ความคงอยู่และขอบเขตของตาราง

การจัดการข้อมูลใน Databricks

Smriti Mishra

Founder, NordData Insight

Table persistence คืออะไร?

  • ความคงอยู่ของตารางควบคุมการจัดเก็บและการเก็บรักษาข้อมูล
  • ส่งผลต่อการจัดเก็บ การเข้าถึง และการดูแลรักษา
  • Databricks รองรับทั้ง managed และ unmanaged tables

ภาพการ์ตูนของผู้คนที่กำลังจัดเก็บและตรวจสอบไฟล์ในตู้เอกสาร

การจัดการข้อมูลใน Databricks

Managed tables ใน Databricks

  • Databricks จัดการทุกอย่างครบวงจร ทั้งตำแหน่งจัดเก็บและวงจรชีวิตข้อมูล
  • ลบข้อมูลโดยอัตโนมัติเมื่อตารางถูกลบ
  • เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่เรียบง่าย

ภาพแสดงการทำงานของระบบรวมศูนย์โดยใช้จุดสีต่างๆ

การจัดการข้อมูลใน Databricks

Unmanaged tables ใน Databricks

  • แนวทางแบบกระจายศูนย์
  • ควบคุมตำแหน่งจัดเก็บและวงจรชีวิตข้อมูลได้เอง
  • การลบ unmanaged table ไม่ได้ลบข้อมูล
  • เหมาะสำหรับการจัดเก็บแบบกำหนดเองหรือข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ภาพแสดงการทำงานของระบบกระจายศูนย์โดยใช้จุดสีต่างๆ

การจัดการข้อมูลใน Databricks

Managed หรือ Unmanaged tables?

Aspect.png

การจัดการข้อมูลใน Databricks

คีย์เวิร์ด LOCATION

  • จำเป็นสำหรับการกำหนดตำแหน่งจัดเก็บข้อมูลใน unmanaged tables
  • ตำแหน่งจัดเก็บส่งผลต่อต้นทุน เวลาดึงข้อมูล และนโยบายการเก็บรักษา

 

CREATE TABLE table_name (
    column_name data_type,
    ...
)
USING file_format
LOCATION 'path/to/data';
การจัดการข้อมูลใน Databricks

สรุปสาระสำคัญ

  • Managed tables รวมการจัดเก็บและวงจรชีวิตข้อมูลไว้ใน Databricks
  • Unmanaged tables มอบความยืดหยุ่นด้านการจัดเก็บและวงจรชีวิตข้อมูล
  • เลือกใช้ตามความต้องการด้านการจัดเก็บ การควบคุม และการจัดการข้อมูล

ภาพแสดงการจัดเก็บและการจัดการวงจรชีวิตข้อมูล

การจัดการข้อมูลใน Databricks

มาฝึกกันเถอะ!

การจัดการข้อมูลใน Databricks

Preparing Video For Download...