Remarque
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de vous connecter ou de modifier des répertoires.
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de modifier des répertoires.
Important
Le connecteur PostgreSQL pour Lakeflow Connect est disponible en préversion publique. Contactez votre équipe de votre compte Databricks pour vous inscrire à la Préversion publique.
Cette page contient des documents de référence pour le connecteur PostgreSQL dans Databricks Lakeflow Connect.
Transformations automatiques de données
Databricks transforme automatiquement les types de données PostgreSQL suivants en types de données compatibles delta :
| Type PostgreSQL | Type Delta |
|---|---|
BOOLEAN |
BOOLEAN |
SMALLINT |
SMALLINT |
INTEGER |
INT |
BIGINT |
BIGINT |
DECIMAL(p,s) |
DECIMAL(p,s) |
NUMERIC(p,s) |
DECIMAL(p,s) |
REAL |
FLOAT |
DOUBLE PRECISION |
DOUBLE |
SMALLSERIAL |
SMALLINT |
SERIAL |
INT |
BIGSERIAL |
BIGINT |
MONEY |
DECIMAL(19,2) |
CHAR(n) |
STRING |
VARCHAR(n) |
STRING |
TEXT |
STRING |
BYTEA |
BINARY |
DATE |
DATE |
TIME |
STRING |
TIME WITH TIME ZONE |
STRING |
TIMESTAMP |
TIMESTAMP |
TIMESTAMP WITH TIME ZONE |
TIMESTAMP |
INTERVAL |
STRING |
UUID |
STRING |
JSON |
STRING |
JSONB |
STRING |
XML |
STRING |
ARRAY |
STRING |
CIDR |
STRING |
INET |
STRING |
MACADDR |
STRING |
BIT(n) |
BINARY |
BIT VARYING(n) |
BINARY |
Remarques importantes sur les types de date et d’heure
- Les colonnes
DATEsont ingérées comme type DeltaDATE. -
TIMESTAMPetTIMESTAMP WITH TIME ZONEles colonnes sont ingérées en tant que type DeltaTIMESTAMP. PourTIMESTAMP WITH TIME ZONE, les informations de fuseau horaire sont conservées pendant l’ingestion. -
TIME,TIME WITH TIME ZONEetINTERVALles colonnes sont ingérées sous forme de chaînes dans leur format d’origine. Vous pouvez utiliser les fonctions SQL Databricks pour analyser ces chaînes dans les représentations temporelles appropriées si nécessaire.
Types de données définis par l’utilisateur et tiers
Les types et types de données définis par l’utilisateur à partir d’extensions PostgreSQL tierces sont ingérés en tant que chaînes. Si vous devez transformer ces types, vous pouvez utiliser les fonctions SQL Databricks pour analyser les représentations sous forme de chaîne dans le traitement en aval.
Types composites
Les types composites PostgreSQL (également appelés types de lignes) sont ingérés en tant que chaînes. La représentation sous forme de chaîne suit le format de type composite de PostgreSQL : (value1,value2,value3).