Amazon Redshift non supporterà più l'uso delle UDF Python dopo il 30 giugno 2026. Inizieremo ad applicarlo per fasi. Per ulteriori informazioni sulla fine del ciclo di vita e sulle opzioni di migrazione di Python, consulta il post del
Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Accesso ai dati in altri database Amazon Redshift
Utilizzando la condivisione dei dati di Amazon Redshift, puoi condividere dati in tempo reale con elevata sicurezza e maggiore facilità tra cluster o account Amazon Redshift per scopi di lettura. AWS È possibile avere accesso istantaneo, granulare e a elevate prestazioni ai dati nei cluster Amazon Redshift senza doverli copiare o spostare manualmente. Gli utenti possono visualizzare le informazioni più recenti e coerenti man mano che vengono aggiornate nei cluster Amazon Redshift. È possibile condividere i dati a livelli differenti, come database, schemi, tabelle, viste (incluse viste regolari, tardive e materializzate) e funzioni definite dall'utente (FDU) SQL.
La condivisione dei dati di Amazon Redshift è particolarmente utile per questi casi d'uso:
Centralizzazione dei carichi di lavoro business-critical: utilizzare un cluster centrale di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) che condivide i dati con più cluster di business intelligence o di analisi. Questo approccio fornisce isolamento del carico di lavoro in lettura e chargeback per singoli carichi di lavoro.
Condivisione dei dati tra ambienti: condividere i dati tra ambienti di sviluppo, test e produzione. È possibile migliorare l'agilità del team condividendo i dati a diversi livelli di granularità.
Per ulteriori informazioni sulla condivisione dei dati, consulta Gestione delle attività di condivisione dati nella Guida per sviluppatori di database di Amazon Redshift.
