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Lakeflow Connect unterstützt nun einen verwalteten Connector für die Datenaufnahme aus Aha!.
Lakeflow Connect now supports a managed connector for ingestion from Aha!. See Aha! connector.
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AI Search unterstützt in der Beta Abfrageoptionen für Volltext- und Hybridabfragen, mit denen sich die Stichwortsuche auf ausgewählte Textspalten beschränken, Ergebnisse sortieren und Zähl-Aggregationen für Werte und Bereiche abrufen lassen.
AI Search now supports query-time options for full-text and hybrid queries in Beta. You can limit keyword matching to selected text columns, sort results by columns indexed for sorting, and return aggregate counts for values and ranges. For details, see Search selected text columns, sort results, and return aggregations (Beta).
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ai_parse_document parst Tabellen jetzt schneller und verarbeitet lange, repetitive Inhalte besser.
ai_parse_document can now parse tables faster. It is also better at parsing long, repetitive content. See ai_parse_document function.
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Databricks SQL unterstützt informative UNIQUE-Constraints auf Unity-Catalog-Delta-Lake-Tabellen, wobei Foreign Keys darauf verweisen können und RELY auf Photon-Compute Join Elimination und DISTINCT-Vereinfachung ermöglicht.
Databricks SQL now supports informational UNIQUE constraints on Unity Catalog Delta Lake tables. Foreign keys can reference UNIQUE columns, and RELY on a UNIQUE constraint enables join elimination and DISTINCT simplification on Photon-enabled compute. See CONSTRAINT clause.
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Account-Admins können über Unity-Catalog-Berechtigungen auf dem Schema system.ai steuern, welche Databricks-hosted Foundation Models genutzt werden dürfen, wobei die Funktion über das Databricks-Account-Team aktiviert werden muss.
Foundation model Unity Catalog permissions is now generally available. This feature requires enablement by your Databricks account team.
Account admins can use Unity Catalog permissions on the system.ai schema to control which Databricks-hosted foundation models your organization can access. Permissions are enforced across pay-per-token, provisioned throughput, and batch inference (AI Functions) workloads.
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Der verwaltete SharePoint-Connector in Lakeflow Connect unterstützt nun strukturierte Dateiformate, Datei-Metadaten, Dateifilter, Schema-Evolution-Modi und Schema-Hints und ersetzt damit den bisherigen Ansatz nur für unstrukturierte Daten.
The managed SharePoint connector in Lakeflow Connect now supports structured file ingestion (CSV, JSON, XML, Excel, Parquet, Avro, ORC), file metadata ingestion, file filters, schema evolution modes, and schema hints. These capabilities replace the previous unstructured-only ingestion approach with a unified managed file source API. See SharePoint connector.
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Externe Delta- und Iceberg-Clients können in der Public Preview Streaming-Tabellen und Materialized Views einer Pipeline über die Unity-Catalog- und Iceberg-Catalog-REST-APIs ohne Datenkopie lesen.
You can now enable external Delta and Iceberg clients to read streaming tables and materialized views managed by a pipeline through the Unity Catalog and Iceberg catalog REST APIs, without copying the data. See Enable external data access to streaming tables and materialized views, Public Preview.
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AWS Graviton-Instanztypen werden nun mit dem Compliance Security Profile für alle Compliance-Standards in AWS-Commercial-Regionen und Databricks on AWS GovCloud unterstützt.
AWS Graviton instance types are now supported with the compliance security profile for all compliance standards in AWS commercial regions and Databricks on AWS GovCloud. For the instance types supported by each compliance standard, see Supported instance types.
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Bei NATURAL JOIN berücksichtigt der Abgleich gemeinsamer Spalten jetzt die Einstellung spark.sql.caseSensitive, sodass Spalten wie ID und id erkannt werden und kein stiller Cross Join mehr entsteht; das alte Verhalten lässt sich über spark.sql.legacy.naturalJoinCaseSensitiveColumnMatching=true wiederherstellen.
Behavioral changes
Review the following changes, which take effect when clusters restart on this runtime.
NATURAL JOIN case-insensitive column matching: NATURAL JOIN now respects the spark.sql.caseSensitive configuration (default: false) when matching common columns between the left and right sides of the join. Previously, column matching was always case-sensitive, causing columns that differ only in case (for example, ID vs id) to not be recognized as common columns. This resulted in a silent cross join instead of the expected equi-join. The equivalent USING join already handled this correctly. To restore the previous behavior, set spark.sql.legacy.naturalJoinCaseSensitiveColumnMatching to true.Datum aus der Quelle.
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Workspace-Dateioperationen auf Classic Compute nutzen ab Databricks Runtime 17.1 standardmäßig asynchrones Flushing, wodurch Schreibvorgänge, Löschungen und Metadatenoperationen gebündelt im Hintergrund erfolgen und die Latenz bei vielen Dateien, etwa bei Git-Operationen, sinkt.
Workspace file operations on classic compute now use asynchronous flushing by default for Databricks Runtime 17.1 and above. File writes, deletes, and metadata operations are batched and flushed in the background, reducing latency for workloads that write many files, such as Git operations. See What are workspace files?.
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Mit dem Databricks Excel Add-in lassen sich Daten aus Microsoft Excel in eine Unity Catalog-Tabelle schreiben, indem man eine neue Tabelle anlegt oder eine bestehende überschreibt.
