Notas de lançamento do Databricks SQL 2026

As seguintes funcionalidades e melhorias do Databricks SQL foram lançadas em 2026.

Maio de 2026

Databricks SQL versão 2026.15 está agora disponível em Pré-visualização

26 de maio de 2026

A versão 2026.15 do SQL do Databricks está agora disponível no canal Preview . Consulte a seção a seguir para saber mais sobre novos recursos, mudanças comportamentais e correções de bugs.

O XPath já não recupera DTDs externos

Quando avalia xpath sobre XML, Azure Databricks já não carrega as Definições de Tipo de Documento (DTDs) externas declaradas no documento. Anteriormente, o XPath podia falhar quando o XML continha uma referência DTD externa que apontava para uma URL deformada ou um endpoint inacessível. Como a validação DTD é separada da avaliação XPath, as consultas que já tiveram sucesso retornam os mesmos resultados de antes. Consultas que antes falhavam apenas durante a recuperação externa de DTD podem agora ter sucesso.

Preservação de estruturas NULL em INSERT, MERGE, e escritas em fluxo contínuo com evolução de esquema

Para INSERT, MERGE, e operações de escrita em streaming que utilizam evolução de esquema, uma struct NULL na origem é agora armazenada como NULL no destino. Anteriormente, esse valor era materializado incorretamente como uma estrutura não nula com cada campo definido como NULL, enquanto as mesmas operações sem evolução do esquema preservavam corretamente as estruturas NULLA. Se o teu código dependia de receber uma estrutura não-nula cujos campos fossem todos NULL, atualiza o teu código para gerir uma estrutura NULL em vez disso.

Suporte NullType (VOID) em tabelas Delta

As tabelas Delta Lake agora suportam VOID colunas. Anteriormente, as colunas VOID eram silenciosamente ignoradas por leituras de DataFrame baseadas em caminhos e consultas de time travel. Agora, estas consultas incluem colunas VOID na saída. As operações de escrita não são afetadas. Consulte o tipo de VOID para restrições sobre onde colunas VOID podem aparecer no esquema.

Revise quaisquer consultas que sejam lidas de tabelas Delta Lake com VOID colunas para verificar se lidam corretamente com as colunas adicionais. Consultas que dependem do número de colunas ou da posição, como INSERT INTO ... SELECT *, podem começar a falhar após a atualização. Em particular, certas INSERT consultas com evolução de esquema ativada podem silenciosamente transferir dados para as colunas erradas.

SHOW CREATE TABLE suporta vistas métricas

SHOW CREATE TABLE Agora suporta vistas métricas. Anteriormente, executar este comando numa vista métrica gerava um erro. A saída para vistas métricas inclui o nome totalmente qualificado em três partes com catálogo (por exemplo, CREATE VIEW catalog.db.my_metric_view ...), facilitando a recriação da vista métrica na localização correta.

Correção para as linhas de descida do LADO EXTERIOR JOIN ESQUERDO

Um bug que eliminava linhas incorretamente das LEFT OUTER JOIN LATERAL consultas foi agora corrigido. As consultas que usam este construto agora retornam os resultados corretos. Para reverter temporariamente ao comportamento anterior, defina spark.databricks.sql.optimizer.lateralJoinPreserveOuterSemantic para true.

NATURAL JOIN respeita a correspondência de colunas sem diferenciar maiúsculas de minúsculas

NATURAL JOIN agora utiliza corretamente a correspondência de colunas sem distinção entre maiúsculas e minúsculas quando spark.sql.caseSensitive está configurado para false (o padrão). Anteriormente, NATURAL JOIN usava comparação sensível a maiúsculas e minúsculas para identificar colunas comuns, levando a que colunas que apenas diferiam em termos de maiúsculas e minúsculas (por exemplo, ID versus id) não fossem reconhecidas como correspondentes. Isto causou NATURAL JOIN a produzir silenciosamente resultados de junção cruzada. As consultas afetadas por este bug agora retornam resultados corretos com colunas devidamente unidas.

Validação de dependências SQL UDF no Unity Catalog

O Unity Catalog agora impõe validação de dependências para funções SQL definidas pelo utilizador (UDFs) para evitar o desvio de controlo de acesso. Anteriormente, as funções SQL criadas através da API REST podiam referenciar dependências às quais o utilizador não tinha acesso. Os UDFs SQL com configurações de dependência inválidas estão agora bloqueados da execução.

