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.

# ARRAY-Funktion
<a name="r_array"></a>

Erstellt ein Array des SUPER-Datentyps.

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

```
ARRAY( [ expr1 ] [, expr2 [, ... ]] )
```

## Argument
<a name="r_array-argument"></a>

 *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
<a name="r_array-return-type"></a>

Die ARRAY-Funktion gibt den SUPER-Datentyp zurück.

## Beispiel
<a name="r_array-example"></a>

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)
```

## Weitere Informationen finden Sie auch unter
<a name="r_array-see-also"></a>
+ [ARRAY\$1CONCAT-Funktion](r_array_concat.md)
+ [Funktion SPLIT\$1TO\$1ARRAY](split_to_array.md)
+ [Funktion ARRAY\$1FLATTEN](array_flatten.md)