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Databricks SQL リリースノート 2025

次の Databricks SQL の機能と機能強化は、2025 年にリリースされました。

2025年8月​

Default warehouse setting is now available in Beta​

August 28, 2025

Set a default warehouse that will be automatically selected in the compute selector across the SQL editor, AI/BI dashboards, AI/BI Genie, Alerts, and Catalog Explorer. Individual users can override this setting by selecting a different warehouse before running a query. They can also define their own user-level default warehouse to apply across their sessions. See Set a default SQL warehouse for the workspace and Set a user-level default warehouse.

Databricks SQL version 2025.25 is rolling out in Current​

August 21, 2025

Databricks SQL version 2025.25 is rolling out to the Current channel from August 20th, 2025 to August 28th, 2025. See features in 2025.25.

Databricks SQL version 2025.25 is now available in Preview​

August 14, 2025

Databricks SQL version 2025.25 is now available in the Preview channel. Review the following section to learn about new features and behavioral changes.

Recursive common table expressions (rCTE) are generally available​

Recursive common table expressions (rCTEs) are generally available. Navigate hierarchical data using a self-referencing CTE with UNION ALL to follow the recursive relationship.

Support for schema and catalog level default collation​

You can now set a default collation for schemas and catalogs. This allows you to define a collation that applies to all objects created within the schema or catalog, ensuring consistent collation behavior across your data.

Support for Spatial SQL expressions and GEOMETRY and GEOGRAPHY data types​

You can now store geospatial data in built-in GEOMETRY and GEOGRAPHY columns for improved performance of spatial queries. This release adds more than 80 new spatial SQL expressions, including functions for importing, exporting, measuring, constructing, editing, validating, transforming, and determining topological relationships with spatial joins. See ST geospatial functions, GEOGRAPHY type, and GEOMETRY type.

Support for schema and catalog level default collation​

You can now set a default collation for schemas and catalogs. This allows you to define a collation that applies to all objects created within the schema or catalog, ensuring consistent collation behavior across your data.

Better handling of JSON options with VARIANT​

The from_json and to_json functions now correctly apply JSON options when working with top-level VARIANT schemas. This ensures consistent behavior with other supported data types.

Support for TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE syntax​

You can now specify TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE instead of TIMESTAMP_NTZ. This change improves compatibility with the SQL Standard.

Resolved subquery correlation issue​

Databricks no longer incorrectly correlates semantically equal aggregate expressions between a subquery and its outer query. Previously, this could lead to incorrect query results.

Error thrown for invalid CHECK constraints​

Databricks now throws an AnalysisException if a CHECK constraint expression cannot be resolved during constraint validation.

Stricter rules for stream-stream joins in append mode​

Databricks now disallows streaming queries in append mode that use a stream-stream join followed by window aggregation, unless watermarks are defined on both sides. Queries without proper watermarks can produce non-final results, violating append mode guarantees.

New SQL editor is generally available​

August 14, 2025

The new SQL editor is now generally available. The new SQL editor provides a unified authoring environment with support for multiple statement results, inline execution history, real-time collaboration, enhanced Databricks Assistant integration, and additional productivity features. See Write queries and explore data in the new SQL editor.

Fixed timeout handling for materialized views and streaming tables​

August 14, 2025

New timeout behavior for materialized views and streaming tables created in Databricks SQL:

  • Materialized views and streaming tables created after August 14, 2025 will have the warehouse timeout automatically applied.
  • For materialized views and streaming tables created before August 14, 2025, run CREATE OR REFRESH to synchronize the timeout setting with the timeout configuration of the warehouse.
  • All materialized views and streaming tables now have a default timeout of two days.

2025年7月発売​

Preset date ranges for parameters in the SQL editor​

July 31, 2025

In the new SQL editor, you can now choose from preset date ranges—such as This week, Last 30 days, or Last year when using timestamp, date, and date range parameters. These presets make it faster to apply common time filters without manually entering dates.

Jobs & Pipelines list now includes Databricks SQL pipelines​

July 29, 2025

The Jobs & Pipelines list now includes pipelines for materialized views and streaming tables that were created with Databricks SQL.

