【第19話】Databricks_外部ソースからのテーブルがDelta Lakeテーブルではないことを特定

Databricks Certified Data Engineer Associateの資格取得を目指す皆さん、こんにちは。今回も架空のキャラクターたちが登場し、外部ソースからのテーブルがDelta Lakeテーブルでないと特定する方法について学んでいきます。

のびデータ： 「またスキーマオにバカにされた～！ でも、外部ソースからインポートしたテーブルがDelta Lake形式かどうか、どうやって見分けるんだ？」

スキーマオ： 「なんだよ、それくらい自分で調べられないの？ Delta Lakeテーブルはメタデータが特徴だよ。"DESCRIBE DETAIL [テーブル名]"とかでメタデータをチェックすれば、"format"が"delta"になっているかどうかで判断できるんだ。」

ジョブアン： 「正しいのはいつもおれだ。さらに、Delta Lakeテーブルはトランザクションログがあるから、その有無も確認材料になるぜ。外部ソースからインポートしたテーブルがDeltaではない場合は、通常のパーケット形式か何かだろう。」

スキーマオ： 「それに、Delta LakeテーブルはACIDトランザクションをサポートするから、そういった操作ができるかどうかも見分けるポイントだな。」

のびデータ： 「ふむふむ、トランザクションログやACIDトランザクションがカギになるんだね。ありがとう、スキーマオ。」

この記事は、読者がイメージしやすいような表現を選んでいます。実際のテストの内容とは異なる可能性があるため、正確性には注意してください。試験の成功を心から願っています。

<補足>
・パーケット形式（Parquet Format）
パーケット形式とは、Apache Parquetが提供するオープンソースの列指向データストレージ形式です。この形式は、特に大量のデータを効率的に保存し、処理するために設計されています。列指向のフォーマットであるため、同じフィールドのデータが一緒に格納され、圧縮とエンコーディングが行われるので、ディスクスペースを節約し、I/O操作を減少させることができます。結果として、データの読み込みや解析のパフォーマンスが向上し、特にデータ分析とビッグデータ処理の文脈で広く利用されています。

・ACIDトランザクション
ACIDトランザクションとは、データベース管理システムの設計において非常に重要な概念であり、信頼性のあるトランザクション処理を保証するための特性を指します。ACIDは以下の4つの特性の頭文字を取ったものです。

①原子性（Atomicity） - トランザクション内のすべての操作が完全に成功するか、あるいは全てが実行されないことを保証します。途中で失敗した場合は、トランザクション前の状態にロールバックされます。
②一貫性（Consistency） - トランザクションはデータベースを一つの整合性のある状態から別の整合性のある状態へと変化させます。つまり、トランザクションの前後でデータベースの完全性が保たれていることが必要です。
③独立性（Isolation） - 同時に実行される複数のトランザクションがお互いに干渉しないように隔離されること。これにより、他の同時トランザクションの進行中の操作が他に影響を与えることがなくなります。
④耐久性（Durability） - トランザクションが一度完了したら、その結果はシステムの障害が発生しても持続されることを意味します。つまり、トランザクションがコミットされた後は、その変更がデータベースに恒久的に保存されます。



Databricksでは、Delta Lakeテーブルはその強力な機能で知られています。これにはACIDトランザクションとスケーラブルなメタデータハンドリングが含まれます。Delta Lakeテーブルは、特定のフォルダ構造とデルタログファイルを使用して、トランザクションログを保存します。これにより、データの整合性と信頼性が保たれ、同時に多数のクエリや更新が行われてもデータの状態を正確に管理できます。Delta Lakeテーブルと普通のパーケットテーブルとの違いを理解することは、Databricks環境での効率的なデータエンジニアリングに不可欠です。公式ドキュメントでは、Delta Lakeのアーキテクチャや利点について詳しく説明しており、Databricks Certified Data Engineer Associate試験の準備に役立つでしょう。