Notes de version de Databricks SQL

S'applique à : AWS GCP Azure

Les fonctionnalités et améliorations Databricks SQL suivantes ont été publiées récemment.

juin 2026

MATCH_RECOGNIZE est maintenant en préversion

30 juin 2026

Databricks SQL prend désormais en charge la clause SQL:2016 MATCH_RECOGNIZE pour la reconnaissance de modèles de lignes. Activez l'aperçu de Match Recognize dans les paramètres d'aperçu du Workspace.

La prise en charge des contraintes UNIQUE est désormais en préversion.

5 juin 2026

Databricks SQL prend désormais en charge les contraintes UNIQUE informationnelles sur les tables Delta Lake de Unity Catalog. Les clés étrangères peuvent référencer des colonnes UNIQUE, et RELY sur une contrainte UNIQUE permet l'élimination des jointures et la simplification DISTINCT sur un compute compatible Photon.

mai 2026

Databricks SQL version 2026,15 est désormais disponible en préversion

26 mai 2026

Databricks SQL version 2026,15 est désormais disponible dans le canal de distribution **Aperçu**. Consultez la section suivante pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités, les changements de comportement et les corrections de bogues.

XPath ne récupère plus les DTD externes

Lorsque vous évaluez xpath sur XML, SAP Databricks ne charge plus les définitions de type de document (DTD) externes déclarées dans le document. Auparavant, XPath pouvait échouer lorsque le XML contenait une référence DTD externe qui pointait vers une URL mal formée ou un endpoint inaccessible. Étant donné que la validation DTD est distincte de l'évaluation XPath, les queries qui ont déjà réussi renvoient les mêmes résultats qu'auparavant. Les queries qui échouaient auparavant uniquement lors de la récupération DTD externe peuvent désormais réussir.

Préservation des structs NULL dans les écritures INSERT, MERGE et streaming avec évolution des schémas

Pour INSERT, MERGE et les écritures en streaming qui utilisent l'évolution des schémas, une structure NULL dans la source est désormais stockée comme NULL dans la cible. Auparavant, cette valeur était matérialisée de manière incorrecte comme une structure non nulle avec chaque champ défini sur NULL, alors que les mêmes opérations sans évolution des schémas préservaient correctement les structures NULL. Si votre code s'appuyait sur la réception d'une structure non nulle dont tous les champs étaient NULL, mettez à jour votre code pour gérer une structure NULL à la place.

SHOW CREATE TABLE prend en charge les vues métriques

SHOW CREATE TABLE prend désormais en charge les vues métriques. Auparavant, l'exécution de cette commande sur une vue métrique entraînait une erreur. La sortie des vues métriques inclut le nom en trois parties entièrement qualifié avec catalogue (par exemple, CREATE VIEW catalog.db.my_metric_view ...), ce qui facilite la recréation de la vue métrique au bon emplacement.

Correction pour LEFT OUTER JOIN LATERAL entraînant la perte de lignes

Un bogue qui a incorrectement supprimé des lignes de LEFT OUTER JOIN LATERAL queries est maintenant corrigé. Les requêtes utilisant ce constructeur renvoient désormais les résultats corrects. Pour revenir temporairement à l'ancien comportement, définissez spark.databricks.sql.optimizer.lateralJoinPreserveOuterSemantic sur true.

NATURAL JOIN respecte la correspondance des colonnes insensible à la casse.

NATURAL JOIN utilise désormais correctement la mise en correspondance de colonnes non sensible à la casse lorsque spark.sql.caseSensitive est défini sur false (the default). Auparavant, NATURAL JOIN utilisait une comparaison sensible à la casse pour identifier les colonnes communes, ce qui faisait que les colonnes qui ne différaient que par la casse (par exemple, ID versus id) n'étaient pas reconnues comme correspondantes. Cela a amené NATURAL JOIN à produire silencieusement des résultats de jointure croisée. Les requêtes affectées par ce bogue renvoient désormais des résultats corrects avec des colonnes correctement jointes.

Validation de la dépendance SQL UDF dans Unity Catalog

Unity Catalog applique désormais la validation des dépendances pour les fonctions définies par l'utilisateur (UDF) SQL afin d'éviter le contournement du contrôle d'accès. Auparavant, les fonctions SQL créées via l'API REST pouvaient référencer des dépendances auxquelles l'utilisateur n'avait pas accès. Les UDF SQL dont les configurations de dépendances sont invalides sont désormais bloquées pour l'exécution.

