Databricks SQL リリース ノート 2026

次の Databricks SQL の機能と機能強化は、2026 年にリリースされました。

2026 年 5 月

Databricks SQL バージョン 2026.15 がプレビューで利用可能になりました

2026 年 5 月 26 日

Databricks SQL バージョン 2026.15 が プレビュー チャネルで使用できるようになりました。 新機能、動作の変更、バグの修正については、次のセクションを参照してください。

XPath が外部 DTD をフェッチしなくなりました

XML に対して xpath を評価する場合、Azure Databricks はドキュメントで宣言された外部ドキュメント型定義（DTD）を読み込まなくなりました。 以前は、形式が正しくない URL または到達できないエンドポイントを指す外部 DTD 参照が XML に含まれていた場合、XPath が失敗する可能性がありました。 DTD 検証は XPath の評価とは別であるため、既に成功したクエリは以前と同じ結果を返します。 以前は外部 DTD 取得中にのみ失敗したクエリが成功するようになりました。

スキーマ進化に伴う INSERT、MERGE、およびストリーミング書き込みにおける NULL 構造体の保持

INSERTを使用するMERGE、、およびストリーミング書き込みの場合、ソースの NULL 構造体がターゲットに NULL として格納されるようになりました。 以前は、すべてのフィールドが NULL に設定された null 以外の構造体として、その値が誤って具体化されていましたが、スキーマの進化を伴わない同じ操作では NULL 構造体が正しく保持されていました。 フィールドがすべて NULL である null 以外の構造体を受け取るためにコードが依存している場合は、代わりに NULL 構造体を処理するようにコードを更新してください。

デルタ テーブルでの NullType (VOID) のサポート

Delta Lake テーブルで VOID 列がサポートされるようになりました。 以前は、 VOID 列は、パスベースの DataFrame 読み取りとタイム トラベル クエリによって暗黙的にスキップされていました。 これらのクエリには、 VOID 列が出力に含まれるようになりました。 書き込みには影響しません。 スキーマにVOID列を表示できる場所の制限については、「VOID型」を参照してください。

Delta Lake テーブルから読み取ったクエリと VOID 列を確認して、追加の列が正しく処理されることを確認します。 列の数や位置に依存するクエリ ( INSERT INTO ... SELECT *など) は、アップグレード後に失敗する可能性があります。 特に、INSERTが有効になっている特定の クエリでは、データが間違った列に自動的にシフトされる可能性があります。

SHOW CREATE TABLE ではメトリック ビューがサポートされます

SHOW CREATE TABLE では、メトリック ビューがサポートされるようになりました。 以前は、メトリック ビューでこのコマンドを実行するとエラーが発生しました。 メトリック ビューの出力には、カタログを含む完全修飾 3 部構成の名前 (たとえば、 CREATE VIEW catalog.db.my_metric_view ...) が含まれるため、適切な場所にメトリック ビューを簡単に再作成できます。

LEFT OUTER JOIN LATERAL による行落ち問題の修正

LEFT OUTER JOIN LATERALクエリから誤って行を削除するバグが修正されました。 このコンストラクトを使用するクエリは、正しい結果を返すようになりました。 一時的に前の動作に戻すには、 spark.databricks.sql.optimizer.lateralJoinPreserveOuterSemantic を true に設定します。

NATURAL JOIN では、大文字と小文字が区別されない列の一致が考慮されます

現在、NATURAL JOIN は、spark.sql.caseSensitive が false（既定値）に設定されている場合、大文字と小文字を区別しない列の一致が正しく使用されるようになっています。 以前 NATURAL JOIN は大文字と小文字を区別する比較を使用して共通の列を識別しており、大文字と小文字が異なる列（たとえば、ID 対 id）は一致しませんでした。 これにより、 NATURAL JOIN は自動的にクロス結合の結果を生成します。 このバグの影響を受けるクエリは、正しく結合された列で正しい結果を返すようになりました。

Unity カタログでの SQL UDF 依存関係の検証

Unity カタログでは、アクセス制御のバイパスを防ぐために、SQL ユーザー定義関数 (UDF) の依存関係検証が適用されるようになりました。 以前は、REST API を使用して作成された SQL 関数は、ユーザーがアクセスできなかった依存関係を参照できました。 無効な依存関係構成を持つ SQL UDF の実行がブロックされるようになりました。

