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Databricks SQL リリースノート

適用対象: チェックマーク「はい」 AWSチェックマーク「はい」 GCPチェックマーク「はい」 Azure

Databricks SQLの以下の機能と改善点が最近リリースされました。

2026年3月

Databricks SQL バージョン 2026.10 のプレビュー版が利用可能になりました。

2026年3月26日

Databricks SQLバージョン 2026.10 が プレビュー チャンネル で利用できるようになりました。 新機能、動作変更、バグ修正については、以下のセクションをご覧ください。

観測メトリクスエラーでクエリが失敗しなくなりました

メトリクス収集の観察中にエラーが発生しても、クエリ実行エラーが発生することはなくなりました。 以前は、 OBSERVE句のエラー(ゼロ除算など)によってクエリ全体がブロックされたり、失敗したりすることがありました。これでクエリは正常に完了し、 observation.getを呼び出すとエラーが発生します。

集計関数のMEASUREに対するFILTER句

MEASURE集計関数がFILTER句をサポートするようになりました。以前は、フィルターは黙って無視されていた。

Unity Catalog CRTAS操作向けに最適化された書き込み

パーティション化されたUnity Catalogテーブルに対する CREATE OR REPLACE TABLE AS SELECT (CRTAS) 操作で、最適化された書き込みが適用されるようになりました。 より少なく、より大きなファイルが生成されます。 無効にするには、 spark.databricks.delta.optimizeWrite.UCTableCRTAS.enabled falseに設定してください。

タイムスタンプパーティション値はセッションタイムゾーンを使用します

タイムスタンプパーティションの値に、SQLウェアハウスセッションのタイムゾーンが使用されるようになりました。Databricks SQL バージョン 2025.40 より前にタイムスタンプ パーティションが書き込まれている場合、新しいデータを書き込む前に、 SHOW PARTITIONSを実行してパーティションのメタデータを確認してください。

DESCRIBE FLOW 予約語

DESCRIBE FLOWコマンドが利用可能になりました。flowという名前のテーブルがある場合は、バッククォートを使用してDESCRIBE schema.flowDESCRIBE TABLE flow 、またはDESCRIBE `flow` を使用してください。

SpatialSQLのブール集合演算

ST_Difference``ST_IntersectionST_Union 、約2倍高速なパフォーマンスを持つ新しい実装を使用しています。有効な入力形状であれば必ず結果が得られ、エラーは発生しなくなります。結果は、一貫性があり比較可能な出力となるよう正規化されています。

SQLSTATE の例外タイプ

例外タイプがSQLSTATEをサポートするようになりました。コードが文字列照合によって例外を解析したり、特定の例外タイプを捕捉したりしている場合は、エラー処理ロジックを更新してください。

INSERT ステートメントによるスキーマの進化

SQL INSERT文でWITH SCHEMA EVOLUTION句を使用すると、挿入操作中にターゲットテーブルのスキーマを自動的に進化させることができます。この条項はINSERT INTOINSERT OVERWRITE 、およびINSERT INTO ... REPLACE形式でサポートされています。ターゲットとなるDelta Lakeテーブルのスキーマは、ソースからの追加列や拡張された型に対応するように更新されます。

INSERT操作でNULL構造体値を保持する

INSERT スキーマ進化または暗黙的な型変換を伴う操作では、ソーステーブルとターゲットテーブルの構造体フィールドの順序が異なる場合でも、 NULL構造体の値が保持されるようになりました。

parse_timestamp SQL関数

parse_timestamp SQL関数は、複数のパターンを使用してタイムスタンプ文字列を解析し、複数の形式のタイムスタンプを解析する際のパフォーマンスを向上させるためにPhotonエンジン上で実行されます。

max_byとmin_by(オプションのlimit付き)

集計関数 max_by と min_by は、オプションの 3 番目の引数limit (最大 100,000) を受け入れるようになりました。指定された場合、これらの関数は、順序付け式の最大値(または最小値)に対応する最大limitの値の配列を返し、ウィンドウ関数やCTEを使用せずに上位K個および下位K個のクエリを簡素化します。

ベクトル集約関数とスカラー関数

新しいSQL関数は、埋め込みおよび類似性ワークロード用のARRAY<FLOAT>ベクトルに対して動作します。

集計関数:

  • vector_avg: グループ内のベクトルの要素ごとの平均を返します。
  • vector_sum: グループ内のベクトルの要素ごとの合計を返します。

スカラー関数:

