Databricks SQL ExecuteStatement Failing During Chunked Updates to a Single Cell (Large JSON Field)

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, sql, sqlalchemy
Ambito
database

Direzione di ricerca

Inizia con il percorso SQLAlchemy e Databricks SQL ExecuteStatement descritto nel report, quindi riproduci la sequenza di UPDATE suddivisa in chunk utilizzando un campo JSON di grandi dimensioni. Confronta la dimensione della richiesta al momento del fallimento ed esamina la gestione da parte del connettore dei codici di retry 429 e 503. Il lavoro è completato quando vengono documentati il limite della richiesta e una pratica approvata per gli aggiornamenti incrementali.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

We’re encountering issues with Databricks SQL when attempting to update a row that contains a large JSON array field. Originally, we tried inserting the entire JSON directly into the column, but this failed due to request size limitations.
To address that, we redesigned the approach to:

  • Split the full JSON into smaller chunks (~100 items)
  • Append each chunk incrementally to the same row/column using separate UPDATE statements
  • Commit each chunk using a new thread and session to ensure SQLAlchemy thread safety

Despite chunking, the request eventually fails when the dmt_data field grows large enough (presumably ~1–2MB compressed). The SQL API returns:

pgsqlCopyEdit(databricks.sql.exc.RequestError) Error during request to server. 
ExecuteStatement command can only be retried for codes 429 and 503

This confirms that each UPDATE's request body is still exceeding Databricks SQL's internal limits, even though we’re only appending small pieces.
What We’re Looking For:

  • Confirmation of the exact request body size limit for INSERT/UPDATE operations over Databricks SQL
  • Recommended practice for incrementally updating a single JSON column that grows over time
Lingua principale
Python
Stelle
233
Fork
152
Merge medio
21h 5m
PR unite (30g)
10

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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