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 détails de la fin de vie de Python et des options de migration, consultez le billet de blog publié le 30 juin 2025.

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Utiliser l'API de métadonnées du pilote Amazon Redshift pour les applications et les outils

Pour les applications et les outils qui se connectent à Amazon Redshift, tels qu'un outil d'informatique décisionnelle ou un éditeur de requêtes, nous vous recommandons d'utiliser l'API de métadonnées du pilote fournie par les pilotes Amazon Redshift JDBC 2.x, ODBC 2.x ou Python pour découvrir les métadonnées relatives aux objets de votre entrepôt de données, notamment les bases de données, les schémas, les tables, les colonnes et les types de données. Comme alternative, vous pouvez utiliser les SHOW commandes Amazon Redshift.

Utilisez l'API de métadonnées du pilote pour bénéficier des avantages suivants :

Exemple : utilisation de JDBC DatabaseMetaData.getTables () pour récupérer les métadonnées d'une table

DatabaseMetaData dbmd = connection.getMetaData();

// getTables(catalog, schemaPattern, tableNamePattern, types)
//   catalog:          "test" — filters to the database named "test"
//   schemaPattern:    "test_pattern" — filters schemas matching this pattern (supports SQL wildcards % and _)
//   tableNamePattern: null — no filter, returns all table names
//   types:            {"TABLE", "EXTERNAL TABLE"} — only return regular tables and external tables
ResultSet rs = dbmd.getTables("test", "test_pattern", null, new String[] {"TABLE", "EXTERNAL TABLE"});

Exemple : utilisation de Python cursor.get_columns () pour récupérer les métadonnées des colonnes

cursor: redshift_connector.Cursor = conn.cursor()

# get_columns(catalog, schema_pattern, table_name_pattern, column_name_pattern)
#   catalog:             'test' — filters to the database named "test"
#   schema_pattern:      'test_pattern' — filters schemas matching this pattern (supports SQL wildcards % and _)
#   table_name_pattern:  'testabc' — filters to the table named "testabc"
#   column_name_pattern: '%' — wildcard, returns all columns in the matching table
result: tuple = cursor.get_columns('test', 'test_pattern', 'testabc', '%')

Exemple : utilisation d'ODBC SQLPrimaryKeys () pour récupérer les métadonnées de la clé primaire

// SQLPrimaryKeys(hstmt, catalog, catalog_len, schema, schema_len, table, table_len)
//   catalog: "test"         — filters to the database named "test"
//   schema:  "test_schema"  — filters to the schema named "test_schema"
//   table:   "test_table"   — retrieves primary key columns for this table
// Note: Unlike getTables/getColumns, SQLPrimaryKeys does NOT support wildcard patterns.
retcode = SQLPrimaryKeys(hstmt, (SQLCHAR *)"test", SQL_NTS, (SQLCHAR *)"test_schema", SQL_NTS, (SQLCHAR *)"test_table", SQL_NTS);

while (SQL_SUCCEEDED(retcode = SQLFetch(hstmt))) {
    for (i = 1; i <= columns; i++) {
        retcode = SQLGetData(hstmt, i, SQL_C_CHAR, buf, sizeof(buf), &indicator);
    }
}

Exemple : utilisation d'ODBC SQLtables () pour répertorier les bases de données et les schémas

L'API ODBC ne fournit pas de fonctions distinctes pour répertorier les catalogues ou les schémas. Vous utilisez plutôt des conventions d'appel spéciales SQLTables() pour récupérer ces informations.

Pour répertorier toutes les bases de données (catalogues)

Appelez SQLTables() avec CatalogName réglé àSQL_ALL_CATALOGS. Définissez SchemaName et TableName pour vider les chaînes. Le jeu de résultats renvoie des valeurs valides uniquement dans la TABLE_CAT colonne. Toutes les autres colonnes contiennent des valeurs NULL.

// List all catalogs (databases) available on the data source.
retcode = SQLTables(hstmt,
    (SQLCHAR *)SQL_ALL_CATALOGS, SQL_NTS, // CatalogName = "%" (SQL_ALL_CATALOGS)
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // SchemaName = "" (empty string)
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // TableName  = "" (empty string)
    NULL, 0);                             // TableType  = NULL (not filtered)

Pour répertorier tous les schémas

Appelez SQLTables() avec SchemaName réglé àSQL_ALL_SCHEMAS. Définissez CatalogName et TableName pour vider les chaînes.

// List all schemas available on the data source.
retcode = SQLTables(hstmt,
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // CatalogName = "" (empty string)
    (SQLCHAR *)SQL_ALL_SCHEMAS, SQL_NTS,  // SchemaName = "%" (SQL_ALL_SCHEMAS)
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // TableName  = "" (empty string)
    NULL, 0);                             // TableType  = NULL (not filtered)