O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de UDFs do Python a partir do Patch 198. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente até 30 de junho de 2026. Para ter mais informações, consulte a [publicação de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
# Comandos SQL
A linguagem SQL consiste em comandos usados para criar e manipular objetos de banco de dados, executar consultas, carregar tabelas e modificar os dados nas tabelas.
O Amazon Redshift é baseado no PostgreSQL. O Amazon Redshift e o PostgreSQL têm inúmeras diferenças importantes das quais você deve estar ciente ao projetar e desenvolver suas aplicações de data warehouse. Para mais informações sobre como o SQL do Amazon Redshift difere do PostgreSQL, consulte [Amazon Redshift e PostgreSQL](c_redshift-and-postgres-sql.md).
**nota**
O tamanho máximo de uma única instrução SQL é 16 MB.
**Topics**
+ [ABORT](r_ABORT.md)
+ [ALTER DATABASE](r_ALTER_DATABASE.md)
+ [ALTER DATASHARE](r_ALTER_DATASHARE.md)
+ [ALTER DEFAULT PRIVILEGES](r_ALTER_DEFAULT_PRIVILEGES.md)
+ [ALTER EXTERNAL SCHEMA](r_ALTER_EXTERNAL_SCHEMA.md)
+ [ALTER EXTERNAL VIEW](r_ALTER_EXTERNAL_VIEW.md)
+ [ALTER FUNCTION](r_ALTER_FUNCTION.md)
+ [ALTER GROUP](r_ALTER_GROUP.md)
+ [ALTER IDENTITY PROVIDER](r_ALTER_IDENTITY_PROVIDER.md)
+ [ALTER MASKING POLICY](r_ALTER_MASKING_POLICY.md)
+ [ALTER MATERIALIZED VIEW](r_ALTER_MATERIALIZED_VIEW.md)
+ [ALTER RLS POLICY](r_ALTER_RLS_POLICY.md)
+ [ALTER ROLE](r_ALTER_ROLE.md)
+ [ALTER PROCEDURE](r_ALTER_PROCEDURE.md)
+ [ALTER SCHEMA](r_ALTER_SCHEMA.md)
+ [ALTER SYSTEM](r_ALTER_SYSTEM.md)
+ [ALTER TABLE](r_ALTER_TABLE.md)
+ [ALTER TABLE APPEND](r_ALTER_TABLE_APPEND.md)
+ [ALTER TEMPLATE](r_ALTER_TEMPLATE.md)
+ [ALTER USER](r_ALTER_USER.md)
+ [ANALYZE](r_ANALYZE.md)
+ [ANALYZE COMPRESSION](r_ANALYZE_COMPRESSION.md)
+ [ATTACH MASKING POLICY](r_ATTACH_MASKING_POLICY.md)
+ [ATTACH RLS POLICY](r_ATTACH_RLS_POLICY.md)
+ [BEGIN](r_BEGIN.md)
+ [CALL](r_CALL_procedure.md)
+ [CANCEL](r_CANCEL.md)
+ [CLOSE](close.md)
+ [COMMENT](r_COMMENT.md)
+ [COMMIT](r_COMMIT.md)
+ [COPY](r_COPY.md)
+ [CREATE DATABASE](r_CREATE_DATABASE.md)
+ [CREATE DATASHARE](r_CREATE_DATASHARE.md)
+ [CREATE EXTERNAL FUNCTION](r_CREATE_EXTERNAL_FUNCTION.md)
+ [CREATE EXTERNAL MODEL](r_create_external_model.md)
+ [CREATE EXTERNAL SCHEMA](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md)
+ [CREATE EXTERNAL TABLE](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE.md)
+ [CREATE EXTERNAL VIEW](r_CREATE_EXTERNAL_VIEW.md)
+ [CREATE FUNCTION](r_CREATE_FUNCTION.md)
+ [CREATE GROUP](r_CREATE_GROUP.md)
+ [CREATE IDENTITY PROVIDER](r_CREATE_IDENTITY_PROVIDER.md)
+ [CREATE LIBRARY](r_CREATE_LIBRARY.md)
+ [CREATE MASKING POLICY](r_CREATE_MASKING_POLICY.md)
+ [CREATE MATERIALIZED VIEW](materialized-view-create-sql-command.md)
+ [CREATE MODEL](r_CREATE_MODEL.md)
+ [CREATE PROCEDURE](r_CREATE_PROCEDURE.md)
+ [CREATE RLS POLICY](r_CREATE_RLS_POLICY.md)
+ [CREATE ROLE](r_CREATE_ROLE.md)
+ [CREATE SCHEMA](r_CREATE_SCHEMA.md)
+ [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md)
+ [CREATE TABLE AS](r_CREATE_TABLE_AS.md)
+ [CREATE TEMPLATE](r_CREATE_TEMPLATE.md)
+ [CREATE USER](r_CREATE_USER.md)
+ [CREATE VIEW](r_CREATE_VIEW.md)
+ [DEALLOCATE](r_DEALLOCATE.md)
+ [DECLARE](declare.md)
+ [DELETE](r_DELETE.md)
+ [DESC DATASHARE](r_DESC_DATASHARE.md)
+ [DESC IDENTITY PROVIDER](r_DESC_IDENTITY_PROVIDER.md)
+ [DETACH MASKING POLICY](r_DETACH_MASKING_POLICY.md)
+ [https://s3.amazonaws.com/redshift-downloads/drivers/jdbc/2.1.0.7/redshift-jdbc42-2.1.0.7.zip Na região da China (Pequim), use o seguinte link: https://s3---cn-north-1.amazonaws.com.rproxy.goskope.com.cn/redshift-downloads-cn/drivers/jdbc/2.1.0.7/redshift-jdbc42-2.1.0.7.zip](r_DETACH_RLS_POLICY.md)
+ [DROP DATABASE](r_DROP_DATABASE.md)
+ [DROP DATASHARE](r_DROP_DATASHARE.md)
+ [DROP EXTERNAL VIEW](r_DROP_EXTERNAL_VIEW.md)
+ [DROP FUNCTION](r_DROP_FUNCTION.md)
+ [DROP GROUP](r_DROP_GROUP.md)
+ [DROP IDENTITY PROVIDER](r_DROP_IDENTITY_PROVIDER.md)
+ [DROP LIBRARY](r_DROP_LIBRARY.md)
+ [DROP MASKING POLICY](r_DROP_MASKING_POLICY.md)
+ [DROP MODEL](r_DROP_MODEL.md)
+ [DROP MATERIALIZED VIEW](materialized-view-drop-sql-command.md)
+ [DROP PROCEDURE](r_DROP_PROCEDURE.md)
+ [DROP RLS POLICY](r_DROP_RLS_POLICY.md)
+ [DROP ROLE](r_DROP_ROLE.md)
+ [DROP SCHEMA](r_DROP_SCHEMA.md)
+ [DESCARTAR TABELA](r_DROP_TABLE.md)
+ [DROP](r_DROP_TEMPLATE.md)
+ [DROP USER](r_DROP_USER.md)
+ [DROP VIEW](r_DROP_VIEW.md)
+ [END](r_END.md)
+ [EXECUTE](r_EXECUTE.md)
+ [EXPLAIN](r_EXPLAIN.md)
+ [FETCH](fetch.md)
+ [GRANT](r_GRANT.md)
+ [INSERT](r_INSERT_30.md)
+ [INSERT (tabela externa)](r_INSERT_external_table.md)
+ [LOCK](r_LOCK.md)
+ [MERGE](r_MERGE.md)
+ [PREPARE](r_PREPARE.md)
+ [REFRESH MATERIALIZED VIEW](materialized-view-refresh-sql-command.md)
+ [RESET](r_RESET.md)
+ [REVOKE](r_REVOKE.md)
+ [ROLLBACK](r_ROLLBACK.md)
+ [SELECT](r_SELECT_synopsis.md)
+ [SELECT INTO](r_SELECT_INTO.md)
+ [SET](r_SET.md)
+ [SET SESSION AUTHORIZATION](r_SET_SESSION_AUTHORIZATION.md)
+ [SET SESSION CHARACTERISTICS](r_SET_SESSION_CHARACTERISTICS.md)
+ [SHOW](r_SHOW.md)
+ [SHOW COLUMN GRANTS](r_SHOW_COLUMN_GRANTS.md)
+ [SHOW COLUMNS](r_SHOW_COLUMNS.md)
+ [SHOW CONSTRAINTS](r_SHOW_CONSTRAINTS.md)
+ [SHOW EXTERNAL TABLE](r_SHOW_EXTERNAL_TABLE.md)
+ [SHOW DATABASES](r_SHOW_DATABASES.md)
+ [SHOW FUNCTIONS](r_SHOW_FUNCTIONS.md)
+ [SHOW GRANTS](r_SHOW_GRANTS.md)
+ [SHOW MODEL](r_SHOW_MODEL.md)
+ [SHOW DATASHARES](r_SHOW_DATASHARES.md)
+ [SHOW PARAMETERS](r_SHOW_PARAMETERS.md)
+ [SHOW POLICIES](r_SHOW_POLICIES.md)
+ [SHOW PROCEDURE](r_SHOW_PROCEDURE.md)
+ [SHOW PROCEDURES](r_SHOW_PROCEDURES.md)
+ [SHOW SCHEMAS](r_SHOW_SCHEMAS.md)
+ [SHOW TABLE](r_SHOW_TABLE.md)
+ [SHOW TABLES](r_SHOW_TABLES.md)
+ [SHOW TEMPLATE](r_SHOW_TEMPLATE.md)
+ [SHOW TEMPLATES](r_SHOW_TEMPLATES.md)
+ [SHOW VIEW](r_SHOW_VIEW.md)
+ [START TRANSACTION](r_START_TRANSACTION.md)
+ [TRUNCATE](r_TRUNCATE.md)
+ [UNLOAD](r_UNLOAD.md)
+ [UPDATE](r_UPDATE.md)
+ [USE](r_USE_command.md)
+ [VACUUM](r_VACUUM_command.md)
# ABORT
Interrompe a transação que está sendo executada e descarta todas as atualizações feitas por essa transação. ABORT não afeta transações já concluídas.
Este comando executa a mesma função que o comando ROLLBACK. Para mais informações, consulte [ROLLBACK](r_ROLLBACK.md).
## Sintaxe
```
ABORT [ WORK | TRANSACTION ]
```
## Parâmetros
WORK
Palavra-chave opcional.
TRANSACTION
Palavra-chave opcional; WORK e TRANSACTION são sinônimos.
## Exemplo
O exemplo a seguir cria uma tabela, depois inicia uma transação com a inserção de dados na tabela. O comando ABORT então reverte a inserção de dados para deixar a tabela vazia.
O comando a seguir cria uma tabela de exemplo denominada MOVIE\$1GROSS:
```
create table movie_gross( name varchar(30), gross bigint );
```
O próximo conjunto de comandos inicia uma transação que insere duas linhas de dados na tabela:
```
begin;
insert into movie_gross values ( 'Raiders of the Lost Ark', 23400000);
insert into movie_gross values ( 'Star Wars', 10000000 );
```
Depois, o comando seleciona os dados da tabela para mostrar que eles foram inseridos com êxito:
```
select * from movie_gross;
```
A saída do comando mostra que ambas as linhas foram inseridas com êxito:
```
name | gross
------------------------+----------
Raiders of the Lost Ark | 23400000
Star Wars | 10000000
(2 rows)
```
Agora este comando reverte as alterações de dados para onde a transação foi iniciada:
```
abort;
```
Selecionar dados na tabela agora exibe uma tabela vazia:
```
select * from movie_gross;
name | gross
------+-------
(0 rows)
```
# ALTER DATABASE
Altera os atributos de um banco de dados.
## Privilégios obrigatórios
Para usar ALTER DATABASE, um dos privilégios a seguir é necessário.
+ Superusuário
+ Usuários com o privilégio ALTER DATABASE.
+ Proprietário do banco de dados
## Sintaxe
```
ALTER DATABASE database_name
{
RENAME TO new_name
| OWNER TO new_owner
| [ CONNECTION LIMIT { limit | UNLIMITED } ]
[ COLLATE { CASE_SENSITIVE | CS | CASE_INSENSITIVE | CI } ]
[ ISOLATION LEVEL { SNAPSHOT | SERIALIZABLE } ]
| INTEGRATION
{
REFRESH { { ALL | INERROR } TABLES [ IN SCHEMA schema [, ...] ] | TABLE schema.table [, ...] }
| SET
[ QUERY_ALL_STATES [=] { TRUE | FALSE } ]
[ ACCEPTINVCHARS [=] { TRUE | FALSE } ]
[ REFRESH_INTERVAL ]
[ TRUNCATECOLUMNS [=] { TRUE | FALSE } ]
[ HISTORY_MODE [=] {TRUE | FALSE} [ FOR { {ALL} TABLES [IN SCHEMA schema [, ...] ] | TABLE schema.table [, ...] } ] ]
}
}
```
## Parâmetros
*database\$1name*
Nome do banco de dados a ser alterado. Normalmente, você deve alterar um banco de dados ao qual não estiver conectado. De qualquer maneira, as alterações somente entram em vigor nas próximas sessões. É possível alterar o proprietário do banco de dados atual, mas não é possível renomeá-lo:
```
alter database tickit rename to newtickit;
ERROR: current database may not be renamed
```
RENAME TO
Renomeia o banco de dados especificado. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md). Você não pode renomear os bancos de dados dev, padb\$1harvest, template0, template1 ou sys:internal, além do banco de dados atual. Somente o proprietário do banco de dados ou um [superuser](r_superusers.md#def_superusers) pode renomear o banco de dados. Proprietários que não forem superusuários também devem ter o privilégio CREATEDB.
*new\$1name*
Novo nome do banco de dados.
OWNER TO
Altera o proprietário do banco de dados especificado. É possível alterar o proprietário do banco de dados atual ou de outro banco de dados. Somente um superusuário pode alterar o proprietário.
*new\$1owner*
Novo proprietário do banco de dados. O novo proprietário deve ser um usuário existente de bancos de dados com privilégios de gravação. Para obter mais informações sobre privilégios do usuário, consulte [GRANT](r_GRANT.md).
