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/). 

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Funktion LAST\$1DAY
<a name="r_LAST_DAY"></a>

LAST\$1DAY gibt das Datum des letzten Tages des Monats aus, der *date* enthält. Der Typ der Rückgabe ist immer DATE, unabhängig vom Typ des *date*-Arguments.

Weitere Informationen zum Abrufen spezifischer Datumsteile finden Sie unter [Funktion DATE\$1TRUNC](r_DATE_TRUNC.md).

## Syntax
<a name="r_LAST_DAY-synopsis"></a>

```
LAST_DAY( { date | timestamp } )
```

## Argumente
<a name="r_LAST_DAY-arguments"></a>

*date* \$1 *timestamp*

Eine Spalte vom Datentyp `DATE` oder `TIMESTAMP` bzw. ein Ausdruck, der implizit zu einem `DATE`- oder `TIMESTAMP`-Typ ausgewertet wird.

## Rückgabetyp
<a name="r_LAST_DAY-return-type"></a>

DATUM

## Beispiele
<a name="r_LAST_DAY-examples"></a>

Das folgende Beispiel gibt das Datum des letzten Tages des aktuellen Monats zurück.

```
select last_day(sysdate);

  last_day
------------
 2014-01-31
```

Das folgende Beispiel gibt die Anzahl der an jedem der letzten 7 Tage des Monats verkauften Tickets zurück. Die Werte in der Spalte SALETIME sind Zeitstempel.

```
select datediff(day, saletime, last_day(saletime)) as "Days Remaining", sum(qtysold)
from sales
where datediff(day, saletime, last_day(saletime)) < 7
group by 1
order by 1;

days remaining |  sum
---------------+-------
             0 | 10140
             1 | 11187
             2 | 11515
             3 | 11217
             4 | 11446
             5 | 11708
             6 | 10988
(7 rows)
```