스키마 SQL 문법

스키마는 DDL 작업 로드에 대해 나열된 SQL 문법을 지원합니다.

Oracle AI Data Platform Workbench는 모든 표준 Spark SQL 데이터 유형을 지원합니다. 자세한 내용은 Apache Spark Documentation - Supported Data Types을 참조하십시오.

표 22-2 스키마 SQL 문법 목록

연산	어법
스키마 생성	CREATE SCHEMA [IF NOT EXISTS] catalog_name.schema_name 응답 <<SQL Command>> was successfully executed 오류 Error: <<SQL Command>> failed due to <<reason>>
스키마 바꾸기	스키마 설명 변경 ALTER SCHEMA <schema-name> set dbproperties (DESCRIPTION=<property-value>) 응답 <<SQL Command>> was successfully executed 오류 Error: <<SQL Command>> failed due to <<reason>>
스키마 삭제	DROP SCHEMA [ IF EXISTS ] <<schema_name>> 기본적으로 DROP 스키마 중에는 모든 하위 객체도 삭제됩니다.
목록 스키마	SHOW SCHEMAS [ { FROM | IN } catalog_name ] [ [ LIKE ] regex_pattern ] 예를 들면 다음과 같습니다. SHOW SCHEMAS FROM defaultcatalog1 LIKE 'd*' SHOW SCHEMAS IN defaultcatalog1 LIKE 'd*' 응답:   스키마 1 <<schema_1>> 2 <<스키마_2>> 2 <<스키마_3>> 오류 Error: <<SQL Command>> failed due to <<reason>>
스키마 설명(세부정보 얻기)	DESCRIBE SCHEMA <<catalog_name>>.<<schema_name>> DESCRIBE SCHEMA <<schema_name>> DESCRIBE SCHEMA <<schema_name>> in Catalog <<catalog_name>> 속성 값 카탈로그 이름 카탈로그 이름 스키마 스키마 이름 설명 스키마 설명 생성자 카탈로그를 생성한 사용자 생성 날짜 생성 일자 및 시간 업데이트 수행자 카탈로그를 최종 업데이트한 사용자입니다. 업데이트 날짜 최종 업데이트 일자 및 시간 위치 카탈로그에 있는 위치
스키마 삭제	drop schema [ IF EXISTS ] <<schema_name>> cascade