Skapa och hantera en databasinstans

Kom igång med OLTP-arbetsbelastningar genom att skapa en Lakebase Provisioned-databasinstans med hjälp av Azure Databricks användargränssnitt, API-anrop, Python SDK eller CLI.

Skapa en databasinstans

Skapa en databasinstans med rekommenderade standardvärden. Du måste ange ett instansnamn (endast 1–63 tecken, bokstäver och bindestreck). Som skapare är du databasägare med databricks_superuser rollen .

De flesta användare av arbetsytan kan skapa databasinstanser som standard. Om du stöter på behörighetsproblem kan du läsa behörigheter för databasinstanser.

Användargränssnitt (UI)

1. Klicka på Appar i det övre högra hörnet och välj Lakebase Postgres.
2. Klicka på Etablerad för att öppna sidan Etablerade instanser .
3. Klicka på Skapa databasinstans.
4. Konfigurera din instans:
   • Namn: Ange ett databasinstansnamn (endast 1–63 tecken, bokstäver och bindestreck).
   • Kapacitet: Välj beräkningsstorlek (standard: 2 CU). Se Instansstorlek.
   • Serverlös användningsprincip: Välj en användningsprincip för att tillskriva serverlös användning och fakturering (valfritt). Se Serverlösa användningsprinciper.
5. (Valfritt) Expandera Avancerade inställningar för att konfigurera:
   • Skapa från överordnad: Skapa en kopierings-på-skriv-klon från en befintlig instans, inklusive data upp till en viss tidpunkt. Se Skapa från överordnad.
   • Aktivera HA: Aktivera hög tillgänglighet med redundansnoder, konfigurera läsbara sekundärfiler och ange antalet HA-noder. Se Hög tillgänglighet.
6. Klicka på Skapa.

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Create a database instance
instance = w.database.create_database_instance(
    DatabaseInstance(
        name="my-database-instance",
        capacity="CU_1"
    )
)

print(f"Created database instance: {instance.name}")
print(f"Connection endpoint: {instance.read_write_dns}")

Kommandoradsgränssnitt (CLI)

# Create a database instance
databricks database create-database-instance my-database-instance \
  --capacity CU_1

# Create with advanced options (using JSON for more complex parameters)
databricks database create-database-instance \
  --json '{
    "name": "my-database-instance",
    "capacity": "CU_2",
    "retention_window_in_days": 14
  }'

lockig

Skapa en databasinstans och ange ett kvarhållningsfönster.

export PAT=<YOUR_PAT>
export INSTANCE_NAME="instance_name"

> curl -X POST --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://[your databricks workspace]/api/2.0/database/instances \
--data-binary @- << EOF
{
  "name": "$INSTANCE_NAME",
  "capacity": "CU_1",
  "retention_window_in_days": 14
}
EOF

Avancerade inställningar

Du kan också konfigurera dessa funktioner under skapandet eller efter skapandet genom att redigera din instans.

Stoppa eller starta en instans

Om du vill stoppa eller starta en databasinstans måste du ha CAN MANAGE behörighet för den. Om du vill stoppa eller starta en instans använder du Azure Databricks användargränssnitt, API-anrop, Python SDK eller CLI.

Användargränssnitt (UI)

1. Klicka på Appar i det övre högra hörnet och välj Lakebase Postgres.
2. Klicka på Etablerad för att öppna sidan Etablerade instanser .
3. Klicka på den databasinstans som du vill stoppa eller starta.
4. Klicka på Stoppa eller Starta i det övre högra hörnet på sidan.

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Stop a database instance
instance_name = "my-database-instance"
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(
        name=instance_name,
        stopped=True
    ),
    update_mask="*"
)
print(f"Stopped database instance: {instance_name}")

# Start a database instance
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(
        name=instance_name,
        stopped=False
    ),
    update_mask="*"
)
print(f"Started database instance: {instance_name}")

Kommandoradsgränssnitt (CLI)

# Stop a database instance
databricks database update-database-instance my-database-instance '*' \
  --json '{
    "stopped": true
  }'

# Start a database instance
databricks database update-database-instance my-database-instance '*' \
  --json '{
    "stopped": false
  }'

lockig

Följande API-anrop stoppar en databasinstans.

-X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "stopped": true
}
EOF

Följande API-anrop startar en databasinstans.

curl -X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "stopped": false
}
EOF

Beteende när det stoppas

Beteende för databasinstans:

• Data bevaras.
• Instansen kan inte användas för läs- eller skrivåtgärder.
• Synkroniserade tabeller tillhandahåller inte läsningar.
• Lakeflow-pipelines identifierar inte stoppade instanser och kan returnera fel.
• Registrerade kataloger på stoppade instanser visar inte schemainformation i användargränssnittet.

