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Databricks SQL notas sobre a versão 2025

Os seguintes recursos e melhorias do Databricks SQL foram lançados em 2025.

Julho de 2025​

O Databricks SQL versão 2025.20 já está disponível​

3 de julho de 2025

O Databricks SQL versão 2025.20 já está disponível no canal Preview . Analise a seção a seguir para saber mais sobre novos recursos e mudanças de comportamento.

Suporte a procedimentos SQL​

Os scripts SQL agora podem ser encapsulados em um procedimento armazenado como um ativo reutilizável no Unity Catalog. O senhor pode criar um procedimento usando o comando CREATE PROCEDURE e, em seguida, chamá-lo usando o comando CALL.

Definir um agrupamento default para SQL Functions​

O uso da nova cláusula DEFAULT COLLATION no comando CREATE FUNCTION comando define o agrupamento default usado para os parâmetros STRING, o tipo de retorno e os literais STRING no corpo da função.

Suporte para expressões de tabela comuns recursivas (RCTE)​

Databricks agora oferece suporte à navegação de expressões de tabelas comuns recursivas (rCTEs) de uso de dados hierárquicos. Use um CTE autorreferenciado com UNION ALL para acompanhar a relação recursiva.

ANSI SQL habilitado pelo default​

O dialeto default SQL agora é ANSI SQL. O ANSI SQL é um padrão bem estabelecido e ajudará a proteger os usuários de resultados inesperados ou incorretos. Leia o guia de capacitaçãoDatabricks ANSI para obter mais informações.

Suporte ALL CATALOGS em SHOW SCHEMAS​

A sintaxe SHOW SCHEMAS foi atualizada para aceitar a seguinte sintaxe:

SHOW SCHEMAS [ { FROM | IN } { catalog_name | ALL CATALOGS } ] [ [ LIKE ] pattern ]

Quando ALL CATALOGS é especificado em uma consulta SHOW, a execução percorre todos os catálogos ativos que suportam namespaces usando o gerenciador de catálogos (DSv2). Para cada catálogo, ele inclui os namespaces de nível superior.

Os atributos de saída e o esquema do comando foram modificados para adicionar uma coluna catalog indicando o catálogo do namespace correspondente. A nova coluna é adicionada ao final dos atributos de saída, como mostrado abaixo:

Saída anterior

| Namespace        |
|------------------|
| test-namespace-1 |
| test-namespace-2 |

Nova saída

| Namespace        | Catalog        |
|------------------|----------------|
| test-namespace-1 | test-catalog-1 |
| test-namespace-2 | test-catalog-2 |

O Liquid clustering agora compacta vetores de deleção com mais eficiência​

Delta As tabelas com o Liquid clustering agora aplicam alterações físicas de vetores de exclusão com mais eficiência quando o OPTIMIZE está em execução. Para obter mais detalhes, consulte Aplicar alterações nos arquivos de dados Parquet.

Permitir expressões não determinísticas nos valores das colunas UPDATE/INSERT para operações MERGE​

O Databricks agora permite o uso de expressões não determinísticas em valores de coluna atualizados e inseridos das operações do site MERGE. No entanto, expressões não determinísticas nas condições das declarações MERGE não são suportadas.

Por exemplo, agora você pode gerar valores dinâmicos ou aleatórios para colunas:

MERGE INTO target USING source
ON target.key = source.key
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET target.value = source.value + rand()

Isso pode ser útil para a privacidade dos dados, ofuscando os dados reais e preservando as propriedades dos dados (como valores médios ou outras colunas de cálculo).

Suporte à palavra-chave VAR para declarar e eliminar variáveis SQL​

A sintaxe SQL para declarar e eliminar variáveis agora suporta a palavra-chave VAR, além de VARIABLE. Essa alteração unifica a sintaxe em todas as operações relacionadas a variáveis, o que melhora a consistência e reduz a confusão para os usuários que já usam VAR ao definir variáveis.

