Databricks Lakebase

こちらでDatabricksのマネージドPostgresデータベースであるLakebaseが発表されました。

https://www.databricks.com/blog/announcing-lakebase-public-preview

:::note info
**注意**
この機能は、us-east-1、us-west-2、eu-west-1、ap-southeast-1、ap-southeast-2、eu-central-1、us-east-2、ap-south-1の各地域でパブリック プレビュー段階です。
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# Lakebaseとは

Databricks Lakebaseは、Databricks Data Intelligence Platform に統合されたPostgres OLTP(オンライン・トランザクション処理)エンジンです。従来のデータベースとは異なり、レイクハウスアーキテクチャの中でトランザクション処理を実現するソリューションです。

マニュアルはこちら。

https://docs.databricks.com/aws/ja/oltp/

## Lakebaseの主要な特徴

| 特徴 | 詳細 |
|------|------|
| **フルマネージドストレージ** | Databricksが管理するストレージに格納 |
| **Postgresベース** | 既存のPostgresスキルを活用可能 |
| **レイクハウス統合** | OLTPとOLAP(分析処理)の完全統合 |
| **コンピュート分離** | ストレージとコンピュートを独立して管理 |

# メリット、嬉しさ

## 1. アプリケーション開発の大幅な簡素化

従来のシステムでは、OLTPデータベースとデータウェアハウスを別々に管理する必要がありました。Lakebaseを使用することで、これらを統一プラットフォームで管理できます。

## 2. AI・ML機能との完全統合

| 統合機能 | 活用例 |
|----------|--------|
| **Feature Store** | 特徴量の管理と配信 |
| **Model Serving** | リアルタイムモデル推論 |
| **RAG** | 検索拡張生成による高度な回答 |

## 3. 運用コストの削減

- **インフラ管理の簡素化**: 単一のプラットフォームで管理
- **スケーラビリティの向上**: 需要に応じた自動スケーリング
- **運用監視の一元化**: Databricksの統一管理画面

## 4. 業界別の具体的メリット

**電子商取引**
- 顧客セグメントに基づくリアルタイムレコメンデーション
- 在庫状況に応じた動的価格設定

**金融サービス**
- ストリーミングデータによる自動取引判断
- リアルタイム詐欺検知

**製造業**
- IoTデータによる予知保全
- 品質管理の自動化

# 使い方

## 有効化

**プレビュー**で**Lakebase: Managed PostgreSQL OLTP Database**をオンにします。

## データベースインスタンスの作成

はじめに、[データベースインスタンス](https://docs.databricks.com/aws/ja/oltp/instance)を作成する必要があります。**コンピュート**にアクセスして、**データベースのインスタンス**タブを開き、**データベースのインスタンス作成**をクリックします。

![Screenshot 2025-06-12 at 22.56.28.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/66164f0a-4352-42ec-937b-c58f38ccd5f2.png)

インスタンス名とサイズを指定して**作成**をクリックします。

![Screenshot 2025-06-12 at 22.55.57.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/d42a3e95-f366-45e1-ba8f-27f7a2fb6561.png)

これでインスタンスが作成されました。

![Screenshot 2025-06-12 at 22.59.02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/8d446d5c-4e09-46b6-85fe-f3ed0c1ac789.png)

## Unity Catalogからのデータの同期

[こちら](https://docs.databricks.com/aws/ja/oltp/sync-data/sync-table)にあるように、Unity Catalogで管理されているテーブルをデータベースインスタンスに同期させることができます。

同期したいテーブルにアクセスし、**作成 > 同期テーブル**を選択します。
![Screenshot 2025-06-12 at 23.12.44.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/ed06f96a-a975-4681-a943-26f99af3292b.png)


同期テーブルの名前を指定し、データベースインスタンスを選択し、同期先のPostgreSQLデータベース名を入力して、**Confirm**をクリックします。
![Screenshot 2025-06-12 at 23.20.41.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/85f2c985-9a04-4873-9d25-e213cf06fe3c.png)

同期がスタートします。
![Screenshot 2025-06-12 at 23.21.06.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/5424a123-a958-49bc-b6c8-dfa149ef1ca4.png)

同期が完了しました。
![Screenshot 2025-06-12 at 23.21.50.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/fd8e6aac-8158-4b84-8c14-5e54ece29b3f.png)

## テーブルへのクエリー

データベースインスタンスにアクセスし、右上の**新しいクエリー**をクリックします。
![Screenshot 2025-06-12 at 22.59.02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/760cfe21-86af-47ce-9ac9-3dd0b8228a78.png)


クエリーエディタが開くので、直接テーブルにクエリーすることができます。
![Screenshot 2025-06-12 at 23.22.30.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/d1bd53ce-dd4f-4c65-a13e-6ebe2b897891.png)

## Unity Catalogへの登録

データベースインスタンスを[Unity Catalogに登録](https://docs.databricks.com/aws/ja/oltp/register-uc)することで、の3レベルの名前空間で管理することができます。これによって、UCのアクセスコントロールを適用することができます。

データベースインスタンスにアクセスし、**カタログ**タブを開きます。UCにおけるカタログ名とデータベース名を指定し、新規にデータベースを作成するかどうかを指定します。
![Screenshot 2025-06-12 at 23.02.53.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/2901a447-b110-4536-b3b8-14f11db7728c.png)

カタログエクスプローラからデータベースを確認することができます。
![Screenshot 2025-06-12 at 23.03.35.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1168882/cb2abc01-c3e9-497a-80a6-e575b0734438.png)

# まとめ

Databricks Lakebaseは、従来のOLTPデータベースとデータレイクハウスの境界を取り払う革新的なソリューションです。Postgresベースの親しみやすさと、Databricksの強力なAI・ML機能を組み合わせることで、アプリケーション開発から分析まで一気通貫で実現できます。

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