Funktionsbegränsningar:

• Du kan inte skapa eller ta bort DatabaseTables eller DatabaseCatalogs.
• Du kan ta bort eller ändra storlek på en stoppad instans. Kapacitetsändringar börjar gälla när instansen startas om.
• Du kan stoppa rörledningar.

Beteende vid start

• Instansen går in i STARTING tillståndet och blir AVAILABLE när den är redo.

Begränsningar

• Lakeflow-pipelines identifierar inte stoppade instanser och kan returnera fel.
• Registrerade kataloger på stoppade instanser visar inte schemainformation i användargränssnittet.

Ta bort en instans

Var försiktig när du tar bort databasinstansen, eftersom det tar bort alla associerade data.

Du måste ha CAN MANAGE behörighet för databasinstansen. Om du inte äger tabellerna eller katalogerna måste du omtilldela ägarskapet till dig själv. Arbetsyteadministratörer kan ta bort databasinstanser som de inte äger.

Databricks rekommenderar att du tar bort alla associerade Unity Catalog-kataloger, synkroniserade tabeller och underordnade instanser innan du tar bort databasinstansen. Annars resulterar försök att visa kataloger eller köra SQL-frågor som refererar till dem i fel.

Användargränssnitt (UI)

1. Klicka på Appar i det övre högra hörnet och välj Lakebase Postgres.
2. Klicka på Etablerad för att öppna sidan Etablerade instanser .
3. Välj den databasinstans som du vill ta bort.
4. Välj Kataloger i lakebae-appens sidofält för att visa den fullständiga listan över databaskataloger som är associerade med databasinstansen.
5. För varje databaskatalog tar du bort alla synkroniserade tabeller, inklusive de som finns i hanterade kataloger och som inte är registrerade som databaskataloger.
6. Klicka på >Ta bort katalog.

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Delete a database instance
instance_name = "my-database-instance"
w.database.delete_database_instance(
    name=instance_name,
    purge=True  # Required to delete the instance
)
print(f"Deleted database instance: {instance_name}")

# Delete with force option (to delete child instances too)
w.database.delete_database_instance(
    name=instance_name,
    force=True,  # Delete child instances too
    purge=True
)

Kommandoradsgränssnitt (CLI)

# Delete a database instance
databricks database delete-database-instance my-database-instance \
  --purge

# Delete with force option (to delete child instances too)
databricks database delete-database-instance my-database-instance \
  --json '{
    "force": true,
    "purge": true
  }'

lockig

purge=true måste anges för att ta bort en databasinstans.

curl -X DELETE --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME?purge=true

Uppdatera en serverlös användningsprincip för en databasinstans

Serverlösa användningsprinciper består av taggar som tillämpas på alla serverlösa beräkningsaktiviteter som uppstår för en användare som tilldelats principen. Genom att tagga en databasinstans med en serverlös användningsprincip kan du tilldela fakturerings- och användningskostnader till vissa principer, vilket gör det enklare att spåra, hantera och kontrollera utgifter för serverlösa resurser.

Använd användargränssnittet för att uppdatera användningsprincipen för en databasinstans:

1. Klicka på Appar i det övre högra hörnet och välj Lakebase Postgres.
2. Klicka på Etablerad för att öppna sidan Etablerade instanser .
3. Välj den databasinstans som du vill uppdatera faktureringsprincipen för.
4. Klicka på Redigera i det övre högra hörnet.
5. Välj en serverlös användningsprincip.
6. Klicka på Spara.

Hantera instanskapacitet

Om du vill ändra storlek på en instans måste du ha CAN MANAGE behörigheter. Storleksändringen kan ta flera minuter och börjar gälla när instansen startas om.

Varje kapacitetsenhet allokerar cirka 16 GB RAM-minne tillsammans med associerade CPU- och lokala SSD-resurser. Testa och optimera frågor innan du skalar. Lagringen skalas automatiskt.

