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如果当前已包含名称为“default”的数据库，则跳过数据库的创建操作。 单击“创建数据库”，配置相关参数后，单击“提交”。 库名称：default 固定名称，不可自定义。
删除前需要保证catalog下只有默认的数据库，且默认数据库下没有表对象，否则删除失败。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
必须与所属的Catalog、数据库的存储路径不同。 如果所属数据库配置了“数据表存储位置”参数，则此处存储位置必须选择为所属数据库“选择位置”的子路径、或“数据表存储位置”的子路径。 是否压缩 数据表是否压缩。
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。
database_name String 数据库名称。 table_name String 表名称。 external_table_id String 用户端表id，创建时指定，不可修改。
管理角色 某个角色拥有资源（比如数据库）的某些权限，则拥有这个角色的用户或者用户组也拥有了对应的资源操作权限。 如果与LakeFormation实例对接的服务需要使用角色授权，则在创建对接LakeFormation权限的委托时必须包含角色的相关权限。
单击“操作”列的“数据库”，可以查看当前Catalog下的数据库信息。 在“更多”中可以为当前Catalog进行授权、查看权限等操作。 如果需要删除Catalog，可以选择“更多 > 删除”，确认操作影响后单击“确定”。
您可以使用本文档提供API对LakeFormation进行相关操作，如创建删除LakeFormation实例、元数据库、元数据表等。 支持的主要操作请参见API概览。 父主题： 使用前必读
DLF：第三方数据湖构建（Data Lake Formation，DLF） MRS云数据库RDS(for MySQL) 开源HiveMetastore(for MySQL) MRS云数据库RDS(for PostgreSQL) MRS本地数据库 JDBC URL 待迁移元数据JDBC
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。
在右上角“Catalog”和“数据库”后的下拉框中分别选择待创建函数的Catalog、数据库的名称。可以查看当前数据库中包含的函数。 单击“创建函数”，配置相关参数。 在“基本信息”区域配置以下信息。
DROP 删除数据库。 DESCRIBE 查看数据库的元数据信息或切换数据库。 LIST_TABLE 查看数据库下资源列表。 LIST_FUNC 查看某一数据库下的函数。 CREATE_TABLE 在数据库中创建表。 CREATE_FUNC 在数据库中创建函数。
DROP 删除数据库。 DESCRIBE 查看数据库的元数据信息或切换数据库。 LIST_TABLE 查看数据库下资源列表。 LIST_FUNC 查看某一数据库下的函数。 CREATE_TABLE 在数据库中创建表。 CREATE_FUNC 在数据库中创建函数。
数据库：在左侧导航栏选择“元数据 > 数据库”，在右上角“Catalog”后的下拉框中选择待授权数据库所属的Catalog名称，选择待授权数据库“操作”列的“更多 > 授权”。
数据目录（CATALOG）：LakeFormation管理的数据目录，可以包含多个数据库。 数据库（DATABASE）：LakeFormation管理的数据库，可以包含多个数据表或函数。 数据表（TABLE）：LakeFormation管理的数据表，可以包含多个列。
数据库管理 数据库管理接口，包括创建、删除数据库等接口。 通过这些接口，您可以创建数据库、删除数据库等。 数据表管理 数据表管理接口，包括创建、删除数据表等接口。 通过这些接口，您可以创建数据表、删除数据表等。
Database createDatabase 删除数据库 Database dropDatabase 修改数据库 Database alterDatabase 创建数据表 Table createTable 删除数据表 Table dropTable 修改数据表 Table alterTable
Spark使用小权限用户登录客户端创建数据库时，如果用户没有default库的OBS路径权限，将提示缺少权限，实际创建数据库成功。
查看表信息： show tables; 创建数据库（无法直接创建与catalog同名的数据库，需要指定catalog） create database catalog_name.test; 使用MetastoreClient方式对接： 在spark-defaults.conf中补充如下配置
-删除数据库、DELETE_CATALOG-删除Catalog、DELETE_FUNCTION-删除函数、DELETE_PARTITION-删除分区。
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