Databricks機能一覧(2025年12月版)

最新版はこちらをご覧ください。

https://docs.databricks.com/llms.txt をベースにClaudeで生成したものとなります。

クイックリファレンスカード

Databricks の主要機能を1分で把握

カテゴリ	代表的な機能	一言説明
データ基盤	Delta Lake	ACIDトランザクション対応ストレージ
ガバナンス	Unity Catalog	統合データカタログ・アクセス制御
ETL	Lakeflow Spark宣言型パイプライン	宣言的データパイプライン
ストリーミング	構造化ストリーミング	リアルタイムデータ処理
生成AI	エージェントフレームワーク	AIエージェント構築基盤
ML	MLflow	実験管理・モデルレジストリ
BI	AI/BIダッシュボード	AIパワードの可視化
開発	Databricksノートブック	多言語対応開発環境
共有	Delta Sharing	セキュアなデータ共有

逆引きインデックス（ユースケース別）

データを取り込みたい

やりたいこと	推奨機能	参照セクション
SaaSアプリからデータを取り込む	マネージドコネクタ	2.2 データ取り込み
ファイルを増分で取り込む	Auto Loader	2.2 データ取り込み
ストリーミングデータを処理する	構造化ストリーミング	2.1 データパイプライン
CSVやJSONを読み込む	DataFrame API	2.3 サポートデータ形式
既存のParquetをDeltaに変換する	CONVERT TO DELTA	1.1 データレイクハウス基盤

データを加工・変換したい

やりたいこと	推奨機能	参照セクション
ETLパイプラインを構築する	Lakeflow Spark宣言型パイプライン	2.1 データパイプライン
データ品質チェックを入れる	エクスペクテーション	2.1 データパイプライン
定期実行ジョブを作る	Lakeflowジョブ	2.1 データパイプライン
SQLで変換処理を書く	Databricks SQL	4.1 データウェアハウス
変更データを追跡する	チェンジデータキャプチャ	2.1 データパイプライン

AIモデルを開発したい

やりたいこと	推奨機能	参照セクション
LLMアプリを作る	エージェントフレームワーク	3.1 生成AI / LLM
RAGを構築する	ベクトル検索	3.1 生成AI / LLM
実験を管理する	MLflowエクスペリメント	3.2 従来型機械学習
モデルをデプロイする	モデルサービング	3.2 従来型機械学習
AutoMLで素早く試す	AutoML	3.2 従来型機械学習
特徴量を管理する	特徴量ストア	3.2 従来型機械学習

データを分析・可視化したい

やりたいこと	推奨機能	参照セクション
SQLでアドホック分析する	SQLエディタ	4.1 データウェアハウス
ダッシュボードを作る	AI/BIダッシュボード	4.2 BI・可視化
自然言語で質問する	Genieデータルーム	4.2 BI・可視化
閾値超えを通知する	アラート	4.2 BI・可視化
KPIを定義する	メトリクスビュー	4.2 BI・可視化

データを共有したい

やりたいこと	推奨機能	参照セクション
外部組織とデータを共有する	Delta Sharing	9.1 外部共有
プライバシーを保ちつつ共同分析する	クリーンルーム	9.1 外部共有
データセットを公開・購入する	マーケットプレイス	9.1 外部共有

ガバナンス・セキュリティを強化したい

やりたいこと	推奨機能	参照セクション
統合的にアクセス制御する	Unity Catalog	1.2 Unity Catalog
行・列レベルで制御する	行フィルター・列マスク	1.2 Unity Catalog
データの来歴を追跡する	データリネージ	1.2 Unity Catalog
監査ログを取得する	監査ログ	7.3 監査・コンプライアンス
シークレットを安全に管理する	シークレット管理	7.2 データ保護

開発・運用を効率化したい

やりたいこと	推奨機能	参照セクション
ローカルIDEから開発する	VS Code拡張機能 / Databricks Connect	5.1 ノートブック・IDE
コードをGit管理する	Git連携	5.3 DevOps・CI/CD
CI/CDパイプラインを組む	Databricksアセットバンドル	5.3 DevOps・CI/CD
コストを監視する	システムテーブル	8.2 モニタリング・コスト管理
Terraformで管理する	Terraformプロバイダー	5.3 DevOps・CI/CD