Inline execution history in SQL editor​

July 24, 2025

Inline execution history is now available in the new SQL editor, allowing you to quickly access past results without re-executing queries. Easily reference previous executions, navigate directly to past query profiles, or compare run times and statuses—all within the context of your current query.

Databricks SQL version 2025.20 is now available in Current​

July 17, 2025

Databricks SQL version 2025.20 is rolling out in stages to the Current channel. For features and updates in this release, see 2025.20 features.

SQL editor updates​

July 17, 2025

  • Improvements to named parameters: Date-range and multi-select parameters are now supported. For date range parameters, see Add a date range. For multi-select parameters, see Use multiple values in a single query.

  • Updated header layout in SQL editor: The run button and catalog picker have moved to the header, creating more vertical space for writing queries.

Git support for alerts​

July 17, 2025

You can now use Databricks Git folders to track and manage changes to alerts. To track alerts with Git, place them in a Databricks Git folder. Newly cloned alerts only appear in the alerts list page or API after a user interacts with them. They have paused schedules and need to be explicitly resumed by users. See How Git integration works with alerts.

Databricks SQL version 2025.20 is now available in Preview​

July 3, 2025

Databricks SQL version 2025.20 is now available in the Preview channel. Review the following section to learn about new features and behavioral changes.

SQL プロシージャーのサポート​

SQL スクリプトを、Unity Catalog に再利用可能なアセットとして保存されているプロシージャにカプセル化できるようになりました。CREATE PROCEDURE コマンドを使用してプロシージャを作成し、CALL コマンドを使用して呼び出すことができます。

SQL 関数のデフォルトの照合順序を設定する​

CREATE FUNCTION コマンドで新しい DEFAULT COLLATION 句を使用すると、STRING パラメーターに使用されるデフォルト照合順序、戻り値の型、および関数本体の STRING リテラルが定義されます。

再帰的共通テーブル式 (rCTE) のサポート​

Databricks では、 再帰的共通テーブル式 (rCTE) を使用した階層データのナビゲーションがサポートされるようになりました。自己参照 CTE と UNION ALL を使用して、再帰的な関係を追跡します。

SHOW SCHEMASでのALL CATALOGSのサポート​

SHOW SCHEMAS構文は、次の構文を受け入れるように更新されています。

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

SHOW クエリで ALL CATALOGS が指定されている場合、カタログ マネージャー (DsV2) を使用して、名前空間をサポートするすべてのアクティブなカタログが反復処理されます。カタログごとに、最上位の名前空間が含まれます。

コマンドの出力属性とスキーマが変更され、対応する名前空間のカタログを示す catalog 列が追加されました。次に示すように、新しい列が出力属性の最後に追加されます。

前の出力

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

新しい出力

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

リキッドクラスタリング 削除ベクトルをより効率的に圧縮​

リキッドクラスタリングを使用した Delta テーブルは、OPTIMIZE の実行中に削除ベクトルからの物理的な変更をより効率的に適用するようになりました。詳細については、「 Parquet データ ファイルに変更を適用する」を参照してください。

MERGE演算の UPDATE/INSERT 列の値で非決定論的な式を許可する​

Databricks では、 MERGE 演算の更新および挿入された列値で非決定論的な式を使用できるようになりました。ただし、 MERGE ステートメントの条件での非決定論的式はサポートされていません。

たとえば、列に対して動的値またはランダムな値を生成できるようになりました。

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

これは、データプロパティ(平均値や他のコンピュート列など)を保持しながら実際のデータを難読化することで、データのプライバシー保護に役立ちます。

SQL 変数の宣言と削除のための VAR キーワードをサポート​

変数を宣言および削除するための SQL 構文で、VARIABLEに加えて VAR キーワードがサポートされるようになりました。この変更により、変数に関連するすべての操作で構文が統一され、一貫性が向上し、変数を設定するときにすでに VAR を使用しているユーザーの混乱が軽減されます。

CREATE VIEW 列レベルの句は、句がマテリアライズドビューにのみ適用される場合にエラーをスローするようになりました​

CREATE VIEW MATERIALIZED VIEWに対してのみ有効な列レベルの句を指定するコマンドは、エラーをスローするようになりました。CREATE VIEWコマンドの影響を受ける句は次のとおりです。

  • NOT NULL
  • 指定されたデータ型 ( FLOAT や STRING
  • DEFAULT
  • COLUMN MASK

2025年6月発売​

Databricks SQL Serverless engine upgrades​

June 11, 2025

The following engine upgrades are now rolling out globally, with availability expanding to all regions over the coming weeks.