CONNECTION LIMIT \$1 *limite* \$1 UNLIMITED \$1
Número máximo de conexões de banco de dados que os usuários podem abrir simultaneamente. Não há aplicação de limite para superusuários. Use a palavra-chave UNLIMITED para permitir o número máximo de conexões simultâneas. Um limite no número de conexões para cada usuário também pode ser aplicável. Para obter mais informações, consulte [CREATE USER](r_CREATE_USER.md). O valor padrão é UNLIMITED. Para visualizar as conexões atuais, consulte a exibição [STV\$1SESSIONS](r_STV_SESSIONS.md) do sistema.
Se limites de usuário e de conexão de banco de dados forem aplicáveis, um slot de conexão não utilizado que esteja dentro de ambos os limites deve estar disponível quando um usuário tenta se conectar.
COLLATE \$1 CASE\$1SENSITIVE \$1 CS \$1 CASE\$1INSENSITIVE \$1 CI \$1
Uma cláusula que especifica se a pesquisa ou comparação de string diferencia maiúsculas e minúsculas ou não.
É possível alterar a distinção entre maiúsculas e minúsculas do banco de dados atual se ele estiver vazio.
Você deve ter a permissão ALTER para o banco de dados atual para alterar a distinção entre maiúsculas e minúsculas. Os superusuários ou proprietários de bancos de dados com a permissão CREATE DATABASE também podem alterar a distinção.
CASE\$1SENSITIVE e CS são intercambiáveis e geram os mesmos resultados. Da mesma forma, CASE\$1INSENSITIVE e CI são intercambiáveis e geram os mesmos resultados.
ISOLATION LEVEL \$1 SNAPSHOT \$1 SERIALIZABLE \$1
Uma cláusula que especifica o nível de isolamento usado quando são executadas consultas em um banco de dados. Para acessar mais informações sobre níveis de isolamento, consulte [Níveis de isolamento no Amazon Redshift](c_serial_isolation.md).
+ Isolamento SNAPSHOT: fornece um nível de isolamento com proteção contra conflitos de atualização e exclusão.
+ Isolamento SERIALIZABLE: fornece serialização total para transações simultâneas.
Considere os seguintes itens ao alterar o nível de isolamento de um banco de dados:
+ Você deve ter o privilégio de superusuário ou CREATE DATABASE para o banco de dados atual a fim de alterar o nível de isolamento do banco de dados.
+ Você não pode alterar o nível de isolamento do banco de dados `dev`.
+ Você não pode alterar o nível de isolamento em um bloco de transação.
+ O comando para alterar o nível de isolamento falhará se outros usuários estiverem conectados ao banco de dados.
+ O comando para alterar o nível de isolamento pode alterar as configurações de nível de isolamento da sessão atual.
INTEGRATION
Altere um banco de dados de integração ETL zero.
REFRESH \$1\$1 ALL \$1 INERROR \$1 TABLES [IN SCHEMA *schema* [, ...]] \$1 TABLE *schema.table* [, ...]\$1
Uma cláusula que especifica se o Amazon Redshift vai atualizar todas as tabelas ou as tabelas com erros na tabela ou no esquema especificado. A atualização vai acionar as tabelas na tabela ou no esquema especificado para serem totalmente replicadas pelo banco de dados de origem.
Consulte mais informações em [Integrações ETL zero](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html) no *Guia de gerenciamento do Amazon Redshift*. Para obter mais informações sobre estados de integração, consulte [SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1STATE](r_SVV_INTEGRATION_TABLE_STATE.md) e [SVV\$1INTEGRATION](r_SVV_INTEGRATION.md).
QUERY\$1ALL\$1STATES [=] \$1 TRUE \$1 FALSE \$1
A cláusula QUERY\$1ALL\$1STATES define se as tabelas de integração ETL zero podem ser consultadas em todos os estados (`Synced`, `Failed`, `ResyncRequired` e `ResyncInitiated`). Por padrão, uma tabela de integração ETL zero só pode ser consultada no estado `Synced`.
ACCEPTINVCHARS [=] \$1 TRUE \$1 FALSE \$1
A cláusula ACCEPTINVCHARS define se as tabelas de integração ETL zero devem continuar com a ingestão quando caracteres inválidos são detectados para o tipo de dados VARCHAR. Quando um caractere inválido é encontrado, ele é substituído por um caractere padrão `?`.
REFRESH\$1INTERVAL
A cláusula REFRESH\$1INTERVAL define o intervalo de tempo aproximado, em segundos, para atualizar os dados da origem de ETL zero para o banco de dados de destino. O `interval` pode ser definido de 0 a 432.000 segundos (5 dias) para integrações ETL zero cujo tipo de origem é o Aurora MySQL, o Aurora PostgreSQL ou o RDS para MySQL. Para integrações ETL zero do Amazon DynamoDB, o `interval` pode ser definido de 900 a 432.000 segundos (15 minutos a 5 dias).
Consulte mais informações sobre a criação de bancos de dados com integrações ETL zero em [Criar bancos de dados de destino no Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.creating-db.html) no *Guia de gerenciamento do Amazon Redshift*.
TRUNCATECOLUMNS [=] \$1 TRUE \$1 FALSE \$1
A cláusula TRUNCATECOLUMNS define se as tabelas de Integração ETL zero devem continuar com a ingestão quando os valores dos atributos das colunas VARCHAR ou SUPER estão além do limite. Quando `TRUE`, os valores são truncados para caber na coluna e os valores dos atributos JSON em excesso são truncados para caber na coluna SUPER.
HISTORY\$1MODE [=] \$1TRUE \$1 FALSE\$1 [ FOR \$1 \$1ALL\$1 TABLES [IN SCHEMA schema [, ...]] \$1 TABLE schema.table [, ...]\$1 ]
Uma cláusula que especifica se o Amazon Redshift definirá o modo histórico para todas as tabelas ou para tabelas no esquema especificado que participam da integração ETL zero. Essa opção é aplicável somente para bancos de dados criados para integração ETL zero.
A cláusula HISTORY\$1MODE pode ser definida como `TRUE` ou `FALSE`. O padrão é `FALSE`. Ativar e desativar o modo histórico só é aplicável às tabelas que estão no estado `Synced`. Consulte informações sobre HISTORY\$1MODE em [History mode](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-history-mode.html) no *Guia de gerenciamento do Amazon Redshift*.
## Observações de uso
Comandos ALTER DATABASE são aplicáveis a sessões subsequentes, e não às atuais. Você precisa se reconectar ao banco de dados alterado para visualizar as alterações implementadas.
## Exemplos
O exemplo a seguir renomeia o banco de dados denominado TICKIT\$1SANDBOX para TICKIT\$1TEST:
```
alter database tickit_sandbox rename to tickit_test;
```
O exemplo a seguir altera o proprietário do banco de dados TICKIT (o banco de dados atual) para DWUSER:
```
alter database tickit owner to dwuser;
```
O seguinte exemplo altera a distinção entre maiúsculas de minúsculas do banco de dados sampledb:
```
ALTER DATABASE sampledb COLLATE CASE_INSENSITIVE;
```
O exemplo a seguir altera um banco de dados chamado **sampledb** com o nível de isolamento SNAPSHOT.
```
ALTER DATABASE sampledb ISOLATION LEVEL SNAPSHOT;
```
O exemplo a seguir atualiza as tabelas **schema1.sample\$1table1** e **schema2.sample\$1table2** no banco de dados **sample\$1integration\$1db** na integração ETL zero.
```
ALTER DATABASE sample_integration_db INTEGRATION REFRESH TABLE schema1.sample_table1, schema2.sample_table2;
```
O exemplo a seguir atualiza todas as tabelas sincronizadas e com falha na integração ETL zero.
```
ALTER DATABASE sample_integration_db INTEGRATION REFRESH ALL tables;
```
O exemplo a seguir define o intervalo de atualização para integrações ETL zero como 600 segundos.
```
ALTER DATABASE sample_integration_db INTEGRATION SET REFRESH_INTERVAL 600;
```
O exemplo a seguir atualiza todas as tabelas presentes em `ErrorState` no esquema **sample\$1schema**.
```
ALTER DATABASE sample_integration_db INTEGRATION REFRESH INERROR TABLES in SCHEMA sample_schema;
```
O exemplo a seguir ativa o modo histórico para a tabela `myschema.table1`.
```
ALTER DATABASE sample_integration_db INTEGRATION SET HISTORY_MODE = true FOR TABLE myschema.table1
```
O exemplo a seguir ativa o modo histórico para todas as tabelas em `myschema`.
```
ALTER DATABASE sample_integration_db INTEGRATION SET HISTORY_MODE = true for ALL TABLES IN SCHEMA myschema
```
# ALTER DATASHARE
Altera a definição de um datashare. Você pode adicionar ou remover objetos usando ALTER DATASHARE. Você só pode alterar uma unidade de compartilhamento de dados no banco de dados atual. Adicione ou remova objetos do banco de dados associado a uma unidade de compartilhamento de dados. O proprietário do datashare com as permissões necessárias nos objetos de datashare a serem adicionados ou removidos pode alterar o datashare.
## Privilégios obrigatórios
A seguir estão os privilégios obrigatórios para ALTER DATASHARE:
+ Superusuário.
+ Usuário com o privilégio ALTER DATASHARE.
+ Usuários que tenham privilégios ALTER ou ALL na unidade de compartilhamento de dados.
+ Para adicionar objetos específicos a uma unidade de compartilhamento de dados, os usuários devem ter o privilégio nos objetos. Neste caso, os usuários devem ser os proprietários de objetos ou ter privilégios SELECT, USAGE ou ALL nos objetos.
## Sintaxe
A sintaxe a seguir ilustra como adicionar ou remover objetos da unidade de compartilhamento de dados.
```
ALTER DATASHARE datashare_name { ADD | REMOVE } {
TABLE schema.table [, ...]
| SCHEMA schema [, ...]
| FUNCTION schema.sql_udf (argtype,...) [, ...]
| ALL TABLES IN SCHEMA schema [, ...]
| ALL FUNCTIONS IN SCHEMA schema [, ...] }
```
A sintaxe a seguir ilustra como configurar as propriedades da unidade de compartilhamento de dados.
```
ALTER DATASHARE datashare_name {
[ SET PUBLICACCESSIBLE [=] TRUE | FALSE ]
[ SET INCLUDENEW [=] TRUE | FALSE FOR SCHEMA schema ] }
```
## Parâmetros
*datashare\$1name*
Nome do datashare a ser alterado.
ADD \$1 REMOVE
Uma cláusula que especifica se deve adicionar ou remover objetos do datashare.
TABLE *schema*.*table* [, ...]
O nome da tabela ou da exibição no esquema especificado a ser adicionado ao datashare.
SCHEMA *schema* [, ...]
O nome do esquema a ser adicionado ao datashare.
FUNCTION *schema*.*sql\$1udf* (argtype,...) [, ...]
O nome da função SQL definida pelo usuário a ser adicionada à unidade de compartilhamento de dados.
ALL TABLES IN SCHEMA *schema* [, ...]
Uma cláusula que especifica se deve adicionar todas as tabelas e exibições no esquema especificado ao datashare.
ALL FUNCTIONS IN SCHEMA *schema* [, ...] \$1
Uma cláusula que especifica a adição de todas as funções no esquema especificado ao datashare.
[ SET PUBLICACCESSIBLE [=] TRUE \$1 FALSE ]
Uma cláusula que especifica se um datashare pode ser compartilhado para clusters acessíveis publicamente.
[ SET INCLUDENEW [=] TRUE \$1 FALSE FOR SCHEMA *schema* ]
Uma cláusula que especifica se deseja adicionar futuras tabelas, exibições ou funções definidas pelo usuário (UDFs) do SQL criadas no esquema especificado ao datashare. Tabelas atuais, exibições ou UDFs SQL no esquema especificado não são adicionadas ao datashare. Somente superusuários podem alterar essa propriedade para cada par datashare-esquema. Por padrão, a cláusula INCLUDENEW está definida como falsa.
## Observações de uso do ALTER DATASHARE
+ Os seguintes usuários podem alterar um datashare:
+ Um superusuário
+ O proprietário do datashare
+ Usuários com privilégios ALTER ou ALL na unidade de compartilhamento de dados
+ Para adicionar objetos específicos a uma unidade de compartilhamento de dados, esses usuários devem ter o privilégio correto nos objetos. Os usuários devem ser os proprietários de objetos ou ter privilégios SELECT, USAGE ou ALL nos objetos.
+ Você pode compartilhar esquemas, tabelas, exibições regulares, exibições de vinculação tardia, visões materializadas e funções definidas pelo usuário (UDFs) do SQL. Adicione um esquema à unidade de compartilhamento de dados antes de adicionar outros objetos ao esquema.
Quando você adiciona um esquema, o Amazon Redshift não adiciona todos os objetos abaixo dele. Você deve adicioná-las explicitamente.
+ Recomendamos criar unidades de compartilhamento de dados AWS Data Exchange com a configuração publicamente acessível ativada.
+ Em geral, recomendamos não alterar uma unidade de compartilhamento de dados AWS Data Exchange para desativar a acessibilidade pública usando a instrução ALTER DATASHARE. Se você fizer isso, as Contas da AWS que têm acesso à unidade de compartilhamento de dados perderão o acesso se os clusters forem acessíveis ao público. Executar esse tipo de alteração pode violar os termos do produto de dados no AWS Data Exchange. Veja a seguir uma exceção a essa recomendação.
O exemplo a seguir mostra um erro quando uma unidade de compartilhamento de dados do AWS Data Exchange é criada com a configuração desativada.
```
ALTER DATASHARE salesshare SET PUBLICACCESSIBLE FALSE;
ERROR: Alter of ADX-managed datashare salesshare requires session variable datashare_break_glass_session_var to be set to value 'c670ba4db22f4b'
```
Para permitir a alteração de uma unidade de compartilhamento de dados do AWS Data Exchange para desativar a configuração publicamente acessível, definir a variável a seguir e executar a instrução ALTER DATASHARE novamente.
```
SET datashare_break_glass_session_var to 'c670ba4db22f4b';
```
```
ALTER DATASHARE salesshare SET PUBLICACCESSIBLE FALSE;
```
Nesse caso, o Amazon Redshift gera um valor único aleatório para definir a variável de sessão para permitir ALTER DATASHARE SET PUBLICACCESSIBLE FALSE para uma unidade de compartilhamento de dados do AWS Data Exchange.
## Exemplos
O exemplo a seguir adiciona o esquema `public` à unidade de compartilhamento de dados `salesshare`.
```
ALTER DATASHARE salesshare ADD SCHEMA public;
```
O exemplo a seguir adiciona a tabela `public.tickit_sales_redshift` à unidade de compartilhamento de dados `salesshare`.