Écritures optimisées pour les tables partitionnées Unity Catalog créées avec CRTAS

Les écritures optimisées sont désormais correctement appliquées aux tables partitionnées Unity Catalog créées avec CREATE OR REPLACE TABLE ... AS SELECT (CRTAS). Auparavant, les CRTAS sur les nouvelles tables partitionnées Unity Catalog n'appliquaient pas les écritures optimisées, ce qui entraînait un nombre plus élevé de petits fichiers par partition. Ce correctif peut augmenter la latence d'écriture. Pour revenir au comportement précédent, définissez spark.databricks.delta.optimizeWrite.UCTableCRTAS.enabled sur false.

Correction de l'autorité EPSG incorrecte pour le SRID 102100 défini par ESRI

Le mappage du système de coordonnées de référence (CRS) pour SRID 102100 utilise désormais correctement ESRI:102100 au lieu du EPSG:102100 incorrect. Ce correctif garantit que les données géospatiales sont stockées avec l'autorité correcte pour une meilleure interopérabilité avec d'autres systèmes.

Prise en charge de CREATE OR REPLACE pour les tables temporaires

CREATE OR REPLACE TEMP TABLE la syntaxe est désormais prise en charge, ce qui vous permet de créer ou de remplacer des tables temporaires en une seule instruction. Ceci élimine la nécessité de supprimer et de recréer explicitement des tables temporaires.

L'historique des tables Delta inclut les indicateurs d'option d'écriture.

L'historique de la table Delta Lake (DESCRIBE HISTORY) inclut désormais les indicateurs d'option d'écriture dans la colonne operationParameters pour les opérations WRITE et REPLACE TABLE. Lorsque les options suivantes sont explicitement activées, elles apparaissent comme des indicateurs booléens dans l'historique (uniquement inclus lorsque true) :

Pour les opérations WRITE et REPLACE TABLE :

• isDynamicPartitionOverwrite: présent lorsque le mode d'écrasement de partition dynamique était utilisé
• canOverwriteSchema: présent lorsque le remplacement du schéma (overwriteSchema) était activé
• canMergeSchema: présent lorsque la Merge de schéma (mergeSchema) était activée

Pour REPLACE TABLE opérations :

• predicate: présent lorsque replaceWhere a été utilisé
• isV1WriterSaveAsTableOverwrite: présent lorsque le remplacement était déclenché par un écrasement .saveAsTable

Nouvelles fonctions géospatiales

Les fonctions géospatiales suivantes sont désormais disponibles :

• st_makepoint : renvoie un point GEOMETRY avec les coordonnées données.
• st_makeenvelope : Renvoie une valeur GEOMETRY représentant l'enveloppe alignée sur l'axe (cadre de délimitation) définie par les coordonnées d'angle données.

Prise en charge améliorée des jointures spatiales

Le prédicat ST_DWithin (distance à l'intérieur) est désormais pris en charge comme condition de jointure pour les jointures spatiales. Les conjonctions de prédicats sont désormais éligibles aux jointures spatiales, par exemple condition AND st_predicate.

Profilage des données natif pour les tables de résultats dans l'éditeur SQL

1er mai 2026

Vous pouvez désormais consulter les statistiques de profilage des colonnes dans les tables de résultats du nouvel éditeur Databricks SQL. Sélectionnez les en-têtes de colonne et cliquez sur **Ouvrir les détails de la sélection** pour consulter les statistiques de profilage.

Mars 2026

Databricks SQL version 2026.10 est désormais disponible en préversion.

26 mars 2026

Databricks SQL version 2026.10 est désormais disponible dans le canal de distribution Preview . Consultez la section suivante pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités, les changements de comportement et les corrections de bogues.

Les erreurs de métriques d'observation ne font plus échouer les query

Les erreurs survenant lors de la collecte des métriques d'observation ne provoquent plus l'échec de l'exécution de la query. Auparavant, les erreurs dans les clauses OBSERVE (telles que la division par zéro) pouvaient bloquer ou faire échouer l'intégralité de la query. Désormais, la query se termine avec succès et l'erreur est signalée lorsque vous appelez observation.get.

Clause FILTER pour les fonctions d'agrégation de MEASURE

Les fonctions d'agrégation MEASURE prennent désormais en charge les clauses FILTER. Auparavant, les filtres étaient ignorés sans avertissement.

Écritures optimisées pour les opérations CRTAS de Unity Catalog.

Les opérations CREATE OR REPLACE TABLE AS SELECT (CRTAS) sur les tables partitionnées de Unity Catalog appliquent désormais par default des écritures optimisées, produisant moins de fichiers, mais de plus grande taille. Pour désactiver, définissez spark.databricks.delta.optimizeWrite.UCTableCRTAS.enabled sur false.

Les valeurs de partition de Timestamp utilisent le fuseau horaire de la session

Les valeurs de partition de timestamp utilisent maintenant le fuseau horaire de session du SQL Warehouse. Si vous avez des partitions de timestamp écrites avant la version 2025.40 de Databricks SQL, Exécutez SHOW PARTITIONS pour vérifier les métadonnées de votre partition avant d'écrire de nouvelles données.