CREATE VIEW As cláusulas em nível de coluna agora geram erros quando a cláusula se aplica apenas à visualização materializada​

CREATE VIEW comando que especifica uma cláusula em nível de coluna que só é válida para MATERIALIZED VIEWs agora gera um erro. As cláusulas afetadas para CREATE VIEW comando são as seguintes:

  • NOT NULL
  • Um tipo de dados especificado, como FLOAT ou STRING
  • DEFAULT
  • COLUMN MASK

Junho de 2025​

Databricks SQL atualizações de mecanismos sem servidor​

11 de junho de 2025

As seguintes atualizações de motor estão sendo lançadas globalmente, com a disponibilidade se expandindo para todas as regiões nas próximas semanas.

  • Menor latência : Dashboards, ETL Job e cargas de trabalho mistas agora são executados mais rapidamente, com uma melhoria de até 25%. A atualização é aplicada automaticamente ao armazém serverless SQL sem nenhum custo ou configuração adicional.
  • Execução Preditiva de Consultas (PQE) : O PQE monitora a tarefa no tempo real e ajusta dinamicamente a execução da consulta para ajudar a evitar distorções, derramamentos e trabalho desnecessário.
  • Photon embaralhamento vetorizado : Mantém os dados em um formato colunar compacto, classifica-os no cache de alta velocidade da CPU e processa vários valores simultaneamente usando instruções vetorizadas. Isso melhora a Taxa de transferência para cargas de trabalho limitadas pela CPU, como junção grande e agregação ampla.

Atualizações da interface do usuário​

5 de junho de 2025

  • Melhorias nas percepções de consulta: A visita à página Query History agora emite o evento listHistoryQueries. A abertura de um perfil de consulta agora emite o evento getHistoryQuery.

Maio de 2025​

métricas view estão em Public Preview​

29 de maio de 2025

Unity Catalog A visualização de métricas fornece uma maneira centralizada de definir e gerenciar métricas de negócios centrais consistentes, reutilizáveis e governadas. Eles abstraem a lógica empresarial complexa em uma definição centralizada, permitindo que as organizações definam os indicadores de desempenho key uma vez e os utilizem de forma consistente em ferramentas de relatórios, como painéis, Genie spaces e alertas. Use um SQL warehouse em execução no canal Preview (2025.16) ou outro compute recurso executando o Databricks Runtime 16.4 ou acima para trabalhar com o métricas view. Consulte Unity Catalog métricas view.

Atualizações da interface do usuário​

29 de maio de 2025

  • Melhorias no novo editor SQL:
    • Novas consultas na pasta Drafts: Agora, as novas consultas são criadas pelo site default na pasta Drafts (Rascunhos). Quando salvos ou renomeados, eles saem automaticamente dos Rascunhos.
    • Suporte a snippets de consulta: Agora o senhor pode criar e reutilizar snippets de consulta - segmentos predefinidos de SQL, como JOIN ou CASE expressões, com suporte para autocompletar e pontos de inserção dinâmicos. Crie snippets selecionando view > Query Snippets .
    • Auditoria dos eventos log: Os eventos de auditoria log agora são emitidos para ações realizadas no novo editor SQL.
    • Impacto dos filtros nas visualizações: Os filtros aplicados às tabelas de resultados agora também afetam as visualizações, permitindo a exploração interativa sem modificar a consulta SQL.

Nova versão de alerta em Beta​

22 de maio de 2025

Uma nova versão do alerta está agora em Beta. Essa versão simplifica a criação e o gerenciamento de alertas ao consolidar a configuração de consultas, condições, programação e destinos de notificação em uma única interface. O senhor ainda pode usar o alerta antigo junto com a nova versão. Consulte Databricks SQL alerta.

Atualizações da interface do usuário​

22 de maio de 2025

O Databricks SQL versão 2025.16 já está disponível​

15 de maio de 2025

O Databricks SQL versão 2025.16 já está disponível no canal Preview . Analise a seção a seguir para saber mais sobre novos recursos, alterações de comportamento e correções de bugs.