```
ALTER DATASHARE salesshare ADD TABLE public.tickit_sales_redshift;
```
O exemplo a seguir adiciona todas as tabelas à unidade de compartilhamento de dados `salesshare`.
```
ALTER DATASHARE salesshare ADD ALL TABLES IN SCHEMA PUBLIC;
```
O exemplo a seguir remove a tabela `public.tickit_sales_redshift` da unidade de compartilhamento de dados `salesshare`.
```
ALTER DATASHARE salesshare REMOVE TABLE public.tickit_sales_redshift;
```
# ALTER DEFAULT PRIVILEGES
Define o conjunto padrão de permissões de acesso que será aplicado a objetos criados no futuro pelo usuário especificado. Por padrão, os usuários podem alterar somente suas próprias permissões de acesso padrão. Somente um superusuário pode especificar permissões padrão para outros usuários.
Privilégios padrão podem ser aplicados a funções, usuários ou grupos de usuários. É possível definir permissões padrão globalmente para todos os objetos criados no banco de dados atual ou para os objetos criados somente nos esquemas especificados.
As permissões padrão se aplicam somente a novos objetos. Executar ALTER DEFAULT PRIVILEGES não altera as permissões em objetos existentes. Para conceder permissões em todos os objetos atuais e futuros criados por qualquer usuário em um banco de dados ou esquema, consulte [Scoped permissions](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_scoped-permissions.html).
Para visualizar informações sobre os privilégios padrão para usuários de bancos de dados, consulte a [PG\$1DEFAULT\$1ACL](r_PG_DEFAULT_ACL.md) tabela de catálogos do sistema.
Para obter mais informações sobre privilégios, consulte [GRANT](r_GRANT.md).
## Privilégios obrigatórios
A seguir estão os privilégios obrigatórios para ALTER DEFAULT PRIVILEGES:
+ Superusuário
+ Usuários com o privilégio ALTER DEFAULT PRIVILEGES
+ Usuários que alterem seus próprios privilégios de acesso padrão
+ Usuários que definam privilégios para esquemas aos quais eles têm privilégios de acesso
## Sintaxe
```
ALTER DEFAULT PRIVILEGES
[ FOR USER target_user [, ...] ]
[ IN SCHEMA schema_name [, ...] ]
grant_or_revoke_clause
where grant_or_revoke_clause is one of:
GRANT { { SELECT | INSERT | UPDATE | DELETE | DROP | REFERENCES | TRUNCATE } [,...] | ALL [ PRIVILEGES ] }
ON TABLES
TO { user_name [ WITH GRANT OPTION ] | ROLE role_name | GROUP group_name | PUBLIC } [, ...]
GRANT { EXECUTE | ALL [ PRIVILEGES ] }
ON FUNCTIONS
TO { user_name [ WITH GRANT OPTION ] | ROLE role_name | GROUP group_name | PUBLIC } [, ...]
GRANT { EXECUTE | ALL [ PRIVILEGES ] }
ON PROCEDURES
TO { user_name [ WITH GRANT OPTION ] | ROLE role_name | GROUP group_name | PUBLIC } [, ...]
REVOKE [ GRANT OPTION FOR ] { { SELECT | INSERT | UPDATE | DELETE | REFERENCES | TRUNCATE } [,...] | ALL [ PRIVILEGES ] }
ON TABLES
FROM user_name [, ...] [ RESTRICT ]
REVOKE { { SELECT | INSERT | UPDATE | DELETE | REFERENCES | TRUNCATE } [,...] | ALL [ PRIVILEGES ] }
ON TABLES
FROM { ROLE role_name | GROUP group_name | PUBLIC } [, ...] [ RESTRICT ]
REVOKE [ GRANT OPTION FOR ] { EXECUTE | ALL [ PRIVILEGES ] }
ON FUNCTIONS
FROM user_name [, ...] [ RESTRICT ]
REVOKE { EXECUTE | ALL [ PRIVILEGES ] }
ON FUNCTIONS
FROM { ROLE role_name | GROUP group_name | PUBLIC } [, ...] [ RESTRICT ]
REVOKE [ GRANT OPTION FOR ] { EXECUTE | ALL [ PRIVILEGES ] }
ON PROCEDURES
FROM user_name [, ...] [ RESTRICT ]
REVOKE { EXECUTE | ALL [ PRIVILEGES ] }
ON PROCEDURES
FROM { ROLE role_name | GROUP group_name | PUBLIC } [, ...] [ RESTRICT ]
```
## Parâmetros
FOR USER *target\$1user*
Opcional. Nome do usuário para o qual os privilégios padrão são definidos. Somente os superusuários podem especificar privilégios padrão para outros usuários. O valor padrão é o usuário atual.
IN SCHEMA *schema\$1name*
Opcional. Se uma cláusula IN SCHEMA for exibida, os privilégios padrão especificados são aplicados a novos objetos criados com o *schema\$1name* especificado. Nesse caso, o usuário ou grupo de usuários de destino do comando ALTER DEFAULT PRIVILEGES deve usar o comando CREATE para criar o privilégio para o esquema especificado. Os privilégios padrão específicos de um esquema são adicionados a privilégios padrão globais existentes. Por padrão, os privilégios padrão são aplicados globalmente ao banco de dados inteiro.
GRANT
O conjunto de privilégios a ser concedido a usuários ou grupos especificados para todas as novas tabelas, visualizações, funções ou procedimentos armazenados criados pelo usuário especificado. É possível definir os mesmos privilégios e opções com a cláusula GRANT que você pode definir com o comando [GRANT](r_GRANT.md).
WITH GRANT OPTION
Cláusula que indica que o usuário que recebe os privilégios por sua vez pode conceder os mesmos privilégios a outros. Você não pode conceder WITH GRANT OPTION a um grupo ou a PUBLIC.
TO *user\$1name* \$1 ROLE *role\$1name* \$1 GROUP *group\$1name*
Nome do usuário, da função ou do grupo de usuários ao qual os privilégios padrão especificados são aplicados.
REVOKE
Conjunto de privilégios a serem revogados dos usuários ou grupos especificados para todas as novas tabelas, funções ou procedimentos armazenados criados pelo usuário especificado. É possível definir os mesmos privilégios e opções com a cláusula REVOKE que você pode definir com o comando [REVOKE](r_REVOKE.md).
GRANT OPTION FOR
Cláusula que revoga somente a opção de conceder um privilégio especificado a outros usuários e não revoga o próprio privilégio. Não é possível revogar GRANT OPTION de um grupo ou de PUBLIC.
FROM *user\$1name* \$1 ROLE *role\$1name* \$1 GROUP *group\$1name*
O nome do usuário, da função ou do grupo de usuários do qual os privilégios especificados são revogados por padrão.
RESTRICT
A opção RESTRICT revoga somente os privilégios que o usuário concedeu diretamente. Esse é o padrão.
## Exemplos
Digamos que você deseja permitir que qualquer usuário do grupo `report_readers` visualize todas as tabelas e visualizações criadas pelo usuário `report_admin`. Nesse caso, execute o comando a seguir como superusuário.
```
alter default privileges for user report_admin grant select on tables to group report_readers;
```
No exemplo a seguir, o primeiro comando concede o privilégio SELECT a todas as novas tabelas que você criar. Sempre que criar uma visão, você deverá conceder explicitamente privilégios à visão ou executar novamente o comando `alter default privileges`.
```
alter default privileges grant select on tables to public;
```
O exemplo a seguir concede o privilégio INSERT ao grupo de usuários `sales_admin` para todas as novas tabelas e exibições que você criar no esquema `sales`.
```
alter default privileges in schema sales grant insert on tables to group sales_admin;
```
O exemplo a seguir inverte o comando ALTER DEFAULT PRIVILEGES do exemplo anterior.
```
alter default privileges in schema sales revoke insert on tables from group sales_admin;
```
Por padrão, o grupo de usuários PUBLIC tem permissão de execução para todas as novas funções definidas por usuário. Para revogar permissões de execução `public` para suas novas funções e depois conceder a permissão de execução somente para o grupo de usuários `dev_test`, execute os comandos a seguir.
```
alter default privileges revoke execute on functions from public;
alter default privileges grant execute on functions to group dev_test;
```
# ALTER EXTERNAL SCHEMA
Altera um esquema externo existente no banco de dados atual. Somente proprietários de esquemas, superusuários ou usuários com privilégios ALTER no esquema podem alterá-lo. Somente esquemas externos criados no CATÁLOGO DE DADOS, KAFKA ou MSK podem ser alterados.
O proprietário deste esquema é o emissor do comando CREATE EXTERNAL SCHEMA. Para transferir a propriedade de um esquema externo, use ALTER SCHEMA para alterar o proprietário. Para conceder acesso ao esquema a outros usuários ou grupos de usuário, use o comando GRANT.
Você não pode usar os comandos GRANT ou REVOKE para permissões em uma tabela externa. Em vez disso, conceda ou revogue permissões no esquema externo.
Para saber mais, consulte:
+ [ALTER SCHEMA](r_ALTER_SCHEMA.md)
+ [GRANT](r_GRANT.md)
+ [REVOKE](r_REVOKE.md)
+ [CREATE EXTERNAL SCHEMA](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md)
+ [Habilitar a autenticação mTLS para um esquema externo existente](materialized-view-streaming-ingestion-mtls.md#materialized-view-streaming-ingestion-mtls-alter)
Para visualizar detalhes dos esquemas externos, consulte a visualização de sistema SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS. Para obter mais informações, consulte [SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS](r_SVV_EXTERNAL_SCHEMAS.md).
## Sintaxe
```
ALTER EXTERNAL SCHEMA schema_name
[ IAM_ROLE [ default | 'SESSION' | 'arn:aws:iam:::role/' ] ]
[ AUTHENTICATION [ none | iam | mtls] ]
[ AUTHENTICATION_ARN 'acm-certificate-arn' | SECRET_ARN 'asm-secret-arn' ]
[ URI 'Kafka bootstrap URL' ]
```
Se você tiver um esquema externo usado para ingestão de streaming e quiser implementar o TLS mútuo para autenticação, poderá executar um comando como o apresentado a seguir, que especifica a autenticação mTLS e o ARN do certificado do ACM no ACM.
```
ALTER EXTERNAL SCHEMA schema_name
AUTHENTICATION mtls
AUTHENTICATION_ARN 'arn:aws:acm:us-east-1:444455556666:certificate/certificate_ID';
```
Ou você pode especificar a autenticação mTLS, com referência ao ARN do segredo no Secrets Manager.
```
ALTER EXTERNAL SCHEMA schema_name
AUTHENTICATION mtls
SECRET_ARN 'arn:aws:secretsmanager:us-east-1:012345678910:secret:myMTLSSecret';
```
O seguinte exemplo mostra como modificar o URI para ALTER EXTERNAL SCHEMA:
```
ALTER EXTERNAL SCHEMA schema_name
URI 'lkc-ghidef-67890.centralus.azure.glb.confluent.cloud:9092';
```
O seguinte exemplo mostra como modificar o perfil do IAM para ALTER EXTERNAL SCHEMA:
```
ALTER EXTERNAL SCHEMA schema_name
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::012345678901:role/testrole';
```
## Parâmetros
IAM\$1ROLE[ default \$1 'SESSION' \$1 'arn:aws:iam:::role/' ]
Use a palavra-chave `default` para que o Amazon Redshift use o perfil do IAM que está definido como padrão.
Use `'SESSION'` se você se conectar ao cluster do Amazon Redshift usando uma identidade federada e acesse as tabelas do esquema externo criado usando esse comando.
Para ter mais informações, consulte [CREATE EXTERNAL SCHEMA](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.html).
AUTHENTICATION
O tipo de autenticação definido para ingestão de streaming. A ingestão de streaming com tipos de autenticação funciona com o Apache, Kafka, Confluent Cloud e Amazon Managed Streaming for Apache Kafka. Para ter mais informações, consulte [CREATE EXTERNAL SCHEMA](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.html).
AUTHENTICATION\$1ARN
O ARN do certificado do AWS Certificate Manager usado pelo Amazon Redshift para autenticação mTLS com Apache Kafka, Confluent Cloud ou Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK). O ARN está disponível no console do ACM quando você escolhe o certificado emitido.
SECRET\$1ARN
O nome do recurso da Amazon (ARN) de um segredo compatível criado por meio do AWS Secrets Manager. Para ter informações sobre como criar e recuperar um ARN de um segredo, consulte [Manage secrets with AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/manage_create-basic-secret.html) no *Guia do usuário do AWS Secrets Manager* e [Recuperar o nome do recurso da Amazon (ARN) do segredo no Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/redshift-secrets-manager-integration-retrieving-secret.html).
URI
O URL de bootstrap do cluster do Apache Kafka, Confluent Cloud ou Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK). O endpoint deve ser acessível (roteável) pelo cluster do Amazon Redshift. Para ter mais informações, consulte [CREATE EXTERNAL SCHEMA](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.html).
# ALTER EXTERNAL VIEW
Use o comando ALTER EXTERNAL VIEW para atualizar a exibição externa. Dependendo dos parâmetros usados, outros mecanismos SQL, como Amazon Athena e Amazon EMR Spark, que também podem referenciar essa exibição, podem ser afetados. Para obter mais informações sobre visualizações do Catálogo de Dados, consulte [Visualizações do AWS Glue Data Catalog](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/data-catalog-views-overview.html).
## Sintaxe
```
ALTER EXTERNAL VIEW schema_name.view_name
{catalog_name.schema_name.view_name | awsdatacatalog.dbname.view_name | external_schema_name.view_name}
[FORCE] { AS (query_definition) | REMOVE DEFINITION }
```
## Parâmetros
*schema\$1name.view\$1name*
O esquema anexado ao banco de dados do AWS Glue, seguido do nome da exibição.
catalog\$1name.schema\$1name.view\$1name \$1 awsdatacatalog.dbname.view\$1name \$1 external\$1schema\$1name.view\$1name
A notação do esquema a ser usado durante a alteração da exibição. Você pode especificar o uso do AWS Glue Data Catalog, um banco de dados do Glue criado por você, ou um esquema externo também criado por você. Consulte [CREATE DATABASE](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_DATABASE.html) e [CREATE EXTERNAL SCHEMA](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.html) para obter mais informações.