Mot-clé réservé DESCRIBE FLOW

La commande DESCRIBE FLOW est maintenant disponible. Si vous avez une table nommée flow, utilisez DESCRIBE schema.flow, DESCRIBE TABLE flow ou DESCRIBE `flow` avec des apostrophes inversées.

Opérations d'ensemble booléennes SpatialSQL

ST_Difference, ST_Intersection et ST_Union utilisent une nouvelle implémentation avec des performances environ 2 fois plus rapides. Les géométries d'entrée valides produisent toujours un résultat et ne génèrent plus d'erreurs. Les résultats sont normalisés pour une sortie cohérente et comparable.

Types d'exceptions pour SQLSTATE

Les types d'exception prennent désormais en charge SQLSTATE. Si votre code analyse les exceptions par correspondance de chaîne ou intercepte des types d'exception spécifiques, mettez à jour votre logique de gestion des erreurs.

Évolution des schémas avec les instructions INSERT

Utilisez la clause WITH SCHEMA EVOLUTION avec les instructions SQL INSERT pour faire évoluer automatiquement le schéma de la table cible pendant les opérations d'insertion. La clause est prise en charge pour les formes INSERT INTO, INSERT OVERWRITE et INSERT INTO ... REPLACE. Le schéma de la table Delta Lake cible est mis à jour pour prendre en charge des colonnes supplémentaires ou des types élargis de la source.

Valeurs de structure NULL conservées dans les opérations INSERT

INSERT Les opérations avec évolution des schémas ou transtypage implicite conservent désormais les valeurs de structure NULL lorsque les tables source et cible ont des ordres de champs de structure différents.

fonction SQL parse_timestamp

La fonction SQL parse_timestamp analyse les chaînes de Timestamp à l'aide de plusieurs modèles et s'exécute sur le moteur Photon pour des performances améliorées lors de l'analyse des Timestamp dans plusieurs formats.

max_by et min_by avec limite facultative

Les fonctions d'agrégation max_by et min_by acceptent désormais un troisième argument facultatif limit (jusqu'à 100 000). Lorsqu'elles sont fournies, les fonctions renvoient un tableau de jusqu'à limit valeurs correspondant aux valeurs les plus grandes (ou les plus petites) de l'expression de classement, simplifiant ainsi les requêtes top-K et bottom-K sans fonctions de fenêtre ni CTE.

Fonctions d'agrégation vectorielles et scalaires

De nouvelles fonctions SQL opèrent sur des vecteurs ARRAY<FLOAT> pour les workloads d'intégration et de similarité :

Fonctions agrégées :

• vector_avg : Renvoie la moyenne élément par élément des vecteurs d'un groupe.
• vector_sum : Renvoie la somme élément par élément des vecteurs d'un groupe.

Fonctions scalaires :

• vector_cosine_similarity : Renvoie la similarité cosinus de deux vecteurs.
• vector_inner_product : Renvoie le produit scalaire (ou produit interne) de deux vecteurs.
• vector_l2_distance : Renvoie la distance euclidienne (L2) entre deux vecteurs.
• vector_norm : Renvoie la norme Lp d'un vecteur (1, 2 ou infini).
• vector_normalize : Renvoie un vecteur normalisé à la longueur unitaire.

Prise en charge du curseur SQL dans les instructions composées

Les instructions composées prennent désormais en charge le traitement du curseur. Utilisez DECLARE CURSOR pour définir un curseur, puis OPEN, FETCH et CLOSE pour exécuter la query et consommer les lignes une par une. Les curseurs peuvent utiliser des marqueurs de parameter et des gestionnaires de conditions tels que NOT FOUND pour le traitement ligne par ligne.

Fonctions d'esquisse approchées top-k

De nouvelles fonctions permettent de créer et de combiner des esquisses approchées top-K pour l'agrégation distribuée top-K :

• approx_top_k_accumulate : Construit un croquis par groupe.
• approx_top_k_combine : Merge les esquisses.
• approx_top_k_estimate : Renvoie les K premiers éléments avec des comptes estimés.

Fonctions d'esquisse de tuple

De nouvelles fonctions d'agrégation et scalaires pour les esquisses de tuples prennent en charge le comptage distinct et l'agrégation sur des paires clé-résumé.

Dépendances personnalisées pour les UDTF Python d’Unity Catalog

Les fonctions de table définies par l'utilisateur Python (UDTF) d'Unity Catalog peuvent désormais utiliser des dépendances personnalisées pour les bibliothèques externes, afin que vous puissiez utiliser des packages au-delà de ce qui est disponible dans l'environnement SQL Warehouse par default.

