Consultas de Time Travel agora aplicam políticas ABAC no Unity Catalog

Para que serve

Imagine que você precisa auditar dados históricos de uma tabela protegida por políticas baseadas em atributos (ABAC), garantindo que as regras de acesso continuem válidas para versões anteriores. Com esta melhoria, você pode:

• Consultar dados históricos usando carimbo de data/hora ou versão.
• Garantir que filtros de linha e máscaras de coluna sejam aplicados em consultas do tipo Time Travel.
• Manter a segurança dos dados ao usar o Databricks Runtime 19 ou compute serverless.

Como usar

Você pode usar a sintaxe padrão de Time Travel em consultas SQL ou DataFrames do Spark.

SELECT * FROM meu_catalogo.meu_schema.minha_tabela VERSION AS OF 5;

O que acontece nesse código:

1. O Databricks identifica a versão número 5 da tabela no log de transações.
2. O sistema compara o esquema histórico com o esquema atual.
3. As políticas ABAC atpostas são aplicadas sobre os dados históricos retornados.

SELECT * FROM meu_catalogo.meu_schema.minha_tabela TIMESTAMP AS OF '2026-01-01 00:00:00';

O que acontece nesse código:

1. O Databricks localiza os dados válidos para o carimbo de data/hora informado.
2. As regras de filtro de linha e máscara de coluna vigentes são aplicadas para o usuário atual.

Limitações e requisitos

• Recurso em estágio Beta.
• Requer habilitação prévia da preview correspondente.
• Exige Databricks Runtime 19 ou superior em standard compute, ou utilização de serverless compute.
• O tipo de tabela deve ser Unity Catalog managed Delta table com catalog commits habilitados, ou managed Iceberg table.
• Para tabelas Delta gerenciadas, o column mapping precisa estar ativo tanto na versão atual quanto na histórica, usando o mesmo modo.
• Não há suporte a Time Travel em tabelas com filtros de linha ou máscaras de coluna definidos a nível de tabela.