Catálogos externos
Catálogos externos são catálogos em que os dados são originados de um local fora do Oracle AI Data Platform Workbench.
Os catálogos externos se conectam a origens como Oracle Autonomous AI Lakehouse, Oracle AI Database e Oracle Autonomous AI Transaction Processing para extrair dados no seu AI Data Platform Workbench. Os catálogos externos usam as credenciais fornecidas durante a criação do catálogo externo para consultar a origem externa. Para obter mais informações sobre origens de dados, consulte Origens Internas.
Por exemplo, se você criar um catálogo externo para uma instância do Autonomous AI Lakehouse em que as credenciais de usuário do Autonomous AI Lakehouse usadas tenham acesso ao schema1, mas não ao schema2, somente o schema1 aparecerá no catálogo externo. Os usuários com permissões para o catálogo externo só podem consultar o esquema ao qual o usuário do Autonomous AI Lakehouse tem acesso.
Observação:
O Workbench da AI Data Platform não suporta a coleta de dados de esquemas e tabelas compartilhados entre Bancos de Dados Plugáveis (PDBs) ou de esquemas e tabelas mantidos pela Oracle.Permissões Obrigatórias para o Autonomous AI Lakehouse e o Autonomous AI Transaction Processing
- CREATE SESSION para estabelecer conexão com o banco de dados
- SELECT acesso nos objetos necessários (tabelas/visualizações/tabelas externas) por meio de concessões de privilégio mínimo ou uma atribuição de leitura dedicada
- READ, WRITE on DIRECTORY DATA_PUMP_DIR
Limitações
Não há suporte para a operação UPDATE em catálogos externos. Use tabelas de catálogo externo para descoberta e acesso à consulta.
DDL não é suportado, mesmo quando as credenciais usadas para criar o catálogo externo têm permissões para executar instruções DDL.
- Se o nome da tabela for fornecido em letras maiúsculas, a tabela será criada usando letras maiúsculas e seguirá o comportamento padrão sem distinção entre maiúsculas e minúsculas no Autonomous AI Lakehouse.
- Se o nome da tabela for fornecido em letras minúsculas, a tabela será criada com distinção entre maiúsculas e minúsculas no Autonomous AI Lakehouse. Os nomes de coluna das tabelas criadas por meio do Autonomous AI Lakehouse sempre são criados com distinção entre maiúsculas e minúsculas.
Criar um Catálogo Externo
Você pode conectar um catálogo do AI Data Platform Workbench a uma origem externa.
Criar um Catálogo Externo para Redes Privadas
Você pode criar um catálogo externo que acesse origens de dados em uma rede privada.
Atualizar Catálogos de Dados Externos
Você pode acionar uma atualização de todos os catálogos externos para atualizar seu conteúdo da origem.
Atualizar Catálogos Externos com SQL
Você pode atualizar metadados para catálogos, esquemas e tabelas externos usando a gramática SQL.
Para atualizar um catálogo externo, use:
REFRESH EXTERNAL CATALOG <<catalog_name>>Para atualizar um esquema em um catálogo externo, use:
REFRESH SCHEMA IN EXTERNAL CATALOG <<catalog_name.schema_name>>Para atualizar uma tabela em um esquema em um catálogo externo, use:
REFRESH TABLE IN EXTERNAL CATALOG <<catalog_name.schema_name.table_name>>Para obter mais informações, consulte Gramática SQL.
Editar uma Descrição do Catálogo Externo
Você poderá editar a descrição dos catálogos externos após a criação se seu conteúdo ou finalidade tiver sido alterado.
Renomear um Catálogo Externo
Você pode renomear seus catálogos externos para fornecer um rótulo descritivo quando o conteúdo ou a finalidade do catálogo tiver sido alterado.
Editar uma Configuração de Catálogo Externo
Você pode editar a configuração de um catálogo externo para atualizar a senha necessária.
- Na Home page, clique em Catálogo mestre.
- Ao lado do seu catálogo, clique em
Ações e clique em Editar configuração. - Informe a nova senha do catálogo externo e clique em Salvar.
Excluir um Catálogo Externo
Você pode excluir catálogos externos para remover todos os metadados armazenados localmente.
A exclusão de um catálogo externo só exclui os metadados armazenados localmente. Os dados na origem não foram impactados.
Como Excluir Dados de Tabelas em um Catálogo Externo
Você pode usar o caminho de gravação do Spark para excluir linhas de uma tabela de catálogo externo quando o catálogo e a tabela forem configurados para suportar pushdown SQL DELETE.
Usar ID do Catálogo para Excluir Dados da Tabela: Exemplo Python
from pyspark.sql.types import StructType
df = spark.createDataFrame([], StructType([]))
df.write
.format("aidataplatform")
.option("catalog.id", "<catalog>")
.option("pushdown.sql", "DELETE FROM <schema>.<target_table> WHERE ID = 2")
.save()
Usar ID Catálogo para Excluir Dados da Tabela: Exemplo do Scala
val df = spark.emptyDataFrame
df.write
.format("aidataplatform")
.option("catalog.id", "<catalog>")
.option("pushdown.sql", "DELETE FROM <schema>.<target_table> WHERE ID = 2")
.save()
Exemplo de estilo de ingestão para excluir dados de tabela: exemplo Python
from pyspark.sql.types import StructType
df = spark.createDataFrame([], StructType([]))
df.write
.format("aidataplatform")
.option("data.asset.type", "ORACLE_ALH")
.option("tns.alias", alhTns)
.option("user.name", userName)
.option("wallet.content", alhWalletContent)
.option("password", alhPassword)
.option("pushdown.sql", "DELETE FROM ADMIN.PUSHDOWN_FEATURE WHERE ID = 2")
.save()Exemplo de estilo de ingestão para excluir dados da tabela: Exemplo do Scala
val df = spark.emptyDataFrame
df.write
.format("aidataplatform")
.option("data.asset.type", "ORACLE_ALH")
.option("tns.alias", alhTns)
.option("user.name", userName)
.option("wallet.content", alhWalletContent)
.option("password", alhPassword)
.option("pushdown.sql", "DELETE FROM ADMIN.PUSHDOWN_FEATURE WHERE ID = 2")
.save()


