Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux Python à UDFs partir du patch 198. UDFs Le Python existant continuera de fonctionner jusqu'au 30 juin 2026. Pour plus d’informations, consultez le [ billet de blog ](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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# Fonction ARRAY
<a name="r_array"></a>

Crée un tableau du type de données SUPER.

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

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

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

 *expr1, expr2*   
Expressions de n’importe quel type de données Amazon Redshift à l’exception des types de date et d’heure, car Amazon Redshift ne convertit pas les types de date et d’heure en type de données SUPER. Les arguments ne doivent pas nécessairement être du même type de données.

## Type de retour
<a name="r_array-return-type"></a>

La fonction ARRAY renvoie le type de données SUPER.

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

Les exemples suivants montrent un tableau de valeurs numériques et un tableau de différents types de données.

```
--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)
```

## Consultez aussi
<a name="r_array-see-also"></a>
+ [Fonction ARRAY\$1CONCAT](r_array_concat.md)
+ [Fonction SPLIT\$1TO\$1ARRAY](split_to_array.md)
+ [Fonction ARRAY\$1FLATTEN](array_flatten.md)