Nouvelles fonctions géospatiales

Les fonctions géospatiales suivantes sont désormais disponibles :

• st_estimatesrid : Estime le meilleur identifiant de référence spatiale projeté (SRID) pour une géométrie d'entrée.
• st_force2d : convertit une géographie ou une géométrie en sa représentation 2D.
• st_nrings : Compte le nombre total d'anneaux dans un polygone ou un multipolygone.
• st_numpoints : Compte le nombre de points non vides dans une géographie ou une géométrie.

Prise en charge Photon des fonctions géospatiales

Les fonctions géospatiales suivantes s'exécutent désormais sur le moteur Photon pour des performances plus rapides : st_difference, st_intersection et st_union.

Février 2026

La version 2025.40 de Databricks SQL est en cours de déploiement dans Current

23 février 2026

La version 2025.40 de Databricks SQL est en cours de déploiement sur le canal de distribution Actuel.

Databricks SQL version 2025.40 est maintenant disponible en avant-première.

11 février 2026

Databricks SQL version 2025.40 est désormais disponible dans le canal de distribution **Préversion**. Consultez la section suivante pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités, les changements de comportement et les corrections de bogues.

Le scripting SQL est généralement disponible

Le scripting SQL est maintenant généralement disponible. Rédigez une logique procédurale avec SQL, y compris des instructions conditionnelles, des boucles, des variables locales et la gestion des exceptions.

Les marqueurs de paramètre sont maintenant pris en charge dans plus de contextes SQL

Vous pouvez désormais utiliser des marqueurs de paramètres nommés (:param) et non nommés (?) partout où une valeur littérale du type approprié est autorisée. Cela inclut des instructions DDL telles que CREATE VIEW v AS SELECT ? AS c1, des types de colonne tels que DECIMAL(:p, :s), et des commentaires tels que COMMENT ON t IS :comment.

Clause IDENTIFIER étendue à davantage de contextes SQL

La clause IDENTIFIER, qui convertit les chaînes en noms d'objets SQL, est désormais prise en charge dans presque tous les contextes où un identifiant est autorisé. Combiné avec la prise en charge étendue des marqueurs de parameter et de la fusion de chaînes littérales, vous pouvez tout paramétrer, des alias de colonne (AS IDENTIFIER(:name)) aux définitions de colonne (IDENTIFIER(:pk) BIGINT NOT NULL).

Cohalescence de chaînes littérales prise en charge partout

Les littéraux de chaîne séquentiels tels que 'Hello' ' World' se regroupent désormais en 'Hello World' dans tout contexte où les littéraux de chaîne sont autorisés, y compris COMMENT 'This' ' is a ' 'comment'.

Nouvelle fonction BITMAP_AND_AGG

Une nouvelle fonction BITMAP_AND_AGG est désormais disponible pour compléter la bibliothèque existante de BITMAP fonctions.

Nouvelles fonctions Theta Sketch pour les décomptes distincts approximatifs

Une nouvelle bibliothèque de fonctions pour le nombre distinct approximatif et les opérations d'ensemble utilisant Datasketches Theta Sketch est désormais disponible, incluant theta_sketch_agg, theta_union_agg, theta_intersection_agg et les fonctions associées.

Nouvelles fonctions KLL Sketch pour les quantiles approximatifs

Une nouvelle bibliothèque de fonctions pour la création de croquis KLL pour le calcul approximatif de quantiles est désormais disponible, notamment kll_sketch_agg_bigint, kll_sketch_agg_double, kll_sketch_agg_float, et les fonctions de merge et de query associées.

Fonctions de fenêtre SQL dans les vues de métriques

Vous pouvez désormais utiliser les fonctions de fenêtre SQL dans les vues de métriques pour calculer les totaux cumulés, les classements et d'autres calculs basés sur les fenêtres.

Nouvelles fonctions géospatiales

Les nouvelles fonctions géospatiales suivantes sont désormais disponibles :

• st_azimuth : retourne l’azimut basé sur le nord du premier point au second, en radians.
• st_boundary : renvoie la limite de la géométrie d'entrée.
• st_closestpoint : Retourne la projection 2D d'un point sur la première géométrie la plus proche de la seconde géométrie.
• st_geogfromewkt : Analyse une description EWKT (Extended Well-Known Text) d'une géographie.
• st_geomfromewkt : analyse une description de géométrie au format Extended Well-Known Text (EWKT).

Prise en charge de l'entrée EWKT pour les fonctions de géométrie et de géographie existantes

Les fonctions try_to_geography, try_to_geometry, to_geography et to_geometry acceptent désormais les textes EWKT (Extended Well-Known Text) en entrée.

