Databricksは、Spatial SQLの一般提供（GA）を発表し、オープンレイクハウスでの地理空間分析をネイティブサポートすることを可能にしました。これにより、ユーザーはDatabricksプラットフォーム上で直接ジオメトリデータを保存し、空間クエリを実行し、Delta SharingやIceberg v3などのオープンフォーマットを通じてデータを共有できます。
以前は、空間問題を解決するために、空間データベース、データウェアハウス、可視化ツールを組み合わせる必要があり、システムごとにリスクとガバナンスの断片化が生じていました。現在、Spatial SQLは90以上のOGC準拠のST_*関数を提供し、WKT、GeoJSONなどの一般的なフォーマットのインポート/エクスポート、測定、構築、述語、変換などの操作をサポートしています。パフォーマンス面では、パブリックプレビュー以降、継続的に改善されています。SpatialBenchベンチマークでは、12のクエリのうち8つが20％から15倍の向上を示し、ブール集合演算（ST_Intersection、ST_Difference、ST_Union）の平均速度は2倍になりました。コード変更は不要です。
AI/BIダッシュボードは、ジオメトリまたはジオグラフィ列を使用してマップをネイティブにレンダリングできるようになりました。ユーザーはダッシュボード内で保険リスクやハリケーンの経路などの空間データを直接表示し、フィルターでスライス分析できます。Genie機能を使用すると、「フロリダ州のハリケーン予測経路内で、総保険価額が100万ドルを超える保険証券を表示」といった自然言語の質問が可能で、Genieが空間クエリを自動生成し、必要に応じてマップ付きのダッシュボードを作成します。Unity Catalogの権限と行フィルターも尊重されます。
オープンエコシステムに関しては、地理列を含むテーブルをDelta Sharingで共有でき、データ抽出やスキーマ変換は不要です。Iceberg v3テーブルも地理空間データ型をサポートし、フォーマット間の相互運用性を実現します。将来、DatabricksはApache Spark 4.2（2026年夏予定）にGeometryおよびGeography型をコントリビュートする予定で、これらのネイティブ型はSparkコミュニティ全体で利用可能になります。