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Al termine di questa guida si avrà un database Postgres in esecuzione con dati di esempio, pronti per connettersi all'applicazione o integrarsi con databricks lakehouse.
Passaggi: (1) Creare un progetto → (2) Connetti → (3) Creare una tabella
Passaggio 1: Creare il primo progetto
Aprire l'app Lakebase dal commutatore delle app.
Selezionare Scalabilità automatica per accedere all'interfaccia utente di scalabilità automatica di Lakebase.
Fare clic su Nuovo progetto. Assegnare un nome al progetto e selezionare la versione di Postgres. Il progetto viene creato con un singolo production ramo, un database predefinito databricks_postgres e risorse di calcolo configurate per il ramo.
L'attivazione del calcolo potrebbe richiedere alcuni istanti. Per impostazione predefinita, per il ramo production è abilitato il ridimensionamento a zero delle risorse di calcolo, con un timeout di inattività di 24 ore, ma è possibile configurare questa impostazione se necessario.
La regione per il tuo progetto viene impostata automaticamente sulla regione della tua area di lavoro. Consulta la disponibilità delle Regioni.
Altre informazioni: Crea un progetto | Scalabilità automatica | Scala a zero
Passaggio 2: Connettersi al database
Nel progetto selezionare il ramo di produzione e fare clic su Connetti. Le stringhe di connessione funzionano con qualsiasi client Postgres standard (psql, pgAdmin, DBeaver o un framework di applicazione).
Per connettersi all'identità di Databricks, copiare il psql frammento di codice dalla finestra di dialogo di connessione e incollare il token OAuth quando richiesto:
psql 'postgresql://your-email@databricks.com@ep-abc-123.databricks.com/databricks_postgres?sslmode=require'
Altre informazioni: Connessione – Avvio rapido | | |
Passaggio 3: Creare la prima tabella
L'editor SQL di Lakebase viene fornito precaricato con SQL di esempio. Nel progetto selezionare il ramo di produzione , aprire l'editor SQL ed eseguire le istruzioni fornite per creare una playing_with_lakebase tabella e inserire dati di esempio.
Altre informazioni: Editor SQL | Editor tabelle | Client Postgres
Passaggi successivi
| Passo successivo | Descrizione |
|---|---|
| Gestire i dati di lakehouse | Sincronizzare le tabelle del catalogo Unity in Postgres per le letture di app a bassa latenza. |
Ulteriori informazioni
| Resource | Descrizione |
|---|---|
| Creare un'app | Distribuire un'app Databricks con connessione Lakebase automatica. |
| Eseguire la registrazione nel catalogo unity | Governance unificata, tracciabilità dei dati e query tra più origini dati. |
| Concetti fondamentali | Scalabilità automatica, scalabilità a zero, diramazione e funzionamento. |
| Progetti | Architettura, modello di diramazione e panoramica del prodotto. |