FORCE
Se AWS Lake Formation deve atualizar a definição da exibição mesmo que os objetos referenciados na tabela estejam inconsistentes com outros mecanismos SQL. Se o Lake Formation atualizar a exibição, esta será considerada obsoleta para os outros mecanismos SQL até esses mecanismos também serem atualizados.
*AS query\$1definition*
A definição da consulta SQL executada pelo Amazon Redshift para alterar a exibição.
REMOVE DEFINITION
Se é necessário descartar e recriar as exibições. As exibições devem ser descartadas e recriadas para marcá-las como `PROTECTED`.
## Exemplos
O exemplo a seguir altera uma exibição do Data Catalog chamada sample\$1schema.glue\$1data\$1catalog\$1view.
```
ALTER EXTERNAL VIEW sample_schema.glue_data_catalog_view
FORCE
REMOVE DEFINITION
```
# ALTER FUNCTION
Renomeia uma função ou altera o proprietário. Tanto o nome da função quanto os tipos de dados são obrigatórios. Somente o proprietário ou um superusuário pode renomear uma função. Somente um superusuário pode alterar o proprietário de uma função.
## Sintaxe
```
ALTER FUNCTION function_name ( { [ py_arg_name py_arg_data_type | sql_arg_data_type } [ , ... ] ] )
RENAME TO new_name
```
```
ALTER FUNCTION function_name ( { [ py_arg_name py_arg_data_type | sql_arg_data_type } [ , ... ] ] )
OWNER TO { new_owner | CURRENT_USER | SESSION_USER }
```
## Parâmetros
*function\$1name*
Nome da função a ser alterada. Especifique o nome da função no caminho de pesquisa atual ou use o formato `schema_name.function_name` para usar um esquema específico.
*py\$1arg\$1name py\$1arg\$1data\$1type \$1 sql\$1arg\$1data\$1type*
Opcional. Uma lista de nomes de argumentos de entrada e tipos de dados para a função definida pelo usuário do Python ou uma lista de tipos de dados de argumentos de entrada para a função SQL definida pelo usuário.
*new\$1name*
Um novo nome da função definida pelo usuário.
*new\$1owner* \$1 CURRENT\$1USER \$1 SESSION\$1USER
Um novo proprietário da função definida pelo usuário.
## Exemplos
O exemplo a seguir altera o nome de uma função de `first_quarter_revenue` para `quarterly_revenue`.
```
ALTER FUNCTION first_quarter_revenue(bigint, numeric, int)
RENAME TO quarterly_revenue;
```
O exemplo a seguir altera o proprietário da função `quarterly_revenue` para `etl_user`.
```
ALTER FUNCTION quarterly_revenue(bigint, numeric) OWNER TO etl_user;
```
# ALTER GROUP
Altera um grupo de usuários. Use este comando para adicionar usuários a um grupo, excluir usuários de um grupo ou renomear o grupo.
## Sintaxe
```
ALTER GROUP group_name
{
ADD USER username [, ... ] |
DROP USER username [, ... ] |
RENAME TO new_name
}
```
## Parâmetros
*nome\$1grupo*
Nome do grupo de usuários a ser modificado.
ADD
Adiciona um usuário a um grupo de usuários.
DROP
Remove um usuário de um grupo de usuários.
*Nome de usuário do*
Nome do usuário a ser adicionado ou excluído do grupo.
RENAME TO
Renomeia o grupo de usuários. Nomes de grupos que começam com dois sublinhados são reservados para uso interno do Amazon Redshift. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
*new\$1name*
Novo nome do grupo de usuários.
## Exemplos
O exemplo a seguir adiciona um usuário denominado DWUSER ao grupo ADMIN\$1GROUP.
```
ALTER GROUP admin_group
ADD USER dwuser;
```
O exemplo a seguir renomeia o grupo ADMIN\$1GROUP para ADMINISTRATORS:
```
ALTER GROUP admin_group
RENAME TO administrators;
```
O exemplo a seguir adiciona dois usuários ao grupo ADMIN\$1GROUP.
```
ALTER GROUP admin_group
ADD USER u1, u2;
```
O exemplo a seguir descarta dois usuários do grupo ADMIN\$1GROUP.
```
ALTER GROUP admin_group
DROP USER u1, u2;
```
# ALTER IDENTITY PROVIDER
Altera um provedor de identidades para atribuir novos parâmetros e valores. Quando você executa esse comando, todos os valores de parâmetro definidos anteriormente são excluídos antes de os novos valores serem atribuídos. Somente um superusuário pode alterar um provedor de identidades.
## Sintaxe
```
ALTER IDENTITY PROVIDER identity_provider_name
[PARAMETERS parameter_string]
[NAMESPACE namespace]
[IAM_ROLE iam_role]
[AUTO_CREATE_ROLES
[ TRUE [ { INCLUDE | EXCLUDE } GROUPS LIKE filter_pattern] |
FALSE
]
[DISABLE | ENABLE]
```
## Parâmetros
*identity\$1provider\$1name*
O nome do provedor de identidades. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
*parameter\$1string*
Uma string com um objeto JSON formatado corretamente que contém os parâmetros e valores necessários para o provedor de identidades específico.
*Namespace do*
O namespace da organização.
*iam\$1role*
O perfil do IAM que fornece permissões para a conexão com o Centro de Identidade do IAM. Esse parâmetro é aplicável somente quando o tipo de provedor de identidades é AWSIDC.
*auto\$1create\$1roles*
Habilita ou desabilita o atributo de criação automática de perfil. Se o valor for TRUE, o Amazon Redshift habilitará o recurso de criação automática de perfil. Se o valor for FALSE, o Amazon Redshift desabilitará o recurso de criação automática de perfil. Se o valor desse parâmetro não for especificado, o Amazon Redshift o determinará usando a seguinte lógica:
+ Se `AUTO_CREATE_ROLES` for habilitado, mas o valor não for especificado, o valor será definido como TRUE.
+ Se `AUTO_CREATE_ROLES` não for habilitado e o provedor de identidades for AWSIDC, o valor será definido como FALSE.
+ Se `AUTO_CREATE_ROLES` não for habilitado e o provedor de identidades for o Azure, o valor será definido como TRUE.
Para incluir grupos, especifique `INCLUDE`. O padrão é vazio, o que significa incluir todos os grupos se `AUTO_CREATE_ROLES` estiver ativado.
Para excluir grupos, especifique `EXCLUDE`. O padrão é vazio, o que significa não excluir nenhum grupo se `AUTO_CREATE_ROLES` estiver ativado.
*filter\$1pattern*
Uma expressão de caractere UTF-8 válida com o padrão para estabelecer correspondência com os nomes de grupo. A opção LIKE executa uma correspondência com distinção entre letras maiúsculas e minúsculas compatível com os seguintes metacaracteres de correspondência de padrões:
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/r_ALTER_IDENTITY_PROVIDER.html)
Se *filter\$1pattern* não contiver metacaracteres, o padrão representará somente a própria string. Nesse caso, LIKE age da mesma forma que o operador de igualdade.
*filter\$1pattern* aceita os seguintes caracteres:
+ Caracteres alfabéticos maiúsculos e minúsculos (A-Z e a-z)
+ Números (0-9)
+ Os seguintes caracteres especiais:
```
_ % ^ * + ? { } , $
```
*DISABLE ou ENABLE*
Ativa e desativa o provedor de identidades. O padrão é ENABLE.
## Exemplos
O exemplo a seguir altera um provedor de identidades chamado *oauth\$1standard*. Aplica-se especificamente quando o Microsoft Azure AD é o provedor de identidades.
```
ALTER IDENTITY PROVIDER oauth_standard
PARAMETERS '{"issuer":"https://sts.windows.net/2sdfdsf-d475-420d-b5ac-667adad7c702/",
"client_id":"87f4aa26-78b7-410e-bf29-57b39929ef9a",
"client_secret":"BUAH~ewrqewrqwerUUY^%tHe1oNZShoiU7",
"audience":["https://analysis.windows.net/powerbi/connector/AmazonRedshift"]
}'
```
O exemplo a seguir mostra como definir o namespace do provedor de identidades. Isso poderá ser aplicado ao Microsoft Azure AD, se ele seguir uma declaração como o exemplo anterior, ou a outro provedor de identidades. Também poderá ser aplicado a um caso em que você conecte um cluster provisionado existente do Amazon Redshift ou um grupo de trabalho do Amazon Redshift sem servidor ao Centro de Identidade do IAM, se tiver uma conexão configurada por meio de uma aplicação gerenciada.
```
ALTER IDENTITY PROVIDER "my-redshift-idc-application"
NAMESPACE 'MYCO';
```
O exemplo a seguir define o perfil do IAM e funciona no caso de uso para configurar a integração do Redshift com o Centro de Identidade do IAM.
```
ALTER IDENTITY PROVIDER "my-redshift-idc-application"
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/myadministratorrole';
```
Para obter mais informações sobre a configuração de uma conexão do Redshift ao Centro de Identidade do IAM, consulte [Conectar o Redshift ao IAM Identity Center para proporcionar aos usuários uma experiência de logon único](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/redshift-iam-access-control-idp-connect.html).
**Desabilitar um provedor de identidades**
A declaração de exemplo a seguir mostra como desabilitar um provedor de identidades. Quando desabilitado, os usuários federados do provedor de identidades não podem fazer login no cluster enquanto ele não for habilitado novamente.
```
ALTER IDENTITY PROVIDER "redshift-idc-app" DISABLE;
```
# ALTER MASKING POLICY
Altera uma política de mascaramento de dados dinâmica existente. Para obter mais informações sobre mascaramento dinâmico de dados, consulte [Mascaramento dinâmico de dados](t_ddm.md).
Superusuários e usuários ou perfis que têm o perfil sys:secadmin podem alterar uma política de mascaramento.
## Sintaxe
```
ALTER MASKING POLICY
{ policy_name | database_name.policy_name }
USING (masking_expression);
```
## Parâmetros
*policy\$1name*
O nome da política de mascaramento. Deve ser o nome de uma política de mascaramento que já existe no banco de dados.
database\$1name
O nome do banco de dados no qual a política é criada. O banco de dados pode ser o conectado ou um banco de dados que comporte as permissões federadas do Amazon Redshift.
*masking\$1expression*
A expressão SQL usada para transformar as colunas de destino. Ela pode ser escrita usando funções de manipulação de dados, como funções de manipulação de strings, ou em conjunto com funções definidas pelo usuário escritas em SQL, em Python ou com o AWS Lambda.
A expressão deve corresponder às colunas de entrada e aos tipos de dados da expressão original. Por exemplo, se as colunas de entrada da política de mascaramento original fossem `sample_1 FLOAT` e `sample_2 VARCHAR(10)`, não seria possível alterar a política de mascaramento para receber uma terceira coluna ou fazer com que a política recebesse um FLOAT e um BOOLEAN. Se você usar uma constante como sua expressão de mascaramento, deverá convertê-la explicitamente em um tipo que corresponda ao tipo de entrada.
Você deve ter a permissão USAGE em todas as funções definidas pelo usuário que você usa na expressão de mascaramento.
Para o uso da ALTER MASKING POLICY no Catálogo de Permissões Federadas do Amazon Redshift, consulte [Gerenciar o controle de acesso com permissões federadas do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/federated-permissions-managing-access.html).
# ALTER MATERIALIZED VIEW
Altera os atributos de uma visão materializada.
## Sintaxe
```
ALTER MATERIALIZED VIEW mv_name
{
AUTO REFRESH { YES | NO }
| ALTER DISTKEY column_name
| ALTER DISTSTYLE ALL
| ALTER DISTSTYLE EVEN
| ALTER DISTSTYLE KEY DISTKEY column_name
| ALTER DISTSTYLE AUTO
| ALTER [COMPOUND] SORTKEY ( column_name [,...] )
| ALTER SORTKEY AUTO
| ALTER SORTKEY NONE
| ROW LEVEL SECURITY { ON | OFF } [ CONJUNCTION TYPE { AND | OR } ] [FOR DATASHARES]
};
```
## Parâmetros
*mv\$1name*
O nome da visão materializada a ser alterada.
AUTO REFRESH \$1 YES \$1 NO \$1
Uma cláusula que ativa ou desativa a atualização automática de uma visão materializada. Para obter informações sobre atualização automática ou visões materializadas, consulte [Atualizar uma visualização materializada](materialized-view-refresh.md).
ALTER DISTSTYLE ALL
Uma cláusula que altera o estilo de distribuição existente de uma tabela para `ALL`. Considere o seguinte:
+ Um ALTER DISTSTYLE, ALTER SORTKEY e VACUUM não podem ser executados simultaneamente na mesma relação.
+ Se VACUUM estiver sendo executado no momento, a execução ALTER DISTSTYLE ALL retornará um erro.
+ Se ALTER DISTSTYLE ALL estiver em execução, um vacuum em segundo plano não será iniciado em uma relação.
+ O comando ALTER DISTSTYLE ALL não é compatível para relações com chaves de classificação intercaladas e tabelas temporárias.
+ Se o estilo de distribuição tiver sido definido anteriormente como AUTO, a relação não será mais considerada para otimização automática de tabela.
Para obter mais informações sobre DISTSTYLE ALL, acesse [CREATE MATERIALIZED VIEW](materialized-view-create-sql-command.md).
ALTER DISTSTYLE EVEN
Uma cláusula que altera o estilo de distribuição existente de uma tabela para `EVEN`. Considere o seguinte:
+ Um ALTER DISTSYTLE, ALTER SORTKEY e VACUUM não podem ser executados simultaneamente na mesma relação.
+ Se VACUUM estiver sendo executado no momento, a execução ALTER DISTSTYLE EVEN retornará um erro.
+ Se ALTER DISTSTYLE EVEN estiver em execução, um vacuum em segundo plano não será iniciado na relação.
+ O comando ALTER DISTSTYLE EVEN não é compatível para relações com chaves de classificação intercaladas e tabelas temporárias.
+ Se o estilo de distribuição tiver sido definido anteriormente como AUTO, a relação não será mais considerada para otimização automática de tabela.
Para obter mais informações sobre DISTSTYLE EVEN, acesse [CREATE MATERIALIZED VIEW](materialized-view-create-sql-command.md).
ALTER DISTKEY *column\$1name* ou ALTER DISTSTYLE KEY DISTKEY *column\$1name*
Uma cláusula que altera a coluna usada como chave de distribuição de uma relação. Considere o seguinte:
+ VACUUM e ALTER DISTKEY não podem ser executados simultaneamente na mesma relação.