  • vector_cosine_similarity: 2つのベクトルのコサイン類似度を返します。
  • vector_inner_product: 2つのベクトルの内部積(ドット)を返します。 2つのベクトルの内部積(ドット)を返します。
  • vector_l2_distance: 2つのベクトル間のユークリッド(L2)距離を返します。
  • vector_norm: ベクトルの Lp ノルム (1、2、または無限大) を返します。
  • vector_normalize: 単位長に正規化されたベクトルを返します。

複合ステートメントにおけるSQLカーソルサポート

複合ステートメントがカーソル処理をサポートするようになりました。DECLARE CURSORを使用してカーソルを定義し、次にOPEN、FETCH、CLOSEを使用してクエリを実行し、行を1つずつ処理します。カーソルは、行ごとの処理に、問題マーカーやNOT FOUNDなどの条件ハンドラーを使用できます。

上位k個のスケッチ関数を近似する

新機能により、分散型トップK集約のための近似トップKスケッチの構築と組み合わせが可能になります。

  • approx_top_k_accumulate: グループごとにスケッチを作成します。
  • approx_top_k_combine: スケッチをマージします。
  • approx_top_k_estimate: 推定カウントを持つ上位 K 個のアイテムを返します。

タプルスケッチ関数

タプルスケッチの新しい集計関数とスカラー関数は、キーとサマリーのペアに対する個別のカウントと集計をサポートします。

Unity Catalog用Python UDTFのカスタム依存関係

Unity CatalogのPythonユーザー定義テーブル関数(UDTF)は、外部ライブラリのカスタム依存関係を使用できるようになったため、デフォルトのSQLウェアハウス環境で利用可能なパッケージ以外にもパッケージを使用できるようになりました。

新しい地理空間機能

以下の地理空間機能が利用可能になりました。

  • st_estimatesrid: 入力ジオメトリに対して最適な投影空間参照識別子 (SRID) を推定します。
  • st_force2d: 地理情報またはジオメトリを2D表現に変換します。
  • st_nrings: ポリゴンまたはマルチポリゴン内のリングの総数をカウントします。
  • st_numpoints: 地理空間またはジオメトリ内の空でない点の数をカウントします。

地理空間機能に対するPhotonサポート

以下の地理空間関数は、パフォーマンス向上のため、Photonエンジン上で実行されるようになりました:st_difference、st_intersection、およびst_union。

2026年2月

Databricks SQL バージョン 2025.40 が Current で展開されています

2026年2月23日

Databricks SQLバージョン 2025.40 が Current チャンネルにロールアウトされます。

Databricks SQL バージョン 2025.40 のプレビュー版が利用可能になりました。

2026年2月11日

Databricks SQLバージョン 2025.40 が プレビュー チャンネル で利用できるようになりました。 新機能、動作変更、バグ修正については、以下のセクションをご覧ください。

SQLスクリプトは一般的に利用可能です

SQLスクリプトが一般提供開始となりました。条件文、ループ、ローカル変数、例外処理などを含む手続き型ロジックをSQLで記述します。

問題マーカーがより多くのSQLコンテキストでサポートされるようになりました

適切な型のリテラル値が許可されている場所であればどこでも、名前付き( :param )および名前なし( ? )のパラメーターマーカーを使用できるようになりました。これには、 CREATE VIEW v AS SELECT ? AS c1のような DDL ステートメント、 DECIMAL(:p, :s)のような列型、 COMMENT ON t IS :commentのようなコメントが含まれます。

IDENTIFIER句がより多くのSQLコンテキストに拡張されました

文字列をSQLオブジェクト名にキャストするIDENTIFIER句は、識別子が許可されているほぼすべてのコンテキストでサポートされるようになりました。拡張マーカーとリテラル文字列合体サポートと組み合わせると、列の別名 ( AS IDENTIFIER(:name) ) から列の定義 ( IDENTIFIER(:pk) BIGINT NOT NULL ) まで、あらゆるものをパラメーター化できます。

文字文字列の合体処理はあらゆる場所でサポートされています

'Hello' ' World'のような連続する文字列リテラルは、 COMMENT 'This' ' is a ' 'comment'を含む文字列リテラルが許可されているすべてのコンテキストで'Hello World'に統合されます。