  • Lower latency: Dashboards, ETL jobs, and mixed workloads now run faster, with up to 25% improvement. The upgrade is automatically applied to serverless SQL warehouses with no additional cost or configuration.
  • Predictive Query Execution (PQE): PQE monitors tasks in real time and dynamically adjusts query execution to help avoid skew, spills, and unnecessary work.
  • Photon vectorized shuffle: Keeps data in compact columnar format, sorts it within the CPU's high-speed cache, and processes multiple values simultaneously using vectorized instructions. This improves throughput for CPU-bound workloads such as large joins and wide aggregation.

User interface updates​

June 5, 2025

  • Query insights improvements: Visiting the Query History page now emits the listHistoryQueries event. Opening a query profile now emits the getHistoryQuery event.

2025年5月発売予定​

Metric views are in Public Preview​

May 29, 2025

Unity Catalog metric views provide a centralized way to define and manage consistent, reusable, and governed core business metrics. They abstract complex business logic into a centralized definition, enabling organizations to define key performance indicators once and use them consistently across reporting tools like dashboards, Genie spaces, and alerts. Use a SQL warehouse running on the Preview channel (2025.16) or other compute resource running Databricks Runtime 16.4 or above to work with metric views. See Unity Catalog metric views.

User interface updates​

May 29, 2025

  • New SQL editor improvements:
    • New queries in Drafts folder: New queries are now created by default in the Drafts folder. When saved or renamed, they automatically move out of Drafts.
    • Query snippets support: You can now create and reuse query snippets—predefined segments of SQL such as JOIN or CASE expressions, with support for autocomplete and dynamic insertion points. Create snippets by choosing View > Query Snippets.
    • Audit log events: Audit log events are now emitted for actions taken in the new SQL editor.
    • Filters impact on visualizations: Filters applied to result tables now also affect visualizations, enabling interactive exploration without modifying the SQL query.

New alert version in Beta​

May 22, 2025

A new version of alerts is now in Beta. This version simplifies creating and managing alerts by consolidating query setup, conditions, schedules, and notification destinations into a single interface. You can still use legacy alerts alongside the new version. See Databricks SQL alerts.

User interface updates​

May 22, 2025

Databricks SQL version 2025.16 is now available​

May 15, 2025

Databricks SQL version 2025.16 is now available in the Preview channel. Review the following section to learn about new features, behavioral changes, and bug fixes.

Databricks SQL のカタログ操作で IDENTIFIER サポートが利用可能に​

IDENTIFIER 句を使用して、次のカタログ操作を実行できるようになりました。

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

この新しい構文により、これらの操作に定義されたパラメーターを使用してカタログ名を動的に指定できるため、ワークフローの柔軟性と再利用性 SQL が向上します。 構文の例として、カタログ名を指定するために提供されるパラメーターが param であるCREATE CATALOG IDENTIFIER(:param)について考えてみます。

詳細については、 IDENTIFIER 句を参照してください。

照合式で、自動生成された一時的なエイリアスが提供されるようになりました​

照合された式の自動生成されたエイリアスは、常に決定論的に COLLATE 情報を組み込むようになりました。自動生成されたエイリアスは一時的 (不安定) であり、依存すべきではありません。代わりに、ベスト プラクティスとして、 expression AS alias を一貫して明示的に使用してください。

ビュー内の UNION/EXCEPT/INTERSECT と EXECUTE IMMEDIATE が正しい結果を返すようになりました​

最上位の UNION/EXCEPT/INTERSECT 列とエイリアス化されていないカラムを含む一時ビュー定義と永続ビュー定義のクエリは、 UNION/EXCEPT/INTERSECTキーワードがエイリアスと見なされていたため、以前は誤った結果を返していました。これで、これらのクエリはセット全体の操作を正しく実行します。

