Amazon Redshift ne prendra plus en charge l'utilisation des UDF Python après le 30 juin 2026. Nous allons commencer à l'appliquer par étapes. Pour plus d'informations sur les options de fin de vie et de migration de Python, consultez le billet de blog
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Accéder aux données dans d’autres bases de données Amazon Redshift
Grâce au partage de données Amazon Redshift, vous pouvez partager des données en temps réel en toute sécurité et plus facilement entre des clusters AWS ou des comptes Amazon Redshift à des fins de lecture. Vous pouvez bénéficier d'un accès instantané, granulaire et performant aux données sur l'ensemble des clusters Amazon Redshift, sans avoir à les copier ou à les déplacer manuellement. Vos utilisateurs peuvent voir les dernières informations mises à jour telles quelles dans les clusters Amazon Redshift. Vous pouvez partager des données à différents niveaux, comme les bases de données, les schémas, les tables, les vues (y compris les vues standard, à liaison tardive et matérialisées) et les fonctions SQL définies par l'utilisateur (UDF).
Le partage de données Amazon Redshift est particulièrement utile dans les situations suivantes :
Centralisation des applications essentielles à vos activités : utilisez un cluster central Extract-transform-load (ETL) qui partage des données avec plusieurs clusters de Business Intelligence (BI) ou d'analytique. Cette approche fournit un isolement de l'application en lecture et une rétrofacturation pour les applications individuelles.
Partage de données entre environnements : partagez des données entre les environnements de développement, de test et de production. Vous pouvez améliorer l’agilité des équipes en partageant des données selon différents niveaux de précision.
Pour plus d’informations sur le partage de données, consultez Gestion des tâches de partage de données dans le Guide du développeur de bases de données Amazon Redshift.