Agora, o senhor pode usar a cláusula IDENTIFIER ao realizar as seguintes operações de catálogo:

  • CREATE CATALOG
  • DROP CATALOG
  • COMMENT ON CATALOG
  • ALTER CATALOG

Essa nova sintaxe permite que o senhor especifique dinamicamente os nomes dos catálogos usando parâmetros definidos para essas operações, possibilitando um SQL fluxo de trabalho mais flexível e reutilizável. Como exemplo da sintaxe, considere CREATE CATALOG IDENTIFIER(:param), onde param é um parâmetro fornecido para especificar um nome de catálogo.

Para obter mais detalhes, consulte a cláusula IDENTIFIER.

Expressões agrupadas agora fornecem aliases transitórios gerados automaticamente​

Os aliases gerados automaticamente para expressões agrupadas agora sempre incorporarão de forma determinística as informações do site COLLATE. Os aliases gerados automaticamente são transitórios (instáveis) e não devem ser usados como base. Em vez disso, como melhor prática, use expression AS alias de forma consistente e explícita.

UNION/EXCEPT/INTERSECT dentro de um view e EXECUTE IMMEDIATE agora retornam resultados corretos​

As consultas de definições temporárias e persistentes do site view com colunas de nível superior UNION/EXCEPT/INTERSECT e sem aliases anteriormente retornavam resultados incorretos porque as palavras-chave UNION/EXCEPT/INTERSECTeram consideradas aliases. Agora, essas consultas executarão corretamente todo o conjunto de operações.

EXECUTE IMMEDIATE ... INTO com um nível superior UNION/EXCEPT/INTERSECT e colunas sem aliases também escreveu um resultado incorreto de um conjunto de operações na variável especificada devido ao fato de o analisador interpretar essas palavras-chave como aliases. Da mesma forma, as consultas SQL com texto residual inválido também foram permitidas. As operações de configuração nesses casos agora gravam um resultado correto na variável especificada ou falham no caso de texto SQL inválido.

Novas funções listagg e string_agg​

Agora você pode usar as funções listagg ou string_agg para agregar valores STRING e BINARY em um grupo. Consulte string_agg para obter mais detalhes.

Correção para agrupamento em literais inteiros com aliases quebrados para determinadas operações​

O agrupamento de expressões em um literal de número inteiro com alias era anteriormente interrompido para determinadas operações, como MERGE INTO. Por exemplo, essa expressão retornaria GROUP_BY_POS_OUT_OF_RANGE porque o valor (val) seria substituído por 202001:

SQL
merge into t
using
(select 202001 as val, count(current_date) as total_count group by val) on 1=1
when not matched then insert (id, name)  values (val, total_count)

Isso foi corrigido. Para atenuar o problema em suas consultas existentes, verifique se as constantes que você está usando não são iguais à posição da coluna que deve estar nas expressões de agrupamento.

Ativar o sinalizador para não permitir a desativação da materialização da fonte para as operações do site MERGE​

Anteriormente, os usuários podiam desativar a materialização da fonte em MERGE definindo merge.materializeSource como none. Com o novo sinalizador ativado, isso será proibido e causará um erro. A Databricks planeja ativar o sinalizador apenas para clientes que não usaram esse sinalizador de configuração antes, portanto, nenhum cliente deve notar qualquer alteração no comportamento.

Abril de 2025​

O Databricks SQL versão 2025.15 já está disponível​

10 de abril de 2025

O Databricks SQL versão 2025.15 já está disponível no canal Preview . Analise a seção a seguir para saber mais sobre novos recursos, alterações de comportamento e correções de bugs.

Edite várias colunas usando ALTER TABLE​

Agora você pode alterar várias colunas em uma única instrução ALTER TABLE. Consulte ALTER TABLE ... COLUMN.

Delta o downgrade do protocolo da tabela é GA com proteção de ponto de verificação​

DROP FEATURE está geralmente disponível para remover o recurso da tabela Delta Lake e fazer o downgrade do protocolo da tabela. Em default, o DROP FEATURE agora cria pontos de verificação protegidos para uma experiência de downgrade mais otimizada e simplificada que não exige tempo de espera ou truncamento de histórico. Consulte Drop a Delta Lake table recurso e downgrade table protocol.

