Databricks SQL (DB SQL) ermöglicht Kunden den Betrieb einer Multicloud-Lakehouse-Architektur， die ein verglichen mit herkömmlichen雲數據倉庫bis zu 12 Mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bietet。Durch die Nutzung von開源標準zur Vermeidung von Herstellerabhängigkeiten bietet DB SQL Zuverlässigkeit, Qualität und Leistung in einem Maße, das Data Lakes von Haus aus fehlt。
分析所有Ihrer Daten mit den Tools Ihrer Wahl
Nutzen Sie Ihre bevorzugten Tools wie dbt, Fivetran, Power BI oder Tableau, um die neuesten und vollständigsten Daten zu erfassen, abzufragen und zu analysieren, ohne Sie in ein分離數據倉庫verschieben zu müssen。Mit DB SQL kann jeder分析師在Ihrem Unternehmen dank integrertem SQL- editor, Visualisierungen und Dashboards Mit nur wenigen Schritten zu neuen Erkenntnissen gelangen und diese weitergeben。
行政與治理
Richten Sie im Handumdrehen elastische, per Serverless Computing vom Speicher entkoppelte SQL-Rechenkapazitäten in。數據庫即時配置自動完成für das beste Preis-Leistungs-Verhältnis。ansschließ end können Sie Benutzer, Daten und resources mit Endpunktüberwachung, Abfrageverlauf und differenzierbarer Governance unkompliziert verwalten。
Rasend schnelle就地分析von Data-Lake-Daten
Führen Sie SQL-Abfragen auf Ihrem Lakehouse mit Data-Warehouse-Leistung, aber zu Data-Lake-Kosten aus, und verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil。Mit DB SQL ergänzen Sie Ihren Data Lake Mit Eigenschaften wie Zuverlässigkeit, Qualität, Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistungsfähigkeit, um herkömmliche analysis - workloads Mit aktuellen und kompletten Daten zu unterstützen。
Wie funktioniert es?
Vernetzung mit vorhandenen工具
Vernetzen Sie Ihre bevorzugten BI- tools wie dbt, Power BI und Tableau und proffitieren Sie von beindruckender Performance, niedrigen Latenzen und hoher Nebenläufigkeit für die Nutzer von Daten in Ihrem數據湖。Die Einrichtung zuverlässiger Ihren Delta Lake-Tabellen ist kinderleicht, und auh Ihre vorhandene Authentifizierungslösung können Sie integrieren。Die überarbeiteten ODBC- und JDBC-Treiber bieten eine niedrigere Latenz und geringere Betriebskosten。所以，lassen sich往返鼠類和schreibe 0,25 Sekunden reduzieren。Die Datenübertragungsrate wurde um 50% gesteigert und Vorgänge zum Abrufen von Metadaten werden jetzt 10-mal so schnell ausgeführt。
best Preis-Leistungs-Verhältnis bei der Abfrageausführung
Databricks SQL umfast Tausende von Optimierungen, um Ihnen maximale Leistung für allle Abfragetypen und Praxisanwendungen zu bieten。Hierzu gehört beispielsweise die下一代abfrage - engine光子。Photon bietet ein im Vergleich zu anderen雲數據倉庫bis zu 12 Mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis。
Vereinfachte行政與治理für Ihr Lakehouse
Databricks SQL erleichtert Einrichtung und Verwaltung von SQL- rechenressourcen dank einer zentralen Nutzungsprotokollierung für allle virtuellen Cluster und allle Anwender - rund um die Uhr。die erleichtert die Überwachung von workload in DB SQL, BI-Tools von Drittanbietern und weiteren SQL- clients von zentraler Stelle und vereinfacht so auch die Suche nach Fehlern und leistungsproblem men。管理員können丹死Ausführungsphasen傑德·阿布拉格gründlich追思者，恩問題與審計unterstützen。
Erstklassige Umgebung für die SQL-Entwicklung
Der DB SQL- Abfragen - editor ermöglicht es Analysten, Abfragen in Der ihnen vertrauten Syntax (ANSI SQL) zu schreiben und Daten im Lakehouse unkompliziert zu durchleuchten。分析員können die Abfrageergebnisse dank der Vielzahl leistungsstarker Visualisierungen leicht nachvollziehen und Dashboards im Handumdrehen erstellen und für Stakeholder freigeben。
Neue Erkenntnisse schnell entdecken and teilen
分析機構können die Abfrageergebnisse dank der Vielzahl leistungsstarker Visualisierungen leicht nachvollziehen, und Dashboards mit直觀拖動& Drop-Oberfläche sind im Handumdrehen erstellt。這是我的家鄉，我的家鄉，我的家鄉，我的家鄉，我的家鄉，我的家鄉，我的家鄉，我的家鄉，我的家鄉，我的家鄉。
Anwendungsfalle
Lakehouse-Infrastruktur zum Laufen bringen
Mit einer multicloud - lake - architektur erhalten Sie數據倉庫- leistung zum數據湖- preis。Databricks SQL ermöglicht Analysten und Data Scientists das zuverlässige Ausführen von SQL- abfragen und BI für topaktuelle und komplette Daten mit den Tools ihrer Wahl - direkt an Ihrem數據湖。這座建築的名字是“建築工程係beiträgt”。