Performances améliorées pour les requêtes répétées sur des tables avec des filtres de lignes et des masques de colonne.

Les requêtes éligibles répétées sur les tables avec des filtres de ligne et des masques de colonne bénéficient désormais d'une mise en cache des résultats de query améliorée, ce qui entraîne des temps d'exécution plus rapides.

Performances améliorées des fonctions géospatiales.

Les performances des jointures spatiales sont améliorées avec la prise en charge des jointures spatiales mélangées. Les fonctions st_isvalid, st_makeline et st_makepolygon ont désormais des implémentations Photon.

FSCK REPAIR TABLE inclut la réparation des métadonnées default.

FSCK REPAIR TABLE inclut désormais une étape initiale de réparation des métadonnées avant de vérifier les fichiers de données manquants, lui permettant de fonctionner sur des tables avec des points de contrôle corrompus ou des valeurs de partition invalides.

La sortie DESCRIBE TABLE inclut une colonne de métadonnées

La sortie de DESCRIBE TABLE [EXTENDED] comprend désormais une colonne metadata pour tous les types de table. Cette colonne contient des métadonnées sémantiques (nom d'affichage, format et synonymes) définies sur la table sous forme de chaîne JSON.

Les structs NULL sont préservées dans les opérations de MERGE, d'UPDATE et d'écriture

Les structures NULL sont maintenant conservées comme NULL dans Delta Lake MERGE, UPDATE et les opérations d'écriture qui incluent des transtypages de structures. Auparavant, les structures NULL étaient étendues en structures avec tous les champs définis à NULL.

Colonnes de partition matérialisées dans des fichiers Parquet

Les tables Delta Lake partitionnées matérialisent désormais les colonnes de partition dans les fichiers de données Parquet nouvellement écrits. Auparavant, les valeurs de partition n'étaient stockées que dans les métadonnées du journal de transactions Delta Lake.

Les valeurs de partition Timestamp respectent le fuseau horaire de session

Les valeurs de partition de timestamp sont désormais correctement ajustées à l'aide de la configuration spark.sql.session.timeZone. Auparavant, elles étaient incorrectement converties en UTC en utilisant le fuseau horaire de la JVM.

time travel restrictions mises à jour

SAP Databricks bloque désormais les query time travel au-delà du threshold deletedFileRetentionDuration pour toutes les tables. La commande VACUUM ignore l'argument de durée de rétention, sauf lorsque la valeur est de 0 heure. Vous ne pouvez pas définir deletedFileRetentionDuration comme étant supérieur à logRetentionDuration.

SHOW TABLES DROPPED respecte la clause LIMIT

SHOW TABLES DROPPED respecte désormais correctement la clause LIMIT.

Novembre 2025

Les alertes Databricks SQL sont désormais en préversion

14 novembre 2025

La dernière version des alertes Databricks SQL, avec une nouvelle expérience d'édition, est maintenant en préversion.

Correctif de visualisation de l’éditeur SQL

6 novembre 2025

Résolution d’un problème où les infobulles étaient masquées derrière la légende dans les visualisations du Notebook et de l’éditeur SQL.

Octobre 2025

La version 2025.35 de Databricks SQL est désormais disponible en Aperçu

30 octobre 2025

La version 2025.35 de Databricks SQL est désormais disponible dans le canal de distribution Preview . Consultez la section suivante pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités, les changements de comportement et les corrections de bogues.

EXECUTE IMMEDIATE utilisant des expressions constantes

Vous pouvez désormais passer des expressions constantes comme chaîne SQL et comme arguments aux marqueurs de parameter dans les instructions EXECUTE IMMEDIATE.

Prise en charge deLIMIT ALL pour les CTE récursifs

Vous pouvez maintenant utiliser LIMIT ALL pour supprimer la restriction de taille totale sur les expressions de table communes récursives (CTE).

Prise en charge de la fonctionst_dump

Vous pouvez désormais utiliser la fonction st_dump pour obtenir un tableau contenant les géométries uniques de la géométrie d'entrée.

Les fonctions d'anneaux intérieurs de polygone sont désormais prises en charge

Vous pouvez désormais utiliser les fonctions suivantes pour travailler avec les anneaux intérieurs de polygones :

• st_numinteriorrings: Obtenir le nombre de limites intérieures (anneaux) d'un polygone.
• st_interiorringn: Extrayez la n-ième limite interne d’un polygone et la retournez sous forme de linestring.

Ajouter une colonne de métadonnées à DESCRIBE QUERY et DESCRIBE TABLE

SAP Databricks inclut désormais une colonne de métadonnées dans la sortie de DESCRIBE QUERY et DESCRIBE TABLE pour les métadonnées sémantiques.