Gravações otimizadas para tabelas particionadas do Unity Catalog criadas com CRTAS

As operações de escrita otimizadas agora são corretamente aplicadas às tabelas particionadas do Unity Catalog criadas com CREATE OR REPLACE TABLE ... AS SELECT (CRTAS). Anteriormente, o CRTAS em novas tabelas particionadas do Unity Catalog não aplicava escritas otimizadas, resultando num maior número de ficheiros pequenos por partição. Esta correção pode aumentar a latência de escrita. Para reverter ao comportamento anterior, defina spark.databricks.delta.optimizeWrite.UCTableCRTAS.enabled para false.

Corrigir a autoridade incorreta do EPSG para o SRID 102100 definido pelo ESRI

O mapeamento do Sistema de Referência de Coordenadas (CRS) para SRID 102100 usa agora corretamente ESRI:102100 em vez do incorreto EPSG:102100. Esta solução garante que os dados geoespaciais são armazenados com a autoridade correta para uma melhor interoperabilidade com outros sistemas.

CRIAR OU SUBSTITUIR suporte para tabelas temporárias

CREATE OR REPLACE TEMP TABLE A sintaxe é agora suportada, permitindo criar ou substituir tabelas temporárias numa única instrução. Isto elimina a necessidade de eliminar e recriar tabelas temporárias explicitamente.

O histórico da tabela Delta inclui flags de opção de escrita

O histórico da tabela Delta Lake (DESCRIBE HISTORY) inclui agora sinalizadores de opções de escrita na coluna operationParameters nas operações WRITE e REPLACE TABLE. Quando as seguintes opções estão explicitamente ativadas, aparecem como bandeiras booleanas no histórico (só incluídas quando true):

Para as operações WRITE e REPLACE TABLE:

  • isDynamicPartitionOverwrite: presente quando foi usado o modo de sobrescrição de partição dinâmica
  • canOverwriteSchema: presente quando a sobrescrição de esquema (overwriteSchema) foi ativada
  • canMergeSchema: presente quando a fusão de esquema (mergeSchema) foi ativada

Para REPLACE TABLE operações:

  • predicate: presente quando replaceWhere era usado
  • isV1WriterSaveAsTableOverwrite: presente quando a substituição foi acionada por uma .saveAsTable sobrescrição

Novas funções geoespaciais

As seguintes funções geoespaciais estão agora disponíveis:

  • st_makepoint função: Devolve um ponto GEOMETRY com as coordenadas dadas.
  • st_makeenvelope função: Devolve um GEOMETRY valor que representa o envelope alinhado ao eixo (caixa delimitadora) definido pelas coordenadas de canto dadas.

Suporte melhorado à junção espacial

O predicado ST_DWithin (distance within) passa agora a ser suportado como condição de junção em junções espaciais. Conjunções de predicados são agora elegíveis para junções espaciais, por exemplo condition AND st_predicate.

Perfil nativo de dados para tabelas de resultados no editor SQL

1 de maio de 2026

Agora pode visualizar estatísticas de perfil para colunas em tabelas de resultados no novo editor SQL do Databricks. Selecione os cabeçalhos das colunas e clique no ícone da barra lateral.Abra os detalhes da seleção para ver estatísticas de perfil.

Abril de 2026

agg Função SQL como sinónimo de measure

30 de abril de 2026

A nova função agg corresponde à medida. Use agg(measure_column) como alternativa mais curta ao consultar medidas numa vista métrica.

A versão 2026.10 do Databricks SQL está a ser lançada na Current

23 de abril de 2026

A versão 2026.10 do SQL do Databricks está a ser implementada no canal Current . Ver reportagens em 2026.10.

Março de 2026

A versão 2026.10 do Databricks SQL está agora disponível em Pré-visualização

26 de março de 2026

A versão 2026.10 do SQL do Databricks está agora disponível no canal de Pré-visualização . Consulte a seção a seguir para saber mais sobre novos recursos, mudanças comportamentais e correções de bugs.

Erros na métrica de observação já não falham consultas

Erros durante a recolha de métricas de observação já não causam falhas na execução da consulta. Anteriormente, erros em OBSERVE cláusulas (como divisão por zero) podiam bloquear ou paralisar a consulta por completo. Agora, a consulta é concluída com sucesso e o erro surge quando se chama observation.get.