EXECUTE IMMEDIATE ... INTO 最上位の COLUMN UNION/EXCEPT/INTERSECT 列とエイリアス化されていないカラムでも、パーサーがこれらのキーワードをエイリアスとして解釈するため、set 操作の誤った結果が指定された変数に書き込まれました。同様に、無効な末尾テキストを含む SQL クエリも許可されました。このような場合の set 操作は、指定された変数に正しい結果を書き込むようになり、無効な SQL テキストの場合は失敗するようになりました。

新しい listagg および string_agg 機能​

これで、 listagg 関数または string_agg 関数を使用して、グループ内の STRING 値と BINARY 値を集計できるようになりました。詳細については、 string_agg を参照してください。

特定の操作で壊れたエイリアス化された整数リテラルのグループ化を修正​

エイリアス化された整数リテラルのグループ化式は、以前は MERGE INTOなどの特定の操作で壊れていました。たとえば、次の式は、値 (val) が 202001 に置き換えられるため、GROUP_BY_POS_OUT_OF_RANGE を返します。

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)

この問題は修正されました。既存のクエリの問題を軽減するには、使用している定数が、グループ化式に含める必要がある列の位置と等しくないことを確認します。

MERGE操作のソース・マテリアライゼーションの無効化を禁止するEnable flags​

以前は、ユーザーは merge.materializeSource を noneに設定することで、MERGE でのソース実体化を無効にできました。新しいフラグを有効にすると、これは禁止され、エラーが発生します。Databricks は、この構成フラグを以前に使用したことがない顧客に対してのみフラグを有効にする予定であるため、顧客は動作の変更に気付くことはありません。

2025年4月発売​

Databricks SQL version 2025.15 is now available​

April 10, 2025

Databricks SQL version 2025.15 is now available in the Preview channel. Review the following section to learn about new features, behavioral changes, and bug fixes.

を使用して複数の列を編集します ALTER TABLE​

1 つの ALTER TABLE ステートメントで複数の列を変更できるようになりました。ALTER TABLE ...COLUMN 句。

Delta テーブル・プロトコルのダウングレードは、チェックポイント保護付きでGAです​

DROP FEATURE は、Delta Lake テーブル機能を削除し、テーブル プロトコルをダウングレードするために一般提供されています。デフォルトでは、 DROP FEATURE は保護されたチェックポイントを作成するようになり、待ち時間や履歴の切り捨てを必要としない、より最適化され簡素化されたダウングレード エクスペリエンスを実現します。「Delta Lake テーブル機能の削除」および「テーブル プロトコルのダウングレード」を参照してください。

ANSI SQL/PSM に基づく手続き型 SQL スクリプトの記述 (パブリック プレビュー)​

ANSI SQL/PSM に基づくスクリプト機能を使用して、条件ステートメント、ループ、ローカル変数、例外処理など、SQL で手続き型ロジックを記述できるようになりました。SQL スクリプティングを参照してください。

テーブルとビューレベルのデフォルトの照合順序​

テーブルとビューのデフォルトの照合を指定できるようになりました。これにより、すべてまたはほとんどの列が同じ照合を共有するテーブルとビューの作成が簡略化されます。照合を参照してください。

新しいH3関数​

次の H3 関数が追加されました。

Legacy dashboards support has ended​

April 10, 2025

Official support for legacy dashboards has ended. You can no longer create or clone legacy dashboards using the UI or API. Databricks continues to address critical security issues and service outages, but recommends using AI/BI dashboards for all new development. To learn more about AI/BI dashboards, see Dashboards. For help migrating, see Clone a legacy dashboard to an AI/BI dashboard and Use dashboard APIs to create and manage dashboards.

Custom autoformatting options for SQL queries​

April 3, 2025

Customize autoformatting options for all of your SQL queries. See Custom format SQL statements.

Boxplot visualizations issue fixed​

April 3, 2025

Fixed an issue where Databricks SQL boxplot visualizations with only a categorical x-axis did not display categories and bars correctly. Visualizations now render as expected.

CAN VIEW permission for SQL warehouses is in Public Preview​

April 3, 2025

CAN VIEW permission is now in Public Preview. This permission allows users to monitor SQL warehouses, including the associated query history and query profiles. Users with CAN VIEW permission cannot run queries on the SQL warehouse without being granted additional permissions. See SQL warehouse ACLs.

2025年3月​

User interface updates​

March 27, 2025

  • Query profiles updated for improved usability: Query profiles have been updated to improve usability and help you quickly access key insights. See Query profile.