ロール別機能ガイド

👨‍💻 データエンジニア向け

優先度	機能	用途
★★★	Lakeflow Spark宣言型パイプライン	ETLパイプライン構築
★★★	Delta Lake	データストレージ基盤
★★★	構造化ストリーミング	リアルタイム処理
★★★	Lakeflowジョブ	ワークフロー管理
★★☆	Lakeflow Connect	データ取り込み
★★☆	Unity Catalog	データガバナンス
★★☆	Databricksアセットバンドル	CI/CD
★☆☆	システムテーブル	運用監視

👩‍🔬 データサイエンティスト向け

優先度	機能	用途
★★★	Databricksノートブック	対話的分析・開発
★★★	MLflowエクスペリメント	実験追跡
★★★	特徴量ストア	特徴量管理
★★★	AutoML	素早いモデル構築
★★☆	モデルサービング	モデルデプロイ
★★☆	エージェントフレームワーク	LLMアプリ開発
★★☆	ベクトル検索	RAG構築
★☆☆	分散学習	大規模学習

📊 データアナリスト向け

優先度	機能	用途
★★★	SQLエディタ	SQLクエリ実行
★★★	AI/BIダッシュボード	可視化・共有
★★★	Genieデータルーム	自然言語分析
★★☆	サーバーレスSQLウェアハウス	高速クエリ
★★☆	アラート	通知設定
★☆☆	メトリクスビュー	KPI定義

🔧 プラットフォーム管理者向け

優先度	機能	用途
★★★	Unity Catalog	ガバナンス基盤
★★★	ユーザー・グループ管理	ID管理
★★★	コンピュートポリシー	リソース制御
★★★	監査ログ	セキュリティ監視
★★☆	SCIMプロビジョニング	IdP連携
★★☆	ネットワークセキュリティ	ネットワーク設定
★★☆	コスト管理	予算管理
★☆☆	Terraformプロバイダー	IaC

機能ステータス一覧

ステータスは2025年12月時点の情報です。最新情報は公式ドキュメントをご確認ください。

機能名	ステータス	備考
Delta Lake	GA	コア機能
Unity Catalog	GA	推奨
Lakeflow Spark宣言型パイプライン	GA	旧DLT
構造化ストリーミング	GA
Lakeflowジョブ	GA
MLflow	GA
モデルサービング	GA
AutoML	GA
特徴量ストア	GA	Unity Catalog統合
ベクトル検索	GA
エージェントフレームワーク	GA
エージェントブリックス	パブリックプレビュー
AI/BIダッシュボード	GA
Genieデータルーム	GA
Delta Sharing	GA
クリーンルーム	GA
Databricksアプリ	GA
サーバーレスコンピュート	GA
サーバーレスSQLウェアハウス	GA
サーバーレスGPU	パブリックプレビュー
Lakebase (OLTP)	パブリックプレビュー
Photonエンジン	GA
Databricksアシスタント	GA

凡例

• GA (General Availability): 本番利用可能
• パブリックプレビュー: 本番利用は自己責任、変更の可能性あり
• プライベートプレビュー: 申請制、限定公開

関連機能クロスリファレンス

データパイプライン構築時

Lakeflow Spark宣言型パイプライン
  ├── エクスペクテーション（データ品質）
  ├── 構造化ストリーミング（リアルタイム）
  ├── Delta Lake（ストレージ）
  ├── Lakeflowジョブ（オーケストレーション）
  └── Unity Catalog（ガバナンス）

→ 2.1 データパイプライン | 1.1 データレイクハウス基盤 | 1.2 Unity Catalog

機械学習ワークフロー

MLflowエクスペリメント
  ├── 特徴量ストア（特徴量管理）
  ├── AutoML（自動モデル構築）
  ├── ハイパーパラメータチューニング（最適化）
  ├── モデルレジストリ（バージョン管理）
  └── モデルサービング（デプロイ）