Gravações otimizadas para operações CRTAS do Unity Catalog

CRIAR OU SUBSTITUIR TABLE As operações AS SELECT (CRTAS) em tabelas particionadas do Unity Catalog aplicam agora escritas otimizadas por defeito, produzindo menos ficheiros maiores. Para desativar, definir spark.databricks.delta.optimizeWrite.UCTableCRTAS.enabled para false.

Os valores das partições de carimbo temporal utilizam o fuso horário da sessão

Os valores das partições de carimbo temporal usam agora o fuso horário da sessão do SQL Warehouse. Se tiver partições com carimbo temporal escritas antes da versão 2025.40 do Databricks SQL, execute SHOW PARTITIONS para verificar os metadados da sua partição antes de escrever novos dados.

Palavra-chave reservada DESCRIBE FLOW

O DESCRIBE FLOW comando está agora disponível. Se tiver uma tabela com nome flow, use DESCRIBE schema.flow, DESCRIBE TABLE flow, ou DESCRIBE `flow` com backticks.

Operações de conjunto booleano em SpatialSQL

ST_Difference, ST_Intersection, e ST_Union usar uma nova implementação com as seguintes melhorias:

  • Geometrias de entrada válidas produzem sempre um resultado e deixam de gerar erros. Entradas inválidas não geram erros, mas podem não produzir resultados válidos.
  • Desempenho aproximadamente duas vezes superior.
  • Os resultados podem diferir após a 15.ª casa decimal para interseções entre segmentos de linha devido a fórmulas e ordem de operações diferentes.
  • Os resultados são normalizados para resultados consistentes e comparáveis:
    • Os pontos são ordenados por valores de coordenadas.
    • As linhas são construídas a partir dos caminhos mais longos possíveis.
    • Os anéis de polígonos são rodados para que o primeiro ponto tenha os valores de coordenadas mais pequenos.
  • Esta normalização aplica-se em todos os casos, exceto quando se chama ST_Difference com duas geometrias não sobrepostas, onde a primeira geometria é devolvida sem alterações.

Tipos de exceção para SQLSTATE

Os tipos de exceção agora suportam SQLSTATE. Se o teu código analisa exceções por correspondência de strings ou apanha tipos específicos de exceções, atualiza a lógica de gestão de erros.

Suporte ao tipo de dados DATETIMEOFFSET para Microsoft Azure Synapse

O DATETIMEOFFSET tipo de dado está agora disponível para ligações Microsoft Azure Synapse.

Comentários nas tabelas do BigQuery no Google

As descrições das tabelas do Google BigQuery são resolvidas e expostas como comentários em tabelas.

Evolução do esquema com INSERT declarações

Use a WITH SCHEMA EVOLUTION cláusula com instruções SQL INSERT para evoluir automaticamente o esquema da tabela de destino durante as operações de inserção. A cláusula é suportada para INSERT INTO, INSERT OVERWRITE, e INSERT INTO ... REPLACE formas. Por exemplo:

INSERT WITH SCHEMA EVOLUTION INTO students TABLE visiting_students_with_additional_id;

O esquema da tabela Delta Lake alvo é atualizado para acomodar colunas adicionais ou tipos alargados a partir da fonte. Para detalhes, veja evolução do esquema e INSERT sintaxe das sentenças.

Valores de struct NULL preservados em INSERT operações

INSERT Operações com Evolução de Esquema ou Cast Implícito agora preservam NULL os valores de 'struct' quando as tabelas de origem e destino têm ordens de campo de 'struct' diferentes.

parse_timestamp Função SQL

A função parse_timestamp SQL analisa cadeias de carimbo temporal usando múltiplos padrões e executa-se no motor Photon para melhorar o desempenho ao analisar carimbos de tempo em múltiplos formatos. Consulte Padrões de data-hora para informações sobre a formatação dos padrões de data-hora.

max_by e min_by com limite opcional

As funções agregadas max_by e min_by agora aceitam um terceiro argumento limit opcional (até 100.000). Quando fornecidas, as funções retornam um array de até limit valores correspondentes aos maiores (ou menores) valores da expressão de ordenação, simplificando consultas top-K e bottom-K sem funções janela ou CTEs.

Medidas em janela de período a período com offset

As medidas de janela em vistas métricas suportam um offset campo que desloca a moldura da janela para trás ou para a frente ao longo da order dimensão por um intervalo fixo. Use offset para definir medidas período após período, como ano após ano ou mês a mês. Vê como offset muda a moldura da janela.