新しいBITMAP_AND_AGG関数

既存のBITMAP関数ライブラリを補完する新しいBITMAP_AND_AGG関数が利用可能になりました。

近似的な重複なしカウントのための新しいTheta Sketch関数

Datasketches Theta Sketch を使用した近似的な重複なしカウントと集合演算のための新しい関数ライブラリが利用可能になりました。これには、theta_sketch_agg、theta_union_agg、theta_intersection_agg、および関連関数が含まれます。

近似分位数に関する新しいKLL Sketch関数

近似分位数計算のためのKLLスケッチを作成するための新しい関数ライブラリが利用可能になりました。これには、kll_sketch_agg_bigint、kll_sketch_agg_double、kll_sketch_agg_float、および関連するマージ関数とクエリ関数が含まれます。

Metrix ビューのSQLウィンドウ関数

メトリクスビューでSQLウィンドウ関数を使用して、累計値、ランキング、その他のウィンドウベースの計算を行うことができるようになりました。

新しい地理空間機能

以下の新しい地理空間機能が利用可能になりました。

  • st_azimuth: 最初の地点から2番目の地点までの北を基準とした方位角をラジアン単位で返します。
  • st_boundary: 入力ジオメトリの境界を返します。
  • st_closestpoint: 2 番目のジオメトリに最も近い最初のジオメトリ上の点の 2D 投影を返します。
  • st_geogfromewkt: 地理情報の拡張既知テキスト (EWKT) 記述を解析します。
  • st_geomfromewkt: ジオメトリの拡張Well-Known Text (EWKT) 記述を解析します。

既存のジオメトリおよび地理関数に対するEWKT入力サポート

try_to_geography、try_to_geometry、to_geography、およびto_geometry関数は、入力として拡張既知テキスト(EWKT)を受け入れるようになりました。

行フィルタと列マスクを使用したテーブルに対する繰り返しクエリのパフォーマンスが向上しました。

行フィルタと列マスクを設定したテーブルに対する、繰り返し実行される適格クエリは、クエリ結果のキャッシュ機能の改善により、実行時間の短縮という恩恵を受けるようになりました。

地理空間機能の性能向上

シャッフル空間結合のサポートにより、空間結合のパフォーマンスが向上します。st_isvalid、st_makeline、st_makepolygon関数にPhotonでの実装が追加されました。

FSCK REPAIR TABLEには、デフォルトでメタデータ修復が含まれています。

FSCK REPAIR TABLE 今回、欠落しているデータファイルをチェックする前に、初期メタデータ修復ステップが組み込まれたため、チェックポイントが破損しているテーブルや無効なパーティション値を持つテーブルでも動作できるようになりました。

DESCRIBE TABLE の出力にはメタデータ列が含まれます

DESCRIBE TABLE [EXTENDED]の出力には、すべてのテーブルタイプに対してmetadata列が追加されました。この列には、テーブル上でJSON形式で定義された意味メタデータ (表示名、形式、同義語) が含まれています。

NULL構造体は、MERGE、UPDATE、および書き込み操作で保持されます。

Delta Lake MERGEUPDATEおよび構造体型キャストを含む書き込み操作では、NULL 構造体は NULL として保持されるようになりました。以前は、NULL構造体はすべてのフィールドがNULLに設定された構造体に展開されていました。

Parquetファイルで具体化されたパーティション列

Delta Lakeのパーティションテーブルでは、パーティション列が新たに書き込まれたParquetデータファイルに反映されるようになりました。従来、パーティション値はDelta Lakeのトランザクションログメタデータにのみ保存されていました。

タイムスタンプパーティション値はセッションのタイムゾーンを尊重します

タイムスタンプパーティションの値は、 spark.sql.session.timeZone構成を使用して正しく調整されるようになりました。以前は、JVMのタイムゾーンを使用してUTCに誤って変換されていました。

タイムトラベルの制限が更新されました

SAP Databricksは、すべてのテーブルにおいて、 deletedFileRetentionDurationしきい値を超えるタイムトラベルクエリをブロックするようになりました。VACUUMコマンドは、保持期間引数の値が 0 時間である場合を除き、保持期間引数を無視します。deletedFileRetentionDuration logRetentionDurationより大きい値に設定することはできません。