→ 3.2 従来型機械学習

生成AIアプリ開発

エージェントフレームワーク
  ├── ベクトル検索（RAG）
  ├── 基盤モデルAPI（LLM呼び出し）
  ├── AIプレイグラウンド（プロトタイプ）
  ├── MLflow（GenAI向け）（トレーシング・評価）
  └── モデルサービング（デプロイ）

→ 3.1 生成AI / LLM | 3.2 従来型機械学習

ガバナンス体制構築

Unity Catalog
  ├── カタログ管理（名前空間）
  ├── スキーマ管理（データベース）
  ├── アクセス制御（権限）
  ├── 行フィルター・列マスク（データ保護）
  ├── データリネージ（追跡）
  └── 監査ログ（監視）

→ 1.2 Unity Catalog | 7.3 監査・コンプライアンス

セルフサービスBI

AI/BIダッシュボード
  ├── サーバーレスSQLウェアハウス（コンピュート）
  ├── Genieデータルーム（自然言語）
  ├── メトリクスビュー（KPI定義）
  ├── アラート（通知）
  └── Unity Catalog（データアクセス）

→ 4.2 BI・可視化 | 4.1 データウェアハウス | 1.2 Unity Catalog

機能一覧（本編）

1. コアプラットフォーム

1.1 データレイクハウス基盤

機能名	説明	ドキュメントURL
データレイクハウス	生成AI、ACIDトランザクション、データガバナンス、ETL、BI、機械学習を統合したパラダイム	https://docs.databricks.com/aws/ja/lakehouse/
Delta Lake	ACID準拠のストレージプロトコル	https://docs.databricks.com/aws/ja/delta/
Deltaテーブル	トランザクション対応のテーブル形式	https://docs.databricks.com/aws/ja/tables/delta-table
Apache Iceberg	オープンテーブルフォーマットのサポート	https://docs.databricks.com/aws/ja/iceberg/

1.2 Unity Catalog（統合データガバナンス）

機能名	説明	ドキュメントURL
Unity Catalog	統合データガバナンスソリューション	https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/
カタログ管理	カタログの作成・管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/catalogs/
スキーマ管理	データベース（スキーマ）の管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/schemas/
ボリューム	非表形式データのガバナンス	https://docs.databricks.com/aws/ja/volumes/
アクセス制御	権限、ABACポリシー、オブジェクト所有権	https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/access-control
行フィルター・列マスク	行フィルターと列マスクによるデータレベル制御	https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/filters-and-masks
データリネージ	データの系譜追跡・分析	https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/data-lineage
動的ビュー	動的なデータアクセス制御	https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/create-views

1.3 コンピュートリソース

機能名	説明	ドキュメントURL
汎用コンピュート	汎用クラスター	https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/
サーバーレスコンピュート	インフラ管理不要のオンデマンドコンピュート	https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/serverless/
GPUコンピュート	GPU対応クラスター	https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/gpu
サーバーレスGPU	大規模GPUトレーニング用サーバーレス	https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/serverless/gpu
インスタンスプール	クラスター起動高速化のためのプール	https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/pool-index
Photonエンジン	ネイティブ・ベクトル化クエリエンジン	https://docs.databricks.com/aws/ja/runtime/photon
Databricksランタイム	マネージドSparkランタイム	https://docs.databricks.com/aws/ja/release-notes/runtime/

2. データエンジニアリング

2.1 データパイプライン

機能名	説明	ドキュメントURL
Lakeflow Spark宣言型パイプライン	宣言的ETLパイプライン（旧DLT）	https://docs.databricks.com/aws/ja/ldp/
エクスペクテーション	データ品質管理の期待値定義	https://docs.databricks.com/aws/ja/ldp/expectations
構造化ストリーミング	インクリメンタル・リアルタイム処理	https://docs.databricks.com/aws/ja/structured-streaming/concepts
チェンジデータキャプチャ (CDC)	Delta Change Data Feedによる行レベル変更追跡	https://docs.databricks.com/aws/ja/delta/delta-change-data-feed
Lakeflowジョブ	ワークフローオーケストレーション	https://docs.databricks.com/aws/ja/jobs/
ジョブタスク	タスクの作成・構成	https://docs.databricks.com/aws/ja/jobs/configure-task
ジョブスケジューリング	スケジュール実行	https://docs.databricks.com/aws/ja/jobs/scheduled