Incluir ou excluir a linha âncora nas medidas de janela trailing e leading

Os valores de intervalo trailing e leading para as medidas de janela aceitam um modificador opcional inclusive ou exclusive que controla se a linha âncora faz parte da janela deslizante. O padrão é exclusive, que corresponde ao comportamento anterior. Veja Incluir ou excluir a linha âncora.

Agregado vetorial e funções escalares

As novas funções SQL operam em ARRAY<FLOAT> vetores para incorporações e tarefas de similaridade.

Funções agregadas:

  • vector_avg: Devolve a média elemento a elemento dos vetores num grupo.
  • vector_sum: Devolve a soma elemento a elemento dos vetores num grupo.

Funções escalares:

Ver Funções integradas.

Suporte de cursor SQL em instruções compostas

Script SQL Agora, instruções compostas suportam o processamento de cursores. Use o DECLARE CURSOR para definir um cursor, depois a instrução OPEN, a instrução FETCH e a instrução CLOSE para executar a consulta e consumir linhas uma de cada vez. Os cursores podem usar marcadores de parâmetros e manipuladores de condições, como NOT FOUND para processamento linha a linha.

Funções aproximadas de esboço top-k

Novas funções permitem construir e combinar esboços top-K aproximados para agregação top-K distribuída:

Para mais informações, consulte approx_top_k função agregada e funções incorporadas.

Funções de esboço de tuplas

Novas funções agregadas e escalares para esboços de tuplas suportam contagem e agregação distintas sobre pares resumo de chaves.

Funções agregadas:

Funções escalares:

Ver Funções integradas.

Dependências personalizadas para UDTFs Python do Unity Catalog

As funções de tabela definidas pelo utilizador (UDTFs) do Unity Catalog Python podem agora usar dependências personalizadas para bibliotecas externas, pelo que pode usar pacotes para além do que está disponível no ambiente SQL warehouse predefinido. Consulte Estender UDFs usando dependências personalizadas.

Novas funções geoespaciais

As seguintes funções geoespaciais estão agora disponíveis:

  • st_estimatesrid função: Estima o melhor identificador de referência espacial projetado (SRID) para uma geometria de entrada.
  • st_force2d função: Converte uma geografia ou geometria para a sua representação 2D.
  • st_nrings função: Conta o número total de anéis num polígono ou multipolígono, incluindo anéis exteriores e interiores.
  • st_numpoints função: Conta o número de pontos não vazios numa geografia ou geometria.

Suporte Photon para funções geoespaciais

As seguintes funções geoespaciais funcionam agora no motor Photon para um desempenho mais rápido:

Fevereiro de 2026

Databricks SQL versão 2025.40 está a ser implementada em Current

23 de fevereiro de 2026

A versão 2025.40 do Databricks SQL está a ser implementada no canal Current. Veja as reportagens em 2025.40.

A versão 2025.40 do Databricks SQL está agora disponível em Pré-visualização

11 de fevereiro de 2026

A versão 2025.40 do SQL do Databricks está agora disponível no canal de Pré-visualização . Consulte a seção a seguir para saber mais sobre novos recursos, mudanças comportamentais e correções de bugs.

SQL scripting está geralmente disponível

SQL scripting está agora geralmente disponível. Escreva lógica procedural com SQL, incluindo instruções condicionais, ciclos, variáveis locais e tratamento de exceções.

Marcadores de parâmetros agora suportados em mais contextos SQL

Agora pode usar marcadores de parâmetros nomeados (:param) e não nomeados (?) em qualquer lugar onde seja permitido um valor literal do tipo apropriado. Isto inclui instruções DDL como CREATE VIEW v AS SELECT ? AS c1, tipos de colunas como DECIMAL(:p, :s), e comentários como COMMENT ON t IS :comment. Isto permite-lhe parametrizar uma grande variedade de instruções SQL sem expor o seu código a ataques de injeção SQL. Ver Marcadores de parâmetros.

IDENTIFIER cláusula expandida para mais contextos SQL

A cláusula IDENTIFIER, que converte strings em nomes de objetos SQL, é agora suportada em quase todos os contextos em que um identificador é permitido. Combinado com suporte expandido para combinação de marcadores de parâmetros e cadeias literais, pode parametrizar qualquer coisa, desde aliases de colunas (AS IDENTIFIER(:name)) até definições de colunas (IDENTIFIER(:pk) BIGINT NOT NULL). Consulte a cláusula IDENTIFIER.

