本章將探討 Databricks 的資料表管理，重點說明受管與非受管資料表，以及它們如何處理儲存與生命週期。你會學到如何建立與重新整理永久檢視，並深入了解 Delta Lake 的 ACID 交易、結構約束與時間旅行等功能，以確保可靠的資料管理。同時，你也會更深入理解 Databricks 中資料組織與存取的運作機制。

認識 Delta Lake

Delta Lake 中的資料可靠性

確保 ACID 特性

在 Delta Lake 管理資料

最佳化資料表

資料表的持久性與作用範圍

Managed 與 Unmanaged 表

資料表對決

刪除資料表

建立非受管資料表

Delta Lake 入門

本章著重於在 Databricks 中建立與管理檢視與臨時檢視。你將了解永久檢視如何在不同工作階段之間保留並重用查詢邏輯，而臨時檢視則適合快速、僅限當前工作階段的任務。同時也會說明各種類型在實務情境中的應用，如何提升效率並簡化資料處理。

建立與管理資料表

正確設定自訂儲存位置

資料表儲存

移動資料表

選項

資料管理

資料移動

管理還是移動？

管理大型資料表的最佳實務

用 Vacuum 清理資料

Views 與 Temp views

View

Temp View

永久還是暫時？

走訪檢視（views）

像專家一樣持久保存

短暫存活的檢視

永久檢視表的妙用

在 Databricks 中操作資料表

在最後一章，你將學習如何使用 Data Explorer 來預覽、分析與保護資料集。內容涵蓋資料表擁有權、責任分工與治理最佳實務，並進一步介紹如何管理存取權限，以及以法規相容為中心的策略與實作練習，安全處理可識別個人身分資訊（PII）。

使用 Data Explorer 進行資料探索

Data Explorer 操作路徑

探索資料集

日誌與安全性

管理存取權限與理解 PII

保護 PII

保護病患姓名

管理權限

恭喜！

資料探索與安全性

準備好強化你的 Databricks 技能了嗎？在本課程中，你將精通 Databricks 的資料管理，善用 Delta Lake 的 ACID 交易、結構約束（schema enforcement）與時間旅行（time travel）等功能，打造穩健的資料管理。你會實作建立與管理資料表與臨時檢視（temp view），以簡化工作流程。接著，探索 Databricks 的 Data Explorer，預覽資料集、指派資料表擁有權，並以頂尖的安全實務保護敏感資料。無論是撰寫可重複使用的查詢，或管理可識別個人身分資訊（PII），本課程都以動手做練習與實用策略，協助你讓資料在各種情境下都能安全、可存取、並維持最佳化。

<h2>以 Delta Lake 打造堅實基礎</h2>
本課程將教您如何在 Databricks 中有效管理資料，並運用 Delta Lake 及 Databricks 的 Data Explorer 等工具。 您將學習基礎概念，例如受管理與非受管理資料表，以及它們如何處理儲存與生命週期，同時深入了解進階的 Delta Lake 功能，包括 ACID 交易、結構強制與時光回溯。 這些技術確保資料的一致性與可靠性，為穩健的資料工作流程奠定基礎。
<h2>使用檢視表與暫存檢視表優化工作流程</h2>
您還將學習如何建立與管理視圖和臨時視圖，以優化資料處理流程。 持久檢視可讓您儲存查詢邏輯，方便在不同工作階段重複使用，有效簡化工作流程並提升效率。 另一方面，臨時檢視提供了一種輕量化的解決方案，適用於快速且特定於工作階段的任務。 實用範例展示了如何運用這些方法來提升資料的可存取性與組織性，使其成為打造高效且靈活解決方案的寶貴工具。
<h2>自信地保護並管理您的資料</h2>
最後，您將運用 Databricks 的 Data Explorer 來預覽、分析並保護資料集。 從分配資料表擁有權到管理存取權限，您將全面了解治理的最佳實務。 特別強調以合規為核心的策略，安全處理個人識別資訊（PII）。 透過實作練習，您將培養維護安全且最佳化資料集的專業能力，確保您的資料在各種情境下都能保持可存取、妥善管理並受到保護。

Introduction to Databricks

在Databricks中使用Delta Lake進行主數據管理，包括ACID交易、模式強制和高級安全功能。

Databricks 中的資料管理

掌握 Databricks 中的資料管理，學習 Delta Lake、ACID 交易、結構規範與安全性。

助理資料工程師 在 Databricks

資料分析師 在 Databricks

Command: CREATE DATABASE healthcare_data  
Use Case: 建立一個新的資料庫，將相關資料表組織在同一命名空間下。  

Command: DROP DATABASE healthcare_data  
Use Case: 刪除既有的資料庫，並移除所有關聯物件。 

Command: ALTER TABLE patients_data SET SCHEMA archived_data  
Use Case: 將資料表移至不同的綱要，同時保留資料與中繼資料。  

Command: INSERT INTO archived_data SELECT * FROM healthcare_data.patients_data  
Use Case: 為了封存用途，將資料從一個資料庫複製到另一個資料庫。  

管理還是移動？

Databricks 中的資料管理

動手互動練習