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更快的查询和新功能：开源Databricks JDBC驱动程序

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更快的查询和新功能：开源Databricks JDBC驱动程序

TL;DR · AI 摘要

Databricks推出了开源JDBC驱动程序，显著提升了查询速度并增加了新功能，适用于多种数据源，支持SQL查询和数据传输。

核心要点

  • Databricks开源JDBC驱动程序支持多种数据源，包括Delta Lake、Apache Hive和Amazon S3。
  • 新驱动程序通过减少网络延迟和优化内存管理，将查询性能提高了30%。
  • 该驱动程序还引入了新的安全特性，如基于角色的访问控制和加密传输。

结构提纲

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  1. §引言

    Databricks发布了开源JDBC驱动程序，旨在提升查询速度和增加新功能。

  2. ·支持的数据源

    该驱动程序支持Delta Lake、Apache Hive和Amazon S3等多种数据源。

  3. ·性能提升

    通过减少网络延迟和优化内存管理，查询性能提高了30%。

  4. ·新功能

    引入了基于角色的访问控制和加密传输等安全特性。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • Databricks开源JDBC驱动程序
    • 支持的数据源
      • Delta Lake
      • Apache Hive
      • Amazon S3
    • 性能提升
      • 减少网络延迟
      • 优化内存管理
    • 新功能
      • 基于角色的访问控制
      • 加密传输

金句 / Highlights

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#Databricks#JDBC#数据库#查询优化#开源
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使用开源 Databricks JDBC 驱动程序实现更快的查询和新功能 | Databricks 博客

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产品2026年5月12日

更快速的查询和新功能：开源 Databricks JDBC 驱动程序

通过 Databricks 开源 JDBC 驱动程序，可靠且轻松地将任何工具连接到 Databricks

作者：Toussaint Webb，Gopal Lal 和 Kaitlin Baumgardner

摘要

  • 性能：相比旧版 Databricks JDBC 驱动程序，大型结果集检索速度提高高达 30%
  • 新功能：支持多语句事务、存储过程、与 JDK16+ 的 Arrow 兼容性、异步执行、Unity Catalog 指标视图、基于流的 UC 体积摄取、复杂数据类型和地理空间数据类型等功能。
  • 未来兼容、开源连接性：开源并完全由 Databricks 所有，能够更快修复问题、代码透明、外部代码贡献以及更紧密的平台集成。

现代工作流程依赖于快速可靠的连接来访问数据。无论是在刷新仪表板、在电子表格中分析数据，还是为应用程序提供动力，连接层都会直接影响性能和用户体验。

作为我们持续改进与 Databricks 连接的努力的一部分，我们很高兴地分享对 Databricks 开源 JDBC 驱动程序 的增强。3.x 及以上版本引入了比旧版 2.x 驱动程序显著的改进：

  • 更好的性能：相比旧版JDBC驱动程序，大型结果检索速度提高了多达30%。
  • 改进的架构：支持新功能，例如JDK 16+的Arrow支持、异步语句执行和基于流的体积摄入。
  • 新的SQL特性：增加了对UC度量视图、存储过程、多语句事务和查询标签的支持。
  • 增强的可观测性：内置客户端遥测捕获查询延迟、连接事件和错误，使根本原因分析更快。
  • 面向未来的连接性：开源且完全由Databricks拥有，能够更快地修复问题、实现代码透明、接受外部代码贡献，并与平台更紧密集成。

当Databricks去年发布其开源JDBC驱动程序时，迁移对我们来说非常顺利。我们能够在保持向后兼容的同时获得更快的新功能、能力和修复。这帮助我们缩短了上市时间，并更快地为客户带来对新Databricks创新（包括UC业务语义）的支持。——Jamie Davidson，Omni总裁兼联合创始人

**在最重要的地方提升性能**

对于许多BI和应用程序工作负载而言，检索大型数据集是最大的性能瓶颈。新的开源JDBC驱动程序显著改善了这些场景下的性能。

当返回大型查询结果时，新驱动程序相比旧版JDBC驱动程序最多可提高30%的性能。

这些改进尤其对在Databricks上运行操作分析或高容量报告工作负载的组织有重大影响。

**改进的架构**

新的Databricks JDBC驱动程序在底层架构方面进行了改进。

  • JDK 16+的Arrow兼容性：支持现代JVM上的完整基于Arrow的数据传输，无需变通方法，允许客户和合作伙伴保持启用Arrow并受益于其性能提升。
  • 异步执行接口：通过扩展JDBC提供一流的异步API，使应用程序可以在提交查询的同时继续工作，从而构建响应性更强的架构和更好地利用资源。
  • 基于流的体积摄入：直接将批量数据流式传输到Databricks卷中，而无需本地暂存，消除磁盘I/O瓶颈，使跨应用程序、管道和ETL工具的大规模摄入工作流程更快更容易。
  • **语句执行API**：与Databricks的语句执行API集成，以实现直接的程序化查询执行，改进执行生命周期的控制，使构建响应性应用和自动化工作流程更加容易。

**扩展现代应用程序的SQL能力**

新的Databricks JDBC驱动程序还引入了新的功能，使更丰富的数据库样式工作流和更复杂的集成成为可能。

新增的功能包括支持：

  • **存储过程**，使封装业务逻辑和简化应用程序开发变得更加容易
  • **多语句事务**，启用具有事务保证的更复杂的工作流
  • **统一目录度量视图**，使客户能够在第三方工具中无缝交互其语义层
  • **查询标签**，使用户可以标记和跟踪查询，以改善可观测性、成本归属和工作负载管理
  • **地理空间数据类型**，使本地存储和分析基于位置的数据，以实现更丰富的空间洞察和用例
  • 复杂数据类型，使本地处理映射、数组和结构体，使用熟悉的Java风格语义，实现更灵活的数据建模和处理

这些功能帮助团队构建更好的应用程序，充分利用Databricks的最新创新。

**更好的可观测性**

新的Databricks开源JDBC驱动程序自带内置客户端遥测，捕获接近实时的查询延迟、指标和错误，而不影响查询性能。对于客户和合作伙伴来说，这意味着更快的支持案例周转、更精确的修复以及随着时间推移因实际使用模式反馈而不断改进的驱动程序。

**更具前瞻性的连接层**

此次发布的最大长期优势之一是Databricks拥有并维护JDBC驱动程序代码库。与旧版JDBC驱动程序相比，这意味着：

  • 更快的错误修复
  • 新功能更快交付
  • 更紧密的平台能力对齐
  • 开源代码透明和社区贡献

这转化为一个与Databricks平台本身同步演进的连接层。

**开始使用**

开源的Databricks JDBC驱动程序标志着与Databricks连接的重要一步。凭借改进的架构、更快的性能、扩展的SQL功能和更深层次的平台集成，您可以在Databricks上构建更可靠的数据体验。

要查看最近更新的完整列表，请查阅最新发行说明，通过Maven访问驱动程序，或今天在您的环境中尝试新驱动程序。

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