Amazon Redshift wird UDFs ab dem 1. November 2025 die Erstellung von neuem Python nicht mehr unterstützen. Wenn Sie Python verwenden möchten UDFs, erstellen Sie das UDFs vor diesem Datum liegende. Bestehendes Python UDFs wird weiterhin wie gewohnt funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting
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Zugriff auf Daten in anderen Amazon-Redshift-Datenbanken
Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Amazon-Redshift-Datenfreigabe Live-Daten sicher und einfach über Amazon-Redshift-Cluster oder AWS-Konten hinweg für Lesezwecke freigeben. Sie profitieren von sofortigem, granularem und leistungsstarkem Zugriff auf Daten in Amazon-Redshift-Clustern, ohne diese manuell zu kopieren oder zu verschieben. Ihren Benutzer werden aktuelle und konsistente Informationen angezeigt, wenn diese in Amazon-Redshift-Clustern aktualisiert werden. Sie können Daten auf verschiedenen Ebenen freigeben, z. B. Datenbanken, Schemata, Tabellen, Ansichten (einschließlich regulärer Ansichten, Ansichten mit späterer Bindung und materialisierter Ansichten) sowie benutzerdefinierten SQL-Funktionen (UDFs).
Die Amazon-Redshift-Datenfreigabe ist besonders für folgende Anwendungsfälle nützlich:
Zentralisierung geschäftskritischer Workloads – Verwenden Sie einen zentralen Extract, Transform, Load (ETL)-Cluster, der Daten mit mehreren Business Intelligence (BI)- oder Analyse-Clustern gemeinsam verwendet. Dieser Ansatz bietet Lese-Workload-Isolation und Rückbelastung für einzelne Workloads.
Freigabe von Daten zwischen Umgebungen – Teilen Sie Daten in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen. Sie können die Teamagilität verbessern, indem Sie Daten auf verschiedenen Granularitätsstufen teilen.
Weitere Informationen zur Datenfreigabe finden Sie unter Umgang mit Datenfreigabeaufgaben im Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift.
