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Lakebase によるリバース ETL

備考

ベータ版

Lakebase Postgres (オートスケール Beta) は、 Lakebase の次のバージョンであり、評価のみに利用できます。 本番運用ワークロードの場合は、 Lakebase Public Previewを使用します。 どのバージョンが適しているかを判断するには、バージョンの選択を参照してください。

Lakebase のリバース ETL は、Unity Catalog テーブルを Postgres に同期し、アプリケーションがキュレーションされたレイクハウスデータを直接使用できるようにします。レイクハウスは分析と強化のために最適化されており、Lakebase は高速なクエリとトランザクションの一貫性を必要とする運用ワークロード向けに設計されています。

レイクハウスからレイクベース、アプリケーションへのデータフローを示すアーキテクチャ図

リバース ETL とは何ですか?​

リバースETL使用すると、アナリティクス グレードのデータをUnity Catalogから Lakebase Postgres に移動でき、低レイテンシー クエリ (10 ミリ秒未満) と完全なACID必要とするアプリケーションでデータを利用できるようになります。 キュレーションされたデータをリアルタイム アプリケーションで使用できるようにすることで、分析ストレージと運用システム間のギャップを埋めます。

仕組み​

Databricks 同期テーブルは、 Lakebase にUnity Catalogデータの管理されたコピーを作成します。 同期されたテーブルを作成すると、次のものが得られます。

  1. 新しいUnity Catalogテーブル (読み取り専用、同期パイプラインによって管理)
  2. Lakebase の Postgres テーブル (アプリケーションからクエリ可能)

リバース ETL における 3 つのテーブルの関係を示す図

たとえば、ゴールド テーブル、エンジニアリングされた特徴、または ML 出力をanalytics.gold.user_profilesから新しい同期テーブルanalytics.gold.user_profiles_syncedに同期できます。Postgres では、Unity Catalog スキーマ名は Postgres スキーマ名になるため、 "gold"."user_profiles_synced"のように表示されます。

SQL
SELECT * FROM "gold"."user_profiles_synced" WHERE "user_id" = 12345;

アプリケーションは標準の Postgres ドライバーに接続し、同期されたデータと自身の動作状態を照会します。

同期パイプラインは、マネージドLakeFlow宣言型パイプラインを使用して、ソース テーブルからの変更でUnity Catalog同期テーブルと Postgres テーブルの両方を継続的に更新します。 各同期では、Lakebase データベースへの最大 16 個の接続を使用でき、容量単位 (CU) あたり毎秒約 1,200 行の連続書き込みと、CU あたり毎秒最大 15,000 行の一括書き込みをサポートします。

Lakebase Postgres は、トランザクション保証付きで最大 10,000 のライナー接続をサポートするため、アプリケーションはエンリッチデータを読み取りながら、同じデータベース内で挿入、更新、削除を処理できます。

同期モード​

アプリケーションのニーズに応じて適切な同期モードを選択します。

モード

説明

どのようなタスクにベストなのか

パフォーマンス

スナップショット

すべてのデータの1回限りのコピー

初期設定または履歴分析

ソースデータの10%以上を変更する場合、10倍の効率化

トリガー

オンデマンドまたは一定間隔で実行されるスケジュール更新

ダッシュボード（1時間ごと/毎日更新）

コストとラグのバランスが良い。5分間隔で実行すると高価になります

連続

数秒の遅延でリアルタイムストリーミング

ライブ アプリケーション (専用のコンピュートによりコストが高くなります)

遅延は最低、コストは最高。最小15秒間隔

トリガー モードと連続モードでは、ソース テーブルで変更データフィード (CDF) を有効にする必要があります。 CDF が有効になっていない場合、実行する正確なALTER TABLEコマンドを含む警告が UI に表示されます。変更データフィードの詳細については、 「 DatabricksでDelta Lake変更データフィードを使用する」を参照してください。