+ Se VACUUM já estiver sendo executado, então, ALTER DISTKEY retornará um erro.
+ Se ALTER DISTKEY estiver em execução, o vacuum em segundo plano não será iniciado em uma relação.
+ Se ALTER DISTKEY estiver sendo executado, a limpeza em primeiro plano retornará um erro.
+ Você só pode executar um comando ALTER DISTKEY em uma relação por vez.
+ O comando ALTER DISTKEY não é compatível para relações com chaves de classificação intercaladas.
+ Se o estilo de distribuição tiver sido definido anteriormente como AUTO, a relação não será mais considerada para otimização automática de tabela.
Ao especificar DISTSTYLE KEY, os dados são distribuídos pelos valores na coluna DISTKEY. Para obter mais informações sobre DISTSTYLE, consulte [CREATE MATERIALIZED VIEW](materialized-view-create-sql-command.md).
ALTER DISTSTYLE AUTO
Uma cláusula que altera o estilo de distribuição existente de uma relação para AUTO.
Quando você altera um estilo de distribuição para AUTO, o estilo de distribuição da relação é definido como o seguinte:
+ Uma pequena relação com DISTSTYLE ALL é convertida em AUTO(ALL).
+ Uma pequena relação com DISTSTYLE EVEN é convertida em AUTO(ALL).
+ Uma pequena relação com DISTSTYLE KEY é convertida em AUTO(ALL).
+ Uma grande relação com DISTSTYLE ALL é convertida em AUTO(EVEN).
+ Uma grande relação com DISTSTYLE EVEN é convertida em AUTO(EVEN).
+ Uma grande relação com DISTSTYLE KEY é convertida em AUTO(KEY) e a DISTKEY é preservada. Nesse caso, o Amazon Redshift não faz alterações na relação.
Se o Amazon Redshift determinar que um novo estilo de distribuição ou chave melhorará a performance das consultas, o Amazon Redshift poderá alterar o estilo de distribuição ou a chave da relação no futuro. Por exemplo, o Amazon Redshift pode converter uma relação com um DISTSTYLE de AUTO(KEY) em AUTO(EVEN) ou vice-versa. Para obter mais informações sobre o comportamento quando as chaves de distribuição são alteradas, incluindo redistribuição de dados e bloqueios, acesse [Recomendações do Amazon Redshift Advisor](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/advisor-recommendations.html#alter-diststyle-distkey-recommendation).
Para mais informações sobre DISTSTYLE AUTO, acesse [CREATE MATERIALIZED VIEW](materialized-view-create-sql-command.md).
Para visualizar o estilo de distribuição de uma relação, consulte a visualização de catálogo SVV\$1TABLE\$1INFO do sistema. Para obter mais informações, acesse [SVV\$1TABLE\$1INFO](r_SVV_TABLE_INFO.md). Para visualizar as recomendações do Amazon Redshift Advisor para relações, consulte a visualização de catálogo SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS do sistema. Para obter mais informações, acesse [SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS](r_SVV_ALTER_TABLE_RECOMMENDATIONS.md). Para exibir as ações executadas pelo Amazon Redshift, consulte a visualização do catálogo do sistema SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION. Para obter mais informações, acesse [SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION](r_SVL_AUTO_WORKER_ACTION.md).
ALTER [COMPOUND] SORTKEY ( *column\$1name* [,...] )
Uma cláusula que altera ou adiciona a chave de classificação usada para uma relação. ALTER SORTKEY não é compatível com tabelas temporárias.
Quando você altera uma chave de classificação, a codificação de compactação de colunas na chave de classificação nova ou original pode ser alterada. Se nenhuma codificação for definida explicitamente para a relação, o Amazon Redshift atribuirá automaticamente codificações de compactação da seguinte maneira:
+ Colunas que são definidas como chaves de classificação são designadas a compactação RAW.
+ Colunas que são definidas como tipos de dados BOOLEAN, REAL ou DOUBLE PRECISION recebem a compactação RAW.
+ As colunas definidas como SMALLINT, INTEGER, BIGINT, DECIMAL, DATE, TIME, TIMETZ, TIMESTAMP ou TIMESTAMPTZ recebem a compactação AZ64.
+ As colunas definidas como CHAR ou VARCHAR recebem a compactação LZO.
Considere o seguinte:
+ Você pode definir no máximo 400 colunas para uma chave de classificação por relação.
+ É possível alterar uma chave de classificação intercalada para uma chave de classificação composta ou nenhuma chave de classificação. Porém, não é possível alterar uma chave de classificação composta para uma chave de classificação intercalada.
+ Se a chave de classificação tiver sido definida anteriormente como AUTO, a relação não será mais considerada para otimização automática de tabela.
+ O Amazon Redshift recomenda o uso de codificação RAW (sem compactação) para colunas definidas como chaves de classificação. Quando você altera uma coluna para escolhê-la como uma chave de classificação, a compactação da coluna é alterada para compactação RAW (sem compactação). Isso pode aumentar a quantidade de armazenamento necessária para a relação. Quanto o tamanho da relação aumenta depende da definição específica da relação e do conteúdo da relação. Para obter mais informações sobre compactação, acesse [Codificações de compactação](c_Compression_encodings.md).
Quando os dados são carregados em uma relação, eles são carregados na ordem da chave de classificação. Quando você altera a chave de classificação, o Amazon Redshift reorganiza os dados. Para obter mais informações sobre SORTKEY, consulte [CREATE MATERIALIZED VIEW](materialized-view-create-sql-command.md).
ALTER SORTKEY AUTO
Uma cláusula que altera ou adiciona a chave de classificação da relação de destino para AUTO. ALTER SORTKEY AUTO não é compatível com tabelas temporárias.
Quando você altera uma chave de classificação para AUTO, o Amazon Redshift preserva a chave de classificação existente da relação.
Se o Amazon Redshift determinar que uma nova chave de classificação melhorará a performance das consultas, o Amazon Redshift poderá alterar a chave de classificação da sua relação no futuro.
Para obter mais informações sobre SORTKEY AUTO, consulte [CREATE MATERIALIZED VIEW](materialized-view-create-sql-command.md).
Para visualizar a chave de classificação de uma relação, consulte a visualização de catálogo SVV\$1TABLE\$1INFO do sistema. Para obter mais informações, acesse [SVV\$1TABLE\$1INFO](r_SVV_TABLE_INFO.md). Para visualizar as recomendações do Amazon Redshift Advisor para relações, consulte a visualização de catálogo SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS do sistema. Para obter mais informações, acesse [SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS](r_SVV_ALTER_TABLE_RECOMMENDATIONS.md). Para exibir as ações executadas pelo Amazon Redshift, consulte a visualização do catálogo do sistema SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION. Para obter mais informações, acesse [SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION](r_SVL_AUTO_WORKER_ACTION.md).
ALTER SORTKEY NONE
Uma cláusula que remove a chave de classificação da relação de destino.
Se a chave de classificação tiver sido definida anteriormente como AUTO, a relação não será mais considerada para otimização automática de tabela.
ROW LEVEL SECURITY \$1 ON \$1 OFF \$1 [ CONJUNCTION TYPE \$1 AND \$1 OR \$1 ] [ FOR DATASHARES ]
Uma cláusula que ativa ou desativa a segurança no nível da linha para uma relação.
Quando a segurança no nível da linha é ativada para uma relação, você só pode ler as linhas às quais a política de segurança no nível da linha permite acesso. Quando não há política que conceda acesso à relação, você não consegue ver nenhuma linha da tabela. Somente superusuários e usuários ou perfis que tenham o perfil `sys:secadmin` podem definir a cláusula ROW LEVEL SECURITY. Para obter mais informações, consulte [Segurança por linha](t_rls.md).
+ [ CONJUNCTION TYPE \$1 AND \$1 OR \$1 ]
Uma cláusula que permite a você escolher o tipo de conjunção da política de segurança no nível da linha para uma relação. Quando várias políticas de segurança no nível da linha são anexadas a uma relação, você pode combinar as políticas com a cláusula AND ou OR. Por padrão, o Amazon Redshift combina políticas RLS com a cláusula AND. Superusuários, usuários ou funções que tenham a função `sys:secadmin` podem usar essa cláusula para definir o tipo de conjunção da política de segurança no nível da linha para uma relação. Para obter mais informações, consulte [Combinar várias políticas por usuário](t_rls_combine_policies.md).
+ PARA UNIDADES DE COMPARTILHAMENTO DE DADOS
Uma cláusula que determina se uma relação protegida por RLS pode ser acessada por meio das unidades de compartilhamento de dados. Por padrão, uma relação protegida por RLS não pode ser acessada por meio de uma unidade de compartilhamento de dados. Um comando ALTER MATERIALIZED VIEW ROW LEVEL SECURITY executado com essa cláusula só afeta a propriedade de acessibilidade da unidade de compartilhamento de dados da relação. A propriedade ROW LEVEL SECURITY não foi alterada.
Se você tornar uma relação protegida por RLS acessível por meio de unidades de compartilhamentos de dados, a relação não terá segurança no nível da linha no banco de dados compartilhado no lado do consumidor. A relação mantém a propriedade RLS do lado do produtor.
## Exemplos
O exemplo a seguir habilita a visão materializada `tickets_mv` a ser atualizada automaticamente.
```
ALTER MATERIALIZED VIEW tickets_mv AUTO REFRESH YES
```
# Exemplos de DISTSTYLE e SORTKEY para ALTER MATERIALIZED VIEW
Os exemplos neste tópico mostram como realizar alterações DISTSTYLE e SORTKEY utilizando ALTER MATERIALIZED VIEW.
Os seguintes exemplos de consulta mostram como alterar uma coluna DISTSTYLE KEY DISTKEY usando um exemplo de tabela base:
```
CREATE TABLE base_inventory(
inv_date_sk int4 NOT NULL,
inv_item_sk int4 NOT NULL,
inv_warehouse_sk int4 NOT NULL,
inv_quantity_on_hand int4
);
INSERT INTO base_inventory VALUES(1,1,1,1);
CREATE materialized VIEW inventory diststyle even AS SELECT * FROM base_inventory;
SELECT "table", diststyle FROM svv_table_info WHERE "table" = 'inventory';
ALTER materialized VIEW inventory ALTER diststyle KEY distkey inv_warehouse_sk;
SELECT "table", diststyle FROM svv_table_info WHERE "table" = 'inventory';
ALTER materialized VIEW inventory ALTER distkey inv_item_sk;
SELECT "table", diststyle FROM svv_table_info WHERE "table" = 'inventory';
DROP TABLE base_inventory CASCADE;
```
Altere uma visão materializada para DISTSTYLE ALL:
```
CREATE TABLE base_inventory(
inv_date_sk int4 NOT NULL,
inv_item_sk int4 NOT NULL,
inv_warehouse_sk int4 NOT NULL,
inv_quantity_on_hand int4
);
INSERT INTO base_inventory VALUES(1,1,1,1);
CREATE materialized VIEW inventory diststyle even AS SELECT * FROM base_inventory;
SELECT "table", diststyle FROM svv_table_info WHERE "table" = 'inventory';
ALTER MATERIALIZED VIEW inventory ALTER diststyle ALL;
SELECT "table", diststyle FROM svv_table_info WHERE "table" = 'inventory';
DROP TABLE base_inventory CASCADE;
```
Os seguintes comandos mostram exemplos de ALTER MATERIALIZED VIEW SORTKEY usando uma tabela base de amostra:
```
CREATE TABLE base_inventory (c0 int, c1 int);
INSERT INTO base_inventory VALUES(1,1);
CREATE materialized VIEW inventory interleaved sortkey(c0, c1) AS SELECT * FROM base_inventory;
SELECT "table", sortkey1 FROM svv_table_info WHERE "table" = 'inventory';
ALTER materialized VIEW inventory ALTER sortkey(c0, c1);
SELECT "table", diststyle, sortkey_num FROM svv_table_info WHERE "table" = 'inventory';
ALTER materialized VIEW inventory ALTER sortkey NONE;
SELECT "table", diststyle, sortkey_num FROM svv_table_info WHERE "table" = 'inventory';
ALTER materialized VIEW inventory ALTER sortkey(c0);
SELECT "table", diststyle, sortkey_num FROM svv_table_info WHERE "table" = 'inventory';
DROP TABLE base_inventory CASCADE;
```
# ALTER RLS POLICY
Altere uma política de segurança por linha em uma tabela.
Superusuários e usuários ou perfis que têm o perfil `sys:secadmin` podem alterar uma política.
## Sintaxe
```
ALTER RLS POLICY
{ policy_name | database_name.policy_name }
USING ( using_predicate_exp );
```
## Parâmetros
*policy\$1name*
O nome da política.
database\$1name
O nome do banco de dados no qual a política é criada. O banco de dados pode ser o conectado ou um banco de dados que comporte as permissões federadas do Amazon Redshift.
USING (* using\$1predicate\$1exp *)
Especifica um filtro que é aplicado à cláusula WHERE da consulta. O Amazon Redshift aplica um predicado de política antes dos predicados do usuário no nível da consulta. Por exemplo, **current\$1user = ‘joe’ and price > 10** limita Joe a ver apenas registros com o preço superior a US\$1 10.
A expressão tem acesso às variáveis declaradas na cláusula WITH da instrução CREATE RLS POLICY que foi usada para criar a política com o nome policy\$1name.
Para o uso da ALTER RLS POLICY no Catálogo de Permissões Federadas do Amazon Redshift, consulte [Gerenciar o controle de acesso com permissões federadas do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/federated-permissions-managing-access.html).
## Exemplos
O exemplo a seguir altera uma política de RLS.
```
-- First create an RLS policy that limits access to rows where catgroup is 'concerts'.
CREATE RLS POLICY policy_concerts
WITH (catgroup VARCHAR(10))
USING (catgroup = 'concerts');
-- Then, alter the RLS policy to only show rows where catgroup is 'piano concerts'.
ALTER RLS POLICY policy_concerts
USING (catgroup = 'piano concerts');
```
# ALTER ROLE
Renomeia uma função ou altera o proprietário. Para conferir a lista de perfis definidos pelo sistema do Amazon Redshift, consulte [Funções definidas pelo sistema do Amazon Redshift](r_roles-default.md).
## Permissões obrigatórias
A seguir estão as permissões necessárias para ALTER ROLE:
+ Superusuário
+ Usuários com as permissões de ALTER ROLE
## Sintaxe
```
ALTER ROLE role [ WITH ]
{ { RENAME TO role } | { OWNER TO user_name } }[, ...]
