Amazon Redshift unterstützt UDFs ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung von neuem Python. Das bestehende Python UDFs wird bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im [Blog-Posting](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
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# Arbeiten mit Ansichten in der Amazon-Redshift-Datenfreigabe
Ein Produzenten-Cluster kann reguläre, spätbindende und materialisierte Ansichten freigeben. Wenn Sie reguläre, spät verbindliche Ansichten oder materialisierte Ansichten teilen, müssen Sie die Basistabellen nicht teilen. Die folgende Tabelle zeigt, wie Ansichten bei der Datenfreigabe unterstützt werden.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/dg/datashare-views.html)
Die folgende Abfrage zeigt die Ausgabe einer regulären Ansicht, die mit der Datenfreigabe unterstützt wird. Weitere Informationen zur Definition einer regulären Ansicht finden Sie unter [CREATE VIEW](r_CREATE_VIEW.md).
```
SELECT * FROM tickit_db.public.myevent_regular_vw
ORDER BY eventid LIMIT 5;
eventid | eventname
----------+-------------
3835 | LeAnn Rimes
3967 | LeAnn Rimes
4856 | LeAnn Rimes
4948 | LeAnn Rimes
5131 | LeAnn Rimes
```
Die folgende Abfrage zeigt die Ausgabe einer spätbindenden Ansicht, die mit der Datenfreigabe unterstützt wird. Weitere Informationen zur Definition spätbindender Ansichten finden Sie unter [CREATE VIEW](r_CREATE_VIEW.md).
```
SELECT * FROM tickit_db.public.event_lbv
ORDER BY eventid LIMIT 5;
eventid | venueid | catid | dateid | eventname | starttime
--------+---------+-------+--------+------------------------------+---------------------
1 | 305 | 8 | 1851 | Gotterdammerung | 2008-01-25 14:30:00
2 | 306 | 8 | 2114 | Boris Godunov | 2008-10-15 20:00:00
3 | 302 | 8 | 1935 | Salome | 2008-04-19 14:30:00
4 | 309 | 8 | 2090 | La Cenerentola (Cinderella) | 2008-09-21 14:30:00
5 | 302 | 8 | 1982 | Il Trovatore | 2008-06-05 19:00:00
```
Die folgende Abfrage zeigt die Ausgabe einer materialisierten Ansicht, die mit der Datenfreigabe unterstützt wird. Weitere Hinweise zur Definition materialisierter Ansichten finden Sie unter [CREATE MATERIALIZED VIEW](materialized-view-create-sql-command.md).
```
SELECT * FROM tickit_db.public.tickets_mv;
catgroup | qtysold
----------+---------
Concerts | 195444
Shows | 149905
```
Sie können gemeinsame Tabellen für alle Mandanten in einem Produzenten-Cluster verwalten. Sie können auch Teilmengen von Daten in Konsumenten-Clustern freigeben, die nach Dimensionsspalten gefiltert wurden, z. B.`tenant_id` (`account_id` oder `namespace_id`). Dazu können Sie eine Ansicht in der Basistabelle mit einem Filter für diese ID-Spalten definieren, z. B. `current_aws_account = tenant_id`. Auf der Verbraucherseite sehen Sie beim Abfragen der Ansicht nur die Zeilen, die für Ihr Konto qualifiziert sind. Dazu können Sie die Amazon-Redshift-Kontextfunktionen `current_aws_account` und `current_namespace` verwenden.
Die folgende Abfrage gibt die Konto-ID zurück, in der sich der aktuelle Amazon-Redshift-Cluster befindet. Sie können diese Abfrage ausführen, wenn Sie mit Amazon Redshift verbunden sind.
```
select current_user, current_aws_account;
current_user | current_aws_account
-------------+--------------------
dwuser | 111111111111
(1row)
```
Die folgende Abfrage gibt den Namespace zurück, in dem sich der aktuelle Amazon-Redshift-Cluster befindet. Sie können diese Abfrage ausführen, wenn Sie mit der Datenbank verbunden sind.
```
select current_user, current_namespace;
current_user | current_namespace
-------------+--------------------------------------
dwuser | 86b5169f-01dc-4a6f-9fbb-e2e24359e9a8
(1 row)
```
## Inkrementelle Aktualisierung für materialisierte Ansichten in einem Datashare
Amazon Redshift unterstützt die inkrementelle Aktualisierung für materialisierte Ansichten in einem Consumer-Datashare, wenn die Basistabellen oder materialisierten Ansichten gemeinsam genutzt werden. Die inkrementelle Aktualisierung ist ein Vorgang, bei dem Amazon Redshift Änderungen in der Basistabelle oder in Tabellen identifiziert, die nach der vorherigen Aktualisierung ausgeführt wurden, und nur die entsprechenden Datensätze in der materialisierten Ansicht aktualisiert. Weitere Informationen zu diesem Verhalten finden Sie unter [CREATE MATERIALIZED VIEW](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-create-sql-command.html#mv_CREATE_MARTERIALIZED_VIEW_datashare).