Lakebase Postgres

Lakebase は、Databricks プラットフォームに統合されたフル マネージド Postgres データベースです。 自動スケーリング、インスタント ブランチ、ネイティブ Unity カタログ統合を使用して、Lakehouse データと共にリアルタイム トランザクション アプリケーションを構築します。

  • 待ち時間の短いアプリを構築する: トランザクション ワークロード用に Databricks Apps または任意のアプリケーションを Lakebase に接続します。
  • Lakehouse データを提供する: Unity カタログ テーブルを Lakebase に同期して、アプリケーションが低待機時間でクエリを実行できるようにします。
  • Postgres の変更を格納する: Postgres の変更をダウンストリーム パイプラインと監査用の Delta テーブルとして格納します。
  • AI と ML: Lakebase は、ML モデルのオンライン機能ストアとして、または AI エージェントの状態ストアとして使用します。

Lakebase と Databricks サービスの統合

既存の Lakebase Provisioned インスタンスがある場合、それらは Lakebase 自動スケールにアップグレードされます。 「Lakebase 自動スケールへのアップグレード」を参照してください。

概要

クイック スタート Description
Postgres データベースを取得する プロジェクト、ブランチ、データベースを作成します。 psqlまたは Postgres ドライバーを使用して接続します。
レイクハウス データを提供する Unity カタログ テーブルを Postgres に同期して、待機時間の短いアプリの読み取りを行います。
Postgres の変更をレイクハウスに格納する (パブリック プレビュー) Postgres の変更を、完全な変更履歴を保持したまま Delta として保存します。
アプリケーションをビルドする Databricks Apps、外部統合、または Data API を使用して、Lakebase によってサポートされるアプリを構築します。

主な機能

パフォーマンスを最適化し、コストを削減し、柔軟な開発ワークフローを実現する機能について説明します。

特徴 Description
自動スケーリング ワークロードの需要に基づいてコンピューティング リソースを自動的に調整します。
ゼロにスケールする 非アクティブなコンピューティングを自動的に中断して、コストを最小限に抑えます。
支店 開発とテスト用に分離されたブランチを作成します。
レプリカの読み取り 読み取り専用レプリカを作成して読み取り操作をスケーリングします。
インスタント リストア 履歴ウィンドウ内の任意の時点から新しいブランチを作成します。
高可用性 自動フェールオーバーを構成して、コンピューティングエラー時にデータベースを使用できるようにします。

接続とクエリ

さまざまなツールとインターフェイスを使用して、データベースに接続してクエリを実行します。

Task Description
データベースに接続する Lakebase データベースに接続するさまざまな方法について説明します。
SQL エディターを使用したクエリ 組み込みの SQL エディターを使用して、データベースのクエリと管理を行います。
テーブル エディター ビジュアル インターフェイスを使用して、データとスキーマを表示、編集、管理します。
Postgres クライアント 標準の Postgres クライアントとツールを使用して接続します。
特定の時点でのデータのクエリ 特定の時点の分岐を使用してデータのクエリを実行します。

Databricks 統合

Lakebase を既存の Databricks データとワークフローに接続します。

Integration Description
Unity カタログに登録する 統合ガバナンスのために、Unity カタログに Lakebase データベースを登録します。
同期されたテーブルを使用してデータを提供する 待機時間の短いアプリケーションのために、Lakebase データベースを介して Lakehouse データを提供します。
Lakebase 変更データ フィード Lakebase Postgres テーブルからの行レベルの変更を、ダウンストリーム パイプライン、監査、および外部コンシューマー用の Unity カタログ デルタ テーブルとして格納します。 (パブリック プレビュー)
Databricks アプリ マネージド Postgres バックエンドとして Lakebase を使用して対話型アプリケーションをビルドしてデプロイします。
エージェントの状態とメモリ LangGraph または OpenAI Agents SDK を使用して構築された AI エージェント用に、永続的な短期および長期のエージェント メモリを Lakebase に格納します。
特徴ストア (Feature Store) とモデルサービング (Model Serving) モデル サービスで提供される ML モデルの待機時間の短いオンライン機能ストア バックエンドとして Lakebase を使用します。

詳細情報

Resource Description
ユース ケース Lakebase パターン: lakehouse データの提供、lakehouse へのレプリケーション、アプリケーション バックエンド、AI エージェント、機械学習。
利用可能なリージョン Lakebase Postgres でサポートされているリージョン。
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