2.2 データ取り込み（Lakeflow Connect）

機能名	説明	ドキュメントURL
Lakeflow Connect	データインジェストコネクタ群	https://docs.databricks.com/aws/ja/ingestion/overview
標準コネクタ	カスタマイズ可能な標準コネクタ	https://docs.databricks.com/aws/ja/ingestion/
マネージドコネクタ	SaaSアプリ・DB向けマネージドコネクタ	https://docs.databricks.com/aws/ja/ingestion/lakeflow-connect/

2.3 サポートデータ形式

形式	説明	ドキュメントURL
Delta	ネイティブ形式	https://docs.databricks.com/aws/ja/delta/
Parquet	Apache Parquet	https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/parquet
CSV	カンマ区切り	https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/csv
JSON	JSON形式	https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/json
Avro	Apache Avro	https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/avro
ORC	Apache ORC	https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/orc
XML	XML形式	https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/xml
バイナリ	バイナリファイル	https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/binary

3. AI・機械学習

3.1 生成AI / LLM

機能名	説明	ドキュメントURL
エージェントフレームワーク	コードファーストのAIエージェント構築	https://docs.databricks.com/aws/ja/generative-ai/agent-framework/author-agent
エージェントブリックス	ドメイン特化AIエージェントの構築・オーケストレーション	https://docs.databricks.com/aws/ja/generative-ai/agent-bricks/
基盤モデルAPI	基盤モデルへのクエリAPI	https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/foundation-model-apis
AIプレイグラウンド	LLMとのインタラクティブチャット	https://docs.databricks.com/aws/ja/large-language-models/ai-playground
ベクトル検索	ベクトル検索ソリューション	https://docs.databricks.com/aws/ja/generative-ai/vector-search
MLflow（GenAI向け）	GenAIアプリのライフサイクル管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/mlflow3/genai

3.2 従来型機械学習

機能名	説明	ドキュメントURL
MLflowエクスペリメント	実験追跡・管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/mlflow/experiments
モデルレジストリ	モデルバージョン・ライフサイクル管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/mlflow/model-registry
モデルサービング	ML/GenAIモデルのデプロイ・サービング	https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/model-serving/
AutoML	自動機械学習	https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/automl/
特徴量ストア	特徴量エンジニアリング・管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/feature-store/
分散学習	分散学習	https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/train-model/distributed-training/
ハイパーパラメータチューニング	ハイパーパラメータ最適化	https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/automl-hyperparam-tuning/
ディープラーニング	PyTorch, TensorFlow, DeepSpeed対応	https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/train-model/deep-learning

4. SQL・アナリティクス

4.1 データウェアハウス

機能名	説明	ドキュメントURL
Databricks SQL	SQLベースのデータウェアハウス	https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/
SQLウェアハウス	SQLワークロード用コンピュート	https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/sql-warehouse/
サーバーレスSQLウェアハウス	サーバーレスSQLウェアハウス	https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/admin/serverless
SQLエディタ	SQLエディタ	https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/user/sql-editor/
クエリ履歴	クエリ履歴・パフォーマンス分析	https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/user/queries/query-history

4.2 BI・可視化

機能名	説明	ドキュメントURL
AI/BIダッシュボード	AIパワードダッシュボード	https://docs.databricks.com/aws/ja/dashboards/
AI/BI	セルフサービスデータ分析	https://docs.databricks.com/aws/ja/ai-bi/
Genieデータルーム	自然言語チャットによるデータ探索	https://docs.databricks.com/aws/ja/genie/
アラート	条件ベースの通知	https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/user/alerts/
メトリクスビュー	メトリクスビューの定義・ガバナンス	https://docs.databricks.com/aws/ja/metric-views/

