Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il [post del 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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# Casi d'uso dei dati nidificati
In questo argomento vengono illustrati i casi d’uso per i dati annidati. I dati annidati sono dati che contengono campi annidati. I campi annidati sono campi di cui è stato effettuato il join come un’unica entità, quali array, strutture oppure oggetti.
Puoi combinare le estensioni descritte in precedenza con le consuete caratteristiche di SQL. I casi d'uso seguenti presentano alcune combinazioni comuni. Questi esempi offrono una dimostrazione dell'utilizzo dei dati nidificati. Non fanno parte del tutorial.
**Topics**
+ [Inserimento di dati nidificati](#ingesting-nested-data)
+ [Aggregazione di dati nidificati con query secondarie](#aggregating-with-subquery)
+ [Unione dei dati di Amazon Redshift e dei dati nidificati](#joining-redshift-data)
## Inserimento di dati nidificati
Puoi utilizzare l'istruzione `CREATE TABLE AS` per inserire dati da una tabella esterna contenente tipi di dati complessi. La query seguente estrae tutti i clienti e i relativi numeri di telefono dalla tabella esterna mediante `LEFT JOIN` e li archivia nella tabella `CustomerPhones` di Amazon Redshift.
```
CREATE TABLE CustomerPhones AS
SELECT c.name.given, c.name.family, p AS phone
FROM spectrum.customers c LEFT JOIN c.phones p ON true;
```
## Aggregazione di dati nidificati con query secondarie
Puoi utilizzare una query secondaria per aggregare dati nidificati. Questo approccio viene descritto nell'esempio seguente.
```
SELECT c.name.given, c.name.family, (SELECT COUNT(*) FROM c.orders o) AS ordercount
FROM spectrum.customers c;
```
Vengono restituiti i seguenti dati.
```
given | family | ordercount
--------|----------|--------------
Jenny | Doe | 0
John | Smith | 2
Andy | Jones | 1
(3 rows)
```
**Nota**
Quando aggreghi dati nidificati raggruppandoli in base alla riga padre, il modo più efficiente di procedere è quello illustrato nell'esempio precedente. Nell'esempio in questione, le righe nidificate di `c.orders` sono raggruppate in base alla riga padre `c`. In alternativa, se sai che l'`id` è univoco per ciascun `customer` e `o.shipdate` non è mai null, puoi eseguire l'aggregazione come illustrato nell'esempio seguente. Tuttavia, in genere questo approccio è meno efficiente rispetto a quello dell'esempio precedente.
```
SELECT c.name.given, c.name.family, COUNT(o.shipdate) AS ordercount
FROM spectrum.customers c LEFT JOIN c.orders o ON true
GROUP BY c.id, c.name.given, c.name.family;
```
Puoi inoltre scrivere la query utilizzando una query secondaria nella clausola `FROM` che fa riferimento a un alias (`c`) della query con predecessore e che estrae i dati della matrice. L'esempio seguente mostra questo approccio.
```
SELECT c.name.given, c.name.family, s.count AS ordercount
FROM spectrum.customers c, (SELECT count(*) AS count FROM c.orders o) s;
```
## Unione dei dati di Amazon Redshift e dei dati nidificati
È possibile unire i dati di Amazon Redshift e i dati nidificati in una tabella esterna. Ad esempio, si supponga di avere i seguenti dati nidificati in Amazon S3.
```
CREATE EXTERNAL TABLE spectrum.customers2 (
id int,
name struct,
phones array,
orders array>
);
```
Si supponga inoltre di avere la seguente tabella in Amazon Redshift.
```
CREATE TABLE prices (
id int,
price double precision
);
```
La query riportata di seguito restituisce il numero totale e l'importo degli acquisti di ciascun cliente sulla base di quanto indicato in precedenza. L'esempio seguente viene utilizzato soltanto a scopo illustrativo. Restituisce dati solo se hai creato le tabelle descritte in precedenza.
```
SELECT c.name.given, c.name.family, COUNT(o.date) AS ordercount, SUM(p.price) AS ordersum
FROM spectrum.customers2 c, c.orders o, prices p ON o.item = p.id
GROUP BY c.id, c.name.given, c.name.family;
```