[ EXTERNALID TO external_id ]
```
## Parâmetros
*Perfil do*
O nome da função a ser alterada.
RENAME TO
Um novo nome para a função.
OWNER TO *user\$1name*
Um novo proprietário para a função.
EXTERNALID TO *external\$1id*
Um novo ID externo para a função, que está associado a um provedor de identidades. Para obter mais informações, consulte [Federação do provedor de identidades (IdP) nativo para o Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/redshift-iam-access-control-native-idp.html).
## Exemplos
O exemplo a seguir altera o nome de uma função de `sample_role1` para `sample_role2`.
```
ALTER ROLE sample_role1 RENAME TO sample_role2;
```
O exemplo a seguir altera o proprietário da função.
```
ALTER ROLE sample_role1 WITH OWNER TO user1
```
A sintaxe de ALTER ROLE é semelhante a ALTER PROCEDURE a seguir.
```
ALTER PROCEDURE first_quarter_revenue(bigint, numeric) RENAME TO quarterly_revenue;
```
O seguinte exemplo altera o proprietário de um procedimento para `etl_user`.
```
ALTER PROCEDURE quarterly_revenue(bigint, numeric) OWNER TO etl_user;
```
O exemplo a seguir atualiza uma função `sample_role1` com um novo ID externo associado a um provedor de identidades.
```
ALTER ROLE sample_role1 EXTERNALID TO "XYZ456";
```
# ALTER PROCEDURE
Renomeia um procedimento ou altera o proprietário. São necessários o nome do procedimento e os tipos de dados, ou a assinatura. Somente o proprietário ou um usuário avançado pode renomear um procedimento. Somente um usuário avançado pode alterar o proprietário de um procedimento.
## Sintaxe
```
ALTER PROCEDURE sp_name [ ( [ [ argname ] [ argmode ] argtype [, ...] ] ) ]
RENAME TO new_name
```
```
ALTER PROCEDURE sp_name [ ( [ [ argname ] [ argmode ] argtype [, ...] ] ) ]
OWNER TO { new_owner | CURRENT_USER | SESSION_USER }
```
## Parâmetros
*sp\$1name*
O nome do procedimento a ser alterado. Especifique apenas o nome do procedimento no caminho de pesquisa atual ou use o formato `schema_name.sp_procedure_name` para adotar um esquema específico.
*[argname] [ argmode] argtype*
Uma lista de nomes de argumentos, modos de argumentos e tipos de dados. Somente os tipos de dados de entrada são obrigatórios, usados para identificar o procedimento armazenado. Como alternativa, você pode fornecer a assinatura completa usada para criar o procedimento, incluindo os parâmetros de entrada e saída com seus modos.
*new\$1name*
Um novo nome para o procedimento armazenado.
*new\$1owner* \$1 CURRENT\$1USER \$1 SESSION\$1USER
Um novo proprietário para o procedimento armazenado.
## Exemplos
O exemplo a seguir altera o nome de um procedimento de `first_quarter_revenue` para `quarterly_revenue`.
```
ALTER PROCEDURE first_quarter_revenue(volume INOUT bigint, at_price IN numeric,
result OUT int) RENAME TO quarterly_revenue;
```
Este exemplo é equivalente ao seguinte:
```
ALTER PROCEDURE first_quarter_revenue(bigint, numeric) RENAME TO quarterly_revenue;
```
O seguinte exemplo altera o proprietário de um procedimento para `etl_user`.
```
ALTER PROCEDURE quarterly_revenue(bigint, numeric) OWNER TO etl_user;
```
# ALTER SCHEMA
Altera a definição de um esquema existente. Use este comando para renomear um esquema ou alterar o proprietário de um esquema. Por exemplo, renomeie um esquema existente para preservar uma cópia de backup do esquema quando planejar criar uma nova versão do esquema em questão. Para obter mais informações sobre esquemas, consulte [CREATE SCHEMA](r_CREATE_SCHEMA.md).
Para exibir as cotas de esquema configuradas, consulte [SVV\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1STATE](r_SVV_SCHEMA_QUOTA_STATE.md).
Para exibir os registros em que as cotas de esquema foram excedidas, consulte [STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md).
## Privilégios obrigatórios
Veja a seguir os privilégios obrigatórios para ALTER SCHEMA:
+ Superusuário
+ Usuário com o privilégio ALTER SCHEMA
+ Proprietário do esquema
Ao alterar o nome de um esquema, observe que os objetos que usam o nome antigo, como procedimentos armazenados ou visões materializadas, devem ser atualizados para usar o novo nome.
## Sintaxe
```
ALTER SCHEMA schema_name
{
RENAME TO new_name |
OWNER TO new_owner |
QUOTA { quota [MB | GB | TB] | UNLIMITED }
}
```
## Parâmetros
*schema\$1name*
Nome do esquema de banco de dados a ser alterado.
RENAME TO
Cláusula que renomeia o esquema.
*new\$1name*
Novo nome do esquema. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
OWNER TO
Cláusula que altera o proprietário do esquema.
*new\$1owner*
Novo proprietário do esquema.
QUOTA
A quantidade máxima de espaço em disco que o esquema especificado pode usar. Esse espaço é o tamanho coletivo de todas as tabelas no esquema especificado. O Amazon Redshift converte o valor selecionado para megabytes. Gigabytes é a unidade de medida padrão quando um valor não é especificado.
Para obter mais informações sobre como configurar cotas de esquema, consulte [CREATE SCHEMA](r_CREATE_SCHEMA.md).
## Exemplos
O exemplo a seguir renomeia o esquema SALES para US\$1SALES.
```
alter schema sales
rename to us_sales;
```
O exemplo a seguir fornece a propriedade do esquema US\$1SALES ao usuário DWUSER.
```
alter schema us_sales
owner to dwuser;
```
O exemplo a seguir altera a cota para 300 MB e remove a cota.
```
alter schema us_sales QUOTA 300 GB;
alter schema us_sales QUOTA UNLIMITED;
```
# ALTER SYSTEM
Altera uma opção de configuração no nível de sistema para o cluster do Amazon Redshift ou o grupo de trabalho do Redshift sem servidor.
## Privilégios obrigatórios
Um dos seguintes tipos de usuário pode executar o comando ALTER SYSTEM:
+ Superusuário
+ Usuário Admin
## Sintaxe
```
ALTER SYSTEM SET system-level-configuration = {true| t | on | false | f | off}
```
## Parâmetros
*system-level-configuration*
Uma configuração no nível do sistema. Valor válido: `data_catalog_auto_mount` e `metadata_security`.
\$1true\$1 t \$1 on \$1 false \$1 f \$1 off\$1
Um valor para ativar ou desativar a configuração no nível do sistema. Os valores `true`, `t` ou `on` indicam a ativação da configuração. Os valores `false`, `f` ou `off` indicam a desativação da configuração.
## Observações de uso
Para um cluster provisionado, mudará para `data_catalog_auto_mount` na próxima reinicialização do cluster. Para obter mais informações, consulte [Reinicialização de um cluster](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-clusters-console.html#reboot-cluster) no *Guia de gerenciamento do Amazon Redshift*.
Para um grupo de trabalho sem servidor, as alterações feitas em `data_catalog_auto_mount` não entram em vigor imediatamente.
## Exemplos
O exemplo a seguir ativa a montagem automática do AWS Glue Data Catalog.
```
ALTER SYSTEM SET data_catalog_auto_mount = true;
```
O exemplo a seguir ativa a segurança de metadados.
```
ALTER SYSTEM SET metadata_security = true;
```
### Definir um namespace de identidade padrão
Esse exemplo é específico ao trabalho com um provedor de identidades. É possível integrar o Redshift ao Centro de Identidade do IAM e a um provedor de identidades para centralizar o gerenciamento de identidades do Redshift e de outros serviços da AWS.
O exemplo a seguir mostra como definir o namespace de identidade padrão para o sistema. Fazer isso posteriormente simplifica a execução das declarações GRANT e CREATE, porque não é necessário incluir o namespace como prefixo para cada identidade.
```
ALTER SYSTEM SET default_identity_namespace = 'MYCO';
```
Após a execução do comando, é possível executar declarações como as seguintes:
```
GRANT SELECT ON TABLE mytable TO alice;
GRANT UPDATE ON TABLE mytable TO salesrole;
CREATE USER bob password 'md50c983d1a624280812631c5389e60d48c';
```
O efeito de definir o namespace de identidade padrão é que cada identidade não o exige como prefixo. Neste exemplo, `alice` é substituído por `MYCO:alice`. Isso acontece com qualquer identidade incluída. Para ter mais informações sobre como usar um provedor de identidades com o Redshift, consulte [Conectar o Redshift ao IAM Identity Center para proporcionar aos usuários uma experiência de logon único](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/redshift-iam-access-control-idp-connect.html).
Para ter mais informações sobre definições relativas à configuração do Centro de Identidade do IAM, consulte [SET](r_SET.md) e [ALTER IDENTITY PROVIDER](r_ALTER_IDENTITY_PROVIDER.md).
# ALTER TABLE
Esse comando altera a definição de uma tabela do Amazon Redshift ou de uma tabela externa do Amazon Redshift Spectrum. Esse comando atualiza os valores e propriedades definidos por [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md) ou [CREATE EXTERNAL TABLE](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE.md). É possível usar ALTER TABLE em uma visualização para segurança por linha (RLS).
Não é possível executar ALTER TABLE em uma tabela externa em um bloco de transação (BEGIN ... END). Para obter mais informações sobre transações, consulte [Níveis de isolamento no Amazon Redshift](c_serial_isolation.md).
ALTER TABLE bloqueia a tabela para operações de leitura e gravação até que a transação envolvendo a operação ALTER TABLE seja concluída, a menos que seja especificamente indicado na documentação que você pode consultar dados ou executar outras operações na tabela enquanto ela estiver sendo alterada.
## Privilégios obrigatórios
O usuário que altera uma tabela precisa do privilégio adequado para que o comando seja bem-sucedido. Dependendo do comando ALTER TABLE, é necessário um dos privilégios a seguir.
+ Superusuário
+ Usuários com o privilégio ALTER TABLE
+ Proprietário da tabela com o privilégio USAGE no esquema
## Sintaxe
```
ALTER TABLE table_name
{
ADD table_constraint
| DROP CONSTRAINT constraint_name [ RESTRICT | CASCADE ]
| OWNER TO new_owner
| RENAME TO new_name
| RENAME COLUMN column_name TO new_name
| ALTER COLUMN column_name TYPE updated_varchar_data_type_size
| ALTER COLUMN column_name ENCODE new_encode_type
| ALTER COLUMN column_name ENCODE encode_type,
| ALTER COLUMN column_name ENCODE encode_type, .....;
| ALTER DISTKEY column_name
| ALTER DISTSTYLE ALL
| ALTER DISTSTYLE EVEN
| ALTER DISTSTYLE KEY DISTKEY column_name
| ALTER DISTSTYLE AUTO
| ALTER [COMPOUND] SORTKEY ( column_name [,...] )
| ALTER SORTKEY AUTO
| ALTER SORTKEY NONE
| ALTER ENCODE AUTO
| ADD [ COLUMN ] column_name column_type
[ DEFAULT default_expr ]
[ ENCODE encoding ]
[ NOT NULL | NULL ]
[ COLLATE { CASE_SENSITIVE | CS | CASE_INSENSITIVE | CI } ] |
| DROP [ COLUMN ] column_name [ RESTRICT | CASCADE ]
| ROW LEVEL SECURITY { ON | OFF } [ CONJUNCTION TYPE { AND | OR } ] [ FOR DATASHARES ]
| MASKING { ON | OFF } FOR DATASHARES }
where table_constraint is:
[ CONSTRAINT constraint_name ]
{ UNIQUE ( column_name [, ... ] )
| PRIMARY KEY ( column_name [, ... ] )
| FOREIGN KEY (column_name [, ... ] )
REFERENCES reftable [ ( refcolumn ) ]}
The following options apply only to external tables:
SET LOCATION { 's3://bucket/folder/' | 's3://bucket/manifest_file' }
| SET FILE FORMAT format |
| SET TABLE PROPERTIES ('property_name'='property_value')
| PARTITION ( partition_column=partition_value [, ...] )
SET LOCATION { 's3://bucket/folder' |'s3://bucket/manifest_file' }
| ADD [IF NOT EXISTS]
PARTITION ( partition_column=partition_value [, ...] ) LOCATION { 's3://bucket/folder' |'s3://bucket/manifest_file' }
[, ... ]
| DROP PARTITION ( partition_column=partition_value [, ...] )
```
Para reduzir o tempo de execução do comando ALTER TABLE, você pode combinar algumas cláusulas do comando ALTER TABLE.
O Amazon Redshift oferece suporte às seguintes combinações de cláusulas de ALTER TABLE:
```
ALTER TABLE tablename ALTER SORTKEY (column_list), ALTER DISTKEY column_Id;
ALTER TABLE tablename ALTER DISTKEY column_Id, ALTER SORTKEY (column_list);
ALTER TABLE tablename ALTER SORTKEY (column_list), ALTER DISTSTYLE ALL;
ALTER TABLE tablename ALTER DISTSTYLE ALL, ALTER SORTKEY (column_list);
```
## Parâmetros
*table\$1name*
Nome da tabela a ser alterada. Especifique somente o nome da tabela ou use o formato *schema\$1name.table\$1name* para usar um esquema específico. As tabelas externas devem ser qualificadas por um nome de esquema externo. Você também poderá especificar um nome de exibição se estiver usando a instrução ALTER TABLE para renomear ou alterar o proprietário de uma exibição. O tamanho máximo de um nome de tabela é 127 bytes; nomes mais longos são truncados para ter no máximo 127 bytes. É possível usar caracteres multibyte UFT-8 até um máximo de quatro bytes. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
ADD *restrição\$1tabela*
Cláusula que adiciona a restrição especificada à tabela. Para descrições de valores de *table\$1constraint* válidos, consulte [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md).
Não é possível adicionar uma restrição de chave primária a uma coluna anulável. Se a coluna tiver sido criada originalmente com a restrição NOT NULL, é possível adicionar uma restrição de chave primária.
DROP CONSTRAINT *nome\$1restrição*
Cláusula que remove a restrição denominada da tabela. Para remover uma restrição, especifique o nome da restrição, não o tipo. Para visualizar nomes de restrições de tabelas, execute a consulta a seguir.