5. 開発ツール

5.1 ノートブック・IDE

機能名	説明	ドキュメントURL
Databricksノートブック	多言語対応インタラクティブノートブック	https://docs.databricks.com/aws/ja/notebooks/
ノートブックウィジェット	パラメータ入力ウィジェット	https://docs.databricks.com/aws/ja/notebooks/widgets
Databricksアシスタント	AIコーディングアシスタント	https://docs.databricks.com/aws/ja/notebooks/databricks-assistant-faq
VS Code拡張機能	Visual Studio Code / Cursor拡張	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/vscode-ext
Databricks Connect	IDEからのリモート接続	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/databricks-connect

5.2 CLI・SDK・API

機能名	説明	ドキュメントURL
REST API	完全なREST API	https://docs.databricks.com/api/workspace/introduction
Databricks CLI	コマンドラインインターフェース	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/cli/
Python SDK	Python SDK	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/sdk-python
Java SDK	Java SDK	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/sdk-java
Go SDK	Go SDK	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/go-sdk
Databricksユーティリティ (dbutils)	ノートブック用ユーティリティ	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/databricks-utils

5.3 DevOps・CI/CD

機能名	説明	ドキュメントURL
Databricksアセットバンドル	リソースのプログラム管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/bundles/
Git連携	Git連携・バージョン管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/repos/
GitHub Actions連携	GitHub Actions連携	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/github
Terraformプロバイダー	Terraformによるインフラ管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/terraform/

5.4 ドライバー・接続

機能名	説明	ドキュメントURL
JDBCドライバー	JDBC接続	https://docs.databricks.com/aws/ja/integrations/jdbc-oss/
ODBCドライバー	ODBC接続	https://docs.databricks.com/aws/ja/integrations/odbc/

6. アプリケーション開発

6.1 Databricksアプリ

機能名	説明	ドキュメントURL
Databricksアプリ	Databricks上でのアプリ開発・デプロイ	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/databricks-apps/

6.2 ユーザー定義関数

機能名	説明	ドキュメントURL
Python UDF	Pythonユーザー定義関数	https://docs.databricks.com/aws/ja/udf/python
Scala UDF	Scalaユーザー定義関数	https://docs.databricks.com/aws/ja/udf/scala

7. セキュリティ・コンプライアンス

7.1 認証・アクセス制御

機能名	説明	ドキュメントURL
アクセス制御	認証・アクセス制御	https://docs.databricks.com/aws/ja/security/auth/
SCIMプロビジョニング	SCIMによるユーザープロビジョニング	https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/users-groups/scim/
サービスプリンシパル	サービスプリンシパル	https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/users-groups/service-principals
個人アクセストークン	個人アクセストークン	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/auth/pat

7.2 データ保護

機能名	説明	ドキュメントURL
暗号化	暗号化（保存時・転送時）	https://docs.databricks.com/aws/ja/security/keys/
顧客管理キー	顧客管理暗号化キー	https://docs.databricks.com/aws/ja/security/keys/customer-managed-keys
シークレット管理	シークレット管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/security/secrets/
ネットワークセキュリティ	ネットワークセキュリティ	https://docs.databricks.com/aws/ja/security/network/

7.3 監査・コンプライアンス

機能名	説明	ドキュメントURL
監査ログ	監査ログ	https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/account-settings/audit-logs
コンプライアンス	HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP等への対応	https://docs.databricks.com/aws/ja/security/privacy/

8. 管理・運用

8.1 ワークスペース管理

機能名	説明	ドキュメントURL
ワークスペースナビゲーション	ワークスペースナビゲーション	https://docs.databricks.com/aws/ja/workspace/
ユーザー・グループ管理	ユーザー・グループ管理	https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/users-groups/
ワークスペース設定	ワークスペース設定	https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/workspace-settings/
アカウント設定	アカウント設定	https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/account-settings/
コンピュートポリシー	コンピュートポリシー	https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/clusters/policies

8.2 モニタリング・コスト管理

機能名	説明	ドキュメントURL
システムテーブル	システムテーブル	https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/system-tables/
コスト管理	コスト管理・監視	https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/usage