CRTAS で作成された Unity カタログのパーティション分割テーブルに対する最適化された書き込み

最適化された書き込みが 、 CREATE OR REPLACE TABLE ... AS SELECT (CRTAS) で作成されたパーティション分割された Unity カタログ テーブルに正しく適用されるようになりました。 以前は、新しいパーティション分割された Unity カタログ テーブルの CRTAS では、最適化された書き込みが適用されず、パーティションごとに小さなファイルの数が多くなっていました。 この修正により、書き込みの待機時間が長くなる可能性があります。 前の動作に戻すには、 spark.databricks.delta.optimizeWrite.UCTableCRTAS.enabled を false に設定します。

ESRI で定義された SRID 102100 の不適切な EPSG 機関を修正する

SRID 102100 の座標参照システム (CRS) マッピングで、正しくないESRI:102100ではなくEPSG:102100が正しく使用されるようになりました。 この修正により、他のシステムとの相互運用性を向上するために、地理空間データが適切な機関と共に格納されます。

CREATE OR REPLACE による一時テーブルのサポート

CREATE OR REPLACE TEMP TABLE 構文がサポートされ、1 つのステートメントで 一時テーブル を作成または置換できるようになりました。 これにより、一時テーブルを明示的に削除して再作成する必要がなくなります。

デルタ テーブル履歴に書き込みオプション フラグが含まれている

Delta Lake テーブル履歴 (DESCRIBE HISTORY) に、operationParameters操作とWRITE操作のREPLACE TABLE列に書き込みオプション フラグが含まれるようになりました。 次のオプションを明示的に有効にすると、履歴にブール型フラグとして表示されます ( trueの場合にのみ含まれます)。

WRITE操作とREPLACE TABLE操作の場合:

  • isDynamicPartitionOverwrite: 動的パーティション上書きモードが使用された場合に存在します
  • canOverwriteSchema: スキーマの上書き (overwriteSchema) が有効な場合に存在します
  • canMergeSchema: スキーマのマージ (mergeSchema) が有効な場合に存在します

REPLACE TABLE操作の場合:

  • predicate: replaceWhere が使用されたときの存在
  • isV1WriterSaveAsTableOverwrite: .saveAsTable 上書きによって置換がトリガーされたときに存在します

新しい地理空間関数

次の地理空間関数を使用できるようになりました。

  • st_makepoint 関数: 指定した座標を持つ点 GEOMETRY を返します。
  • st_makeenvelope 関数: 指定されたコーナー座標によって定義された軸にアラインされたエンベロープ (境界ボックス) を表す GEOMETRY 値を返します。

空間結合のサポートの強化

ST_DWithin (距離内) 述語が、空間結合の結合条件としてサポートされるようになりました。 述語の組み合わせが、 condition AND st_predicateなどの空間結合の対象になりました。

SQL エディターでの結果テーブルのネイティブ データ プロファイリング

2026 年 5 月 1 日

新しい Databricks SQL エディターで、結果テーブルの列のプロファイル統計を表示できるようになりました。 列ヘッダーを選択し、[ サイドバー] アイコンをクリックします。選択の詳細を開き 、プロファイルの統計情報を表示します。

2026 年 4 月

agg のシノニムとしての SQL 関数 measure

2026 年 4 月 30 日

新しい agg 集計関数は、 メジャーのシノニムです。 agg(measure_column)でメジャーに対してクエリを実行する場合は、を短い代替手段として使用します。

Databricks SQL バージョン 2026.10 は Current でロールアウト中です

2026 年 4 月 23 日

Databricks SQL バージョン 2026.10 は 現在 のチャネルにロールアウトされています。 2026.10 の機能を参照してください。

2026 年 3 月

Databricks SQL バージョン 2026.10 がプレビューで利用可能になりました

2026 年 3 月 26 日

Databricks SQL バージョン 2026.10 が プレビュー チャネルで使用できるようになりました。 新機能、動作の変更、バグの修正については、次のセクションを参照してください。

監視指標のエラーが原因でクエリが失敗することはなくなりました

監視メトリック収集中のエラーによって、クエリの実行エラーが発生しなくなりました。 以前は、 OBSERVE 句のエラー (ゼロによる除算など) は、クエリ全体をブロックまたは失敗する可能性があります。 これでクエリが正常に完了し、 observation.getを呼び出すとエラーが発生します。

Unity カタログ CRTAS 操作向けに最適化された書き込み

TABLE を SELECT として作成または置換 パーティション分割された Unity Catalog テーブルに対する (CRTAS) 操作では、既定で最適化された書き込みが適用され、より少ない数の大きなファイルが生成されます。 無効にするには、 spark.databricks.delta.optimizeWrite.UCTableCRTAS.enabled を false に設定します。