SHOW TABLES DROPPED は LIMIT 句を尊重します

SHOW TABLES DROPPED LIMIT句を正しく尊重するようになりました。

2025年11月

Databricks SQLアラートはプレビュー版になりました

2025年11月14日

新しい編集エクスペリエンスを備えた Databricks SQL アラートの最新バージョンがプレビューになりました。

SQL エディターの視覚化の修正

2025年11月6日

ノートブックと SQL エディターの視覚化でツールヒントが凡例の背後に隠れる問題を解決しました。

2025年10月

Databricks SQL バージョン 2025.35 がプレビューで利用可能になりました

2025年10月30日

Databricks SQLバージョン 2025.35 が プレビュー チャンネル で利用できるようになりました。 新しい機能、動作の変更、バグ修正については、次のセクションを参照してください。

EXECUTE IMMEDIATE定数式を使用

定数式を SQL 文字列として渡したり、 EXECUTE IMMEDIATEステートメントのパラメーター マーカーに引数として渡したりできるようになりました。

LIMIT ALL再帰 CTE のサポート

LIMIT ALL使用して、再帰共通テーブル式 (CTE) の合計サイズ制限を削除できるようになりました。

st_dump関数のサポート

st_dump関数を使用して、入力ジオメトリの単一のジオメトリを含む配列を取得できるようになりました。

ポリゴン内部リング関数がサポートされるようになりました

次の関数を使用して、ポリゴンの内部リングを操作できるようになりました。

  • st_numinteriorrings: 多角形の内部境界(リング)の数を取得します。
  • st_interiorringn: ポリゴンの n 番目の内部境界を抽出し、それをラインストリングとして返します。

DESCRIBE QUERYにメタデータ列を追加し、 DESCRIBE TABLE

SAP Databricks では、セマンティック メタデータ用のメタデータ列がDESCRIBE QUERYおよびDESCRIBE TABLEの出力に含まれるようになりました。

DESCRIBE QUERYの場合、メトリクス ビューを使用してクエリを記述すると、ディメンションが直接参照され、メジャーがMEASURE()関数を使用すると、セマンティック メタデータがクエリを通じて伝播されます。

DESCRIBE TABLEの場合、メタデータ列はメトリクス ビューにのみ表示され、他のテーブル タイプには表示されません。

FSCK REPAIR TABLEコマンドのデフォルトモードの変更

FSCK REPAIR TABLEコマンドには、欠落しているデータ ファイルへの参照を削除する前にチェックポイントとパーティション値を検証する初期メタデータ修復ステップが含まれるようになりました。

NullType列を削除する際の null 構造体の正しい処理

Delta テーブルに書き込むときに、SAP Databricks はスキーマからNullType列を削除するときに null 構造体の値を正しく保持するようになりました。以前は、すべてのフィールドが null に設定されている場合に、null 構造体が null 以外の構造体値に誤って置き換えられていました。

新しいアラート編集エクスペリエンス

2025年10月20日

アラートの作成または編集は新しいマルチタブ エディターで開かれ、統一された編集ワークフローが提供されます。

視覚化の修正

2025年10月9日

SQL エディターおよびノートブック内のエイリアス シリーズ名を持つグラフで凡例の選択が正しく機能するようになりました。

2025年9月

Databricks SQL バージョン 2025.30 がプレビューで利用可能になりました

2025年9月25日

Databricks SQLバージョン 2025.30 が プレビュー チャンネル で利用できるようになりました。 新しい機能、動作の変更、バグ修正については、次のセクションを参照してください。

UTF8ベースの照合がLIKE演算子をサポートするようになりました

次のいずれかの照合が有効になっている列で LIKE を使用できるようになりました: UTF8_BinaryUTF8_Binary_RTRIMUTF8_LCASEUTF8_LCASE_RTRIM

ST_ExteriorRing関数がサポートされるようになりました

ST_ExteriorRing関数を使用してポリゴンの外側の境界を抽出し、それをラインストリングとして返すことができるようになりました。

1 つのDECLAREステートメントで複数のセッション変数またはローカル変数を宣言します

単一のDECLAREステートメントで、同じタイプとデフォルト値を持つ複数のセッション変数またはローカル変数を宣言できるようになりました。

メトリクス ビュー作成のためのTEMPORARYキーワードのサポート

メトリクス ビューの作成時にTEMPORARYキーワードを使用できるようになりました。 一時メトリック ビューは、それを作成したセッションでのみ表示され、セッションが終了すると削除されます。

