プロジェクトのリソース名の一部になります (例: projects/my-app )。

Bash

curl -X POST "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects?project_id=my-app" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "spec": {
      "display_name": "My Application",
      "pg_version": "17"
    }
  }' | jq

これは長時間実行される操作です。応答には、ステータスを確認するために使用できる操作名が含まれます。通常、操作は数秒以内に完了します。

project_idは必須です。

新しいプロジェクトには、デフォルトで次のリソースが含まれます。

• 単一のproductionブランチ（デフォルトのブランチ）

• 単一のプライマリ読み取り/書き込みコンピュートは、次の確実な設定でブランチに関連付けられています。

  ブランチ	コンピュート単位 (CU)	ラム	オートスケール	スケールゼロ
  production	8 - 32 CU	16～64GB	有効	無効化済み

  プロジェクトを作成すると、スケール トゥ ゼロが無効になったコンピュートを使用してproductionブランチが作成されます。つまり、コンピュートは常にアクティブなままになります。 必要に応じて、このコンピュートのゼロへのスケールを有効にすることができます。

• Postgres データベース (名前: databricks_postgres )

• Databricks ID の Postgres ロール (例: user@databricks.com )

既存のプロジェクトのコンピュート設定を変更するには、 プロジェクト設定を構成するを参照してください。 新しいプロジェクトのデフォルトコンピュート設定を変更するには、 プロジェクト設定を構成するの コンピュートのデフォルト を参照してください。

プロジェクトの詳細を取得する

特定のプロジェクトの詳細を取得します。

UI

1. 右上隅のアプリスイッチャーをクリックして、Lakebase アプリを開きます。
2. プロジェクト リストからプロジェクトを選択して、詳細を表示します。

Python SDK

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

# Get project details
project = w.postgres.get_project(name="projects/my-project")

print(f"Project: {project.name}")
print(f"Display name: {project.status.display_name}")
print(f"Postgres version: {project.status.pg_version}")

Java SDK

Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.service.postgres.Project;

WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

// Get project details
Project project = w.postgres().getProject("projects/my-project");

System.out.println("Project: " + project.getName());
System.out.println("Display name: " + project.getStatus().getDisplayName());
System.out.println("Postgres version: " + project.getStatus().getPgVersion());

CLI

Bash

# Get project details
databricks postgres get-project projects/my-project

curl

Bash

curl -X GET "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects/my-project" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" | jq

応答には以下が含まれます:

• name: リソース名 ( projects/my-project )
• status: プロジェクト構成と現在の状態 (display_name、pg_version、state など)

注: GET 操作の場合、 specフィールドは入力されません。すべてのリソース プロパティはstatusフィールドに返されます。

プロジェクトの一覧

ワークスペース内のすべてのプロジェクトを一覧表示します。

UI

1. 右上隅のアプリスイッチャーをクリックして、Lakebase アプリを開きます。
2. プロジェクト リストには、アクセスできるすべてのプロジェクトが表示されます。

Python SDK

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

# List all projects
projects = w.postgres.list_projects()

for project in projects:
    print(f"Project: {project.name}")
    print(f"  Display name: {project.status.display_name}")
    print(f"  Postgres version: {project.status.pg_version}")

Java SDK

Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.service.postgres.*;

WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

// List all projects
for (Project project : w.postgres().listProjects(new ListProjectsRequest())) {
    System.out.println("Project: " + project.getName());
    System.out.println("  Display name: " + project.getStatus().getDisplayName());
    System.out.println("  Postgres version: " + project.getStatus().getPgVersion());
}

CLI

Bash

# List all projects
databricks postgres list-projects

curl

Bash

curl -X GET "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" | jq

応答形式:

JSON

{
  "projects": [
    {
      "name": "projects/my-project",
      "status": {
        "display_name": "My Project",
        "pg_version": "17",
        "state": "READY"
      }
    }
  ]
}

プロジェクト設定を構成する

プロジェクトを作成した後、プロジェクトダッシュボードの 「設定」 に移動してさまざまな設定を変更できます。

一般設定

プロジェクト名を更新できます。プロジェクト ID は変更できません。

UI

CLI

Bash

# Update project display name
databricks postgres update-project projects/my-project spec.display_name \
  --json '{
    "spec": {
      "display_name": "My Updated Project Name"
    }
  }'

curl

Bash

curl -X PATCH "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects/my-project?update_mask=spec.display_name" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "spec": {
      "display_name": "My Updated Project Name"
    }
  }' | jq

これは長時間実行される操作です。応答には、ステータスを確認するために使用できる操作名が含まれます。

コンピュートのデフォルト

次のようなプライマリ コンピュートの初期設定を設定します。

• コンピュート サイズ (コンピュート単位で測定)
• タイムアウトをゼロにスケールする（デフォルトは5分）

これらの設定は、新しいプライマリ コンピュートを作成するときに使用されます。

注記

既存のコンピュートの設定を変更するには、 「コンピュートの管理」を参照してください。

Lakebase Postgres は、0.5 CU から 112 CU までのコンピュート サイズをサポートします。 オートスケールは最大 32 CU までのコンピュートに使用できます (0.5 から整数増分: 1、2、3...16、その後 24、28、32)。 より大きな固定サイズのコンピュートは、36 CU から 112 CU (36、40、44、48、52、56、60、64、72、80、88、96、104、112) まで利用できます。 各コンピュート ユニット (CU) は 2 GB の RAM を提供します。

