Fonctions définies par l'utilisateur dans Amazon Redshift

Vous pouvez créer une fonction scalaire personnalisée définie par l'utilisateur (UDF) à l'aide d'une SQL SELECT clause ou d'un programme Python. La nouvelle fonction est stockée dans la base de données ; elle est disponible pour tout utilisateur disposant de privilèges d'exécution suffisants. Vous exécutez un scalaire personnalisé de la même UDF manière que vous exécutez les fonctions Amazon Redshift existantes.

Pour PythonUDFs, en plus d'utiliser les fonctionnalités standard de Python, vous pouvez importer vos propres modules Python personnalisés. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Support du langage Python pour UDFs. Notez que Python 3 n'est pas disponible pour PythonUDFs. Pour obtenir le support de Python 3 pour Amazon RedshiftUDFs, utilisez Lambda scalaire UDFs plutôt.

Vous pouvez également créer AWS Lambda UDFs des fonctions personnalisées définies dans Lambda dans le cadre de vos SQL requêtes. Lambda vous UDFs permet d'écrire des éléments complexes UDFs et de les intégrer à des composants tiers. Ils peuvent également vous aider à surmonter certaines des limites du Python actuel et SQLUDFs. Par exemple, ils peuvent vous aider à accéder aux ressources du réseau et du stockage et à rédiger des SQL instructions plus complètes. Vous pouvez créer Lambda UDFs dans tous les langages de programmation pris en charge par Lambda, tels que Java, Go, Node.js, C# PowerShell, Python et Ruby. Vous pouvez également utiliser une exécution personnalisée.

Par défaut, tous les utilisateurs peuvent s'exécuterUDFs. Pour plus d’informations sur les privilèges, consultez UDFsécurité et autorisations.