Registar uma base de dados Lakebase no Unity Catalog

Registrar uma base de dados Lakebase no Unity Catalog cria um catálogo somente de leitura que representa a sua base de dados Postgres, permitindo governação unificada de dados e análises entre fontes em todo o seu Lakehouse e workloads transacionais.

Por que é que se registar no Catálogo Unity

O registo tem vários benefícios:

Governação unificada: Aplique os controlos de governação do Unity Catalog — permissões, rastreio de linhagem e registos de auditoria — aos seus dados Lakebase juntamente com os seus dados de lakehouse.

Consultas entre fontes: Consulte tabelas do Catálogo Unity e bases de dados Lakebase a partir de uma única interface SQL, permitindo análises que combinam dados transacionais e analíticos.

Descoberta centralizada: Encontre e descubra bases de dados, esquemas e tabelas Lakebase através do Explorador de Catálogos, juntamente com outras fontes de dados no seu espaço de trabalho.

Fluxos de trabalho integrados: Use dados do Lakebase em dashboards e aplicações do Azure Databricks sem mudar de contexto ou gerir ligações separadas.

Como funciona

O registo cria um catálogo Unity Catalog apenas de leitura que espelha a estrutura da sua base de dados Postgres, fornecendo acesso a metadados aos seus objetos de base de dados (esquemas, tabelas, vistas) através da camada de governação do Unity Catalog.

Inicia-se o registo a partir do Explorador de Catálogos em vez da interface do Lakebase, que se integra naturalmente com o fluxo de trabalho de criação de catálogos do Catálogo Unity.

Após o registo:

• A sua base de dados Lakebase aparece como um catálogo no Unity Catalog
• As permissões do Catálogo Unity controlam quem pode visualizar e consultar a base de dados
• O catálogo permanece apenas em modo de leitura — gere a base de dados em si através do Lakebase

Pré-requisitos

• Um projeto Lakebase existente com pelo menos uma base de dados
• CREATE CATALOG privilégios na metastore do Unity Catalog
• Computação serverless para consultar o catálogo registado: um armazém SQL serverless ou computação serverless para notebooks e jobs. Os armazéns SQL Pro e SQL Classic e o Classic Compute não são suportados.

Registar uma base de dados

IU

1. Usa o comutador de aplicações para ir ao Analytics e à IA.
2. No Explorador de Catálogos, clique no botão mais e crie um catálogo.
3. Insira um nome de catálogo (por exemplo, lakebase_catalog).
4. Selecione Lakebase Postgres como tipo de catálogo e, em seguida, selecione a opção Autoscaling.
5. Selecione o seu projeto, filial e base de dados Postgres.
6. Clique em Criar.

O catálogo aparece no Explorador de Catálogos, onde pode encontrar esquemas, tabelas e vistas, e consultá-los usando computação serverless.

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.postgres import Catalog, CatalogCatalogSpec

w = WorkspaceClient()

catalog = w.postgres.create_catalog(
    catalog=Catalog(spec=CatalogCatalogSpec(
        postgres_database="mydb",
        branch="projects/my-project/branches/production",
    )),
    catalog_id="my-catalog",
).wait()

print(f"Catalog registered: {catalog.name}")

SDK de Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.service.postgres.*;

WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

Catalog catalog = w.postgres().createCatalog(
    new CreateCatalogRequest()
        .setCatalogId("my-catalog")
        .setCatalog(new Catalog()
            .setSpec(new CatalogCatalogSpec()
                .setPostgresDatabase("mydb")
                .setBranch("projects/my-project/branches/production"))))
    .waitForCompletion();

System.out.println("Catalog registered: " + catalog.getName());

encaracolar

curl -X POST "https://your-workspace.cloud.databricks.com/api/2.0/postgres/catalogs?catalog_id=my-catalog" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "spec": {
      "postgres_database": "mydb",
      "branch": "projects/my-project/branches/production"
    }
  }'

Isto retorna a uma operação de longa duração. Sondagem o campo decifrado name até done: true. Ver Operações de longa duração. Para configuração de autenticação, veja Autenticação.

Explore bases de dados registadas

Após o registo, vá ao seu catálogo no Explorador de Catálogos para encontrar esquemas, tabelas e vistas. Clique em qualquer tabela para ver detalhes do esquema, dados de exemplo e informações sobre linhagem.

O Unity Catalog sincroniza automaticamente os metadados da tua base de dados Lakebase. Quando adicionar ou modificar tabelas no Lakebase, atualize a vista de catálogo para ver atualizações.

