Amazon Redshift unterstützt die Verwendung von Python-UDFs nach dem 30. Juni 2026 nicht mehr. Wir werden damit beginnen, es schrittweise durchzusetzen. Weitere Informationen zu den Einzelheiten zum Ende der Lebensdauer und zu den Migrationsoptionen von Python finden Sie in dem Blogbeitrag
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.
ARRAY-Funktion
Erstellt ein Array des SUPER-Datentyps.
Syntax
ARRAY( [ expr1 ] [, expr2 [, ... ]] )
Argument
- expr1, expr2
-
Ausdrücke eines Amazon Redshift-Datentyps außer Datums- und Uhrzeittypen, da Amazon Redshift die Datums- und Uhrzeittypen nicht in den SUPER-Datentyp umwandelt. Die Argumente müssen nicht denselben Datentyp haben.
Rückgabetyp
Die ARRAY-Funktion gibt den SUPER-Datentyp zurück.
Beispiel
Die folgenden Beispiele zeigen ein Array numerischer Werte und ein Array verschiedener Datentypen.
--an array of numeric values select ARRAY(1,50,null,100); array ------------------ [1,50,null,100] (1 row) --an array of different data types select ARRAY(1,'abc',true,3.14); array ----------------------- [1,"abc",true,3.14] (1 row)
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