Azure Databricks 具有 SQL 连接器、库、驱动程序 API 和工具，可用于连接 Azure Databricks，以编程方式与 Azure Databricks 交互，并将 Azure Databricks SQL 功能集成到以 Python、Go、JavaScript 和 TypeScript 等常用语言编写的应用程序中。
有关何时使用连接器或驱动程序的建议，请参阅应使用哪个开发人员工具？
| 名称 | 允许你 |
|---|---|
| 适用于 Python 的 SQL 连接器 | 直接从 Python 代码运行 SQL 命令。 与 pyODBC 等其他 Python 库相比，该连接器更易于设置。 |
| SQLAlchemy | 将 Python 用作 SQL 数据源与 Azure Databricks 交互。 SQLAlchemy 是一个 Python SQL 工具包，允许使用 Python 对象，而不是编写原始 SQL 查询。 |
| Python 和 pyodbc | 使用 ODBC 对本地 Python 代码进行身份验证并建立与 Azure Databricks 的连接。 |
| 用于 Go 的 Databricks SQL 驱动程序 | 将 Go 应用程序与 Azure Databricks 集成，并在 Go 编程环境中使用熟悉的 SQL 接口。 |
| 用于 Node.js 的 Databricks SQL 驱动程序 | 构建应用程序来查询和处理存储在 Azure Databricks 中的数据时，请使用 JavaScript 或 TypeScript。 |
| Databricks ODBC 驱动程序 | 通过开放式数据库连接 (ODBC)（一种用于访问数据库管理系统的行业标准规范），将参与的应用、工具、客户端、SDK 和 API 连接到 Azure Databricks。 |
| Databricks JDBC 驱动程序（Databricks OSS 驱动程序 和 Simba 驱动程序） | 通过 Java Database Connectivity (JDBC)（一种用于访问数据库管理系统的行业标准规范），将参与的应用、工具、客户端、SDK 和 API 连接到 Databricks。 Databricks JDBC 驱动程序(OSS) 是 Databricks 开发的驱动程序的最新版本。 Databricks JDBC 驱动程序 （Simba） 是较旧版本的驱动程序，由 insightsoftware 开发。 |
| Databricks SQL 语句执行 API | 运行 SQL 语句来访问 Azure Databricks 数据并检索结果，无需安装数据库驱动程序或管理持久连接。 |
| Databricks SQL CLI | 从命令行运行 SQL 命令和脚本。 Databricks SQL CLI 会连接到 Azure Databricks，并允许集成到脚本和自动化过程。 |
| 适用于 Visual Studio Code 的 Databricks Driver for SQLTools | 从 Visual Studio Code 中直接对 Azure Databricks 运行 SQL 查询。 |
| DataGrip 与 Azure Databricks 的集成 | 使用 DataGrip 的集成开发环境 (IDE) 连接到 Azure Databricks 进行应用程序开发，提供查询控制台、架构导航、解释计划、智能代码完成、实时分析和快速修复、重构、版本控制集成以及其他功能。 |
| DBeaver 与 Azure Databricks 的集成 | 集成 DBeaver（使用 JDBC 协议的多平台数据库工具），用于查看并管理 Azure Databricks 中的数据。 使用 DBeaver SQL 编辑器、数据和架构迁移工具，以及数据库连接监视功能。 |
| 连接到 SQL Workbench/J | 使用 SQL Workbench/J（基于 Java 的工具）连接 Azure Databricks 中的数据并运行 SQL 脚本，不会受到操作系统限制的约束。 |