9. データ共有・コラボレーション

9.1 外部共有

機能名	説明	ドキュメントURL
Delta Sharing	セキュアなデータ共有	https://docs.databricks.com/aws/ja/delta-sharing/
Delta Sharing受信者	共有データの受信	https://docs.databricks.com/aws/ja/delta-sharing/recipient
クリーンルーム	プライバシー保護共同分析環境	https://docs.databricks.com/aws/ja/clean-rooms/
マーケットプレイス	データ・AIアセットのマーケットプレイス	https://docs.databricks.com/aws/ja/marketplace/

9.2 パートナー連携

機能名	説明	ドキュメントURL
パートナーコネクト	サードパーティ統合	https://docs.databricks.com/aws/ja/partner-connect/
Tableau連携	Tableau連携	https://docs.databricks.com/aws/ja/partners/bi/tableau
Power BI連携	Power BI連携	https://docs.databricks.com/aws/ja/partners/bi/power-bi
Fivetran連携	Fivetran連携	https://docs.databricks.com/aws/ja/partners/ingestion/fivetran
Apache Kafka連携	Kafka連携	https://docs.databricks.com/aws/ja/structured-streaming/kafka
Apache Airflow連携	Airflow連携	https://docs.databricks.com/aws/ja/jobs/how-to/use-airflow-with-jobs
dbt連携	dbt連携	https://docs.databricks.com/aws/ja/partners/prep/dbt

10. 対応言語

言語	説明	ドキュメントURL
Python	Python開発	https://docs.databricks.com/aws/ja/languages/python
SQL	SQL言語	https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/language-manual/
Scala	Scala開発	https://docs.databricks.com/aws/ja/languages/scala
R	R / SparkR / sparklyr	https://docs.databricks.com/aws/ja/sparkr/

11. その他の機能

11.1 OLTP

機能名	説明	ドキュメントURL
Lakebase	マネージドPostgreSQL OLTP	https://docs.databricks.com/aws/ja/oltp/

11.2 サンプルデータ

機能名	説明	ドキュメントURL
サンプルデータセット	組み込みサンプルデータセット	https://docs.databricks.com/aws/ja/discover/databricks-datasets

12. SQLリファレンス

機能名	説明	ドキュメントURL
SQL言語リファレンス	SQLステートメント一覧	https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/language-manual/
SQL関数	組み込みSQL関数	https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/language-manual/sql-ref-functions
SQLデータ型	サポートされるデータ型	https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/language-manual/sql-ref-datatypes

13. 移行・ベストプラクティス

機能名	説明	ドキュメントURL
移行ガイド	各種プラットフォームからの移行	https://docs.databricks.com/aws/ja/migration/
Apache Sparkからの移行	Sparkワークロードの移行	https://docs.databricks.com/aws/ja/migration/spark
Unity Catalogへの移行	Hiveメタストアからの移行	https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/migrate
ベストプラクティス	全般的なベストプラクティス	https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/best-practices
データエンジニアリングベストプラクティス	DE向けベストプラクティス	https://docs.databricks.com/aws/ja/data-engineering/best-practices
CI/CDベストプラクティス	CI/CD向けベストプラクティス	https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/ci-cd/best-practices
最適化	パフォーマンス最適化	https://docs.databricks.com/aws/ja/optimizations/

英語名・日本語名対照表

A

英語名	日本語名	セクション
Access Control	アクセス制御	1.2, 7.1
Agent Bricks	エージェントブリックス	3.1
Agent Framework	エージェントフレームワーク	3.1
AI Playground	AIプレイグラウンド	3.1
AI/BI Dashboards	AI/BIダッシュボード	4.2
Alerts	アラート	4.2
All-Purpose Compute	汎用コンピュート	1.3
Apache Iceberg	Apache Iceberg	1.1
Asset Bundles	アセットバンドル	5.3
Audit Logging	監査ログ	7.3
AutoML	AutoML	3.2