```
select constraint_name, constraint_type
from information_schema.table_constraints;
```
RESTRICT
Cláusula que remove somente a restrição especificada. RESTRICT é uma opção para o comando DROP CONSTRAINT. RESTRICT não pode ser usada com CASCADE.
CASCADE
Cláusula que remove a restrição especificada e qualquer dependência dessa restrição. CASCADE é uma opção para o comando DROP CONSTRAINT. CASCADE não pode ser usada com RESTRICT.
OWNER TO *novo\$1proprietário*
Cláusula que altera o proprietário da tabela (ou exibição) para o valor *new\$1owner*.
RENAME TO *novo\$1nome*
Cláusula que renomeia uma tabela (ou exibição) para o valor especificado em *new\$1name*. O tamanho máximo do nome da tabela é 127 bytes; nomes mais longos são truncados para ter no máximo 127 bytes.
Não é possível renomear uma tabela permanente para um nome que comece com '\$1'. '\$1' no início do nome é indicação de uma tabela temporária.
Você não pode renomear uma tabela externa.
ALTER COLUMN *column\$1name* TYPE *updated\$1varchar\$1data\$1type\$1size*
Uma cláusula que altera o tamanho de uma coluna definida como um tipo de dados VARCHAR. Essa cláusula só oferece suporte à alteração do tamanho de um tipo de dado VARCHAR. Considere as seguintes limitações:
+ Não é possível alterar uma coluna com as codificações de compactação BYTEDICT, RUNLENGTH, TEXT255 ou TEXT32K.
+ Você não reduzir o tamanho para menos que o tamanho máximo dos dados existentes.
+ Não é possível alterar colunas com valores padrão
+ Não é possível alterar colunas com UNIQUE, PRIMARY KEY ou FOREIGN KEY.
+ Não é possível alterar colunas em um bloco de transação (BEGIN ... END). Para obter mais informações sobre transações, consulte [Níveis de isolamento no Amazon Redshift](c_serial_isolation.md).
ALTER COLUMN *column\$1name* ENCODE *new\$1encode\$1type*
Cláusula que altera a codificação de compactação de uma coluna. Se você especificar a codificação de compactação para uma coluna, a tabela não será mais definida como ENCODE AUTO. Para obter informações sobre a codificação de compactação, consulte [Compactação de colunas para reduzir o tamanho dos dados armazenados](t_Compressing_data_on_disk.md).
Quando você altera a codificação de compactação para uma coluna, a tabela permanece disponível para consulta.
Considere as seguintes limitações:
+ Você não pode alterar uma coluna para a mesma codificação definida atualmente para a coluna.
+ Não é possível alterar a codificação de uma coluna em uma tabela com uma chave de classificação intercalada.
ALTER COLUMN *column\$1name* ENCODE *encode\$1type*, ALTER COLUMN *column\$1name* ENCODE *encode\$1type*, .....;
Uma cláusula que altera a codificação de compactação de várias colunas em um único comando. Para obter informações sobre a codificação de compactação, consulte [Compactação de colunas para reduzir o tamanho dos dados armazenados](t_Compressing_data_on_disk.md).
Quando você altera a codificação de compactação para uma coluna, a tabela permanece disponível para consulta.
Considere as seguintes limitações:
+ Você não pode alterar uma coluna para o mesmo tipo de codificação ou uma diferente várias vezes em um único comando.
+ Você não pode alterar uma coluna para a mesma codificação definida atualmente para a coluna.
+ Não é possível alterar a codificação de uma coluna em uma tabela com uma chave de classificação intercalada.
ALTER DISTSTYLE ALL
Uma cláusula que altera o estilo de distribuição existente de uma tabela para `ALL`. Considere o seguinte:
+ ALTER DISTSTYLE, ALTER SORTKEY e VACUUM não podem ser executados simultaneamente na mesma tabela.
+ Se VACUUM estiver sendo executado no momento, a execução ALTER DISTSTYLE ALL retornará um erro.
+ Se ALTER DISTSTYLE ALL estiver em execução, a limpeza em segundo plano não será iniciada em uma tabela.
+ O comando ALTER DISTSTYLE ALL não é compatível com tabelas com chaves de classificação intercaladas e tabelas temporárias.
+ Se o estilo de distribuição foi definido anteriormente como AUTO, a tabela não é mais um candidato para otimização automática de tabela.
Para mais informações sobre DISTSTYLE ALL, consulte [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md).
ALTER DISTSTYLE EVEN
Uma cláusula que altera o estilo de distribuição existente de uma tabela para `EVEN`. Considere o seguinte:
+ Um ALTER DISTSYTLE, ALTER SORTKEY e VACUUM não podem ser executados simultaneamente na mesma tabela.
+ Se VACUUM estiver sendo executado no momento, a execução ALTER DISTSTYLE EVEN retornará um erro.
+ Se ALTER DISTSTYLE EVEN estiver em execução, o vacuum em segundo plano não será iniciado em uma tabela.
+ O comando ALTER DISTSTYLE EVEN não é compatível com tabelas com chaves de classificação intercaladas nem com tabelas temporárias.
+ Se o estilo de distribuição foi definido anteriormente como AUTO, a tabela não é mais um candidato para otimização automática de tabela.
Para obter mais informações sobre DISTSTYLE EVEN, consulte [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md).
ALTER DISTKEY *column\$1name* ou ALTER DISTSTYLE KEY DISTKEY *column\$1name*
Uma cláusula que altera a coluna usada como a chave de distribuição da tabela. Considere o seguinte:
+ VACUUM e ALTER DISTKEY não podem ser executados ao mesmo tempo na mesma tabela.
+ Se VACUUM já estiver sendo executado, então, ALTER DISTKEY retornará um erro.
+ Se ALTER DISTKEY estiver em execução, a limpeza em segundo plano não será iniciada na tabela.
+ Se ALTER DISTKEY estiver sendo executado, a limpeza em primeiro plano retornará um erro.
+ Você só pode executar um comando ALTER DISTKEY por vez em uma tabela.
+ O comando ALTER DISTKEY não é compatível com tabelas com chaves de classificação intercalada.
+ Se o estilo de distribuição foi definido anteriormente como AUTO, a tabela não é mais um candidato para otimização automática de tabela.
Ao especificar DISTSTYLE KEY, os dados são distribuídos pelos valores na coluna DISTKEY. Para mais informações sobre DISTSTYLE, consulte [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md).
ALTER DISTSTYLE AUTO
Uma cláusula que altera o estilo de distribuição existente de uma tabela para AUTO.
Quando você altera um estilo de distribuição para AUTO, o estilo de distribuição da tabela é definido para o seguinte:
+ Uma pequena tabela com DISTSTYLE ALL é convertida em AUTO(ALL).
+ Uma pequena tabela com DISTSTYLE EVEN é convertida em AUTO(ALL).
+ Uma pequena tabela com DISTSTYLE KEY é convertida em AUTO(ALL).
+ Uma grande tabela com DISTSTYLE ALL é convertida em AUTO(EVEN).
+ Uma grande tabela com DISTSTYLE EVEN é convertida em AUTO(EVEN).
+ Uma tabela grande com DISTSTYLE KEY é convertida em AUTO(KEY) e a DISTKEY é mantida. Nesse caso, o Amazon Redshift não faz alterações na tabela.
Se o Amazon Redshift determinar que um novo estilo de distribuição ou chave melhorará a performance das consultas, o Amazon Redshift poderá alterar o estilo de distribuição ou a chave da sua tabela no futuro. Por exemplo, o Amazon Redshift pode converter uma tabela com um DISTSTYLE de AUTO(KEY) em AUTO(EVEN), ou vice-versa. Para obter mais informações sobre o comportamento quando as chaves de distribuição são alteradas, incluindo redistribuição de dados e bloqueios, consulte [Recomendações do Amazon Redshift Advisor](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/advisor-recommendations.html#alter-diststyle-distkey-recommendation).
Para mais informações sobre DISTSTYLE AUTO, consulte [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md).
Para exibir o estilo de distribuição de uma tabela, consulte a visualização do catálogo do sistema SVV\$1TABLE\$1INFO. Para obter mais informações, consulte [SVV\$1TABLE\$1INFO](r_SVV_TABLE_INFO.md). Para exibir as recomendações do Amazon Redshift Advisor para tabelas, consulte a visualização do catálogo do sistema SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS. Para obter mais informações, consulte [SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS](r_SVV_ALTER_TABLE_RECOMMENDATIONS.md). Para exibir as ações executadas pelo Amazon Redshift, consulte a visualização do catálogo do sistema SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION. Para obter mais informações, consulte [SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION](r_SVL_AUTO_WORKER_ACTION.md).
ALTER [COMPOUND] SORTKEY ( *column\$1name* [,...] )
Uma cláusula que altera ou adiciona a chave de classificação usada para uma tabela. ALTER SORTKEY não é compatível com tabelas temporárias.
Quando você altera uma chave de classificação, a codificação de compactação de colunas na chave de classificação nova ou original pode ser alterada. Se nenhuma codificação for explicitamente definida para a tabela, o Amazon Redshift atribuirá automaticamente codificações de compactação da seguinte forma:
+ Colunas que são definidas como chaves de classificação são designadas a compactação RAW.
+ Colunas que são definidas como tipos de dados BOOLEAN, REAL ou DOUBLE PRECISION recebem a compactação RAW.
+ As colunas definidas como SMALLINT, INTEGER, BIGINT, DECIMAL, DATE, TIME, TIMETZ, TIMESTAMP ou TIMESTAMPTZ recebem a compactação AZ64.
+ As colunas definidas como CHAR ou VARCHAR recebem a compactação LZO.
Considere o seguinte:
+ Você pode definir um máximo de 400 colunas para uma chave de classificação por tabela.
+ É possível alterar uma chave de classificação intercalada para uma chave de classificação composta ou nenhuma chave de classificação. Porém, não é possível alterar uma chave de classificação composta para uma chave de classificação intercalada.
+ Se a chave de classificação tiver sido definida anteriormente como AUTO, a tabela não será mais candidata à otimização automática da tabela.
+ O Amazon Redshift recomenda o uso de codificação RAW (sem compactação) para colunas definidas como chaves de classificação. Quando você altera uma coluna para escolhê-la como uma chave de classificação, a compactação da coluna é alterada para compactação RAW (sem compactação). Isso pode aumentar a quantidade de armazenamento necessária pela tabela. O quanto o tamanho da tabela aumenta depende da definição específica da tabela e do conteúdo da tabela. Para obter mais informações sobre compactação, consulte . [Codificações de compactação](c_Compression_encodings.md)
Quando os dados são carregados em uma tabela, os dados são carregados na ordem da chave de classificação. Quando você altera a chave de classificação, o Amazon Redshift reorganiza os dados. Para obter mais informações sobre SORTKEY, consulte [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md).
ALTER SORTKEY AUTO
Uma cláusula que altera ou adiciona a chave de classificação da tabela de destino como AUTO. ALTER SORTKEY AUTO não é compatível com tabelas temporárias.
Quando você altera uma chave de classificação para AUTO, o Amazon Redshift preserva a chave de classificação existente da tabela.
Se o Amazon Redshift determinar que uma nova chave de classificação melhorará a performance das consultas, o Amazon Redshift poderá alterar a chave de classificação ou a chave da sua tabela futuramente.
Para obter mais informações sobre SORTKEY AUTO, consulte [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md).
Para exibir a chave de classificação de uma tabela, consulte a visualização do catálogo do sistema SVV\$1TABLE\$1INFO. Para obter mais informações, consulte [SVV\$1TABLE\$1INFO](r_SVV_TABLE_INFO.md). Para exibir as recomendações do Amazon Redshift Advisor para tabelas, consulte a visualização do catálogo do sistema SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS. Para obter mais informações, consulte [SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS](r_SVV_ALTER_TABLE_RECOMMENDATIONS.md). Para exibir as ações executadas pelo Amazon Redshift, consulte a visualização do catálogo do sistema SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION. Para obter mais informações, consulte [SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION](r_SVL_AUTO_WORKER_ACTION.md).
ALTER SORTKEY NONE
Cláusula que remove a chave de classificação da tabela de destino.
Se a chave de classificação tiver sido definida anteriormente como AUTO, a tabela não será mais candidata à otimização automática da tabela.
ALTER ENCODE AUTO
Uma cláusula que altera o tipo de codificação das colunas da tabela de destino para AUTO. Quando você altera a codificação para AUTO, o Amazon Redshift preserva o tipo de codificação existente das colunas na tabela. Em seguida, se o Amazon Redshift determinar que um novo tipo de codificação pode melhorar a performance da consulta, o Amazon Redshift poderá alterar o tipo de codificação das colunas da tabela.
Se você alterar uma ou mais colunas para especificar uma codificação, o Amazon Redshift não ajustará mais automaticamente a codificação para todas as colunas da tabela. As colunas retêm as configurações de codificação atuais.
As seguintes ações não afetam a configuração ENCODE AUTO para a tabela:
+ Renomear a tabela.
+ Alterar a configuração DISTSTYLE ou SORTKEY para a tabela.
+ Adicionar ou eliminar uma coluna com uma configuração ENCODE.
+ Usar a opção COMPUPDATE do comando COPY. Para obter mais informações, consulte [Operações de carregamento de dados](copy-parameters-data-load.md).
Para exibir a codificação de uma tabela, consulte a visualização do catálogo do sistema SVV\$1TABLE\$1INFO. Para obter mais informações, consulte [SVV\$1TABLE\$1INFO](r_SVV_TABLE_INFO.md).
RENAME COLUMN *column\$1name* TO *new\$1name*
Cláusula que renomeia uma coluna para o valor especificado em *new\$1name*. O tamanho máximo do nome da coluna é 127 bytes; nomes mais longos são truncados para ter no máximo 127 bytes. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
ADD [ COLUMN ] *nome\$1coluna*
Cláusula que adiciona uma coluna com o nome especificado à tabela. Só é possível adicionar uma coluna em cada instrução ALTER TABLE.
Não é possível adicionar uma coluna que é a chave de distribuição (DISTKEY) ou uma chave de classificação (SORTKEY) da tabela.
Não é possível usar o comando ALTER TABLE ADD COLUMN para modificar os atributos da tabela e da coluna a seguir:
+ UNIQUE
+ PRIMARY KEY
+ REFERENCES (chave externa)
+ IDENTITY ou GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY
O tamanho máximo do nome da coluna é 127 bytes; nomes mais longos são truncados para ter no máximo 127 bytes. O número máximo de colunas que você pode definir em uma única tabela é 1.600.
