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Dados de serviço lakehouse

Sincronize uma tabela Unity Catalog com o Postgres e consulte-a juntamente com seus dados operacionais.

Os passos: ① Criar dados analíticos → ② Sincronizar com o Lakebase → ③ Encontrar seus dados no Postgres → ④ Consultar em ambos os ambientes

nota

Este é um guia de início rápido. Para obter a documentação completa, consulte Sincronizar tabelas.

Antes de começar​

  • Certifique-se de ter concluído a etapa Obter um banco de dados Postgres. Você precisa de um projeto Lakebase com dados de exemplo.
  • Um SQL warehouse ou Notebook para consultas Unity Catalog .
  • Utilize os comandos USE_SCHEMA e CREATE_TABLE no esquema onde você criará a tabela sincronizada.

o passo 1: Criar dados analíticos no Unity Catalog​

Imagine que sua equipe de dados tenha criado pontuações de segmentação de usuários no lakehouse. Em produção, esta é uma tabela ouro, saída de ML ou dataset enriquecido. Para este guia, crie uma pequena amostra.

Em um SQL warehouse ou Notebook, execução:

SQL
CREATE TABLE main.default.user_segments AS
SELECT * FROM VALUES
  (1, 'power_user', 0.92),
  (2, 'casual', 0.35),
  (3, 'power_user', 0.88)
AS segments(user_id, segment, engagement_score);

Observe que os valores user_id correspondem à coluna id na sua tabela playing_with_lakebase do início rápido. Isso é intencional. Você os une no Passo 4.

Saiba mais: Tipos de origem suportados

o passo 2: Sincronizar a tabela com Lakebase​

No seu workspace do Databricks, vá para Catálogo na barra lateral. Selecione sua tabela user_segments para abrir a página de detalhes, então clique em Criar > Tabela sincronizada .

Na caixa de diálogo **Criar tabela sincronizada**, escolha o banco de dados databricks_postgres do seu projeto Lakebase como destino e **Snapshot** como o modo de sincronização. Snapshot copia os dados uma vez, que é a opção mais simples para começar.

A sincronização é executada automaticamente. Quando o processo for concluído, uma nova tabela somente leitura aparecerá no seu banco de dados Lakebase. O nome do esquema do Unity Catalog torna-se o nome do esquema do Postgres e o nome da tabela recebe um sufixo _synced : default.user_segments_synced.

Saiba mais: Criar uma tabela sincronizada (procedimento completo) | Modos de sincronização

o passo 3: Encontre seus dados no Postgres​

Mude para o Editor SQL do Lakebase. Os dados analíticos do Unity Catalog agora podem ser consultados com SQL padrão do Postgres. Procure o usuário 1:

SQL
SELECT * FROM "default".user_segments_synced WHERE user_id = 1;
nota

default Deve ser colocado entre aspas porque é uma palavra-chave reservada do PostgreSQL. O esquema da tabela sincronizada herda o nome do esquema Unity Catalog , portanto, se o seu esquema for nomeado default, você deve sempre colocá-lo entre aspas nas consultas.

Você deverá ver o usuário 1 com o segmento power_user e uma pontuação de engajamento de 0.92. Esta é a mesma linha que você criou no Unity Catalog, agora disponível no Postgres com leituras de baixa latência.

Saiba mais: Mapeamento de tipos de dados

o passo 4: Consulta em ambos os mundos​

Eis a recompensa. Sua tabela playing_with_lakebase contém dados operacionais. Sua tabela user_segments_synced tem análise lakehouse . Junte-se a eles:

SQL
SELECT
  p.id,
  p.name,
  p.value,
  s.segment,
  s.engagement_score
FROM playing_with_lakebase p
JOIN "default".user_segments_synced s ON p.id = s.user_id;

Sua aplicação agora pode servir enriquecer dados. Uma única consulta ao Postgres combina o que o aplicativo sabe (nomes, valores) com o que o lakehouse calcula (segmentos, pontuações). Sem chamadas API para o lakehouse, sem scripts de sincronização, sem penalidade de latência.

Saiba mais: Planejamento de capacidade

Próximos passos​

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