Databricksでは、マジックコマンドを使用することで、同じノートブック内で異なる言語を使用できます。マジックコマンドは、パーセント記号（%）で始まる特別なコマンドで、セルの動作を変更できます。Pythonノートブックのセル内でSQLを使用するには、セルの最初の行に%sqlを追加します。これにより、Databricksはセルの残りの部分をSQLコードとして解釈し、デフォルトのデータベースに対して実行します。
USE ステートメントを使用して別のデータベースを指定することもできます。SQL クエリの結果は、出力モードに応じてテーブルまたはチャートとして表示されます。-o オプションを使用して結果を Python 変数に割り当てることもできます。たとえば、%sql -o df SELECT * FROM my_table は SQL クエリを実行し、結果を pandas DataFrame として Python 変数 df に格納します。オプション A は、マジック コマンドを使用して Python ノートブックで SQL を使用できることから誤りです。オプション B は、セルを SQL エンドポイントにアタッチする必要がなく、セルの言語を変更しないことから誤りです。オプション C は、セルに単に SQL 構文を記述すると、セルが Python コードとして解釈されるため、構文エラーになります。オプション E は、ノートブックのデフォルト言語を SQL に変更すると、1 つのセルだけでなくすべてのセルに影響するため誤りです。参照: ノートブックで SQL を使用する - ナレッジ ベース - Noteable、[SQL マジック コマンド - Databricks]、
[Databricks SQL ガイド - Databricks]

Pythonでは、==演算子は2つの変数の値を比較するために使用され、=演算子は変数に値を代入するために使用されます。したがって、オプションAとEは比較に=演算子を使用しているため誤りです。オプションBとCも、review_period変数を文字列値「True」と比較しているため誤りです。文字列値「True」はブール値「True」とは異なります。オプションDが正解です。オプションDは、==演算子を使用してday_of_week変数を整数値1と比較し、and演算子を使用して両方の条件が真であるかどうかをチェックしています。両方の条件が真であれば、Pythonプログラムの最後のブロックが実行されます。参考資料：[Python演算子]、[Python If ... Else]

説明
https://www.databricks.com/glossary/medallion-architecture

説明
前述の状況では、「テーブル」を作成するのが最も適切な選択肢です。SQL のテーブルは、セッションとは独立して存在し、物理的な場所に保存されるデータ エンティティです。異なるセッションの他のデータ エンジニアがアクセスして操作できるため、記載されている要件に合致します。「データベース」は、テーブル、ビュー、およびその他のデータベース オブジェクトの集合です。「関数」は、操作を実行するストアド プロシージャです。「ビュー」は、SQL ステートメントの結果セットに基づく仮想テーブルですが、物理的には保存されません。「一時ビュー」は、クエリの結果をビューとして保存し、データベースとのセッションが閉じられると消滅する機能です。

DatabricksのPythonノートブック対話型デバッガーを使用すると、コードの実行をステップ実行したり、ブレークポイントを設定したり、変数の値をリアルタイムで確認したりできます。そのため、Databricksノートブック内でPythonコードをデバッグするのに最適なツールと言えます。