Migrar desde tablas online heredadas y de terceros

En esta página se describe cómo migrar las tablas en línea de Databricks existentes (heredadas). Puede migrar a lo siguiente:

• Una tienda de características en línea
• Una tabla sincronizada de Lakebase

Enumerar todas las tablas en línea existentes

Para ver todas las tablas en línea existentes en el área de trabajo, use una consulta SQL o un script de Python.

SQL

Reemplace <workspace_url> y <workspace_id> con la información de su área de trabajo.

SELECT
  CONCAT("https://<workspace_url>/pipelines/", usage_metadata.dlt_pipeline_id, "?o=<workspace_id>"),
  SUM(usage_quantity)
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_date > DATE_SUB(NOW(), 7)
  AND billing_origin_product = 'ONLINE_TABLES'
GROUP BY
  ALL;

Pitón

from databricks.sdk import *
from databricks.sdk.service.catalog import *

w = WorkspaceClient()

result = []
for catalog in w.catalogs.list():
    for schema in w.schemas.list(catalog_name=catalog.name):
        for table in w.tables.list(catalog_name=catalog.name, schema_name=schema.name):
            if table.table_type == TableType.FOREIGN and table.data_source_format == DataSourceFormat.MYSQL_FORMAT and table.pipeline_id is not None:
                result.append((table.full_name, table.comment))

print(result)

Migración de tablas en línea al almacén de características en línea para puntos de conexión de servicio de características o modelos

Paso 1: Crear un almacén de características en línea y publicar las tablas de características

Databricks recomienda crear un solo almacén en línea por área de trabajo para pruebas y comprobación de concepto. Para casos de uso de producción o requisitos de aislamiento, puede aprovisionar almacenes adicionales.

from databricks.feature_engineering import FeatureEngineeringClient

fe = FeatureEngineeringClient()

# Create a single online store that can support multiple feature tables
fe.create_online_store(
    name="online-feature-store",
    capacity="CU_1"
)

Para más información sobre la publicación de tablas de características, consulte Databricks Online Feature Stores.

Paso 2: Actualizar el punto de conexión que depende de estas características en línea

Use el SDK de Databricks para Python o la interfaz de usuario para actualizar el punto de conexión con una nueva variable MIGRATE_FEATURE_STORE de entorno con la fecha actual como valor.

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.serving import EndpointCoreConfigInput, ServedEntityInput

workspace = WorkspaceClient()

workspace.serving_endpoints.update_config(
  name="my-serving-endpoint",
  served_entities=[
    ServedEntityInput(
      entity_name="main.default.customer_features",
      workload_size="Small",
      scale_to_zero_enabled=True,
      environment_vars={
        # Set to the current date (optional time) to indicate migration to online store
        # This environment variable can be removed after January 15, 2026.
        "MIGRATE_FEATURE_STORE": "2025-11-13"
      }
    )
  ]
)

Para obtener más información, consulte Actualización de un punto de conexión.

Paso 3: Limpieza de las tablas en línea

Compruebe que el punto de conexión usa la nueva tienda en línea comprobando si los eventos del punto de conexión contienen mensajes como Linked to Online Feature Store table: "table name". Consulte Supervisión de la calidad del modelo y el estado del punto de conexión.

A continuación, elimine las tablas en línea heredadas. Consulte Eliminación de una tabla en línea mediante la interfaz de usuario o Eliminación de una tabla en línea mediante API.

Migración de tablas en línea a tablas sincronizadas para OLTP

Paso 1: Creación de una instancia de base de datos

Para empezar, cree una instancia de base de datos de Lakebase para almacenar las tablas sincronizadas. Consulte Creación y administración de una instancia de base de datos.

Opcionalmente, puede crear un catálogo de bases de datos para usar privilegios de Catálogo de Unity para administrar el acceso a datos. Vea Registrar su base de datos en el catálogo de Unity.

Paso 2: Crear una tabla sincronizada a partir de la tabla de origen

Una tabla sincronizada es una tabla postgres de solo lectura del catálogo de Unity que sincroniza automáticamente los datos de una tabla de catálogo de Unity con la instancia de base de datos de Lakebase.

Para migrar de tablas en línea a tablas sincronizadas, cree una tabla sincronizada a partir de la tabla de origen de una tabla en línea:

1. En Catálogo, seleccione la tabla en línea que desea migrar a una tabla sincronizada.
2. En la pestaña Información general , en la sección Descripción , haga clic en el nombre de la tabla Origen.
3. Cree una tabla sincronizada a partir de la tabla de origen seleccionada. Consulte Sincronización de datos de tablas de Catálogo de Unity a una instancia de base de datos.
   • Puede almacenar la tabla sincronizada en la misma ubicación de catálogo que la tabla en línea existente.
   • Puede compartir un flujo de trabajo entre las tablas sincronizadas.
4. Una vez creada la tabla sincronizada, puede conectarse a la instancia de base de datos y consultarla directamente. Consulte Conexión y consulta.

Paso 3: Limpieza de las tablas en línea

Después de crear las tablas sincronizadas, elimine las tablas en línea. Consulte Eliminación de una tabla en línea mediante la interfaz de usuario o Eliminación de una tabla en línea mediante API.