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.
Benutzerdefinierte Funktionen in Amazon Redshift
Sie können eine benutzerdefinierte skalare benutzerdefinierte Funktion (UDF) mit einer SQL SELECT Klausel oder einem Python-Programm erstellen. Die neue Funktion ist in der Datenbank gespeichert und steht jedem Benutzer mit ausreichenden Berechtigungen zur Ausführung zur Verfügung. Sie führen einen benutzerdefinierten Skalar UDF auf die gleiche Weise aus, wie Sie bestehende Amazon Redshift Redshift-Funktionen ausführen.
Für Python UDFs können Sie nicht nur die Standard-Python-Funktionalität verwenden, sondern auch Ihre eigenen benutzerdefinierten Python-Module importieren. Weitere Informationen finden Sie unter Python-Sprachunterstützung für UDFs. Beachten Sie, dass Python 3 nicht für Python verfügbar istUDFs. Um Python 3-Unterstützung für Amazon Redshift zu erhaltenUDFs, verwenden Sie Skalares Lambda UDFs stattdessen.
Sie können auch erstellen AWS Lambda UDFs, die benutzerdefinierte Funktionen verwenden, die in Lambda als Teil Ihrer SQL Abfragen definiert sind. Mit Lambda UDFs können Sie komplexe Komponenten schreiben UDFs und diese in Komponenten von Drittanbietern integrieren. Sie können Ihnen auch dabei helfen, einige der Einschränkungen des aktuellen Python und zu überwinden SQLUDFs. Sie können Ihnen beispielsweise dabei helfen, auf Netzwerk- und Speicherressourcen zuzugreifen und umfassendere Anweisungen zu SQL verfassen. Sie können Lambda UDFs in jeder der von Lambda unterstützten Programmiersprachen wie Java, Go, Node.js, C# PowerShell, Python und Ruby erstellen. Sie können auch eine benutzerdefinierte Laufzeit verwenden.
Standardmäßig können alle Benutzer ausführen. UDFs Weitere Informationen zu Rechten finden Sie in UDFSicherheit und Berechtigungen.
Themen