Användargränssnitt (UI)

1. Klicka på Appar i det övre högra hörnet och välj Lakebase Postgres.
2. Klicka på Etablerad för att öppna sidan Etablerade instanser .
3. Välj den databasinstans som du vill ändra storlek på.
4. Klicka på Redigera i det övre högra hörnet.
5. Använd listrutan Kapacitet för att välja den nya instansstorleken.
6. Klicka på Spara.

lockig

curl -X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "capacity": "CU_4"
}
EOF

Python SDK

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

w = WorkspaceClient()
instance_name = "my-database-instance"
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(name=instance_name, capacity="CU_4"),
    update_mask="*"
)

Kommandoradsgränssnitt (CLI)

databricks database update-database-instance my-database-instance '*' --capacity CU_4

Övervaka en databasinstans

Få åtkomst till mått från fliken Övervakning på instansinformationssidan.

1. Klicka på Appar i det övre högra hörnet och välj Lakebase Postgres.
2. Klicka på Etablerad för att öppna sidan Etablerade instanser .
3. Välj den databasinstans som du vill övervaka.
4. Välj Övervakning i sidofältet för Lakebase-appen.

Använd följande mått för att analysera prestandatrender, identifiera potentiella flaskhalsar och utvärdera om du vill optimera programanvändningen eller skala instansen:

• Transaktioner per sekund: Visar bekräftat transaktionsgenomströmning. Använd detta för att förstå arbetsbelastningsmönster och identifiera perioder med hög transaktion. Om det här värdet är konsekvent högt bör du överväga att optimera klientbeteendet eller öka storleken på instansen.

• Rader per sekund: Visar antalet rader som hämtats, returnerats, infogats, uppdaterats och tagits bort. Hämtade rader refererar till antalet rader som returneras till klienter. Rader som returneras refererar till antalet rader som lästs av databasfrågor. Hjälper till att diagnostisera typen av arbetsbelastning och dess inverkan på systemet. Om prestandan är begränsad kan du överväga att lägga till index eller optimera frågemönster.

• Öppna anslutningar: Visar antalet öppna aktiva anslutningar. Anslutningar förbrukar instansresurser. Använd detta för att utvärdera om anslutningspooler på klientsidan behövs. Se gränser för det maximala antalet tillåtna anslutningar.

• Lagringsanvändning: Anger aktuell lagringsanvändning för instansen. Om användningen närmar sig lakebase-etablerade gränser tar du bort onödiga data eller index. Du kan också kontakta supporten för att begära en kvotökning.

• CPU-användning (%): Mäter CPU-användning för databasinstansen. Hög CPU-användning kan tyda på en beräkningsintensiv arbetsbelastning. Överväg optimeringar på programsidan eller öka storleken på instansen.

• Sidläsningsdataflöde (%): Visar hur nära instansen är dess sidläsningsförmåga, vilket ofta kan orsakas av cachemissar. Om värdet är högt minskar du arbetsbelastningen eller arbetsuppsättningen, lägger till index, cachelagrar frågor på klientsidan eller effektiviserar data.

• Träfffrekvens för buffertcache (%): Anger procentandelen läsningar som hanteras från minnet. Arbetsbelastningar med höga prestanda bör uppnå värden på över 99%. Låga priser tyder på att arbetsbelastningen överskrider cachekapaciteten eller kan dra nytta av optimeringar.

• Träfffrekvens för lokal SSD-cache (%): Registrerar procentandelen läsningar som läses från SSD-cachen efter en buffertcachemiss. Ett lågt värde kan öka sidläsningens genomströmning. Använd liknande optimeringar som med buffertcachen eller överväg en större instans.

• Dödlägen per sekund: Mäter hur ofta transaktioner stöter på dödlägen. Dessa inträffar vanligtvis när flera transaktioner har åtkomst till samma resurser i konfliktordning. Undersöka och omstrukturera arbetsbelastningar för att förhindra dödlägen.

Ytterligare resurser

• Hantera lakehouse-data med synkroniserade tabeller.
• Anslut till databasinstansen och gör frågor mot den.
• Registrera databasinstansen i Unity Catalog.
• Ge andra användare åtkomst till databasinstansen från Azure Databricks. Se Hantera behörigheter och Postgres-roller.

Begränsningar och krav

I följande avsnitt beskrivs begränsningar och konfigurationskrav för hanterade databasinstanser.

• En arbetsyta tillåter högst tio instanser.
• Varje instans stöder upp till 1 000 samtidiga anslutningar.
• Den logiska storleksgränsen för alla databaser i en instans är 2 TB.
• Databasinstanser är begränsade till en enda arbetsyta.

Krav för instansnamn

• Måste vara mellan 1 och 63 tecken långt.
• Måste börja med en bokstav.
• Kan endast innehålla alfanumeriska tecken och bindestreck.
• Det går inte att inkludera två bindestreck i följd.