Lakebase Postgres

Lakebase ist eine vollständig verwaltete Postgres-Datenbank, die in die Databricks-Plattform integriert ist. Erstellen Sie Transaktionsanwendungen in Echtzeit zusammen mit Ihren Lakehouse-Daten mit automatischer Skalierung, Instant Branching und nativer Unity Catalog-Integration.

  • Erstellen von Apps mit geringer Latenz: Verbinden Sie Databricks-Apps oder eine beliebige Anwendung mit Lakebase für Transaktionsworkloads.
  • Dienen Sie Lakehouse-Daten: Synchronisieren Sie Unity Catalog-Tabellen mit Lakebase, damit Anwendungen sie mit geringer Latenz abfragen können.
  • Änderungen an Postgres speichern: Speichern Sie Postgres-Änderungen als Delta-Tabellen für nachgeschaltete Pipelines und Überwachung.
  • KI und ML: Verwenden Sie Lakebase als Online-Featurespeicher für ML-Modelle oder als Zustandsspeicher für KI-Agents.

Lakebase-Integration mit Databricks-Diensten

Wenn Sie bereits über Lakebase-Provisioned-Instanzen verfügen, werden diese auf Lakebase Autoscaling umgestellt. Siehe Upgrade auf Lakebase Autoscaling.

Get started

Schnellstart Description
Abrufen einer Postgres-Datenbank Erstellen Sie ein Projekt, eine Verzweigung und eine Datenbank. Verbinden Sie sich mit psql oder einem beliebigen Postgres-Treiber.
Lakehouse-Daten bereitstellen Synchronisieren Sie Unity Catalog-Tabellen in Postgres für Lesevorgänge mit geringer Latenz.
Postgres-Änderungen im Lakehouse speichern (Öffentliche Vorschau) Speichern Sie Postgres-Änderungen als Delta mit vollständigem Änderungsverlauf.
Erstellen von Anwendungen Erstellen Sie Apps, die von Lakebase mithilfe von Databricks-Apps, externen Integrationen oder der Daten-API unterstützt werden.

Wichtigste Funktionen

Erkunden Sie Features, die die Leistung optimieren, Kosten senken und flexible Entwicklungsworkflows ermöglichen.

Merkmal Description
Automatische Skalierung Automatische Anpassung der Computeressourcen basierend auf der Workloadnachfrage.
Skalierung auf Null Automatisches Anhalten inaktiver Berechnungen, um Kosten zu minimieren.
Filialen Erstellen Sie isolierte Verzweigungen für Entwicklung und Tests.
Lesen von Replikaten Erstellen Sie schreibgeschützte Replikate, um die Leseoperationen zu skalieren.
Sofortige Wiederherstellung Erstellen Sie einen neuen Zweig ab einem beliebigen Zeitpunkt in Ihrem Verlaufsfenster.
Hohe Verfügbarkeit Konfigurieren Sie das automatische Failover, um Ihre Datenbank bei Rechenausfällen verfügbar zu halten.

Verbinden und Abfragen

Verwenden Sie verschiedene Tools und Schnittstellen, um eine Verbindung mit ihrer Datenbank herzustellen und sie abzufragen.

Aufgabe Description
Herstellen einer Verbindung mit Ihrer Datenbank Erfahren Sie, wie Sie eine Verbindung mit Ihrer Lakebase-Datenbank herstellen können.
Abfrage mit SQL-Editor Verwenden Sie den integrierten SQL-Editor, um Ihre Datenbank abzufragen und zu verwalten.
Tabellen-Editor Verwenden Sie die visuelle Schnittstelle, um Daten und Schemas anzuzeigen, zu bearbeiten und zu verwalten.
Postgres-Kunden Verbinden Sie sich mit standardmäßigen Postgres-Clients und -Tools.
Abfragen von Daten zu einem Zeitpunkt Abfragen von Daten mithilfe von Punkt-in-Time-Verzweigungen.

Databricks-Integrationen

Verbinden Sie Lakebase mit Ihren vorhandenen Databricks-Daten und -Workflows.

Einbindung Description
Registrieren im Unity-Katalog Registrieren Sie Ihre Lakebase-Datenbank im Unity-Katalog für einheitliche Governance.
Bereitstellen von Daten mit synchronisierten Tabellen Stellen Sie Lakehouse-Daten über Ihre Lakebase-Datenbank für Anwendungen mit niedriger Latenz bereit.
Lakebase Change Data Feed Speichern Sie Änderungen auf Zeilenebene aus Lakebase-Postgres-Tabellen als Unity-Catalog-Delta-Tabellen für nachgelagerte Pipelines, die Auditierung und externe Verbraucher. (Öffentliche Vorschau)
Databricks-Apps Erstellen und Bereitstellen interaktiver Anwendungen mit Lakebase als verwaltetes Postgres-Back-End.
Agentstatus und Arbeitsspeicher Speichern Sie langlebigen kurz- und langfristigen Agent-Speicher in Lakebase für KI-Agents, die mit LangGraph oder dem OpenAI Agents SDK erstellt wurden.
Featurespeicher und Modellbereitstellung Verwenden Sie Lakebase als latenzarmes Backend für einen Online-Feature-Store für ML-Modelle, die über Model Serving bereitgestellt werden.

Weitere Informationen

Ressource Description
Anwendungsfälle Lakebase-Muster: Lakehouse-Daten bereitstellen, in das Lakehouse replizieren, Anwendungs-Backend, KI-Agenten und ML.
Regionale Verfügbarkeit Unterstützte AWS- und Azure-Regionen für Lakebase Postgres.
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