Verificar o estado do registo

Para recuperar os detalhes atuais do registo de um catálogo programaticamente:

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

catalog = w.postgres.get_catalog("catalogs/my-catalog")
print(f"Database: {catalog.status.postgres_database}")
print(f"Branch: {catalog.status.branch}")

SDK de Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;
import com.databricks.sdk.service.postgres.Catalog;

WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

Catalog catalog = w.postgres().getCatalog("catalogs/my-catalog");
System.out.println("Database: " + catalog.getStatus().getPostgresDatabase());
System.out.println("Branch: " + catalog.getStatus().getBranch());

encaracolar

curl "https://your-workspace.cloud.databricks.com/api/2.0/postgres/catalogs/my-catalog" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}"

Consultar bases de dados registadas

Consulta bases de dados Lakebase registadas a partir de um warehouse SQL serverless ou de notebooks e jobs a correr em computação serverless:

-- Query a registered Lakebase database
SELECT * FROM chatbot_catalog.public.conversations
WHERE created_at >= current_date - INTERVAL 7 DAYS;

-- Join Lakebase and lakehouse data
SELECT
  c.conversation_id,
  c.user_id,
  c.agent_response,
  u.user_name,
  u.subscription_tier
FROM chatbot_catalog.public.conversations c
JOIN main.user_analytics.users u
  ON c.user_id = u.user_id;

O catálogo de apenas leitura garante que as consultas não modificam a sua base de dados Lakebase através do Unity Catalog. Para modificar dados, utilize o Lakebase SQL Editor ou ligue-se diretamente à sua base de dados.

Permissões e controlo de acesso

As permissões do Catálogo Unity controlam o acesso às bases de dados Lakebase registadas:

• Propriedade do catálogo: O utilizador que regista a base de dados torna-se o proprietário do catálogo
• Acesso à leitura: Conceder privilégios USE CATALOG e SELECT para permitir que outros consultem a base de dados
• Administrador da Metastore: Os administradores da Metastore podem gerir todos os catálogos registados

Para conceder acesso a uma base de dados registada:

-- Grant read access to a group
GRANT USE CATALOG ON CATALOG chatbot_catalog TO `ai-engineering`;
GRANT SELECT ON CATALOG chatbot_catalog TO `ai-engineering`;

As permissões definidas no Unity Catalog controlam o acesso a consultas através de warehouses SQL serverless e computação serverless. As ligações diretas à tua base de dados Lakebase utilizam funções e permissões Postgres de forma independente.

Cancelar o registro de um banco de dados

Desregistar remove o catálogo do Unity Catalog, mas não afeta a tua base de dados Lakebase. A base de dados mantém-se acessível através do Lakebase e das ligações diretas do Postgres.

IU

Selecione o catálogo no Explorador de Catálogo, clique no selecione Eliminar.

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

w.postgres.delete_catalog("catalogs/my-catalog").wait()

SDK de Java

import com.databricks.sdk.WorkspaceClient;

WorkspaceClient w = new WorkspaceClient();

w.postgres().deleteCatalog("catalogs/my-catalog").waitForCompletion();

encaracolar

curl -X DELETE "https://your-workspace.cloud.databricks.com/api/2.0/postgres/catalogs/my-catalog" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}"

Limitações

Acesso apenas de leitura: Os catálogos registados nas bases de dados Lakebase são apenas de leitura. Não podes modificar dados através de consultas do Unity Catalog.

Computação serverless necessária: Só pode consultar um catálogo Lakebase registado usando um warehouse SQL serverless ou computação serverless para notebooks e jobs. Os armazéns SQL Pro e Classic e o Classic Compute não são suportados.

Base de dados única por catálogo: Cada catálogo do Catálogo Unity representa uma base de dados Lakebase. Para expor múltiplas bases de dados, regista cada uma separadamente.

Sincronização de metadados: O Unity Catalog armazena metadados em cache para reduzir pedidos Postgres. Novos objetos podem não aparecer imediatamente. Clique para ativar uma atualização completa.

Registo ramificado de bases de dados não suportado: Não pode registar uma base de dados ramificada como um catálogo separado do Unity Catalog. Quando se cria um branch a partir de uma base de dados que já está registada no Unity Catalog, o branch herda os metadados de registo do pai. Isto provoca a falha no registo de novos catálogos.

Recursos adicionais

• Gerenciar bancos de dados
• Saiba mais sobre as filiais
• Consulta com o Editor SQL