C

英語名	日本語名	セクション
Catalog	カタログ	1.2
Change Data Capture (CDC)	チェンジデータキャプチャ	2.1
Clean Rooms	クリーンルーム	9.1
Cluster	クラスター	1.3
Compute Policy	コンピュートポリシー	8.1
Customer-Managed Keys	顧客管理キー	7.2

D

英語名	日本語名	セクション
Dashboard	ダッシュボード	4.2
Data Lakehouse	データレイクハウス	1.1
Data Lineage	データリネージ	1.2
Databricks Apps	Databricksアプリ	6.1
Databricks Assistant	Databricksアシスタント	5.1
Databricks CLI	Databricks CLI	5.2
Databricks Connect	Databricks Connect	5.1
Databricks Notebooks	Databricksノートブック	5.1
Databricks Runtime	Databricksランタイム	1.3
Databricks SQL	Databricks SQL	4.1
Databricks Utilities (dbutils)	Databricksユーティリティ	5.2
Deep Learning	ディープラーニング	3.2
Delta Lake	Delta Lake	1.1
Delta Sharing	Delta Sharing	9.1
Delta Table	Deltaテーブル	1.1
Distributed Training	分散学習	3.2
Dynamic Views	動的ビュー	1.2

E

英語名	日本語名	セクション
Encryption	暗号化	7.2
Expectations	エクスペクテーション	2.1

F

英語名	日本語名	セクション
Feature Store	特徴量ストア	3.2
Foundation Model APIs	基盤モデルAPI	3.1

G

英語名	日本語名	セクション
Genie Data Rooms	Genieデータルーム	4.2
Git Integration	Git連携	5.3
GPU Compute	GPUコンピュート	1.3

H

英語名	日本語名	セクション
Hyperparameter Tuning	ハイパーパラメータチューニング	3.2

I

英語名	日本語名	セクション
Instance Pools	インスタンスプール	1.3

J

英語名	日本語名	セクション
JDBC Driver	JDBCドライバー	5.4
Job Scheduling	ジョブスケジューリング	2.1
Job Tasks	ジョブタスク	2.1

L

英語名	日本語名	セクション
Lakebase	Lakebase	11.1
Lakeflow Connect	Lakeflow Connect	2.2
Lakeflow Jobs	Lakeflowジョブ	2.1
Lakeflow Spark Declarative Pipelines	Lakeflow Spark宣言型パイプライン	2.1

M

英語名	日本語名	セクション
Managed Connectors	マネージドコネクタ	2.2
Marketplace	マーケットプレイス	9.1
Metric Views	メトリクスビュー	4.2
MLflow Experiments	MLflowエクスペリメント	3.2
MLflow for GenAI	MLflow（GenAI向け）	3.1
Model Registry	モデルレジストリ	3.2
Model Serving	モデルサービング	3.2

N

英語名	日本語名	セクション
Network Security	ネットワークセキュリティ	7.2
Notebook Widgets	ノートブックウィジェット	5.1

O

英語名	日本語名	セクション
ODBC Driver	ODBCドライバー	5.4

P

英語名	日本語名	セクション
Partner Connect	パートナーコネクト	9.2
Personal Access Tokens	個人アクセストークン	7.1
Photon Engine	Photonエンジン	1.3
Python SDK	Python SDK	5.2
Python UDF	Python UDF	6.2

Q

英語名	日本語名	セクション
Query History	クエリ履歴	4.1

R

英語名	日本語名	セクション
REST API	REST API	5.2
Row Filters / Column Masks	行フィルター・列マスク	1.2

S

英語名	日本語名	セクション
Sample Datasets	サンプルデータセット	11.2
Scala UDF	Scala UDF	6.2
Schema	スキーマ	1.2
SCIM Provisioning	SCIMプロビジョニング	7.1
Secret Management	シークレット管理	7.2
Serverless Compute	サーバーレスコンピュート	1.3
Serverless GPU	サーバーレスGPU	1.3
Serverless SQL Warehouse	サーバーレスSQLウェアハウス	4.1
Service Principals	サービスプリンシパル	7.1
SQL Editor	SQLエディタ	4.1
SQL Warehouse	SQLウェアハウス	4.1
Standard Connectors	標準コネクタ	2.2
Structured Streaming	構造化ストリーミング	2.1
System Tables	システムテーブル	8.2

