> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Conectando-se a um catálogo de dados > Conecte o ClickHouse a catálogos de dados externos usando o motor de banco de dados DataLakeCatalog para expor tabelas do catálogo como bancos de dados nativos do ClickHouse. export const BetaBadge = ({link, galaxyTrack, galaxyEvent}) => { if (link) { return Beta ; } return
Funcionalidade Beta.  Saiba mais.
; }; Na [seção anterior](/docs/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/getting-started/querying-directly), você consultou formatos de tabela abertos informando diretamente os caminhos de armazenamento. Na prática, a maioria das organizações gerencia os metadados das tabelas por meio de um **catálogo de dados** — um registro central que rastreia os locais das tabelas, esquemas e partições. Quando você conecta o ClickHouse a um catálogo usando o motor de banco de dados [`DataLakeCatalog`](/docs/pt-BR/reference/engines/database-engines/datalake), todo o catálogo é exposto como um banco de dados no ClickHouse. Cada tabela no catálogo aparece automaticamente e pode ser consultada com todos os recursos do ClickHouse SQL — sem precisar conhecer os caminhos individuais das tabelas nem gerenciar credenciais para cada tabela. Este guia mostra como se conectar ao [Databricks Unity Catalog](https://www.databricks.com/product/unity-catalog). O ClickHouse também oferece suporte aos seguintes catálogos — consulte cada guia de referência para ver as instruções completas de configuração: | Catálogo | Guia de referência | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | | AWS Glue | [catálogo do AWS Glue](/docs/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/glue-catalog) | | Iceberg REST Catalog | [catálogo REST](/docs/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/rest-catalog) | | Lakekeeper | [catálogo do Lakekeeper](/docs/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/lakekeeper-catalog) | | Project Nessie | [catálogo do Nessie](/docs/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/nessie-catalog) | | Microsoft OneLake | [Fabric OneLake](/docs/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/onelake-catalog) |
## Conectando-se ao Unity Catalog
Para fins de exemplo, usaremos o Unity Catalog. O [Databricks Unity Catalog](https://www.databricks.com/product/unity-catalog) oferece governança centralizada para os dados de lakehouse no Databricks. O Databricks oferece suporte a vários formatos de dados para seu lakehouse. Com o ClickHouse, você pode consultar tabelas Delta e Iceberg do Unity Catalog que usam locais de armazenamento externo. No momento, essa integração é compatível apenas com a AWS. Tabelas no armazenamento gerenciado do Databricks não são compatíveis porque o Unity Catalog não fornece credenciais para esses locais. Consulte a [referência do Unity Catalog](/docs/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) para obter detalhes.
### Configurando o Unity no Databricks
Para permitir que o ClickHouse interaja com o Unity Catalog, você precisa garantir que o seu Unity Catalog esteja configurado para permitir a interação com um leitor externo. Isso pode ser feito seguindo o guia[ "Enable external data access to Unity Catalog"](https://docs.databricks.com/aws/en/external-access/admin). Além de habilitar o acesso externo, garanta que o principal que está configurando a integração tenha o `EXTERNAL USE SCHEMA` [privilégio](https://docs.databricks.com/aws/en/external-access/admin#external-schema) no esquema que contém as tabelas. Depois que o seu catálogo estiver configurado, você deverá gerar credenciais para o ClickHouse. Dois métodos diferentes podem ser usados, dependendo do modo como você interage com o Unity: * Para clientes Iceberg, autentique-se com um [service principal](https://docs.databricks.com/aws/en/dev-tools/auth/oauth-m2m). * Para clientes Delta, use um Personal Access Token ([PAT](https://docs.databricks.com/aws/en/dev-tools/auth/pat)).
### Conectar-se ao catalog
Com as credentials, você pode se conectar ao endpoint apropriado para consultar as tabelas Iceberg ou Delta. O [Unity catalog](/docs/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog) deve ser usado para acessar dados no formato Delta. ```sql theme={null} SET allow_experimental_database_unity_catalog = 1; CREATE DATABASE unity ENGINE = DataLakeCatalog('https://.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog') SETTINGS warehouse = 'CATALOG_NAME', catalog_credential = '', catalog_type = 'unity'; ``` ```sql theme={null} SET allow_database_iceberg = 1; CREATE DATABASE unity ENGINE = DataLakeCatalog('https://.cloud.databricks.com/api/2.1/unity-catalog/iceberg-rest') SETTINGS catalog_type = 'rest', catalog_credential = ':', warehouse = 'workspace', oauth_server_uri = 'https://.cloud.databricks.com/oidc/v1/token', auth_scope = 'all-apis,sql'; ```
### Listar tabelas
Depois de estabelecer a conexão com seu catálogo, você poderá listar as tabelas. ```sql theme={null} SHOW TABLES FROM unity ``` ```response theme={null} ┌─name───────────────────────────────────────────────┐ │ unity.logs │ │ unity.single_day_log │ └────────────────────────────────────────────────────┘ 31 rows in set. ```
### Explorando esquemas de tabelas
Podemos usar o comando padrão `SHOW CREATE TABLE` para ver como as tabelas foram criadas. **Backticks obrigatórios** Observe que é necessário especificar o espaço de nomes e o nome da tabela entre backticks — o ClickHouse não oferece suporte a mais de um espaço de nomes. O exemplo a seguir assume consultas ao catálogo REST do Iceberg: ```sql theme={null} SHOW CREATE TABLE unity.`icebench.single_day_log` CREATE TABLE unity.`icebench.single_day_log` ( `pull_request_number` Nullable(Int64), `commit_sha` Nullable(String), `check_start_time` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')), `check_name` Nullable(String), `instance_type` Nullable(String), `instance_id` Nullable(String), `event_date` Nullable(Date32), `event_time` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')), `event_time_microseconds` Nullable(DateTime64(6, 'UTC')), `thread_name` Nullable(String), `thread_id` Nullable(Decimal(20, 0)), `level` Nullable(String), `query_id` Nullable(String), `logger_name` Nullable(String), `message` Nullable(String), `revision` Nullable(Int64), `source_file` Nullable(String), `source_line` Nullable(Decimal(20, 0)), `message_format_string` Nullable(String) ) ENGINE = Iceberg('s3://...') ```
### Consultando uma tabela
Todas as funções do ClickHouse são suportadas. Novamente, o espaço de nomes e o nome da tabela devem ser delimitados com backticks. ```sql theme={null} SELECT count() FROM unity.`icebench.single_day_log` ``` ```response theme={null} ┌───count()─┐ │ 282634391 │ -- 282,63 milhões └───────────┘ 1 row in set. Elapsed: 1.265 sec. ``` Para obter as instruções completas de configuração, consulte o [guia de referência do Unity Catalog](/docs/pt-BR/guides/use-cases/data-warehousing/unity-catalog).