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# 刪除 Amazon S3 資料表
<a name="s3-tables-delete"></a>

您可以使用 Amazon S3 REST API、 AWS SDKs、 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 或使用整合式查詢引擎來刪除資料表。

**注意**  
S3 Tables 不支援使用 `purge=false` 的 `DROP TABLE` 操作。即使執行 `DROP TABLE PURGE` 命令，部分 Apache Spark 的版本始終會將此旗標設定為 `false`。若要刪除資料表，您可以使用 `purge=true` 重試 `DROP TABLE`，或使用 S3 Tables [https://docs.aws.amazon.com//AmazonS3/latest/API/API_s3TableBuckets_DeleteTable.html](https://docs.aws.amazon.com//AmazonS3/latest/API/API_s3TableBuckets_DeleteTable.html) REST API 操作。

**重要**  
 刪除資料表時，您需要知道下列事項：  
刪除資料表是永久刪除，無法復原。刪除資料表之前，請確定您已備份或複寫任何重要的資料。
與資料表相關聯的所有資料和組態，都會永久移除。

## 使用 AWS CLI
<a name="delete-table-CLI"></a>

此範例說明如何使用 AWS CLI刪除資料表。若要使用此命令，請以您自己的資訊取代 `user input placeholders`。

```
aws s3tables delete-table \
    --table-bucket-arn arn:aws:s3tables:us-east-1:111122223333:bucket/amzn-s3-demo-table-bucket \
    --namespace example_namespace --name example_table
```

## 使用查詢引擎
<a name="create-table-namespace-engine"></a>

您可以在連線至 Amazon S3 資料表儲存貯體的 Apache Spark 工作階段中刪除資料表。

此範例說明如何使用 `DROP TABLE PURGE` 命令刪除資料表。若要使用此命令，請以您自己的資訊取代 `user input placeholders`。

```
spark.sql( 
" DROP TABLE [IF EXISTS] s3tablesbucket.example_namespace.example_table PURGE")
```