Amazon Redshift는 2026년 6월 30일 이후에 Python UDF 사용을 더 이상 지원하지 않습니다. 해당 조치는 단계적으로 시행될 예정입니다. Python 수명 종료 및 마이그레이션 옵션에 대한 자세한 내용은 2025년 6월 30일에 게시된 [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.

# 애플리케이션 및 도구에 Amazon Redshift 드라이버 메타데이터 API 사용
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비즈니스 인텔리전스 도구 또는 쿼리 편집기와 같이 Amazon Redshift에 연결되는 애플리케이션 및 도구의 경우, Amazon Redshift [JDBC 2.x](jdbc20-install.md), [ODBC 2.x](odbc20-install.md) 또는 [Python](python-redshift-driver.md) 드라이버에서 제공하는 드라이버 메타데이터 API를 사용하여 데이터베이스, 스키마, 테이블, 열 및 데이터 유형 등 데이터 웨어하우스 객체에 대한 메타데이터를 검색하는 것이 좋습니다. 대안으로 Amazon Redshift `SHOW` 명령을 사용할 수 있습니다.

드라이버 메타데이터 API를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
+ **사양 준수**. JDBC 및 ODBC 드라이버는 표준 메타데이터 인터페이스(JDBC의 `DatabaseMetaData`, ODBC의 `SQLTables` 및 `SQLColumns`)를 구현합니다. Python의 DB-API(PEP 249)는 메타데이터 API 사양을 정의하지 않으므로 Amazon Redshift Python 드라이버는 JDBC DatabaseMetaData 사양을 따르며, `get_tables()`, `get_columns()` 및 `get_schemas()` 같은 동등한 메서드를 제공합니다. 이러한 API는 잘 정의된 사양을 따르므로, 통합 코드를 이식할 수 있습니다. Amazon Redshift는 내부 시스템 테이블을 발전시키므로, 애플리케이션을 변경할 필요가 없습니다.
+ **성능 최적화**. 드라이버 메타데이터 API는 메타데이터를 효율적으로 반환하도록 최적화되어 있습니다. AWS는 드라이버 메타데이터 API 성능에 계속 투자하고 있습니다.
+ **향후 호환성**. Amazon Redshift는 JDBC, ODBC 및 Python 커넥터 사양을 준수합니다. 이러한 표준 API를 기반으로 코딩하면 기본 시스템 카탈로그 구조가 변경되더라도 애플리케이션이 보호됩니다.

## 예: JDBC DatabaseMetaData.getTables()를 사용하여 테이블 메타데이터 검색
<a name="discovering-metadata-example-jdbc"></a>

```
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"});
```

## 예: Python cursor.get\_columns()를 사용하여 열 메타데이터 검색
<a name="discovering-metadata-example-python"></a>

```
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', '%')
```

## 예: ODBC SQLPrimaryKeys()를 사용하여 프라이머리 키 메타데이터 검색
<a name="discovering-metadata-example-odbc"></a>

```
// 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);
    }
}
```

## 예: ODBC SQLTables()를 사용하여 데이터베이스 및 스키마 나열
<a name="discovering-metadata-example-odbc-sqltables"></a>

ODBC API는 카탈로그 또는 스키마를 나열하기 위한 별도의 함수를 제공하지 않습니다. 대신 `SQLTables()`의 특수 호출 규칙을 사용하여 이 정보를 검색합니다.

**모든 데이터베이스 나열(카탈로그)**

`CatalogName`이 `SQL_ALL_CATALOGS`로 설정된 `SQLTables()`를 직접 호출합니다. `SchemaName` 및 `TableName`을 빈 문자열로 설정합니다. 결과 세트는 `TABLE_CAT` 열에서만 유효한 값을 반환합니다. 다른 모든 열에는 NULL이 포함됩니다.

```
// 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)
```

**모든 스키마를 나열하는 방법**

`SchemaName`이 `SQL_ALL_SCHEMAS`로 설정된 `SQLTables()`를 직접 호출합니다. `CatalogName` 및 `TableName`을 빈 문자열로 설정합니다.

```
// 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)
```

**참고**  
ODBC 사양은 스키마 열거에 대해 `TABLE_SCHEM`만 유효한 것으로 정의합니다. Amazon Redshift는 데이터베이스 간 메타데이터 검색을 지원하며 각 스키마의 범위가 특정 데이터베이스로 지정되므로 `TABLE_CAT`도 채워집니다.