User interface updates​

March 20, 2025

  • Transfer SQL warehouse ownership to service principal: You can now use the UI to transfer warehouse ownership to a service principal.

User interface updates​

March 6, 2025

  • Dual-axis charts now support zoom: You can now click and drag to zoom in on dual-axis charts.
  • Pin table columns: You can now pin table columns to the left side of the table display. Columns stay in view as you scroll right on the table. See Column settings.
  • Fixed an issue with combo charts: Resolved misalignment between x-axis labels and bars when using a temporal field on the x-axis.

2025年2月​

Databricks SQL version 2025.10 is now available​

February 21, 2025

Databricks SQL version 2025.10 is now available in the Preview channel. Review the following section to learn about new features, behavioral changes, and bug fixes.

Delta Sharingでは、テーブル履歴はデフォルトによって有効になります​

SQL コマンドを使用して作成された共有 ALTER SHARE <share> ADD TABLE <table> 、履歴共有 (WITH HISTORY) がデフォルトで有効になりました。 ALTER SHAREを参照してください。

資格情報の SQL ステートメントは、資格情報の種類が一致しない場合にエラーを返します​

このリリースでは、クレデンシャル管理 SQL ステートメントで指定されたクレデンシャル・タイプがクレデンシャル引数のタイプと一致しない場合、エラーが返され、ステートメントは実行されません。たとえば、文 DROP STORAGE CREDENTIAL 'credential-name'の場合、 credential-name ストレージ認証情報でない場合、文はエラーで失敗します。

この変更は、ユーザーエラーを防ぐために行われます。以前は、これらのステートメントは、指定された資格情報の種類と一致しない資格情報が渡された場合でも、正常に実行されていました。たとえば、次の文は storage-credential: DROP SERVICE CREDENTIAL storage-credentialを正常にドロップします。

この変更は、次のステートメントに影響します。

ジェネレーテッドカラム式で timestampdiff & timestampadd を使用します​

Delta Lake でジェネレーテッドカラム式 で、 timestampdiff 関数と timestampadd 関数がサポートされるようになりました。

SQL パイプライン構文のサポート​

これで、SQL パイプラインを作成できるようになりました。SQL パイプラインは、次の例に示すように、 SELECT c2 FROM T WHERE c1 = 5などの標準クエリをステップバイステップのシーケンスに構造化します。

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

SQL パイプラインでサポートされている構文については、「SQL パイプライン構文」を参照してください。

この業界横断的な拡張の背景については、SQL Has Problems. We Can Fix Them: Pipe Syntax In SQL (by Google Research)をご覧ください。

http_request 関数を使用して HTTP リクエストを行う​

これで、HTTP 接続を作成し、それらを介して http_request 関数を使用して HTTP 要求を行うことができます。

DESCRIBE TABLE に更新すると、メタデータが構造化 JSON として返されます​

DESCRIBE TABLE AS JSONコマンドを使用して、テーブルのメタデータを JSON ドキュメントとして返すことができるようになりました。JSON出力は、デフォルトの人間が判読できるレポートよりも構造化されており、テーブルのスキーマをプログラムで解釈するために使用できます。詳細については、「 DESCRIBE TABLE AS JSON」を参照してください。

末尾の空白の区別されない照合順序​

末尾の空白の区別されない照合のサポートが追加されました。 たとえば、これらの照合順序は 'Hello' と 'Hello ' を同等に扱います。 詳細については、「 RTRIM 照合」を参照してください。

インクリメンタル・クローン処理の改善​

このリリースには、ソース表からすでにコピーされたファイルをターゲット表にインクリメンタル CLONE が再コピーする可能性があるエッジケースの修正が含まれています。 「Databricks でテーブルを複製する」を参照してください。

User interface updates​

February 13, 2025

  • Preview Unity Catalog metadata in data discovery: Preview metadata for Unity Catalog assets by hovering over an asset in the schema browser. This capability is available in Catalog Explorer and other interfaces where you use the schema browser, such as AI/BI dashboards and the SQL editor.

A card containing unity catalog metadata, such as owner and recent query history is displayed to the right of the catalog listing.