Escreva scripts SQL procedimentais com base no ANSI SQL/PSM (Public Preview)​

Agora, o senhor pode usar recursos de script baseados em ANSI SQL/PSM para escrever lógica processual com SQL, incluindo instruções condicionais, loops, variáveis locais e tratamento de exceções. Consulte Script SQL.

Tabela e view level default collation​

Agora o senhor pode especificar um agrupamento default para tabelas e visualizações. Isso simplifica a criação de tabelas e exibições em que todas ou a maioria das colunas compartilham o mesmo agrupamento. Veja Collation.

Novas funções H3​

As seguintes funções H3 foram adicionadas:

O suporte a painéis antigos foi encerrado​

10 de abril de 2025

O suporte oficial para painéis antigos foi encerrado. O senhor não pode mais criar ou clonar painéis antigos usando a interface do usuário ou a API. Databricks continua a tratar de problemas críticos de segurança e interrupções de serviço, mas recomenda o uso de painéis de controle AI/BI para todos os novos desenvolvimentos. Para saber mais sobre AI/BI dashboards, consulte Dashboards. Para obter ajuda na migração, consulte Clonar um painel legado para um AI/BI dashboard e Usar o painel APIs para criar e gerenciar painéis.

Opções de autoformatação personalizadas para consultas SQL​

3 de abril de 2025

Personalize as opções de autoformatação para todas as suas consultas SQL. Consulte Instruções SQL de formato personalizado.

Boxplot Problema de visualização corrigido​

3 de abril de 2025

Foi corrigido um problema em que as visualizações do Databricks SQL Boxplot com apenas um eixo x categórico não exibiam categorias e barras corretamente. As visualizações agora são renderizadas conforme o esperado.

CAN VIEW A permissão para o depósito está em Public Preview SQL​

3 de abril de 2025

A permissão CAN VIEW está agora na visualização pública. Essa permissão permite que os usuários monitorem o armazém SQL, incluindo o histórico de consultas associado e os perfis de consultas. Os usuários com permissão CAN VIEW não podem executar consultas no site SQL warehouse sem receber permissões adicionais. Consulte ACLs do SQL warehouse.

Março de 2025​

Atualizações da interface do usuário​

27 de março de 2025

  • Perfis de consulta atualizados para melhorar a usabilidade: Os perfis de consulta foram atualizados para melhorar a usabilidade e ajudar o senhor a acessar rapidamente key percepções. Consulte Perfil de consulta.

Atualizações da interface do usuário​

20 de março de 2025

  • Transferir a propriedade do SQL warehouse para uma entidade de serviço: Agora o senhor pode usar a interface do usuário para transferir a propriedade do depósito para uma entidade de serviço.

Atualizações da interface do usuário​

6 de março de 2025

  • Os gráficos de eixo duplo agora suportam zoom: agora você pode clicar e arrastar para ampliar os gráficos de eixo duplo.
  • fixar colunas da tabela: Agora o senhor pode pin colunas da tabela no lado esquerdo da exibição da tabela. As colunas permanecem em view quando o senhor rola para a direita na tabela. Consulte Configurações da coluna.
  • Foi corrigido um problema com gráficos combinados: Resolvido o desalinhamento entre o rótulo do eixo x e as barras ao usar um campo temporal no eixo x.

Fevereiro de 2025​

O Databricks SQL versão 2025.10 já está disponível​

21 de fevereiro de 2025

O Databricks SQL versão 2025.10 já está disponível no canal Preview . Analise a seção a seguir para saber mais sobre novos recursos, alterações de comportamento e correções de bugs.

Em Delta Sharing, a tabela história é ativada pelo default​

Os compartilhamentos criados usando o comando SQL ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table> agora têm o histórico de compartilhamento (WITH HISTORY) ativado por default. Consulte ALTER SHARE.

As instruções SQL de credenciais retornam um erro quando há uma incompatibilidade de tipo de credencial​

Com esta versão, se o tipo de credencial especificado em uma declaração de gerenciamento de credenciais SQL não corresponder ao tipo do argumento da credencial, será retornado um erro e a declaração não será executada. Por exemplo, para a instrução DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name', se credential-name não for uma credencial de armazenamento, a instrução falhará com um erro.