DESCRIBE CONNECTION JDBC 接続の環境設定を表示します

SAP Databricks では、カスタム ドライバーをサポートし、分離して実行される JDBC 接続のDESCRIBE CONNECTION出力に、ユーザー定義の環境設定が含まれるようになりました。その他の接続タイプは変更されません。

空の正規表現と正の制限を持つsplitの正しい結果

SAP Databricks は、空の正規表現と正の制限を持つsplit functionを使用した場合に正しい結果を返すようになりました。以前は、この関数は最後の要素に残りの文字列を含めるのではなく、誤って残りの文字列を切り捨てていました。

Photon のurl_decodeおよびtry_url_decodeエラー処理を修正

Photon では、 try_url_decode()url_decode() failOnError = falseと組み合わせると、クエリが失敗するのではなく、無効な URL エンコードされた文字列に対してNULLが返されるようになりました。

2025年8月

デフォルトウェアハウス設定がプレビューで利用可能になりました

2025年8月28日

SQLエディター、アラート、カタログ エクスプローラー全体のコンピュート セレクターで自動的に選択される、デフォルトウェアハウスを設定します。 個々のユーザーは、クエリを実行する前に別のウェアハウスを選択することで、この設定を上書きできます。また、セッション全体に適用する独自のユーザーレベルのデフォルト ウェアハウスを定義することもできます。

Databricks SQLバージョン2025.25がCurrentにロールアウトされています

2025年8月21日

Databricks SQLバージョン 2025.25 は、2025 年 8 月 20 日から 2025 年 8 月 28 日まで、 Current チャンネルにロールアウトされます。 2025.25の機能をご覧ください。

Databricks SQL バージョン 2025.25 がプレビューで利用可能になりました

2025年8月14日

Databricks SQLバージョン 2025.25 が プレビュー チャンネルで利用できるようになりました。 新しい機能と動作の変更点については、次のセクションを参照してください。

再帰共通テーブル式(rCTE)が一般公開されました

再帰共通テーブル式 (rCTE) が一般に利用可能です。UNION ALL を使用した自己参照 CTE を使用して階層データをナビゲートし、再帰関係に従います。

スキーマおよびカタログレベルのデフォルト照合のサポート

スキーマとカタログのデフォルトの照合を設定できるようになりました。これにより、スキーマまたはカタログ内で作成されたすべてのオブジェクトに適用される照合を定義し、データ全体で一貫した照合動作を確保できます。

空間SQL式とGEOMETRYおよびGEOGRAPHYデータ型のサポート

空間クエリのパフォーマンスを向上させるために、組み込みのGEOMETRY列とGEOGRAPHY列に地理空間データを保存できるようになりました。このリリースでは、インポート、エクスポート、測定、構築、編集、検証、変換、空間結合によるトポロジ関係の決定などの関数を含む、80 を超える新しい空間 SQL 式が追加されています。

スキーマおよびカタログレベルのデフォルト照合のサポート

スキーマとカタログのデフォルトの照合を設定できるようになりました。これにより、スキーマまたはカタログ内で作成されたすべてのオブジェクトに適用される照合を定義し、データ全体で一貫した照合動作を確保できます。

JSONオプションの扱いを改善 VARIANT

from_jsonおよびto_json関数は、最上位レベルのVARIANTスキーマを操作するときに JSON オプションを正しく適用するようになりました。これにより、サポートされている他のデータ型との動作の一貫性が確保されます。

TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE構文のサポート

TIMESTAMP_NTZの代わりにTIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE指定できるようになりました。この変更により、SQL 標準との互換性が向上します。

サブクエリの相関問題を解決しました

SAP Databricks では、サブクエリとその外部クエリ間で意味的に等しい集計式が誤って相関されることがなくなりました。以前は、これによりクエリ結果が不正確になる可能性がありました。

無効なCHECK制約によりエラーが発生しました

SAP Databricks では、制約検証中にCHECK制約式を解決できない場合、 AnalysisExceptionをスローするようになりました。

新しいSQLエディタが一般公開されました

2025年8月14日

新しい SQL エディターが一般公開されました。新しい SQL エディターは、複数のステートメント結果、インライン実行履歴、リアルタイムのコラボレーション、強化された Databricks Assistant 統合、および追加の生産性機能をサポートする統合作成環境を提供します。

