Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# ARRAY 関数
<a name="r_array"></a>

SUPER データ型の配列を作成します。

## 構文
<a name="r_array-synopsis"></a>

```
ARRAY( [ expr1 ] [, expr2 [, ... ]] )
```

## 引数
<a name="r_array-argument"></a>

 *expr1、expr2*   
Amazon Redshift では、日付と時刻の型は SUPER データ型にキャストされないため、任意の Amazon Redshift データ型の式では日付と時刻の型は除外されます。引数は同じデータ型である必要はありません。

## 戻り型
<a name="r_array-return-type"></a>

ARRAY 関数は、SUPER データ型を返します。

## 例
<a name="r_array-example"></a>

次の例は、数値の配列と、さまざまなデータ型の配列を示しています。

```
--an array of numeric values
select ARRAY(1,50,null,100);
      array
------------------
 [1,50,null,100]
(1 row)

--an array of different data types
select ARRAY(1,'abc',true,3.14);
        array
-----------------------
 [1,"abc",true,3.14]
(1 row)
```

## 関連情報
<a name="r_array-see-also"></a>
+ [ARRAY\$1CONCAT 関数](r_array_concat.md)
+ [SPLIT\$1TO\$1ARRAY 関数](split_to_array.md)
+ [ARRAY\$1FLATTEN 関数](array_flatten.md)