Connection without specifying catalog name in connection string causes an error
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 45/100
Piste de recherche
Commencez dans src/databricks/sqlalchemy/base.py autour de la ligne 278 et suivez la manière dont get_table_names gère le catalogue lorsque la chaîne de connexion n’en spécifie pas. Reproduisez l’échec de SHOW VIEWS avec un schéma et un catalogue explicite, puis vérifiez que l’inspection des métadonnées peut cibler ce catalogue sans générer de catalogue None.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Hello,
I'm trying to create an engine connection which could manage multiple catalogs at once
connection_uri = "databricks://token:XXXXXX@DB_HOST?http_path=/sql/1.0/warehouses/DWH_ID"
engine = create_engine(connection_uri, future=True)
meta_inspector = inspect(self.engine)
Later when calling for example
tables = meta_inspector.get_table_names('test_schema')
I get the following error
backend-1 | sqlalchemy.exc.DatabaseError: (databricks.sql.exc.ServerOperationError) Fail to execute the command as the target schema `None.test_schema` is not in the current catalog. Please set the current catalog with 'USE CATALOG None' first.
backend-1 | [SQL: SHOW VIEWS FROM `None`.`test_schema`]
After further inspection I found the current method being called:
https://github.com/databricks/databricks-sql-python/blob/62eb1d407ab03fc2c57a6626bec2173dbdd8bbb3/src/databricks/sqlalchemy/base.py#L278
It could be fixed with adding on Line 278 the following:
_target_catalog = kwags.get("catalog") or self.catalog
and referencing the catalog name in the method get_table_names
tables = meta_inspector.get_table_names(schema='test_schema',catalog='test_catalog')
NOTE : I'm avoiding creating a different engine for every catalog due to slow response from Databricks
I'm hesitant in opening a PR for this as it's not well tested and I'm not sure if there is an alternative to what i'm trying to achieve , so any feedback would be great !
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 233
- Forks
- 152
- Merge moyen
- 21 h 5 min
- PR mergées (30 j)
- 10
Guide de contribution
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