  • Filter to find data assets you can query: Filter settings in Catalog Explorer's schema browser now includes a Can query checkbox. Selecting this option excludes objects that you can view but not query.

Filter settings with the can query toggle selected

2025年1月​

User interface updates​

January 30, 2025

  • Completed query count chart for SQL warehouses (Public Preview): A new Completed query count chart is now available on the SQL warehouse monitoring UI. This chart shows the number of queries finished in a time window, including canceled and failed queries. The chart can be used with the other charts and the Query History table to assess and troubleshoot the performance of the warehouse. The query is allocated in the time window it is completed. Counts are averaged per minute. For more information, see Monitor a SQL warehouse.

  • Expanded data display in SQL editor charts: Visualizations created in the SQL editor now support up to 15,000 rows of data.

Databricks SQL version 2024.50 is now available​

January 23, 2025

Databricks SQL version 2024.50 is now available in the Preview channel. Review the following section to learn about new features, behavioral changes, and bug fixes.

VARIANT データ型は、比較が必要な操作で使用できなくなりました​

次の句または演算子は、 VARIANT データ型を含むクエリでは使用できません。

  • DISTINCT
  • INTERSECT
  • EXCEPT
  • UNION
  • DISTRIBUTE BY

これらの操作は比較を実行し、VARIANT データ型を使用する比較では未定義の結果が生成され、Databricks ではサポートされていません。 Databricks ワークロードまたはテーブルで VARIANT 型を使用する場合、Databricks では次の変更をお勧めします。

  • クエリまたは式を更新して、 VARIANT 値をVARIANT 以外のデータ型に明示的にキャストします。
  • 上記の操作のいずれかで使用する必要があるフィールドがある場合は、 VARIANT データ型からそれらのフィールドを抽出し、非VARIANT データ型を使用して格納します。

詳細については、「 バリアント データのクエリ」を参照してください。

USE CATALOG with IDENTIFIER句のパラメータ化のサポート​

IDENTIFIER 句は、USE CATALOG 文でサポートされています。このサポートにより、文字列変数またはパラメーター マーカーに基づいて現在のカタログをパラメーター化できます。

テーブルとビューのCOMMENT ON COLUMNサポート​

COMMENT ON 文は、ビュー・カラムとテーブル・カラムのコメントの変更をサポートしています。

新しい SQL 関数​

次の新しい組み込み SQL 関数を使用できます。

  • dayname(expr) は、指定された日付の曜日を表す 3 文字の英語の頭字語を返します。
  • uniform(expr1, expr2 [,seed]) は、指定された数値範囲内で独立し、同一に分布した値を持つランダムな値を返します。
  • randstr(length) は、 length 文字の英数字のランダムな文字列を返します。

他の関数のための名前付きパラメーターの呼び出し​

次の関数は 、名前付きパラメーターの呼び出しをサポートしています。

入れ子にされた型が NULL 制約を適切に受け入れるようになりました​

このリリースでは、入れ子になった型の一部の Delta 生成列 ( STRUCTなど) に影響するバグが修正されています。 これらの列は、ネストされたフィールドの NULL または NOT NULL 制約に基づいて式を誤って拒否することがありました。 この問題は修正されました。

SQL editor user interface updates​

January 15, 2025

The new SQL editor (Public Preview) includes the following user interface improvements:

  • Enhanced download experience: Query outputs are automatically named after the query when downloaded.
  • Keyboard shortcuts for font sizing: Use Alt + and Alt - (Windows/Linux) or Opt + and Opt - (macOS) to quickly adjust font size in the SQL editor.
  • User mentions in comments: Tag specific users with @ in comments to send them email notifications.
  • Faster tab navigation: Tab switching is now up to 80% faster for loaded tabs and 62% faster for unloaded tabs.
  • Streamlined warehouse selection: SQL Warehouse size information is displayed directly in the compute selector for easier selection.
  • Parameter editing shortcuts: Use Ctrl + Enter (Windows/Linux) or Cmd + Enter (macOS) to execute queries while editing parameter values.
  • Enhanced version control: Query results are preserved in version history for better collaboration.

Chart visualization updates​

January 15, 2025

The new chart system with improved performance, enhanced color schemes, and faster interactivity is now generally available. See Visualizations in Databricks notebooks and SQL editor and Visualization types.

に最終更新