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functions_count Long 函数数量。 catalogs_count Long 目录数量。 databases_count Long 数据库数量。 tables_count Long 表数量。 partitions_count Long 分区数量。 indexes_count Long
String catalog名称。 catalog_id String catalogID。 database_name String 数据库名称。 database_id String 数据库ID。 table_name String 表名称。 table_id String 表ID。
catalog_name 是 String catalog名称。只能包含字母、数字和下划线，且长度为1~256个字符。 database_name 是 String 数据库名称。只能包含中文、字母、数字、下划线、中划线，且长度为1~128个字符。 table_name 是 String
catalog_name 是 String catalog名称。只能包含字母、数字和下划线，且长度为1~256个字符。 database_name 是 String 数据库名称。只能包含中文、字母、数字、下划线、中划线，且长度为1~128个字符。 table_name 是 String
catalog_name 是 String catalog名称。只能包含字母、数字和下划线，且长度为1~256个字符。 database_name 是 String 数据库名称。只能包含中文、字母、数字、下划线、中划线，且长度为1~128个字符。 table_name 是 String
数据湖建设和持续运营 场景描述 数据湖建设和持续运营，是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理，因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎（Hive、Spark等）执行SQL实现元数据的定义、修改、查询，对用户有一定的技能要求，缺少提升易用性的可视化界面。
"is_deny_all_else" : false, "is_enabled" : true, "name" : "test_database_name-database", "options" : { }, "policy_items" : [ { "accesses"
限）来控制用户对于表的创建权限，同时使用“细粒度”LakeFormation权限“CREATE_TABLE”来控制用户是否能够在某个Database下创建一个Table元数据。 “细粒度”的LakeFormation权限：指使用LakeFormation权限，向各个主体（包括用户
"resources" : { "database" : { "is_excludes" : false, "is_recursive" : false, "values" : [ "database_a" ] },
数据表管理 分页获取表的描述信息 根据表名列举表信息 根据条件分页列举表信息 创建表 获取表信息 修改表信息 删除表 列举库下所有表名 父主题： LakeCat
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