使用例​

Lakebase を使用したリバース ETL は、一般的な運用シナリオをサポートします。

  • Databricks アプリに同期された最新のユーザー プロファイルを必要とするパーソナライゼーション エンジン
  • モデル予測や特徴量を提供するアプリケーション レイクハウスのコンピュート
  • KPIをリアルタイムで表示する顧客向けダッシュボード
  • 即時対応のためにリスクスコアを必要とする不正検出サービス
  • レイクハウスからキュレーションされたデータを使用して顧客レコードを充実させるサポートツール

同期されたテーブルを作成する（UI）​

同期されたテーブルは、Databricks UI または SDK を使用してプログラムで作成できます。UI ワークフローの概要は次のとおりです。

前提条件​

必要なもの:

  • Lakebase が有効になっている Databricks ワークスペース。
  • Lakebase データベース プロジェクト ( 「データベース プロジェクトの作成」を参照)。
  • 厳選されたデータを含むUnity Catalogテーブル。
  • 同期されたテーブルを作成する権限。

容量計画とデータ型の互換性については、 「データ型と互換性」および「容量計画」を参照してください。

ステップ 1: ソーステーブルを選択します​

ワークスペース サイドバーの [カタログ] に移動し、同期するUnity Catalogテーブルを選択します。

選択したテーブルを表示するカタログエクスプローラ

ステップ 2: 変更データフィードを有効にする (必要な場合)​

トリガー 同期モードまたは 連続 同期モードを使用する場合は、ソース テーブルで変更データフィードを有効にする必要があります。 テーブルですでに CDF が有効になっているかどうかを確認するか、SQL エディターまたはノートブックで次のコマンドを実行します。

SQL
ALTER TABLE your_catalog.your_schema.your_table
SET TBLPROPERTIES (delta.enableChangeDataFeed = true)

your_catalog.your_schema.your_table実際のテーブル名に置き換えます。

ステップ 3: 同期テーブルを作成する​

テーブルの詳細ビューから、 [作成] > [同期されたテーブル] をクリックします。

同期されたテーブルオプションが表示された作成ボタンのドロップダウン

ステップ 4: 設定する​

同期テーブルの作成 ダイアログで次の操作を行います。

  1. テーブル名 : 同期されたテーブルの名前を入力します (ソース テーブルと同じカタログとスキーマに作成されます)。これにより、Unity Catalog 同期テーブルとクエリ可能な Postgres テーブルの両方が作成されます。
  2. データベースの種類 : Lakebase サーバーレス (ベータ) を選択します。
  3. 同期モード : ニーズに応じて、 スナップショット 、 トリガー 、または 連続 を選択します (上記の同期モードを参照)。
  4. プロジェクト、ブランチ、データベースの選択を構成します。
  5. 主キー が正しいことを確認します (通常は自動検出されます)。

Triggered または Continuous モードを選択し、変更データフィードをまだ有効にしていない場合は、実行するための正確なコマンドを含む警告が表示されます。 データ型の互換性に関する質問については、 「データ型と互換性」を参照してください。

同期されたテーブルを作成するには、 [作成] をクリックします。

ステップ 5: モニター​

作成後、 カタログ 内の同期されたテーブルを監視します。 [概要] タブには、同期ステータス、構成、パイプライン ステータス、および最後の同期タイムスタンプが表示されます。手動で更新するには 、今すぐ同期 を使用してください。

データ型と互換性​

同期されたテーブルを作成するときに、Unity Catalog データ型は Postgres 型にマッピングされます。複合型 (ARRAY、MAP、STRUCT) は、Postgres では JSONB として保存されます。

ソース列タイプ

Postgresの列型

BIGINT

BIGINT

バイナリ

バイト

ブール値

ブール値

DATE

DATE

10進数(p,s)

数値

DOUBLE

倍精度

Float

real

INT

Integer

間隔

間隔

smallint

smallint

STRING

TEXT

TIMESTAMP

タイムゾーン付きタイムスタンプ

タイムスタンプ_NTZ

タイムゾーンなしのタイムスタンプ

tinyint

smallint

ARRAY<elementType>

JSONB

MAP\

JSONB

STRUCT<フィールド名:フィールドタイプ[, ...]>

JSONB

注記

GEOGRAPHY、GEOMETRY、VARIANT、および OBJECT タイプはサポートされていません。

無効な文字を処理する​

ヌル バイト (0x00) などの特定の文字は、 Unity Catalog文字列、ARRAY、MAP、または STRUCT 列では許可されますが、Postgres のTEXTまたは JSONB 列ではサポートされません。 これにより、次のようなエラーが発生し、同期が失敗する可能性があります。