Pour DESCRIBE QUERY, lorsque vous décrivez une requête avec des vues de métriques, les métadonnées sémantiques se propagent à travers la requête si les dimensions sont directement référencées et que les mesures utilisent la fonction MEASURE().

Pour DESCRIBE TABLE, la colonne de métadonnées apparaît uniquement pour les vues de métriques, et non pour d'autres types de tables.

Modification du mode default pour la commande FSCK REPAIR TABLE

La commande FSCK REPAIR TABLE inclut désormais une étape initiale de réparation des métadonnées qui valide les points de contrôle et les valeurs de partition avant de supprimer les références aux fichiers de données manquants.

Gestion correcte des structures nulles lors de la suppression de NullType colonnes

Lors de l’écriture dans des tables Delta, SAP Databricks préserve désormais correctement les valeurs de structure nulles lors de la suppression des colonnes NullType du schéma. Auparavant, les structures nulles étaient incorrectement remplacées par des valeurs de structure non nulles où tous les champs étaient définis sur null.

Nouvelle expérience de modification des alertes

20 octobre 2025

La création ou la modification d'une alerte s'ouvre désormais dans le nouvel éditeur multi-tab, offrant un workflow d'édition unifié.

Correctifs des visualisations

9 octobre 2025

La sélection de la légende fonctionne désormais correctement pour les graphiques avec des noms de séries aliasés dans l'éditeur SQL et les notebooks.

Septembre 2025

Databricks SQL version 2025.30 est désormais disponible en préversion

25 septembre 2025

Databricks SQL version 2025.30 est désormais disponible dans le Preview Canal de distribution. Consultez la section suivante pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités, les changements de comportement et les corrections de bogues.

Les classements basés sur UTF8 prennent désormais en charge l'opérateur LIKE

Vous pouvez maintenant utiliser LIKE avec des colonnes qui ont l'un des classements suivants activé : UTF8_Binary, UTF8_Binary_RTRIM, UTF8_LCASE, UTF8_LCASE_RTRIM.

La fonctionST_ExteriorRing est maintenant prise en charge

Vous pouvez désormais utiliser la fonction ST_ExteriorRing pour extraire la limite externe d'un polygone et la renvoyer sous forme de linestring.

Déclarer plusieurs variables de session ou locales dans une seule instruction DECLARE

Vous pouvez maintenant déclarer plusieurs variables de session ou locales du même type et de valeur default dans une seule instruction DECLARE.

Prise en charge du mot-clé TEMPORARY pour la création de vues métriques

Vous pouvez désormais utiliser le mot-clé TEMPORARY lors de la création d'une vue métrique. Les vues métriques temporaires ne sont visibles que dans la session qui les a créées et sont supprimées à la fin de la session.

DESCRIBE CONNECTION affiche les paramètres d'environnement pour les connexions JDBC.

SAP Databricks inclut désormais les paramètres d'environnement définis par l'utilisateur dans la sortie DESCRIBE CONNECTION pour les connexions JDBC qui prennent en charge les Driver personnalisés et s'exécutent de manière isolée. Les autres types de connexion restent inchangés.

Résultats corrects pour split avec une expression régulière vide et une limite positive

SAP Databricks renvoie désormais des résultats corrects lors de l'utilisation de split function avec une regex vide et une limite positive. Précédemment, la fonction tronquait incorrectement la chaîne restante au lieu de l'inclure dans le dernier élément.

Correction de la gestion des erreurs url_decode et try_url_decode dans Photon

Dans Photon, try_url_decode() et url_decode() avec failOnError = false renvoient désormais NULL pour les chaînes d’URL encodées non valides au lieu de faire échouer la query.

Août 2025

Le paramètre de warehouse par default est désormais disponible en préversion

28 août 2025

Définissez un warehouse default qui sera automatiquement sélectionné dans le sélecteur de compute pour l'éditeur SQL, les alertes et Catalog Explorer. Les utilisateurs individuels peuvent remplacer ce paramètre en sélectionnant un autre warehouse avant d'exécuter une query. Ils peuvent également définir leur propre warehouse default au niveau utilisateur à appliquer à toutes leurs sessions.

La version 2025.25 de Databricks SQL est en cours de déploiement en version actuelle

21 août 2025

La version 2025.25 de Databricks SQL est en cours de déploiement vers le canal **Actuel** du 20 août 2025 au 28 août 2025. Voir les fonctionnalités dans la version 2025.25.

Databricks SQL version 2025.25 est désormais disponible en préversion

14 août 2025

Databricks SQL version 2025.25 est maintenant disponible dans le canal Preview . Consultez la section suivante pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités et les changements de comportement.