Vorhandene BI-Tools nutzen
Ermöglichen Sie Business Analysts, Daten beim Data Lake direkt und mit ihrem bevorzugten BI- tool (wie Power BI oder Tableau) abzufragen, um die Entstehung von Datensilos zu vermeiden。Überarbeitete und optimierte Konnektoren sorgen für rasante Performance und niedrigste Latenz - selbst dann, wenn viele Nutzer gleichzeeitig Ihren Data Lake angebunden sind。Jetzt können Analysten das beste Tool für die jeweilige Aufgabe nutzen - dank einer einzigen vertrauenswürdigen Quelle für alle Ihre Daten。
Gemeinsam aktuellste Daten nutzen
Ermöglichen在Ihrem Unternehmen的Sie den Analysten und SQL-Fachkräften, neue Erkenntnisse schnell zu finden und zu teilen - mit einer Analyseoberfläche, die auf kollabment und self -自助服務。Sie können Berechtigungen für Daten mit differenzierter Governance guten Gewissens verwalten, Abfragen gemeinsam nutzen und wiederverwenden und Ergebnisse mit interaktiven Visualisierungen und Dashboards schnell analysieren und weitergeben。
Benutzerdefinierte Daten-Apps erstellen
Entwickeln Sie個人datengestützte Anwendungen mit vielfältigen Funktionen für Ihr Unternehmen oder Ihre Kunden。數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫數據庫。
Integrationen
Nahtlose Integrationen mit dem modernen Daten-Stack bieten Ihren Datenteams maximale Flexibilität。Erfassen Sie geschäftskritische Daten mit Fivetran, wandeln Sie Sie mit dbt direkt um和gewinnen Sie neue Erkenntnisse mit Power BI, Tableau oder lookker, ohne Ihre Daten in ein traditionelles Data Warehouse zu verschieben。
Einfaches Verbinden von Databricks mit Tableau, Power BI, lookker, Fivetran, dbt和Ihren Lieblingstools
“我們的計劃，死亡，死亡für geschäftliche Flexibilität erforderliche Schnelligkeit und Agilität bietet。“雲之湖”裏的“數據之湖”，wächst“數據之湖”。
Die Einführung von Databricks SQL bietet Kunden eine völlig neue Erfahrung: Sie können jetzt mit der erforderlichen Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit aus gigantischen Datenmengen Erkenntnisse gewinnen。我的信，我的信，我的信。”
-Francois Ajenstat, Tableau的首席產品官
Kundenbericht
博客
Kunden
“Die digitale transform von Shell ist Teil unseres Bestrebens, Lösungen für mehr und sauberere Energielösungen bereitzustellen。Daher haben wir erhebliche在unsere Data-Lake-Architektur getätigt。zielist es, dafür zsorgen, dass unsere Datenteams die riesigen Datensätze möglichst unkompliziert abfragen können。Die Möglichkeit, mit BI-Standard-Tools schnelle Abfragen für Datensätze in Petabyte-Größenordnung durchzuführen, ist für uns ein entscheidender Vorteil。Unser gemeinsam mit Databricks entwickelter Ansatz ermöglicht es uns, Einfluss auf die產品路線圖祖尼曼，und wir sind begeistert, die Markteinführung erleben祖dürfen。”
- Dan Jeans, Shell公司數據科學總經理
“Bei Atlassian müssen wir sicherstellen, dass Teams funktionsübergreifend gut zusammenarbeiten können, um die im stetigen Wandel begriffenziele umzususetzen。Eine vereinfachte lake house architektur würde in die Lage versetzen, große Mengen an Benutzerdaten en erfassen and die erforderichen Analysen durchzuführen，嗯Kundenbedürfnisse besser預言家和die Nutzungsqualität für unsere Kunden verbessern zu können。
Mit der zentralen und benutzerfreundlichen雲分析平台können wir kollaborationtools auf Grundlage handfester Erkenntnisse kurzfristig optimieren bzw。neu entwickeln。”
- Rohan Dhupelia, AtlasBeplay体育安卓版本sian數據平台高級經理
“雪花之歌，數據之歌，湖邊小屋之歌，藝術與智慧verändert，我之歌geschäftliche瑪ßnahmen auf Der Grundlage einer möglichst vollständigen和aktuellen Sicht auf unsere Daten vorantreiben。數據倉庫之夜。”
- Christina Taylor，麵包公司的數據工程師
“Mit Databricks Lakehouse können wir allle unsere Daten umfassend organisieren und zur Durchführung von analyen nutzen, um E-Mail-Angriffen auf unsere Kunden zu erkennen und zu blockieren, einschließlich gezielter E-Mail-Angriffe auf基礎von社會工程，die herkömmliche Abwehrmaßnahmen umgehen。”
- Sanny Liao，北異常安全數據科學負責人
“我的湖屋平台數據分析können wir分析durchführen, die es uns erlauben, Erkenntnisse über das Zuschauerverhalten innerhalb von minten statt Wochen zu gewinnen。所以können wir uns schnell anpassen, um genau das program祖利芬，das bei unseren Hörern ankommt。”
- Stephane Caron, CBC/加拿大廣播電台商業智能部高級主管
