Transações multi-tabela e multi-instrução atingiram disponibilidade geral no Unity Catalog: atualizar duas tabelas e gravar uma linha de auditoria vira uma única unidade atômica, com concorrência otimista detectando conflito no commit e dois modos de transação (atômico e interativo) cobrindo desde job agendado até depuração manual via JDBC.
As Predictive AI Functions, em Beta, trazem um ai_forecast renovado baseado em modelo de fundação para série temporal, mais quatro funções SQL novas de análise de driver, anomalia e predição, sem exigir que o usuário treine ou gerencie modelo.
IP Functions chegou em disponibilidade geral: parsing, validação e join de endereço IPv4, IPv6 e bloco CIDR direto em SQL, otimizado em Photon, com benchmark de até 3,1x mais rápido e 6,4x mais barato num join de CIDR comparado a outro data warehouse em nuvem.
Modelos de decisão como o Jev respondem a partir de um conjunto fechado de opções, mais rápido e mais barato que um LLM de raciocínio, e o Azure Databricks deixa consultar esse tipo de modelo direto do SQL via ai_query, sem montar interface de chat nem pipeline de inferência à parte.
A Databricks lançou em Public Preview o operador MATCH_RECOGNIZE, que detecta sequência e padrão em dados de evento de forma declarativa, substituindo o empilhamento de CTE, window function e lógica de gaps and islands que esse tipo de análise normalmente exige.
A função time_bucket chegou ao SQL do Azure Databricks pra alinhar timestamp a um intervalo de largura fixa e origem escolhida, útil quando a janela de tempo não é uma unidade de calendário, como 15 minutos ou 3 meses.
O Databricks MVP Bartosz Konieczny mostra como usar o SQLFluff pra padronizar scripts SQL no Databricks, integrando a verificação ao ciclo de deploy dos Declarative Automation Bundles.
O índice de busca textual do Unity Catalog (Beta na Databricks Runtime 18.2) deixa de varrer arquivo por arquivo atrás de uma palavra e passa a pular direto pra onde ela realmente está. O ganho de performance é real, mas vem com manutenção manual e uma lista de recursos incompatíveis que vale conhecer antes de sair criando índice em tudo.