Limitazioni - Amazon Redshift

Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python a UDFs partire dal 1° novembre 2025. Se vuoi usare Python UDFs, crea la UDFs data precedente a quella data. Python esistente UDFs continuerà a funzionare normalmente. Per ulteriori informazioni, consulta il post del blog.

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Limitazioni

In questo argomento vengono descritte le limitazioni di HyperLogLog in Amazon Redshift.

Di seguito sono riportate le limitazioni per l'utilizzo di HyperLogLog in Amazon Redshift:

  • Le tabelle Amazon Redshift non supportano una colonna HLLSKETH come chiave di ordinamento o chiave di distribuzione per una tabella Amazon Redshift.

  • Amazon Redshift non supporta colonne HLLSKETCH nelle clausole ORDER BY, GROUP BY o DISTINCT.

  • È possibile scaricare colonne di tipo UNLOAD HLLSKETCH solo in formato testo o CSV. Amazon Redshift scrive quindi i dati HLLSKETCH in un formato JSON o Base64. Per ulteriori informazioni su UNLOAD, consultare UNLOAD.

  • Amazon Redshift supporta solo gli schizzi HyperLogLog con una precisione (valore logm) pari a 15.

  • I driver JDBC e ODBC non supportano il tipo di dati HLLSKETCH. Pertanto, per rappresentare i valori HLLSKETCH il set di risultati utilizza VARCHAR.

  • Amazon Redshift Spectrum non supporta nativamente i dati HLLSKETCH. Per questo motivo non è possibile creare o modificare una tabella esterna con una colonna HLLSKETCH.

  • I tipi di dati per le funzioni definite dall'utente (UDF) in Python non supportano il tipo di dati HLLSKETCH. Per ulteriori informazioni sulle funzioni definite dall'utente Python, consultare Python scalare UDFs.

Nota

A partire dal 1º novembre 2025, Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuove UDF Python. Le UDF Python esistenti continueranno a funzionare fino al 30 giugno 2026. A partire dal 1º luglio 2026, Amazon Redshift non supporterà più le UDF Python. Consigliamo di migrare le UDF Python esistenti in UDF Lambda prima del 1º novembre 2025. Per informazioni sulla creazione e sull’utilizzo di UDF Lambda, consulta Lambda scalare UDFs. Per informazioni sulla conversione delle UDF Python esistenti in UDF Lambda, consulta il post del blog.