2025年7月

SQL エディターのパラメーターの事前設定された日付範囲

2025年7月31日

新しい SQL エディターでは、タイムスタンプ、日付、日付範囲のパラメーターを使用する場合、今 過去 30 日間昨年 などの事前設定された日付範囲から選択できるようになりました。これらのプリセットにより、日付を手動で入力しなくても、一般的な時間フィルターをより迅速に適用できます。

SQLエディタでのインライン実行履歴

2025年7月24日

新しいSQLエディタでインライン実行履歴が利用可能になり、SQLクエリーを再実行せずに過去の結果に迅速にアクセスできます。以前の実行を簡単に参照したり、過去のクエリープロファイルに直接移動したり、実行時間とステータスを比較したりといった作業が、すべて現在のクエリーのコンテキスト内で実行できます。

Databricks SQL バージョン 2025.20 が Current で利用可能になりました

2025年7月17日

Databricks SQLバージョン 2025.20 は、 Current チャンネルに段階的にロールアウトされます。 このリリースの機能と更新については、2025.20 の機能を参照してください。

SQL エディターの更新

2025年7月17日

  • 名前付きパラメーターの改善: 日付範囲および複数選択パラメーターがサポートされるようになりました。

  • SQLエディタのヘッダーレイアウトを更新しました。 実行ボタンとカタログ ピッカーがヘッダーに移動し、クエリを記述するための垂直方向のスペースが増えました。

アラートの Git サポート

2025年7月17日

Databricks Gitフォルダを使用して、アラートの変更を追跡・管理できるようになりました。Gitでアラートを追跡するには、DatabricksのGitフォルダにアラートを配置します。新たに複製されたアラートは、ユーザーに使用されない限り、アラートリストページにもAPIにも表示されません。スケジュールは一時停止されており、ユーザーが明示的に再開する必要があります。

Databricks SQL バージョン 2025.20 がプレビューで利用可能になりました

2025年7月3日

Databricks SQL バージョン 2025.20 が プレビュー チャンネルで 利用できるようになりました。 次のセクションを参照して、新機能と動作の変更について学習します。

SQL プロシージャーのサポート

SQL スクリプトを、Unity Catalog に再利用可能な資産として格納された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。

設定 デフォルトの照合順序 SQL 関数

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

再帰的共通テーブル式 (rCTE) のサポート

SAP Databricks では、再帰的な共通テーブル式 (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 を UNION ALL で使用して、再帰的な関係を追跡します。

SHOWスキーマでのALL CATALOGSのサポート

SHOW SCHEMAS構文が更新され、次の構文が受け入れられます。

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

SHOW クエリで ALL CATALOGS を指定すると、実行はカタログ 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を反復処理します。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末尾に追加されます。

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により、削除ベクトルがより効率的に圧縮されるようになりました

リキッドクラスタリングを持つDeltaテーブルは、OPTIMIZE実行時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。

MERGE操作のUPDATE/INSERT列値に非決定論的式を許可する

SAP Databricks では、 MERGE 操作の更新および挿入された列値で非決定論的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、列の動的値またはランダム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(平均値やその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、データプライバシーに役立ちます。

SQL変数の宣言と削除のためのVARキーワードのサポート

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、変数関連のすべての操作の構文が統一され、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。

2025年6月

Databricks SQL サーバレスエンジンのアップグレード

2025年6月11日

以下のエンジンのアップグレードは現在世界中で展開されており、今後数週間ですべてのリージョンに利用可能が拡大されます。

  • レイテンシーの短縮 : 混合ワークロードの実行速度が向上し、最大 25% 向上しました。アップグレードは、追加コストや設定なしでサーバレス SQLウェアハウスに自動的に適用されます。
  • 予測クエリ実行 (PQE): PQE はタスクをリアルタイムで監視し、クエリの実行を動的に調整して、スキュー、スピル、不要な作業を回避します。
  • Photonベクトル化されたシャッフル : データをコンパクトな列形式で保持し、CPU の高速キャッシュ内で並べ替え、ベクトル化された命令を使用して複数の値を同時に処理します。これにより、大規模な結合やワイド集計など、CPU バウンドのワークロードのスループットが向上します。

ユーザー インターフェイスの更新

2025年6月5日

  • クエリー履歴 : クエリー履歴 ページにアクセスすると、 listHistoryQueries イベントが発行されるようになりました。 クエリプロファイルを開くと、 getHistoryQuery イベントが発行されるようになりました。
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