Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# Amazon Redshift의 사용자 정의 함수
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SQL SELECT 절 또는 Python 프로그램을 이용해 사용자 지정 스칼라 사용자 정의 함수(UDF)를 만들 수 있습니다. 새 함수는 데이터베이스에 저장되고 실행할 충분한 권한이 있는 사용자가 사용할 수 있습니다. 기존 Amazon Redshift 함수를 실행하는 것과 거의 동일한 방식으로 사용자 정의 스칼라 UDF를 실행합니다.

Python UDF에는 표준 Python 함수를 사용하는 것은 물론이고 사용자 지정 Python 모듈을 가져올 수도 있습니다. 자세한 내용은 [UDF에 대한 Python 언어 지원](udf-python-language-support.md) 섹션을 참조하세요. 참고로 Python 3는 Python UDF에는 사용할 수 없습니다. Amazon Redshift UDF에 대한 Python 3 지원을 얻으려면 [Scalar Lambda UDF](udf-creating-a-lambda-sql-udf.md)을 사용하세요.

Lambda에 정의된 사용자 정의 함수를 SQL 쿼리의 일부로 사용하는 AWS Lambda UDF를 생성할 수도 있습니다. Lambda UDF를 사용하면 복잡한 UDF를 작성하고 서드 파티 구성 요소와 통합할 수 있습니다. 또한 현재 Python과 SQL UDF의 몇 가지 한계를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 네트워크 및 스토리지 리소스에 액세스하고 보다 본격적인 SQL 문을 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. Java, Go, PowerShell, Node.js, C\$1, Python 및 Ruby와 같이 Lambda에서 지원하는 모든 프로그래밍 언어로 Lambda UDF를 생성할 수 있습니다. 또는 사용자 정의 런타임을 사용할 수 있습니다.

기본적으로 모든 사용자가 UDF를 실행할 수 있습니다. 권한에 대한 자세한 내용은 [UDF 보안 및 권한](udf-security-and-privileges.md) 섹션을 참조하세요.

**Topics**
+ [UDF 보안 및 권한](udf-security-and-privileges.md)
+ [UDF 이름 충돌 방지](udf-naming-udfs.md)
+ [Scalar SQL UDF](udf-creating-a-scalar-sql-udf.md)
+ [Scalar Python UDF](udf-creating-a-scalar-udf.md)
+ [Scalar Lambda UDF](udf-creating-a-lambda-sql-udf.md)
+ [사용자 정의 함수(UDF)의 사용 사례 예제](udf-example-uses.md)