セッションのタイムゾーンを使用してタイムスタンプのパーティション値を設定する

タイムスタンプ パーティション値で SQL ウェアハウス セッションのタイムゾーンが使用されるようになりました。 Databricks SQL バージョン 2025.40 より前に作成されたタイムスタンプ パーティションがある場合は、新しいデータを書き込む前に、 SHOW PARTITIONS を実行してパーティション メタデータを確認します。

DESCRIBE FLOW 予約済みキーワード

DESCRIBE FLOW コマンドを使用できるようになりました。 flowという名前のテーブルがある場合は、バックティックでDESCRIBE schema.flow、DESCRIBE TABLE flow、またはDESCRIBE `flow` を使用します。

SpatialSQL ブール論理セット操作

ST_Difference、 ST_Intersection、および ST_Union は、次の機能強化を使用して新しい実装を使用します。

  • 有効な入力ジオメトリは常に結果を生成し、エラーを発生させなくなりました。 無効な入力ではエラーは発生しませんが、有効な結果が生成されない可能性があります。
  • パフォーマンスは約 2 倍高速です。
  • 結果は、演算の数式と順序が異なるため、行セグメントの交差の小数点以下 15 桁目以降で異なる場合があります。
  • 結果は、一貫性のある同等の出力のために正規化されます。
    • ポイントは座標値で並べ替えられます。
    • 行文字列は、可能な限り長いパスから構築されます。
    • 多角形リングが回転して、最初の点の座標値が最も小さくなります。
  • この正規化は、2 つの重複しないジオメトリで ST_Difference を呼び出す場合を除き、すべてのケースで適用されます。この場合、最初のジオメトリは変更されていない状態で返されます。

SQLSTATE の例外の種類

例外の種類 で SQLSTATE がサポートされるようになりました。 コードが文字列一致によって例外を解析する場合、または特定の例外の種類をキャッチする場合は、エラー処理ロジックを更新します。

Microsoft Azure Synapse の DATETIMEOFFSET データ型のサポート

DATETIMEOFFSET データ型は、Microsoft Azure Synapse 接続で使用できるようになりました。

Google BigQuery テーブルのコメント

Google BigQuery テーブルの説明は解決され、テーブル コメントとして公開されます。

INSERT ステートメントによるスキーマの進化

SQL WITH SCHEMA EVOLUTION ステートメントと共に INSERT 句を使用して、挿入操作中にターゲット テーブルのスキーマを自動的に進化させます。 この句は、 INSERT INTO、 INSERT OVERWRITE、および INSERT INTO ... REPLACE フォームでサポートされています。 例えば次が挙げられます。

INSERT WITH SCHEMA EVOLUTION INTO students TABLE visiting_students_with_additional_id;

ターゲット Delta Lake テーブルのスキーマは、ソースからの追加の列または拡大された型に対応するように更新されます。 詳細については、 スキーマの進化 と INSERT ステートメントの構文に関するページを参照してください。

INSERT操作で保持される NULL 構造体の値

INSERT ソース テーブルとターゲット テーブルの構造体フィールドの順序が異なる場合、スキーマの進化または暗黙的なキャストを使用した操作で、 NULL 構造体の値が保持されるようになりました。

PARSE_TIMESTAMP SQL 関数

parse_timestamp SQL 関数は、複数のパターンを使用してタイムスタンプ文字列を解析し、Photon エンジンで実行して、複数の形式でタイムスタンプを解析するときのパフォーマンスを向上させます。 datetime パターンの書式設定については、「Datetime パターン」を参照してください。

オプションの制限付きのmax_byとmin_by

集計関数 max_bymin_by、 省略可能な 3 番目の引数 limit を受け入れるようになりました (最大 100,000)。 指定すると、この関数は、順序付け式の最大 (または最小) の値に対応する最大 limit 値の配列を返し、ウィンドウ関数や CTE を使用せずに top-K クエリと bottom-K クエリを簡略化します。

前期間比のウィンドウ メジャー offset

メトリック ビューのウィンドウ メジャーは、ウィンドウ フレームを固定間隔でoffsetディメンションに沿って後方または前方にシフトするorder フィールドをサポートします。 offsetを使用して、前年比や前月比などの期間比較指標を定義します。 「ウィンドウ フレームoffsetシフトする方法」を参照してください。

trailingおよびleadingのウィンドウ集計にアンカー行を含めるか除外する

ウィンドウ メジャーの trailing と leading 範囲の値は、アンカー行がローリング ウィンドウの一部であるかどうかを制御するオプションの inclusive または exclusive 修飾子を受け取ります。 既定値は exclusive で、以前の動作と一致します。 アンカー行を含めるまたは除外するを参照してください。

