Qu'est-ce que Lakebase Postgres ?

Lakebase Postgres est un service PostgreSQL géré qui s'exécute au sein de votre workspace Databricks, colocalisé avec les données et les services de ce workspace.

Utilisez-le pour les données que vos applications écrivent et lisent en continu avec une faible latence : état utilisateur, sessions, historique des conversations et journaux, stockés aux côtés de vos données analytiques dans le Lakehouse.

Cette page présente Lakebase du point de vue d'AppKit. Pour Lakebase Postgres à proprement parler (projets, création de branches, autoscaling, connectivité), consultez la documentation Lakebase ou l'agent skill databricks-lakebase.

Ce qui le distingue d'un Postgres que vous hébergez vous-même

• Fonctionne au sein de votre workspace, ce qui élimine l'appairage de VPC, la gestion d'identifiants entre clouds et la latence réseau.
• Branches instantanées : le stockage en copie sur écriture crée des copies isolées de la base en quelques secondes, à la manière des branches git. Les branches partagent les données inchangées, ce qui les rend peu coûteuses à créer et à maintenir.
• Mise à l'échelle automatique selon votre charge de travail : le système monte en charge en cas de pic puis redescend lorsque la demande diminue, dans une plage min/max configurée. Aucune planification de capacité ni redimensionnement manuel.
• Mise à l'échelle à zéro en période d'inactivité, avec reprise dès la requête suivante. Aucun coût pour le compute inactif. Le délai d'inactivité est de 24 heures par défaut et peut être défini entre 60 secondes et 7 jours.

Comment AppKit gère la connexion

Ajoutez le plugin lakebase() à createApp : le plugin met alors en place un pg.Pool avec rafraîchissement automatique du jeton OAuth :

import { createApp, lakebase, server } from "@databricks/appkit";

const AppKit = await createApp({
  plugins: [server(), lakebase()],
});

// Requête pg.Pool standard
const { rows } = await AppKit.lakebase.query("SELECT * FROM app.items");

// Configuration prête à l'emploi pour un ORM (Drizzle, Prisma, etc.)
const ormConfig = AppKit.lakebase.getOrmConfig();

Le plugin gère automatiquement le renouvellement des jetons OAuth et le pooling des connexions. Une fois l'application déployée, la plateforme injecte les valeurs de connexion sous forme de variables d'environnement, que le plugin lit directement. Aucune configuration manuelle n'est nécessaire. La référence du plugin lakebase d'AppKit détaille les options de configuration du pool ainsi que l'API complète.

Quand l'utiliser

• Votre application a besoin de lectures et d'écritures à faible latence : état utilisateur, sessions, historique de conversation ou enregistrements transactionnels.
• Vous développez des agents IA nécessitant une mémoire persistante : historique de conversation, état de workflow ou résultats d'outils conservés d'une requête à l'autre.
• Vous souhaitez disposer de branches de base de données isolées pour le développement de fonctionnalités ou les tests CI.
• Vous synchronisez des données entre votre charge de travail OLTP et le Data Lakehouse par capture des données modifiées (CDC).

Quand ne pas l'utiliser

• Analytique pure : les requêtes en lecture seule sur de grands jeux de données relèvent d'Unity Catalog, pas de Lakebase Postgres.
• Applications sans autre dépendance à un workspace Databricks : l'avantage de la colocalisation ne joue plus, et l'authentification devient votre responsabilité (Databricks n'injecte pas d'identifiants et ne rafraîchit pas les jetons des applications exécutées en dehors du workspace).

Et ensuite ?

Les modèles sont des prompts prêts à l'emploi pour les agents, organisés par cas d'usage. Trouvez celui qui correspond à votre besoin, ou consultez le guide de démarrage rapide Lakebase Postgres pour des instructions pas à pas.