Essa alteração é feita para ajudar a evitar erros do usuário. Anteriormente, essas declarações eram executadas com êxito, mesmo que fosse passada uma credencial que não correspondesse ao tipo de credencial especificado. Por exemplo, a declaração a seguir eliminaria storage-credential: DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credential com sucesso.

Essa alteração afeta as seguintes declarações:

Use o timestampdiff & timestampadd nas expressões de coluna geradas​

As expressões de coluna geradas pelo Delta Lake agora suportam as funções timestampdiff e timestampadd.

Suporte à sintaxe do pipeline SQL​

Agora o senhor pode compor o pipelineSQL. Um pipeline SQL estrutura uma consulta padrão, como SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5, em uma sequência passo a passo, conforme mostrado no exemplo a seguir:

SQL
FROM T
|> SELECT c2
|> WHERE c1 = 5

Para saber mais sobre a sintaxe compatível com o pipeline SQL, consulte Sintaxe do pipelineSQL.

Para obter informações sobre essa extensão entre indústrias, consulte SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL (por Google Research).

Faça uma solicitação HTTP usando a função http_request​

Agora você pode criar conexões HTTP e, por meio delas, fazer solicitações HTTP usando a função http_request.

A atualização para DESCRIBE TABLE retorna metadados como JSON estruturado​

Agora o senhor pode usar o comando DESCRIBE TABLE AS JSON para retornar os metadados da tabela como um documento JSON. O resultado do JSON é mais estruturado do que o relatório default legível por humanos e pode ser usado para interpretar o esquema de uma tabela de forma programática. Para saber mais, consulte DESCRIBE TABLE AS JSON.

Agrupamentos insensíveis em branco à direita​

Foi adicionado suporte para agrupamentos insensíveis em branco à direita. Por exemplo, esses agrupamentos tratam 'Hello' e 'Hello ' como iguais. Para saber mais, consulte Agrupamento RTRIM.

Processamento incremental aprimorado de clones​

Esta versão inclui uma correção para um caso extremo em que um CLONE incremental pode copiar novamente arquivos já copiados de uma tabela de origem para uma tabela de destino. Consulte Clonar uma tabela em Databricks.

Atualizações da interface do usuário​

13 de fevereiro de 2025

  • Visualizar metadados de Unity Catalog em descobrimento de dados: Visualize os metadados de Unity Catalog ativo passando o mouse sobre um ativo no navegador de esquemas. Esse recurso está disponível no Catalog Explorer e em outras interfaces em que o senhor usa o schema browser, como os painéis AI/BI e o editor SQL.

Um cartão contendo metadados do catálogo de unidades, como proprietário e histórico de consultas recentes, é exibido à direita da listagem do catálogo.

  • Filtre para encontrar dados ativos que o senhor possa consultar: As configurações de filtro no navegador de esquemas do Catalog Explorer agora incluem uma caixa de seleção Pode consultar . A seleção dessa opção exclui objetos que o senhor pode acessar view, mas não consultar.

Configurações de filtro com o botão de consulta pode selecionado

Janeiro de 2025​

Atualizações da interface do usuário​

30 de janeiro de 2025

  • Gráfico de contagem de consultas concluídas para o depósito SQL (visualização pública): Um novo gráfico de contagem de consultas concluídas já está disponível na UI de monitoramento do SQL warehouse. Esse gráfico mostra o número de consultas concluídas em uma janela de tempo, incluindo consultas canceladas e com falha. O gráfico pode ser usado com os outros gráficos e com a tabela Query History (Histórico de consultas) para avaliar e solucionar problemas de desempenho do depósito. A consulta é alocada na janela de tempo em que é concluída. As contagens são calculadas em média por minuto. Para obter mais informações, consulte Monitor a SQL warehouse.

  • Exibição de dados ampliada nos gráficos do editor SQL: As visualizações criadas no editor SQL agora suportam até 15.000 linhas de dados.