ベクター集計関数とスカラー関数

新しい SQL 関数は、埋め込みと類似性のワークロード用の ARRAY<FLOAT> ベクトルで動作します。

集計関数:

  • vector_avg: グループ内のベクトルの要素ごとの平均を返します。
  • vector_sum: グループ内のベクトルの要素ごとの合計を返します。

スカラー関数:

組み込み関数を参照してください。

複合ステートメントでの SQL カーソルのサポート

SQL スクリプト複合ステートメントで カーソル処理がサポートされるようになりました。 DECLARE CURSOR を使用してカーソルを定義し、次に OPEN ステートメント、FETCH ステートメント、CLOSE ステートメントを使用してクエリを実行し、一度に 1 行ずつ使用します。 カーソルは、行ごとの処理にパラメーター マーカーと条件ハンドラー ( NOT FOUND など) を使用できます。

近似 top-k スケッチ関数

新しい関数を使用すると、近似 top-K スケッチを構築および結合して、分散 top-K 集計を行うことができます。

詳細については、approx_top_k組み込み関数参照してください。

タプル・スケッチ関数

タプル スケッチ用の新しい集計関数とスカラー関数では、キーとサマリーのペアに対する個別のカウントと集計がサポートされます。

集計関数:

スカラー関数:

組み込み関数を参照してください。

Unity カタログ Python UDF のカスタム依存関係

Unity Catalog Python ユーザー定義テーブル関数 (UDF) で外部ライブラリのカスタム依存関係を使用できるようになりました。そのため、既定の SQL ウェアハウス環境で使用できるパッケージ以外のパッケージを使用できます。 カスタム依存関係 を使用して UDF を拡張するを参照してください。

新しい地理空間関数

次の地理空間関数を使用できるようになりました。

  • st_estimatesrid 関数: 入力ジオメトリに最適な投影空間参照識別子 (SRID) を推定します。
  • st_force2d 関数: 地理またはジオメトリを 2D 表現に変換します。
  • st_nrings 関数: 外部リングと内部リングの両方を含む、多角形またはマルチポリゴンのリングの合計数をカウントします。
  • st_numpoints 関数: 地理またはジオメトリ内の空でないポイントの数をカウントします。

地理空間関数に対する Photon のサポート

次の地理空間関数が Photon エンジンで実行され、パフォーマンスが向上しました。

2026 年 2 月

Databricks SQL バージョン 2025.40 がCurrentにロールアウト中です

2026 年 2 月 23 日

Databricks SQL バージョン 2025.40 が 現在 のチャネルにロールアウトされています。 2025.40 の機能を参照してください。

Databricks SQL バージョン 2025.40 がプレビューで利用可能になりました

2026 年 2 月 11 日

Databricks SQL バージョン 2025.40 が プレビュー チャネルで使用できるようになりました。 新機能、動作の変更、バグの修正については、次のセクションを参照してください。

SQL スクリプトの一般公開

SQL スクリプト が一般公開されました。 条件付きステートメント、ループ、ローカル変数、例外処理など、SQL を使用して手続き型ロジックを記述します。

パラメーター マーカーが、より多くの SQL コンテキストでサポートされるようになりました

適切な型のリテラル値が許可されている任意の場所で、名前付き (:param) および名前のない (?) パラメーター マーカーを使用できるようになりました。 これには、 CREATE VIEW v AS SELECT ? AS c1などの DDL ステートメント、 DECIMAL(:p, :s)などの列型、 COMMENT ON t IS :commentなどのコメントが含まれます。 これにより、コードを SQL インジェクション攻撃に公開することなく、さまざまな SQL ステートメントをパラメーター化できます。 「パラメーター マーカー」を参照してください。

IDENTIFIER の句は、さらに多くの SQL コンテキストに対して拡張されました。

文字列を SQL オブジェクト名にキャストする IDENTIFIER 句は、識別子が許可されているほぼすべてのコンテキストでサポートされるようになりました。 拡張パラメーター マーカーとリテラル文字列結合サポートと組み合わせることで、列のエイリアス (AS IDENTIFIER(:name)) から列定義 (IDENTIFIER(:pk) BIGINT NOT NULL) まで、あらゆるものをパラメーター化できます。 IDENTIFIER の条項を参照してください。

リテラル文字列合体はどこでもサポートされています

'Hello' ' World'などのシーケンシャル文字列リテラルは、文字列リテラルが許可されているコンテキスト ('Hello World'を含む) でCOMMENT 'This' ' is a ' 'comment'に結合されるようになりました。 「 STRING 型」を参照してください。

