Lakehouse Real-Time

Lakehouse Real-Time（Lakehouse//RT）是一种无服务器计算，专为低延迟、高并发用例而构建，例如为自定义应用程序提供分析数据、运行操作分析或支持需要数十到数千个并发用户的次秒响应的 BI 仪表板。

Lakehouse//RT 针对存储在云存储中并采用 Delta Lake 或 Apache Iceberg 格式的 Unity Catalog 表，可提供低于亚秒级的 SQL 读取查询延迟。 创建和管理 Lakehouse//RT 非常类似于执行其他 SQL 仓库。 工作区管理员或特权用户为每个工作区创建一个或多个，并向用户分配权限。

Requirements

若要使用 Lakehouse//RT，必须：

• 位于 受支持的区域中。
• 在工作区中启用 Lakehouse//RT Beta。

在工作区中启用 Lakehouse//RT

工作区管理员可以在工作区中启用 Lakehouse//RT Beta：

1. 在工作区菜单（右上角）中，转到 “预览”。
2. 搜索 Lakehouse RT。
3. 启用预览。

启用预览后， 实时 仓库类型在工作区的 SQL 仓库创建流中可用。

创建 Lakehouse//RT 仓库

要创建 Lakehouse//RT 仓库： 请按以下步骤操作：

1. 转到 计算>SQL 仓库>创建 SQL 仓库。
2. 选择 “实时”。
3. 根据查询所需的性能，选择大小： 小型、 中、 大或 X-Large。
4. 输入仓库的名称。
5. 单击 “创建” 。

若要分配权限，请授予 Can 使用、 可以监视或 可以管理 给用户和组的权限，与 SQL 仓库相同。

监控 Lakehouse//RT 活动

您可以像监控在 SQL 仓库上运行的任何查询一样监控 Lakehouse//RT 查询：

• 查询历史记录： Lakehouse//RT 查询显示在 查询历史记录 UI 和 查询历史记录系统表中。
• 查询分析：在查询历史记录 UI 中打开一个 Lakehouse//RT 查询，以查看其 查询分析。
• 监视页： 在每个 Lakehouse//RT 仓库的 监视页上 监视查询吞吐量、排队查询和查询历史记录。
• 计费： Lakehouse//RT 的使用情况在计费系统表中，其 sku_name 为 Lakehouse_Serverless。

最佳做法

若要从 Lakehouse//RT 获得最佳结果，请在将工作负载移出之前做好准备：

• 首先在无服务器 SQL 上验证。 在无服务器 SQL 仓库上运行查询，并确认查询在几秒钟内运行。
• 使用 Unity Catalog 管理的表。 采用 预测性优化 和 Liquid 聚类 的托管表可确保根据您的工作负载模式对数据进行良好的聚类。
• 验证查询是否具有选择性。 要实现亚秒级延迟，请确认查询扫描的数据量更少。 尽早使用 WHERE 子句进行过滤，只选择所需的列，并尽量利用聚合。 支持跨表联接，但如果发现查询变得复杂或速度缓慢，请考虑使用预先聚合数据的具体化视图来加快延迟。
• 检查 SQL 覆盖范围。 Lakehouse//RT 仅支持符合 ANSI 的读取查询。 确认工作负荷符合 ANSI， 并避免“ 限制”下列出的不受支持的语句、函数和数据类型。

支持的功能

工具和接口

你可以在以下任一 Azure Databricks 功能中的计算选择器中选择 Lakehouse//RT：

• SQL 编辑器
• SQL 笔记本
• AI/BI 仪表板
• 目录资源管理器
• Alerts

表类型

Lakehouse//RT 仅查询 Unity 目录数据。 为了获得最佳性能，请使用 Unity 目录托管表，该表为引擎提供低延迟所需的数据布局。

Lakehouse//RT 支持下表类型：

• 托管表（Delta Lake 和 Apache Iceberg 表）
• 具体化视图和流式处理表
• 指标视图

Connectivity

Lakehouse//RT 仅接受使用 语句执行 API 的连接。 它不支持旧的 Thrift 协议，因此在不显式使用语句执行 API 的情况下进行连接的驱动程序会收到错误 501 。

可以通过以下方式连接到 Lakehouse//RT 仓库：

• 语句执行 API： 直接从外部应用程序调用 API。 请参阅 语句执行 API：在仓库上运行 SQL。
• Databricks SQL 驱动程序： 将以下驱动程序配置为使用语句执行 API 时，可以连接这些驱动程序。 将驱动程序的 HTTP 路径指向 Lakehouse//RT 仓库，然后设置以下选项：
  • 用于Python的 Databricks SQL 连接器：设置use_kernel=True。
  • 用于 Node.js的 Databricks SQL 驱动程序 ： 设置 useKernel: true。
  • JDBC： 在连接 URL 中设置 UseThriftClient=0 。

Pricing

有关定价信息，请参阅 Lakehouse Real-Time 定价 页。

Limitations

当查询使用不支持的功能时，Lakehouse//RT 将返回一个错误来命名该功能。 若要成功运行查询，请改用无服务器 SQL 仓库。

工具和功能

Lakehouse//RT 尚不支持以下功能：

• Genie
• Genie 代理
• 作业任务

表类型

尚不支持下表类型：

• 系统表
• Delta Sharing 表
• Unity Catalog 默认存储中的表
• Unity Catalog 中的外部表

Lakehouse//RT 不支持下表类型：

• Hive 元存储表（托管或外部）
• 外部表和查询联合 (Lakehouse Federation)
• 临时表
• 使用其他数据格式的表（CSV、JSON、Avro、Parquet、ORC 和文本）

驱动程序和连接器

Lakehouse//RT 不支持以下驱动程序和连接器：

• ADBC
• ODBC
• Go

SQL 语言

Lakehouse//RT 仅在 ANSI 模式下 运行 SQL 读取查询。

Lakehouse//RT 不支持以下各项：

• 数据类型：和GEOGRAPHYGEOMETRY数据类型。
• 功能：AI 函数、Python UDF、空间 SQL 函数和 XPath 和 XML 函数。
• 治理： 基于属性的访问控制（ABAC），包括行级别安全性和列掩码。

Lakehouse//RT 仅适用于读取（SELECT）查询。 不支持写入命令和 ETL 命令，包括：

• 写入操作：INSERT、、UPDATEDELETE、MERGE和 CREATE TABLE AS SELECT （CTAS）。
• 创建或修改对象的 DDL：CREATE、、ALTERDROP、 和其他语句。
• 安全语句：GRANT 和 REVOKE.
• 脚本、存储过程、临时表和多语句事务。
• Delta Lake 维护：OPTIMIZE、ANALYZE、VACUUM和REFRESH。

网络安全

Lakehouse//RT 尚不支持以下网络配置：

• 出站专用链接（无服务器）
• Azure 网络安全边界

• 无服务器出口控件

Compliance

目前不支持合规性安全配置文件。

已知问题

• Lakehouse//RT 采用与其他 SQL 仓库类型不同的隐式类型强制转换规则和类型转换规则。 依赖于隐式类型转换（例如比较字符串和数字、对字符串值执行算术或跨不兼容类型使用 COALESCE ）的查询可以返回不同的结果类型或值，或者失败。 若要获取可预测的结果，请使用显式 CAST 表达式。