O Databricks SQL versão 2024.50 já está disponível​

23 de janeiro de 2025

O Databricks SQL versão 2024.50 já está disponível no canal Preview . Analise a seção a seguir para saber mais sobre novos recursos, alterações de comportamento e correções de bugs.

O tipo de dados VARIANT não pode mais ser usado com operações que exigem comparações​

Você não pode usar as cláusulas ou operadores a seguir em consultas que incluem um tipo de dados VARIANT:

  • DISTINCT
  • INTERSECT
  • EXCEPT
  • UNION
  • DISTRIBUTE BY

Essas operações realizam comparações, e as comparações que usam o tipo de dados VARIANT produzem resultados indefinidos e não são compatíveis com o Databricks. Se o senhor usar o tipo VARIANT em suas cargas de trabalho ou tabelas da Databricks, a Databricks recomenda as seguintes alterações:

  • Atualize consultas ou expressões para converter explicitamente valores VARIANT em tipos de dados que não sejamVARIANT.
  • Se o senhor tiver campos que devam ser usados com qualquer uma das operações acima, extraia esses campos do tipo de dados VARIANT e armazene-os usando tipos de dados nãoVARIANT.

Para saber mais, consulte Consultar dados de variantes.

Suporte para parametrizar a cláusula USE CATALOG with IDENTIFIER​

A cláusula IDENTIFIER é compatível com o comando USE CATALOG. Com esse suporte, o senhor pode parametrizar o catálogo atual com base em uma variável de cadeia de caracteres ou marcador de parâmetro.

COMMENT ON COLUMN suporte para tabelas e visualizações​

A declaração COMMENT ON suporta a alteração de comentários para view e colunas de tabela.

Novas funções SQL​

As seguintes novas funções integradas do SQL estão disponíveis:

  • dayname (expr) retorna a sigla em inglês de três letras para o dia da semana para a data especificada.
  • uniform (expr1, expr2 [, seed]) retorna um valor aleatório com valores independentes e distribuídos de forma idêntica dentro do intervalo de números especificado.
  • randstr(length) retorna uma cadeia aleatória de length caracteres alfanuméricos.

Invocação de parâmetros nomeados para mais funções​

As funções a seguir oferecem suporte à invocação de parâmetros nomeados:

Os tipos aninhados agora aceitam adequadamente as restrições NULL​

Esta versão corrige um bug que afeta algumas colunas geradas pelo Delta de tipos aninhados, por exemplo, STRUCT. Às vezes, essas colunas rejeitavam incorretamente expressões com base nas restrições NULL ou NOT NULL dos campos aninhados. Isso foi corrigido.

Atualizações da interface do usuário do editor de SQL​

15 de janeiro de 2025

O novo editor de SQL (Public Preview) inclui os seguintes aprimoramentos na interface do usuário:

  • Experiência aprimorada no site download: Os resultados da consulta são automaticamente nomeados após a consulta durante os downloads.
  • Atalhos de teclado para dimensionamento de fontes: Use Alt + e Alt - (Windows/Linux) ou Opt + e Opt - (macOS) para ajustar rapidamente o tamanho da fonte no editor SQL.
  • Menções de usuários em comentários: Marque usuários específicos com @ nos comentários para enviar a eles notificações de email.
  • Navegação mais rápida em tab: a troca de guias agora é até 80% mais rápida para guias carregadas e 62% mais rápida para guias descarregadas.
  • Seleção simplificada de armazéns: as informações sobre o tamanho do armazém no site SQL são exibidas diretamente no seletor compute para facilitar a seleção.
  • Atalhos para edição de parâmetros: Use Ctrl + Enter (Windows/Linux) ou Cmd + Enter (macOS) para executar consultas durante a edição de valores de parâmetros.
  • Controle de versão aprimorado: Os resultados das consultas são preservados no histórico de versões para melhorar a colaboração.

Atualizações de visualização de gráficos​

15 de janeiro de 2025

O novo sistema de gráficos com melhor desempenho, esquemas de cores aprimorados e interatividade mais rápida já está disponível para todos. Consulte Visualizações em Databricks Notebook e SQL editor e tipos de visualização.

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