新しいBITMAP_AND_AGG関数

新しい BITMAP_AND_AGG 関数を使用して、 BITMAP 関数の既存のライブラリを補完できるようになりました。

大別カウントのための新しいΘスケッチ関数

Datasketches Theta Sketch を使用した、個別の概数および設定操作のための関数の新しいライブラリが利用可能になりました。

新しい近似分位点のKLLスケッチ関数

分位点の近似計算のための KLL スケッチを構築するための関数の新しいライブラリが利用可能になりました。

kll_merge_agg_bigint、kll_merge_agg_double、およびkll_merge_agg_floatを使用して、集計コンテキストで複数のKLLスケッチをマージできます。

メトリック ビューの SQL ウィンドウ関数

メトリック ビューで SQL ウィンドウ関数を使用して、実行中の合計、ランク付け、およびその他のウィンドウ ベースの計算を計算できるようになりました。

新しい地理空間関数

次の新しい地理空間関数を使用できるようになりました。

  • st_azimuth 関数: [0, 2π)のラジアン単位で、最初の点から 2 番目の点までの北ベースの方位角を返します。
  • st_boundary 関数: 入力ジオメトリの境界を返します。
  • st_closestpoint 関数: 2 番目のジオメトリに最も近い最初のジオメトリ上の点の 2D 投影を返します。
  • st_geogfromewkt 関数: 地理の拡張型 Well-Known テキスト (EWKT) の説明を解析します。
  • st_geomfromewkt 関数: ジオメトリの拡張 Well-Known テキスト (EWKT) の説明を解析します。

既存のジオメトリ関数と地理関数の EWKT 入力サポート

次の関数は、拡張 Well-Known テキスト (EWKT) を入力として受け入れるようになりました。

行フィルターと列マスクを使用してテーブルに対して繰り返しクエリを実行する場合のパフォーマンスが向上しました

行フィルターと列マスクを使用してテーブルに対して有効なクエリを繰り返し実行すると、クエリ結果のキャッシュが改善され、実行時間が短縮されます。

地理空間関数のパフォーマンスの向上

シャッフルされた空間結合のサポートにより、空間結合のパフォーマンスが向上しました。 次の ST 関数に Photon の実装が追加されました。

FSCK REPAIR TABLE 既定でメタデータの修復が含まれています

FSCK REPAIR TABLE には、不足しているデータ ファイルをチェックする前の最初のメタデータ修復手順が含まれるようになりました。これにより、破損したチェックポイントまたは無効なパーティション値を持つテーブルで動作できるようになります。 さらに、データ ファイル パスが適用されない新しい問題の種類をサポートするために、dataFilePath出力スキーマのFSCK REPAIR TABLE DRY RUN列が null 許容になりました。

DESCRIBE TABLE 出力にメタデータ列が含まれる

DESCRIBE TABLE [EXTENDED]の出力に、すべてのテーブル型のmetadata列が含まれるようになりました。 この列には、JSON 文字列としてテーブルで定義されたセマンティック メタデータ (表示名、形式、シノニム) が含まれています。

MERGE、 UPDATE、およびストリーミング書き込み操作で保持される NULL 構造体

NULL 構造体は、Delta Lake MERGE、 UPDATE、および構造体型キャストを含むストリーミング書き込み操作で NULL として保持されるようになりました。 以前は、NULL 構造体は、すべてのフィールドが NULL に設定された構造体に拡張されていました。

Parquet ファイルで具体化されたパーティション列

パーティション化された Delta Lake テーブルでは、新たに書き込まれる Parquet データファイル内にパーティション列が具現化されるようになりました。 以前は、パーティション値は Delta Lake トランザクション ログ メタデータにのみ格納されていました。 Delta Lake によって書き込まれた Parquet ファイルを直接読み取るワークロードでは、新しく書き込まれたファイルに追加のパーティション列が表示されます。

タイムスタンプのパーティション値はセッションのタイムゾーンに従う

タイムスタンプ パーティションの値は、 spark.sql.session.timeZone 構成を使用して正しく調整されるようになりました。 以前は、JVM タイムゾーンを使用して UTC に誤って変換されていました。

時間の移動制限が更新されました

Azure Databricks では、すべてのテーブルの deletedFileRetentionDuration しきい値を超えるタイム トラベル クエリがブロックされるようになりました。 VACUUM コマンドは、値が 0 時間の場合を除き、保持期間の引数を無視します。 deletedFileRetentionDurationより大きいlogRetentionDurationを設定することはできません。

SHOW TABLES DROPPED はLIMIT 条項を尊重します

SHOW TABLES DROPPED は LIMIT 条項に正しく従うようになりました。

2026 年 1 月

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