ERROR: invalid byte sequence for encoding "UTF8": 0x00
ERROR: unsupported Unicode escape sequence DETAIL: \u0000 cannot be converted to text

ソリューション:

  • 文字列フィールドをサニタイズ : 同期する前にサポートされていない文字を削除します。文字列列の null バイトの場合:

    SQL
    SELECT REPLACE(column_name, CAST(CHAR(0) AS STRING), '') AS cleaned_column FROM your_table

  • BINARY に変換 : 生のバイトを保持する必要がある文字列列の場合は、BINARY 型に変換します。

プログラムによる作成​

自動化ワークフローの場合、Databricks SDK、CLI、または REST API を使用して、同期されたテーブルをプログラムで作成できます。

Python
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import (
    SyncedDatabaseTable,
    SyncedTableSpec,
    NewPipelineSpec,
    SyncedTableSchedulingPolicy
)

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Create a synced table
synced_table = w.database.create_synced_database_table(
    SyncedDatabaseTable(
        name="lakebase_catalog.schema.synced_table",  # Full three-part name
        spec=SyncedTableSpec(
            source_table_full_name="analytics.gold.user_profiles",
            primary_key_columns=["user_id"],  # Primary key columns
            scheduling_policy=SyncedTableSchedulingPolicy.TRIGGERED,  # SNAPSHOT, TRIGGERED, or CONTINUOUS
            new_pipeline_spec=NewPipelineSpec(
                storage_catalog="lakebase_catalog",
                storage_schema="staging"
            )
        ),
    )
)
print(f"Created synced table: {synced_table.name}")

# Check the status of a synced table
status = w.database.get_synced_database_table(name=synced_table.name)
print(f"Synced table status: {status.data_synchronization_status.detailed_state}")
print(f"Status message: {status.data_synchronization_status.message}")

キャパシティプランニング​

リバース ETL 実装を計画するときは、次のリソース要件を考慮してください。

  • 接続使用量 : 同期された各テーブルは、Lakebase データベースへの接続を最大 16 個使用します。これはインスタンスの接続制限にカウントされます。
  • サイズ制限 : 同期されたすべてのテーブル全体の論理データ サイズ制限は 2 TB です。個々のテーブルには制限はありませんが、Databricks では更新が必要なテーブルについては 1 TB を超えないようにすることを推奨しています。
  • 命名要件 : データベース、スキーマ、およびテーブル名には、英数字とアンダースコア ( [A-Za-z0-9_]+ ) のみを含めることができます。
  • スキーマ進化 : トリガー モードと連続モードでは、追加的なスキーマ変更 (列の追加など) のみがサポートされています。

同期されたテーブルを削除する​

同期されたテーブルを削除するには、Unity Catalog と Postgres の両方から削除する必要があります。

  1. Unity Catalogから削除 ： カタログ で同期したテーブルを見つけて、ケバブメニューアイコン。メニューをクリックし、 [削除] を選択します。 これにより、データの更新は停止しますが、テーブルは Postgres に残ります。

  2. Postgres から削除 : Lakebase データベースに接続し、テーブルを削除してスペースを解放します。

    SQL
    DROP TABLE your_database.your_schema.your_table;

SQL エディターまたは外部ツールを使用して Postgres に接続できます。

もっと詳しく知る​

タスク

説明

データベースプロジェクトを作成する

Lakebaseデータベースプロジェクトを設定する

データベースに接続する

Lakebaseの接続オプションについて

Unity Catalogに登録するデータベース

Lakebase データを Unity Catalog で表示して、統合ガバナンスとクロスソースクエリを実現します。

Unity Catalogの統合

ガバナンスと権限を理解する

その他のオプション​

Databricks 以外のシステムにデータを同期する場合は、Census や Hightouch などのPartner Connect リバース ETL ソリューションを参照してください。

に最終更新