Les expressions de table commune récursives (rCTE) sont généralement disponibles

Les expressions de table commune récursives (CTE récursifs) sont généralement disponibles. Naviguez dans les données hiérarchiques à l'aide d'une CTE auto-référencée avec UNION ALL pour suivre la relation récursive.

Prise en charge du classement default au niveau du schéma et du catalogue

Vous pouvez désormais définir un classement par default pour les schémas et les catalogues. Cela vous permet de définir un classement qui s’applique à tous les objets créés au sein du schéma ou du catalogue, garantissant un comportement de classement cohérent sur l’ensemble de vos données.

Prise en charge des expressions Spatial SQL et des types de données GEOMETRY et GEOGRAPHY

Vous pouvez désormais stocker des données géospatiales dans des colonnes GEOMETRY et GEOGRAPHY intégrées pour des performances améliorées des requêtes spatiales. Cette version ajoute plus de 80 nouvelles expressions SQL spatiales, y compris des fonctions d'importation, d'exportation, de mesure, de construction, d'édition, de validation, de transformation et de détermination des relations topologiques avec les jointures spatiales.

Prise en charge du classement default au niveau du schéma et du catalogue

Vous pouvez désormais définir un classement par default pour les schémas et les catalogues. Cela vous permet de définir un classement qui s’applique à tous les objets créés au sein du schéma ou du catalogue, garantissant un comportement de classement cohérent sur l’ensemble de vos données.

Meilleure gestion des options JSON avec VARIANT

Les fonctions from_json et to_json appliquent désormais correctement les options JSON lorsqu'elles traitent des schémas VARIANT de niveau supérieur. Cela garantit un comportement cohérent avec les autres types de données pris en charge.

Prise en charge de la syntaxe TIMESTAMP SANS FUSEAU HORAIRE

Vous pouvez maintenant spécifier TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE au lieu de TIMESTAMP_NTZ. Cette modification améliore la compatibilité avec la norme SQL.

Problème de corrélation de sous-requête résolu

SAP Databricks ne corrèle plus incorrectement les expressions d'agrégation sémantiquement égales entre une sous-requête et sa requête externe. Auparavant, cela pouvait entraîner des résultats de query incorrects.

Erreur générée pour des contraintes CHECK non valides

SAP Databricks émet désormais un AnalysisException si une expression de contrainte CHECK ne peut pas être résolue pendant la validation des contraintes.

Le nouvel éditeur SQL est généralement disponible.

14 août 2025

Le nouvel éditeur SQL est maintenant disponible pour tous. Le nouvel éditeur SQL fournit un environnement de création unifié avec prise en charge des résultats d'instructions multiples, de l'historique d'exécution intégré, de la collaboration en temps réel, de l'intégration améliorée de Databricks Assistant et de fonctionnalités de productivité supplémentaires.

Juillet 2025

Plages de dates prédéfinies pour les paramètres dans l'éditeur SQL

31 juillet 2025

Dans le nouvel éditeur SQL, vous pouvez désormais choisir parmi des plages de dates prédéfinies — telles que Cette semaine , Les 30 derniers jours , ou L'année dernière — lorsque vous utilisez des paramètres de timestamp, de date et de plage de dates. Ces préréglages permettent d'appliquer plus rapidement des filtres temporels courants sans saisir manuellement les dates.

Historique d’exécution en ligne dans l’éditeur SQL

24 juillet 2025

L’historique d’exécution en ligne est désormais disponible dans le nouvel éditeur SQL, vous permettant d’accéder rapidement aux résultats passés sans réexécuter les requêtes. Consultez facilement les précédentes exécutions, accédez directement aux profils de query antérieurs ou comparez les durées et les états d’exécution — le tout dans le contexte de votre current query.

Databricks SQL version 2025.20 est maintenant disponible dans Current

17 juillet 2025

La version 2025.20 de Databricks SQL est déployée par étapes sur le canal de distribution Actuel . Pour les fonctionnalités et les mises à jour de cette version, consultez les fonctionnalités 2025.20.

Mises à jour de l'éditeur SQL

17 juillet 2025

• Améliorations des parameters nommés : les parameters de plage de dates et de sélection multiple sont désormais pris en charge.

• Updated header Layout in SQL editor: Le bouton d'exécution et le sélecteur de catalogue ont été déplacés vers l'en-tête, créant plus d'espace vertical pour l'écriture de queries.

Prise en charge de Git pour les alertes.

17 juillet 2025

Vous pouvez désormais utiliser les dossiers Git Databricks pour suivre et gérer les modifications apportées aux alertes. Pour suivre les alertes avec Git, placez-les dans un dossier Git Databricks. Les alertes nouvellement clonées n'apparaissent dans la page de liste des alertes ou dans l'API qu'après qu'un utilisateur interagit avec elles. Ils ont mis en pause les planifications et doivent être explicitement reprises par les utilisateurs.

