Lakehouse テーブルのDDL を確認したい

RDBでは、SHOW CREATE TABLE や DBMS_METADATA.GET_DDL のように DDL を取得可能。
しかし、Fabric のLakehouse では、テーブル作成時のDDL をRDB のように再取得する手段が現状存在しない。

そのため「このテーブル定義、どうだっけ？」という際、地味に困る。

Lakehouse テーブルはDDL を取れない（現状）

Lakehouse のテーブルはDelta Lake テーブルなので、もともとRDB とは実装が異なる。
SQL 分析エンドポイントはデータ自体に対するクエリ（問い合わせ）をSQL でラップする形でインタフェース提供しているが、そこにT-SQL におけるDDL要求は未実装。

ではどうする？

Spark Notebook(SQL) でDESCRIBE EXTENDED を叩く

代替手段としてSpark Notebook(SQL)にてDESCRIBE EXTEND を実行するという手段がある。

DESCRIBE EXTENDED <スキーマ名>.<テーブル名>;

これにより下記が確認可能。

col_name（カラム名）
data_type（データ型）
comment（コメント）
Deltaテーブル情報各種

DDL ではないですが、構造確認には十分使える情報が得られる。

注意点

SSMS ではできない

このDESCRIBE EXTENDED はDelta Lake の機能でT-SQL には存在しない。
故に、SSMS（SQL Server Management Studio）やPower BI のSQL Endpoint 接続等、T-SQL 近似実装のインタフェースでは実行不能。
現状はDelta Lake 機能を呼び出せるSpark Notebook(SQL) での実行となる。

Lakehouse テーブル作成時にCOMMENT を埋め込むのは無駄ではない

Lakehouse テーブル作成時、COMMENT を埋め込んでも、現状のFabric UI 上で確認手段がない。
しかし、この記事にあるようにDESCRIBE EXTENDED で確認することは可能なので、論理名やメタ情報に相当するメモなどをCOMMENT として埋め込んでおくのは決して無駄ではない。

脚注

Microsoft Fabric Lakehouse 概要
https://learn.microsoft.com/fabric/data-engineering/lakehouse-overview

databricks/AWS/SQL language reference/Auxiliary statements/Describe statements
https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/sql-ref-syntax-aux-describe-table#syntax

おまけ（本題）

Lakehouse テーブルの DDL を取得できないという現状については、
Microsoft Fabric 公式コミュニティでも改善要望として議論されています。

以下の Idea は、Lakehouse オブジェクトを Git 管理したいという提案ですが、
スキーマ定義の管理やガバナンスという観点で、本記事の問題意識と重なります。

同様の課題を感じている方は、ぜひ Vote という形で意思表示していただけるとよいと思います。