T

英語名	日本語名	セクション
Terraform Provider	Terraformプロバイダー	5.3

U

英語名	日本語名	セクション
Unity Catalog	Unity Catalog	1.2
User & Group Management	ユーザー・グループ管理	8.1

V

英語名	日本語名	セクション
Vector Search	ベクトル検索	3.1
Volumes	ボリューム	1.2
VS Code Extension	VS Code拡張機能	5.1

W

英語名	日本語名	セクション
Workspace	ワークスペース	8.1

用語集・略語集

アルファベット略語

略語	正式名称	説明
ACID	Atomicity, Consistency, Isolation, Durability	トランザクションの4特性
API	Application Programming Interface	プログラム間のインターフェース
BI	Business Intelligence	ビジネスインテリジェンス
CDC	Change Data Capture	変更データキャプチャ
CI/CD	Continuous Integration / Continuous Delivery	継続的インテグレーション/デリバリー
CLI	Command Line Interface	コマンドラインインターフェース
DBFS	Databricks File System	Databricksファイルシステム
DBU	Databricks Unit	Databricksの課金単位
DLT	Delta Live Tables	旧名称（現：Lakeflow Spark宣言型パイプライン）
ETL	Extract, Transform, Load	抽出・変換・ロード
GA	General Availability	一般提供（本番利用可能）
GPU	Graphics Processing Unit	グラフィックス処理ユニット
IaC	Infrastructure as Code	コードによるインフラ管理
IdP	Identity Provider	IDプロバイダー
JDBC	Java Database Connectivity	Java DB接続規格
KPI	Key Performance Indicator	重要業績評価指標
LLM	Large Language Model	大規模言語モデル
ML	Machine Learning	機械学習
MLOps	Machine Learning Operations	機械学習運用
ODBC	Open Database Connectivity	オープンDB接続規格
PAT	Personal Access Token	個人アクセストークン
RAG	Retrieval-Augmented Generation	検索拡張生成
RBAC	Role-Based Access Control	ロールベースアクセス制御
REST	Representational State Transfer	REST API設計原則
SCIM	System for Cross-domain Identity Management	ID管理の標準規格
SDK	Software Development Kit	ソフトウェア開発キット
SQL	Structured Query Language	構造化クエリ言語
UDF	User Defined Function	ユーザー定義関数
UI	User Interface	ユーザーインターフェース

Databricks固有用語

用語	説明
カタログ	Unity Catalogの最上位の名前空間。複数のスキーマを含む
スキーマ	テーブルやビューを含む名前空間（≒データベース）
ボリューム	非表形式データ（ファイル）を管理するUnity Catalogオブジェクト
ワークスペース	Databricksの作業環境単位
クラスター	コンピュートリソースの集合
ノートブック	対話型コード実行環境
ジョブ	スケジュール実行されるワークフロー
ランタイム	クラスターで使用されるソフトウェア環境
メタストア	Unity Catalogのメタデータを格納する最上位コンテナ
エクスペクテーション	データ品質を検証するための宣言的ルール
リネージ	データの来歴・系譜情報
サービングエンドポイント	モデルをホストするRESTエンドポイント

Delta Lake用語

用語	説明
トランザクションログ	Delta Lakeの変更履歴を記録するJSON/Parquetファイル
タイムトラベル	過去のテーブル状態を参照する機能
OPTIMIZE	小さなファイルを統合するコマンド
VACUUM	古いファイルを削除するコマンド
Z-ORDER	データの物理配置を最適化する手法
リキッドクラスタリング	動的なデータクラスタリング機能
チェックポイント	トランザクションログを集約したファイル
予測的最適化	OPTIMIZEとVACUUMを自動実行する機能

最終更新: 2025年12月
出典: Databricks公式ドキュメント日本語版 (https://docs.databricks.com/aws/ja/)

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