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Databricks SQL notas sobre a versão

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

Julho de 2025​

Intervalos de datas predefinidos para parâmetros no editor SQL​

31 de julho de 2025

No novo editor SQL, agora o senhor pode escolher entre intervalos de datas predefinidos, como This week (Esta semana ), Last 30 days (Últimos 30 dias ) ou Last year (Último ano) , ao usar parâmetros de carimbo de data/hora, data e intervalo de datas. Essas predefinições agilizam a aplicação de filtros de tempo comuns sem inserir datas manualmente.

Histórico de execução inline no editor SQL​

24 de julho de 2025

O histórico de execução em linha agora está disponível no novo editor SQL, permitindo que o senhor acesse rapidamente os resultados anteriores sem reexecutar as consultas. Consulte facilmente execuções anteriores, navegue diretamente para perfis de consultas anteriores ou compare tempos e status de execução - tudo dentro do contexto da consulta atual.

O Databricks SQL versão 2025.20 já está disponível na versão atual​

17 de julho de 2025

A versão 2025.20 do Databricks SQL está sendo implementada em etapas no canal Current . Para ver o recurso e as atualizações desta versão, consulte 2025.20 recurso.

Atualizações do editor SQL​

17 de julho de 2025

  • Melhorias nos parâmetros nomeados: agora há suporte para parâmetros de intervalo de datas e seleção múltipla.

  • Atualização da disposição do cabeçalho no editor SQL: O botão de execução e o seletor de catálogos foram movidos para o cabeçalho, criando mais espaço vertical para escrever consultas.

Git suporte para alerta​

17 de julho de 2025

Agora o senhor pode usar as pastas Databricks Git para rastrear e gerenciar as alterações no alerta. Para rastrear alertas com Git, coloque-os em uma pasta Databricks Git . Os alertas recém-clonados só aparecem na página da lista de alertas ou no site API depois que um usuário interage com eles. Eles têm pausa programar e precisam ser retomados explicitamente pelos usuários.

O Databricks SQL versão 2025.20 já está disponível na versão Preview​

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 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)​

O SAP Databricks agora suporta a 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, conforme 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.

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

O SAP Databricks agora permite o uso de expressões não determinísticas em valores de coluna atualizados e inseridos de operações 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.

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 : cargas de trabalho mistas agora são executadas mais rapidamente, com uma melhoria de até 25%. A atualização é aplicada automaticamente ao armazenamento serverless SQL sem custo adicional ou configuração.
  • Execução preditiva de consultas (PQE) : A PQE monitora tarefas em tempo real e ajusta dinamicamente a execução de consultas para ajudar a evitar distorções, derramamentos e trabalho desnecessário.
  • Photon vectorized shuffle : mantém os dados em um formato compacto em colunas, 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 vinculadas à CPU, como grandes junções e agregações amplas.

Atualizações da interface do usuário​

5 de junho de 2025

  • Percepções de consulta : Ao visitar a página Query History agora emite o evento listHistoryQueries. A abertura de um perfil de consulta agora emite o evento getHistoryQuery.
Última atualização em