A coalescência literal das cordas é suportada em todo o lado

Literais sequenciais de cadeia como 'Hello' ' World' agora fundem-se em 'Hello World' em qualquer contexto onde os literais de cadeia sejam permitidos, incluindo COMMENT 'This' ' is a ' 'comment'. Consulte STRING tipo.

Nova função BITMAP_AND_AGG

Uma nova função BITMAP_AND_AGG está agora disponível para complementar a biblioteca de BITMAP funções existente.

Novas funções Theta Sketch para contagens aproximadas distintas

Uma nova biblioteca de funções para operações aproximadas de contagem e conjunto distintas usando o Datasketches Theta Sketches está agora disponível:

Novas funções KLL Sketch para quantiles aproximados

Uma nova biblioteca de funções para construir KLL Sketches para computação aproximada de quantis está agora disponível.

Pode combinar múltiplos esboços KLL num contexto de agregação usando kll_merge_agg_bigint, kll_merge_agg_double e kll_merge_agg_float.

Funções de janela SQL em vistas métricas

Agora pode usar funções SQL de janela em vistas métricas para calcular totais acumulados, classificações e outros cálculos com base em janelas.

Novas funções geoespaciais

As seguintes novas funções geoespaciais estão agora disponíveis:

Suporte de entrada EWKT para funções de geometria e geografia existentes

As seguintes funções agora aceitam Extended Well-Known Text (EWKT) como entrada:

Desempenho melhorado para consultas repetidas sobre tabelas com filtros de linhas e máscaras de coluna

Consultas elegíveis repetidas sobre tabelas com filtros de linhas e máscaras de colunas beneficiam agora de uma melhoria na cache dos resultados das consultas, resultando em tempos de execução mais rápidos.

Melhoria do desempenho da função geoespacial

O desempenho da junção espacial é melhorado com suporte para junção espacial embaralhada. As seguintes funções ST têm agora implementações Photon:

FSCK REPAIR TABLE inclui reparação de metadados por padrão

FSCK REPAIR TABLE Agora inclui um passo inicial de reparação de metadados antes de verificar ficheiros de dados em falta, permitindo que funcione em tabelas com checkpoints corrompidos ou valores de partição inválidos. Além disso, a dataFilePath coluna no FSCK REPAIR TABLE DRY RUN esquema de saída é agora anulável para suportar novos tipos de questão em que o caminho do ficheiro de dados não se aplica.

DESCRIBE TABLE A saída inclui a coluna de metadados

A saída de DESCRIBE TABLE [EXTENDED] agora inclui uma metadata coluna para todos os tipos de tabela. Esta coluna contém metadados semânticos (nome de visualização, formato e sinónimos) definidos na tabela como uma cadeia JSON.

Estruturas NULL preservadas em MERGE, UPDATE, e operações de escrita em streaming

As estruturas NULL são agora preservadas como NULL em Delta Lake MERGE, UPDATE, e operações de escrita em streaming que incluem casts de tipos de struct. Anteriormente, as estruturas NULL eram expandidas para estruturas com todos os campos definidos como NULL.

Colunas de partição materializadas nos ficheiros Parquet

Tabelas Delta Lake particionadas agora materializam colunas de partição em ficheiros de dados Parquet recém-escritos. Anteriormente, os valores das partições eram armazenados apenas nos metadados do registo de transações do Delta Lake. Cargas de trabalho que leem diretamente ficheiros Parquet, escritos pela Delta Lake, veem colunas de partição adicionais em ficheiros recém-escritos.

Os valores das partições de carimbo temporal respeitam o fuso horário da sessão

Os valores das partições de timestamp são agora ajustados corretamente usando a configuração spark.sql.session.timeZone. Anteriormente, eram convertidos incorretamente para UTC usando o fuso horário da JVM.

Restrições de viagem no tempo atualizadas

O Azure Databricks bloqueia agora consultas de viagem no tempo para além do deletedFileRetentionDuration limiar para todas as tabelas. O VACUUM comando ignora o argumento da duração de retenção, exceto quando o valor é 0 horas. Não pode definir deletedFileRetentionDuration maior que logRetentionDuration.

SHOW TABLES DROPPED Respeita LIMIT a cláusula

SHOW TABLES DROPPED agora respeita corretamente a LIMIT cláusula.

Janeiro de 2026

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