注記

Lakebase プロビジョニングとオートスケール : Lakebase プロビジョニングでは、各コンピュート ユニットに約 16 GB の RAM が割り当てられました。 Lakebase オートスケールでは、各 CU に 2 GB の RAM が割り当てられます。 この変更により、よりきめ細かいスケーリング オプションとコスト管理が可能になります。

代表的なサイズ:

コンピュート単位	ラム
0.5 CU	1 GB
1 CU	2 GB
4 CU	8GB
16 CU	32GB
32 CU	64GB
64 CU	128GB
112 CU	224GB

• オートスケールを有効にするには、スライダーを使用してコンピュートのサイズ範囲を設定します。 オートスケールは、ワークロードの需要に基づいてコンピュート リソースを動的に調整します。 詳細はこちら:オートスケール
• ゼロへのスケール設定を調整して、コンピュートが一時停止するまでの非アクティブなコンピュート時間を増減します。 常にアクティブなコンピュートの ゼロへのスケール を無効にすることもできます。 詳細:ゼロスケール

即時復元

プロジェクトの復元ウィンドウの長さを設定します。デフォルトでは、Lakebase はプロジェクト内のすべてのブランチの変更履歴を保持し、失われたデータを回復するためのポイントインタイム リストア、データの問題を調査するための特定の時点でのデータのクエリ、開発ワークフローの過去の状態からのブランチ化を可能にします。

復元ウィンドウは 2 日から 35 日まで設定できます。ご了承ください：

• 復元ウィンドウを延長するとストレージ容量が増加する
• 復元ウィンドウの設定はプロジェクト内のすべてのブランチに影響します

プロジェクト権限

Databricks ID、グループ、サービスプリンシパルにアクセス許可を付与することで、Lakebase プロジェクトにアクセスして管理できるユーザーを制御します。 プロジェクト権限は、ブランチの作成、コンピュートの管理、接続の詳細の表示など、プロジェクト内でユーザーが実行できるアクションを決定します。

権限の種類:

• 作成可能 : プロジェクト リソースの表示と作成
• CAN MANAGE : プロジェクトの構成とリソースを完全に制御

デフォルトの権限:

プロジェクトを作成すると、次の権限が自動的に割り当てられます。

• プロジェクトオーナー （プロジェクトを作成したユーザー）： CAN MANAGE （フルコントロール）
• ワークスペース ユーザー : 作成可能 (プロジェクトの表示と作成が可能)
• ワークスペース管理者 : CAN MANAGE (フルコントロール)

他のユーザーにアクセス権を付与するには、 「プロジェクト権限の管理」を参照してください。

注記

プロジェクト権限とデータベースアクセスは別々です

プロジェクト権限は Lakebase プラットフォームのアクションを制御し、データベース アクセスは Postgres のロールとそれに関連付けられた権限によって制御されます。「Postgres ロールの作成」および「データベース権限の管理」を参照してください。

アップデート

Lakebase コンピュートおよび Postgres インスタンスを最新の状態に保つために、Lakebase は、Postgres のマイナー バージョンのアップグレード、セキュリティ パッチ、プラットフォーム機能を含むスケジュールされた更新を自動的に適用します。 更新はプロジェクト内のコンピュートに適用され、数秒かかる短いコンピュートの再起動が必要になります。

更新は自動的に適用されますが、更新の希望日時を設定することもできます。再起動は選択した時間枠内で行われます。

アップデートに関する詳細情報については、 「アップデートの管理」を参照してください。

プロジェクトを削除する

プロジェクトの削除は永続的なアクションであり、プロジェクトに属するコンピュート、ブランチ、データベース、ロール、およびデータも削除されます。

重要

この操作は元に戻せません。プロジェクトを削除すると、関連するブランチとデータがすべて削除されるため、注意してください。

削除する前に

Databricks では、プロジェクトを削除する前に、関連付けられているすべての Unity Catalog カタログと同期されたテーブルを削除することをお勧めします。そうでない場合、カタログを表示したり、カタログを参照する SQL クエリを実行しようとするとエラーが発生します。

テーブルまたはカタログの所有者でない場合は、削除する前に所有権を自分に再割り当てする必要があります。

注記

Lakebase オートスケールでは、プロジェクトが作成されたワークスペースにアクセスできるDatabricks ID はプロジェクトを削除できます。

プロジェクトを削除する

プロジェクトを削除するには:

UI

1. Lakebase アプリでプロジェクトの 設定 に移動します。
2. 「 プロジェクトの削除」 セクションで、 「削除」 をクリックし、プロジェクト名を入力して削除を確認します。

Python SDK

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

# Delete a project
operation = w.postgres.delete_project(name="projects/my-project")

print(f"Delete operation started: {operation.name}")

これは長時間実行される操作です。プロジェクトとそのすべてのリソース (ブランチ、エンドポイント、データベース、ロール、データ) が削除されます。

Java SDK

Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;

WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

// Delete a project
w.postgres().deleteProject("projects/my-project");

System.out.println("Delete operation started");

これは長時間実行される操作です。プロジェクトとそのすべてのリソース (ブランチ、エンドポイント、データベース、ロール、データ) が削除されます。

CLI

Bash

# Delete a project
databricks postgres delete-project projects/my-project

このコマンドはすぐに戻ります。プロジェクトとそのすべてのリソースが削除されます。

curl

Bash

curl -X DELETE "$WORKSPACE/api/2.0/postgres/projects/my-project" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" | jq

これは長時間実行される操作です。応答には、削除ステータスを確認するために使用できる操作名が含まれます。