In diesem Kapitel geht es um das Tabellenmanagement in Databricks – mit Fokus auf verwaltete vs. nicht verwaltete Tabellen und deren Umgang mit Speicher und Lebenszyklus. Du lernst, persistente Views zu erstellen und zu aktualisieren und tauchst in Delta-Lake-Funktionen wie ACID-Transaktionen, Schemaüberprüfung und Time Travel für verlässliches Datenmanagement ein. Außerdem erhältst du einen tieferen Einblick in die Mechanik der Datenorganisation und des Datenzugriffs innerhalb von Databricks.

Delta Lake verstehen

Datenzuverlässigkeit in Delta Lake

ACID-Eigenschaften sicherstellen

Daten in Delta Lake verwalten

Tabellen optimieren

Persistenz und Geltungsbereich von Tabellen

Managed vs. Unmanaged Tables

Tabellen-Duell

Tabellen löschen

Unmanaged Tables erstellen

Einführung in Delta Lake

Dieses Kapitel behandelt das Erstellen und Verwalten von Views und temporären Views in Databricks. Du erfährst, wie persistente Views Abfragelogik für die wiederholte Nutzung über Sitzungen hinweg speichern, während temporäre Views sich für schnelle, sitzungsspezifische Aufgaben eignen. Außerdem werden praktische Szenarien vorgestellt, in denen jeder Typ Effizienz steigert und die Datenverarbeitung vereinfacht.

Tabellen erstellen und verwalten

Benutzerdefinierte Speicherung richtig gemacht

Tabellenspeicherung

Tabellen verschieben

Optionen

Data Management

Data Movement

Management oder Movement?

Best Practices für die Verwaltung großer Tabellen

Daten aufräumen mit VACUUM

Views und Temp Views

Options

View

Temp View

Persistent oder temporär?

Mit Views arbeiten

Persistiere wie ein Profi

Kurzlebige Views

Magie persistenter Views

Arbeiten mit Tabellen in Databricks

Im letzten Kapitel lernst du, wie du den Data Explorer nutzt, um Datensätze vorab anzusehen, zu analysieren und abzusichern. Behandelt werden Tabellenbesitz, Verantwortlichkeiten und Best Practices für Governance. Außerdem geht es um das Verwalten von Zugriffsrechten und den sicheren Umgang mit personenbezogenen Daten (PII) mithilfe compliance-orientierter Strategien und praktischer Übungen.

Daten erkunden mit dem Data Explorer

Der Weg im Data Explorer

Datensätze erkunden

Protokolle und Sicherheit

Zugriff verwalten und PII verstehen

PII schützen

Patientennamen schützen

Berechtigungen verwalten

Glückwunsch!

Datenexploration und Sicherheit

Bereit, deine Databricks-Skills aufs nächste Level zu bringen? In diesem Kurs meisterst du Data-Management in Databricks und nutzt Delta-Lake-Features wie ACID-Transaktionen, Schemaüberprüfung und Time Travel für zuverlässiges Datenmanagement. Tauche ein in das Erstellen und Verwalten von Tabellen und temporären Views, um Workflows zu verschlanken. Anschließend erkundest du den Data Explorer von Databricks, um Datensätze vorab anzusehen, Tabellenbesitz zuzuweisen und sensible Daten mit erstklassigen Sicherheitspraktiken zu schützen. Ob wiederverwendbare Abfragen oder der Umgang mit personenbezogenen Daten (PII) – dieser Kurs bietet praxisnahe Übungen und Strategien, damit deine Daten sicher, zugänglich und für jede Situation optimiert sind.

<h2>Mit Delta Lake ein starkes Fundament schaffen</h2>
In diesem Kurs lernst du, wie du Daten in Databricks effektiv verwalten kannst, indem du Tools wie Delta Lake und den Data Explorer von Databricks nutzt. Du lernst grundlegende Konzepte wie verwaltete und nicht verwaltete Tabellen kennen und erfährst, wie sie mit Speicherplatz und Lebenszyklus umgehen. Außerdem tauchst du in fortgeschrittene Delta Lake-Funktionen wie ACID-Transaktionen, Schema-Durchsetzung und Zeitreisen ein. Diese Techniken sorgen dafür, dass die Daten konsistent und zuverlässig sind, und schaffen so die Basis für stabile Datenabläufe.
<h2>Optimiere Arbeitsabläufe mit Ansichten und temporären Ansichten</h2>
Du lernst auch, wie du Ansichten und temporäre Ansichten erstellst und verwaltest, um Datenprozesse zu optimieren. Mit persistenten Ansichten kannst du Abfragelogik für die wiederholte Verwendung über mehrere Sitzungen hinweg speichern, wodurch Arbeitsabläufe optimiert und die Effizienz gesteigert werden. Temporäre Ansichten sind dagegen eine einfache Lösung für schnelle, sitzungsspezifische Aufgaben. Praktische Beispiele zeigen, wie man sie nutzen kann, um die Zugänglichkeit und Organisation von Daten zu verbessern, was sie zu super nützlichen Tools für die Entwicklung effizienter und flexibler Lösungen macht.
<h2>Sichere und verwalte deine Daten mit Zuversicht</h2>
Zum Schluss lernst du, wie du mit dem Data Explorer von Databricks Datensätze in der Vorschau anzeigen, analysieren und sichern kannst. Von der Zuweisung von Tabellenbesitz bis hin zur Verwaltung von Zugriffsrechten bekommst du ein umfassendes Verständnis der besten Vorgehensweisen im Bereich Governance. Besonderer Wert wird auf den sicheren Umgang mit personenbezogenen Daten (PII) mit Strategien gelegt, die auf die Einhaltung von Vorschriften ausgerichtet sind. Durch praktische Übungen lernst du, wie du Datensätze sicher und optimiert verwaltest, damit deine Daten immer zugänglich, gut organisiert und geschützt sind, egal was passiert.

Introduction to Databricks

Stammdatenverwaltung in Databricks mit Delta Lake: ACID-Transaktionen, Schema-Regeln, erweiterte Sicherheit.

Data Management in Databricks

Lerne Datenmanagement in Databricks mit Delta Lake, einschließlich ACID-Transaktionen, Schema-Durchsetzung und Sicherheit.

Datenanalyst in Databricks

Command: CREATE DATABASE healthcare_data  
Use Case: Erstellt eine neue Datenbank, um zusammengehörige Tabellen unter einem gemeinsamen Namespace zu organisieren.  

Command: DROP DATABASE healthcare_data  
Use Case: Löscht eine bestehende Datenbank und entfernt alle zugehörigen Objekte. 

Command: ALTER TABLE patients_data SET SCHEMA archived_data  
Use Case: Verschiebt eine Tabelle in ein anderes Schema und behält dabei Daten und Metadaten bei.  

Command: INSERT INTO archived_data SELECT * FROM healthcare_data.patients_data  
Use Case: Kopiert Daten von einer Datenbank in eine andere zu Archivierungszwecken.  

Management oder Movement?

Data Management in Databricks

Interaktive Übung