Use the Databricks Excel Add-in to write data from Microsoft Excel back to a Unity Catalog table. Create a new table or overwrite an existing table in Databricks without leaving Excel. See Write data back to Databricks using the Databricks Excel Add-in.
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Account-Admins können jetzt Budgets für die Genie-Nutzung erstellen, um Ausgaben nach Account, Workspaces, Nutzergruppen oder einzelnen Nutzern zu überwachen, E-Mail-Warnungen einzurichten und Limits pro Nutzer zu setzen, da Genie-Produkte am 8. Juli 2026 auf Pay-as-you-go mit 150 kostenlosen DBUs pro Nutzer und Monat umgestellt werden.
On July 8, 2026 at 00:00 UTC, Genie products will move to a pay-as-you-go pricing model. Each user receives 150 DBUs of free LLM usage every month, equivalent to about $10.50 in the US East region. Usage beyond the free allowance is billed in DBUs. For more information, see the release note.
To prepare, account admins can now create budgets to monitor and control spending on Genie usage. Scope a budget to Genie to track spend across your account, workspaces, user groups, or individual users, configure email alerts, and set per-user spending limits. See Manage budgets and cost controls for Genie.
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Genie Code bietet einen Auto-Approve-Modus, der Tool-Aktionen wie das Ausführen von Code oder das Bearbeiten von Notebooks ohne Einzelabfrage freigibt, wobei ein KI-Klassifikator riskante Aktionen blockiert; Databricks empfiehlt, ihn bei Produktionsdaten oder gemeinsam genutzten Ressourcen auszuschalten.
Genie Code now offers an auto-approve mode that approves tool actions, like running code or editing notebooks, without prompting you for each request. An AI classifier reviews each action and blocks risky ones. Auto-approve is a productivity feature, not a security boundary. Databricks recommends keeping it off when working with production data or shared resources. See Approve tool actions.
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Ab dem 24. Juli 2026 verwenden Declarative Automation Bundles im Workspace standardmäßig die Direct Deployment Engine statt Terraform mit automatischer Migration, für die Databricks CLI gilt dies ab dem 26. August 2026, und die Terraform Engine wird in neuen CLI-Releases im September 2026 deaktiviert.
On July 24, 2026, Declarative Automation Bundles in the workspace will start using the direct deployment engine by default instead of the Terraform deployment engine. This will trigger an automatic migration for all bundles in the workspace still using the Terraform deployment engine.
For Databricks CLI bundle deployments, the direct deployment engine will become the default beginning August 26, 2026. The Terraform deployment engine will be disabled in new releases of the Databricks CLI in September 2026.
For more information about the direct deployment engine and migration from the Terraform deployment engine, see Migrate to the direct deployment engine.
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Full page Genie Code ist als Beta verfügbar und bietet eine zentrale Oberfläche mit prominentem aktivem Thread, Assets als Tabs, parallelen Threads sowie Personalisierung über Skills, Anweisungen und MCP-Server.
Full page Genie Code is now available in Beta. The full page experience is a command center for Genie Code, where the active thread is shown prominently, surfacing assets like notebooks and files alongside it as tabs when needed. You can run multiple threads in parallel, switch between them easily, and easily personalize Genie Code with skills, instructions, and MCP servers. See Full page Genie Code.
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Table-Update-Trigger in Lakeflow Jobs können nun auch per Delta Sharing geteilte Daten und Systemtabellen überwachen und Jobs bei Aktualisierungen auslösen, wobei nur Databricks-to-Databricks Delta Sharing unterstützt wird.
Table update triggers in Lakeflow Jobs can now monitor data shared through Delta Sharing and system tables, in addition to local tables. You can trigger a job whenever a provider updates a shared table or view, or whenever new operational data lands in a system table. This feature supports Databricks-to-Databricks Delta Sharing only. See Add a trigger to OpenSharing and system tables.
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Sie können die Websuche in Ihrem Supervisor Agent aktivieren, um Fragen mit aktuellen Informationen aus dem öffentlichen Web zu beantworten, mit synthetisierten Antworten und Quellenangaben.
You can now enable web search on your Supervisor Agent to answer questions that require current information from the public web. The supervisor returns a synthesized answer with source citations. Web search is also available as a databricks_web_search tool in the Supervisor API. See Use Supervisor Agent to create a coordinated multi-agent system.
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Lakeflow Connect unterstützt jetzt einen verwalteten Connector für die Datenaufnahme aus Pendo.
Lakeflow Connect now supports a managed connector for ingestion from Pendo. See Pendo connector.
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Der verwaltete RabbitMQ-Connector in Lakeflow Connect ist als Beta verfügbar und streamt Nachrichten aus RabbitMQ Classic Queues in Streaming-Tabellen in Unity Catalog.
The managed RabbitMQ connector in Lakeflow Connect is now available in Beta. The connector allows you to stream messages from RabbitMQ classic queues into streaming tables in Unity Catalog. See RabbitMQ connector.
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Ab dem 1. Juni 2026 ist der Snapshot-Speicher für Lakebase kostenpflichtig, und seine Größe wird auf der Seite Backup & Restore angezeigt.
Starting June 1, 2026, snapshot storage is billable for Lakebase. Snapshot storage size is shown on the Backup & Restore page. For pricing details, see the Lakebase pricing page. To learn about managing snapshots, see Snapshots.