Databricks SQL version 2025,20 est maintenant disponible en préversion

3 juillet 2025

Databricks SQL version 2025.20 est maintenant disponible dans le Canal de distribution Aperçu . Consultez la section suivante pour en savoir plus sur les nouvelles fonctionnalités et les changements de comportement.

Prise en charge des procédures SQL

Les scripts SQL peuvent désormais être encapsulés dans une procédure stockée en tant qu'asset réutilisable dans Unity Catalog. Vous pouvez créer une procédure à l'aide de la commande CREATE PROCEDURE, puis l'appeler à l'aide de la commande CALL.

Définir une collation default pour les fonctions SQL.

L'utilisation de la nouvelle clause DEFAULT COLLATION dans la commande CREATE FUNCTION définit l'interclassement default utilisé pour les paramètres STRING, le type de retour et les littéraux STRING dans le corps de la fonction.

Prise en charge des expressions de table communes récursives (rCTE)

SAP Databricks prend désormais en charge la navigation dans les données hiérarchiques à l'aide d'expressions de table commune récursives (CTE récursives). Utilisez un CTE auto-référentiel avec UNION ALL pour suivre la relation récursive.

Prise en charge de ALL CATALOGS dans SHOW SCHEMAS

La syntaxe SHOW SCHEMAS est mise à jour pour accepter la syntaxe suivante :

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

Lorsque ALL CATALOGS est spécifié dans une requête SHOW, l'exécution itère sur tous les catalogues actifs qui prennent en charge les espaces de noms à l'aide du gestionnaire de catalogues (DsV2). Pour chaque catalogue, il inclut les espaces de noms de niveau supérieur.

Les attributs de sortie et le schéma de la commande ont été modifiés pour ajouter une colonne catalog indiquant le catalogue de l’espace de noms correspondant. La nouvelle colonne est ajoutée à la fin des attributs de sortie, comme indiqué ci-dessous :

Sortie précédente

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

Nouveau résultat

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

Le Clustering fluide compacte désormais les vecteurs de suppression plus efficacement

Les tables Delta avec clustering Liquid appliquent désormais les modifications physiques des vecteurs de suppression plus efficacement lorsque OPTIMIZE est en cours d'exécution.

Autoriser les expressions non déterministes dans les valeurs de colonne UPDATE/INSERT pour les MERGE Opérations

SAP Databricks permet désormais l'utilisation d'expressions non déterministes dans les valeurs de colonne mises à jour et insérées des opérations MERGE. Cependant, les expressions non déterministes dans les conditions des instructions MERGE ne sont pas prises en charge.

Par exemple, vous pouvez désormais générer des valeurs dynamiques ou aléatoires pour les colonnes :

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

Cela peut être utile pour la confidentialité des données en masquant les données réelles tout en préservant les propriétés des données (telles que les valeurs moyennes ou d’autres colonnes calculées).

Prend en charge le mot-clé VAR pour déclarer et supprimer des variables SQL

La syntaxe SQL pour la déclaration et la suppression de variables prend désormais en charge le mot-clé VAR en plus de VARIABLE. Cette modification unifie la syntaxe pour toutes les Opérations liées aux variables, ce qui améliore la cohérence et réduit la confusion pour les utilisateurs qui utilisent déjà VAR lors de la définition de variables.

Juin 2025

Mises à niveau du moteur Serverless de Databricks SQL.

11 juin 2025

Les mises à niveau de moteur suivantes sont en cours de déploiement à l'échelle mondiale, et leur disponibilité s'étendra à toutes les régions au cours des prochaines semaines.

• Latence réduite : Les workloads mixtes s'exécutent maintenant plus rapidement, avec jusqu'à 25 % d'amélioration. La mise à niveau est automatiquement appliquée aux warehouses SQL Serverless sans coût ni configuration supplémentaire.
• Exécution de requêtes prédictives (PQE) : PQE surveille les tâches en temps réel et ajuste dynamiquement l'exécution des requêtes pour aider à éviter le skew, les spills et les tâches inutiles.
• Brassage vectorisé Photon : conserve les données au format colonne compact, les trie dans le cache haute vitesse du processeur et traite plusieurs valeurs simultanément à l'aide d'instructions vectorisées. Cela améliore le throughput pour les charges de travail liées au processeur, telles que les jointures volumineuses et l'agrégation étendue.

Mises à jour de l'interface utilisateur

5 juin 2025

• Insights de requête : la visite de la page Historique des requêtes émet maintenant l'événement listHistoryQueries. L'ouverture d'un profil de query émet maintenant l'événement getHistoryQuery.