As seguintes restrições são aplicadas ao adicionar uma coluna a uma tabela externa:
+ Você não pode adicionar uma coluna a uma tabela externa com a restrições de coluna DEFAULT, ENCODE, NOT NULL ou NULL.
+ Você não pode adicionar colunas a uma tabela externa definida usando o formato de arquivo AVRO.
+ Se pseudocolunas estiverem habilitadas, o número máximo de colunas que poderá ser definido em uma única tabela externa será 1.598. Se pseudocolunas não estiverem habilitadas, o número máximo de colunas que poderá ser definido em uma única tabela será 1.600.
Para obter mais informações, consulte [CREATE EXTERNAL TABLE](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE.md).
*column\$1type*
O tipo de dados da coluna que está sendo adicionada. Para as colunas CHAR e VARCHAR, é possível usar a palavra-chave MAX em vez de declarar o tamanho máximo. MAX define o tamanho máximo de CHAR para 4.096 bytes ou de VARCHAR para 65.535 bytes. O tamanho máximo de um objeto GEOMETRY é 1.048.447 bytes.
Para obter mais informações sobre os tipos de dados que o Amazon Redshift aceita, consulte [Tipos de dados](c_Supported_data_types.md).
DEFAULT *default\$1expr*
Cláusula que atribui um valor de dados padrão à coluna. O tipo de dados *expr\$1padrão* deve ser compatível com o tipo de dados da coluna. O valor DEFAULT deve ser uma expressão sem variáveis. Não são permitidas subconsultas, referências cruzadas de outras colunas na tabela atual e funções definidas pelo usuário.
*default\$1expr* é usado em qualquer operação INSERT que não especifique um valor para a coluna. Se não houver um valor padrão especificado, o valor padrão da coluna é nulo.
Se uma operação COPY encontrar um campo nulo em uma coluna com um valor DEFAULT e uma restrição NOT NULL, o comando COPY vai inserir o valor da *default\$1expr*.
DEFAULT não é compatível com tabelas externas.
ENCODE *encoding*
Codificação de compactação de uma coluna. Por padrão, o Amazon Redshift gerencia automaticamente a codificação de compactação para todas as colunas de uma tabela se você não especificar a codificação de compactação para qualquer coluna da tabela ou se especificar a opção ENCODE AUTO para a tabela.
Se você especificar a codificação de compactação para qualquer coluna na tabela ou se não especificar a opção ENCODE AUTO para a tabela, o Amazon Redshift atribuirá automaticamente a codificação de compactação às colunas para as quais você não especifica a codificação de compactação da seguinte maneira:
+ Todas as colunas nas tabelas temporárias são atribuídas à compactação RAW como padrão.
+ Colunas que são definidas como chaves de classificação são designadas a compactação RAW.
+ Colunas que são definidas como tipos de dados BOOLEAN, REAL, DOUBLE PRECISION, GEOMETRY ou GEOGRAPHY recebem a compactação RAW.
+ As colunas definidas como SMALLINT, INTEGER, BIGINT, DECIMAL, DATE, TIME, TIMETZ, TIMESTAMP ou TIMESTAMPTZ recebem a compactação AZ64.
+ As colunas definidas como CHAR, VARCHAR ou VARBYTE recebem a compactação LZO.
Se você não quiser que uma coluna seja compactada, especifique explicitamente codificação RAW.
Os seguintes [compression encodings](c_Compression_encodings.md#compression-encoding-list) são compatíveis:
+ AZ64
+ BYTEDICT
+ DELTA
+ DELTA32K
+ LZO
+ MOSTLY8
+ MOSTLY16
+ MOSTLY32
+ RAW (sem compactação)
+ RUNLENGTH
+ TEXT255
+ TEXT32K
+ ZSTD
ENCODE não é compatível com tabelas externas.
NOT NULL \$1 NULL
NOT NULL especifica que a coluna não deve conter valores nulos. NULL, o padrão, especifica que a coluna aceita valores nulos.
NOT NULL e NULL não são compatíveis com tabelas externas.
COLLATE \$1 CASE\$1SENSITIVE \$1 CS \$1 CASE\$1INSENSITIVE \$1 CI \$1
Uma cláusula que especifica se a pesquisa ou comparação de string na coluna distingue ou não maiúscula e minúsculas. O valor padrão é o mesmo da configuração atual de diferenciação de maiúsculas e minúsculas do banco de dados.
Para localizar as informações de agrupamento de banco de dados, use o seguinte comando:
```
SELECT db_collation();
db_collation
----------------
case_sensitive
(1 row)
```
CASE\$1SENSITIVE e CS são intercambiáveis e geram os mesmos resultados. Da mesma forma, CASE\$1INSENSITIVE e CI são intercambiáveis e geram os mesmos resultados.
DROP [ COLUMN ] *column\$1name*
Nome da coluna a ser excluída da tabela.
Você não pode descartar a última coluna de uma tabela. Uma tabela deve ter pelo menos uma coluna.
Não é possível descartar uma coluna que seja a chave de distribuição (DISTKEY) ou uma chave de classificação (SORTKEY) da tabela. Comportamento padrão de DROP COLUMN será RESTRICT se a coluna tiver qualquer objeto dependente, como uma exibição, uma chave primária, uma chave externa ou uma restrição UNIQUE.
As seguintes restrições são aplicadas ao remover uma coluna de uma tabela externa:
+ Você não poderá descartar uma coluna de uma tabela externa se a coluna for usada como uma partição.
+ Você não pode descartar uma coluna de uma tabela externa definida usando o formato de arquivo AVRO.
+ RESTRICT e CASCADE são ignorados para tabelas externas.
+ Não é possível descartar as colunas da tabela de políticas referenciada dentro da definição de política, a menos que você descarte ou desanexe a política. Isso também se aplica quando a opção CASCADE é especificada. Você pode descartar outras colunas na tabela de políticas.
Para obter mais informações, consulte [CREATE EXTERNAL TABLE](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE.md).
RESTRICT
Quando usado com DROP COLUMN, RESTRICT significa que a coluna a ser descartada não será descartada, nestes casos:
+ Se uma visualização definida fizer referência à coluna que está sendo descartada
+ Se uma chave externa fizer referência à coluna
+ Se a coluna fizer parte de uma chave multipart
RESTRICT não pode ser usada com CASCADE.
RESTRICT e CASCADE são ignorados para tabelas externas.
CASCADE
Quando usado com DROP COLUMN, remove a coluna especificada e qualquer objeto dependente dessa coluna. CASCADE não pode ser usada com RESTRICT.
RESTRICT e CASCADE são ignorados para tabelas externas.
As opções a seguir se aplicam somente a tabelas externas.
SET LOCATION \$1 's3://*bucket/folder*/' \$1 's3://*bucket/manifest\$1file*' \$1
O caminho para a pasta ou bucket do Amazon S3 que contém arquivos de dados ou um arquivo manifesto que contém uma lista de caminhos de objetos do Amazon S3. Os buckets devem estar na mesma região da AWS que o cluster do Amazon Redshift. Para obter uma lista de regiões da AWS compatíveis, consulte [Limitações do Amazon Redshift Spectrum](c-spectrum-considerations.md). Para obter mais informações sobre o uso de um arquivo manifesto, consulte LOCATION na referência CREATE EXTERNAL TABLE [Parâmetros](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE.md#r_CREATE_EXTERNAL_TABLE-parameters).
SET FILE FORMAT *format*
Formato para arquivos de dados externos.
Os formatos válidos são:
+ AVRO
+ PARQUET
+ RCFILE
+ SEQUENCEFILE
+ TEXTFILE
SET TABLE PROPERTIES ( '*property\$1name*'='*property\$1value*')
Uma cláusula que estabelece a definição da tabela de propriedades da tabela para uma tabela externa.
As propriedades de tabela fazem distinção entre maiúsculas e minúsculas.
'numRows'='*row\$1count*'
Uma propriedade que define o valor de numRows para a definição da tabela. Para atualizar de maneira explícita as estatísticas de uma tabela externa, defina a propriedade numRows de maneira a indicar o tamanho da tabela. O Amazon Redshift não analisa as tabelas externas para gerar as estatísticas das tabelas que o otimizador de consultas utiliza para gerar um plano de consulta. Se as estatísticas da tabela não estiverem configuradas para uma tabela externa, o Amazon Redshift gerará um plano de execução de consulta. Tal plano é baseado em uma suposição de que as tabelas externas são as maiores e as tabelas locais são as menores.
'skip.header.line.count'='*line\$1count*'
Uma propriedade que define o número de linhas a serem ignoradas no início de cada arquivo de origem.
PARTITION ( *partition\$1column*=*partition\$1value* [, ...] SET LOCATION \$1 's3://*bucket*/*folder*' \$1 's3://*bucket*/*manifest\$1file*' \$1
Cláusula que define um novo local para uma ou mais colunas de partição.
ADD [ IF NOT EXISTS ] PARTITION ( *partition\$1column*=*partition\$1value* [, ...] ) LOCATION \$1 's3://*bucket*/*folder*' \$1 's3://*bucket*/*manifest\$1file*' \$1 [, ... ]
Uma cláusula que adiciona uma ou mais partições. É possível especificar várias cláusulas PARTITION usando um único comando ALTER TABLE… ADD.
Se usar o catálogo do AWS Glue, você poderá adicionar até 100 partições usando um único comando ALTER TABLE.
A cláusula IF NOT EXISTS indica que, se a partição especificada já existir, o comando não deverá fazer alterações. Também indica que o comando deverá retornar uma mensagem de que a partição existe, em vez de finalizar com um erro. Esta cláusula é útil para realizar scripting para que o script não falhe se o comando ALTER TABLE tentar adicionar uma partição que já existe.
DROP PARTITION (*partition\$1column*=*partition\$1value* [, ...] )
Cláusula que remove a partição especificada. Remover uma partição altera somente os metadados da tabela externa. Os dados no Amazon S3 não são afetados.
ROW LEVEL SECURITY \$1 ON \$1 OFF \$1 [ CONJUNCTION TYPE \$1 AND \$1 OR \$1 ] [ FOR DATASHARES ]
Uma cláusula que ativa ou desativa a segurança no nível da linha para uma relação.
Quando a segurança no nível da linha é ativada para uma relação, você só pode ler as linhas às quais a política de segurança no nível da linha permite acesso. Quando não há política que conceda acesso à relação, você não consegue ver nenhuma linha da tabela. Somente superusuários e usuários ou perfis que tenham o perfil `sys:secadmin` podem definir a cláusula ROW LEVEL SECURITY. Para obter mais informações, consulte [Segurança por linha](t_rls.md). Essa declaração é aceita no banco de dados conectado ou em um banco de dados com permissões federadas do Amazon Redshift. A cláusula FOR DATASHARES não é aceita em um banco de dados com permissões federadas do Amazon Redshift.
+ [ CONJUNCTION TYPE \$1 AND \$1 OR \$1 ]
Uma cláusula que permite a você escolher o tipo de conjunção da política de segurança no nível da linha para uma relação. Quando várias políticas de segurança no nível da linha são anexadas a uma relação, você pode combinar as políticas com a cláusula AND ou OR. Por padrão, o Amazon Redshift combina políticas RLS com a cláusula AND. Superusuários, usuários ou funções que tenham a função `sys:secadmin` podem usar essa cláusula para definir o tipo de conjunção da política de segurança no nível da linha para uma relação. Para obter mais informações, consulte [Combinar várias políticas por usuário](t_rls_combine_policies.md).
+ PARA UNIDADES DE COMPARTILHAMENTO DE DADOS
Uma cláusula que determina se uma relação protegida por RLS pode ser acessada por meio das unidades de compartilhamento de dados. Por padrão, uma relação protegida por RLS não pode ser acessada por meio de uma unidade de compartilhamento de dados. Um comando ALTER TABLE ROW LEVEL SECURITY executado com essa cláusula só afeta a propriedade de acessibilidade da unidade de compartilhamento de dados da relação. A propriedade ROW LEVEL SECURITY não foi alterada.
Se você tornar uma relação protegida por RLS acessível por meio de unidades de compartilhamentos de dados, a relação não terá segurança no nível da linha no banco de dados compartilhado no lado do consumidor. A relação mantém a propriedade RLS do lado do produtor.
MASKING \$1 ON \$1 OFF \$1 FOR DATASHARES
Uma cláusula que determina se uma relação protegida por DDM pode ser acessada por meio de unidades de compartilhamento de dados. Por padrão, uma relação protegida por DDM não pode ser acessada por meio de uma unidade de compartilhamento de dados. Se você tornar uma relação protegida por DDM acessível por meio de unidades de compartilhamentos de dados, a relação não terá proteção por mascaramento no banco de dados compartilhado no lado do consumidor. A relação mantém a propriedade de mascaramento no lado do produtor. Somente superusuários e usuários ou perfis que tenham a função `sys:secadmin` podem definir a cláusula MASKING FOR DATASHARES. Para obter mais informações, consulte [Mascaramento dinâmico de dados](t_ddm.md).
## Exemplos
Para exemplos que mostram como usar o comando ALTER TABLE, confira os tópicos a seguir.
+ [Exemplos de ALTER TABLE](r_ALTER_TABLE_examples_basic.md)
+ [Exemplos de ALTER EXTERNAL TABLE](r_ALTER_TABLE_external-table.md)
+ [Exemplos de ALTER TABLE ADD e DROP COLUMN](r_ALTER_TABLE_COL_ex-add-drop.md)
# Exemplos de ALTER TABLE
Os exemplos a seguir demonstram o uso básico de comando ALTER TABLE.
## Renomear uma tabela ou visão
O comando a seguir renomeia a tabela de USERS para USERS\$1BKUP:
```
alter table users
rename to users_bkup;
```
Você também pode usar esse tipo de comando para renomear uma exibição.
## Alterar o proprietário de uma tabela ou visualização
O comando a seguir altera o proprietário da tabela VENUE para o usuário DWUSER:
```
alter table venue
owner to dwuser;
```
Os comandos a seguir criam uma exibição, depois alteram seu proprietário:
```
create view vdate as select * from date;
alter table vdate owner to vuser;
```
## Renomeação de uma coluna
O comando a seguir renomeia a coluna VENUESEATS na tabela VENUE para VENUESIZE:
```
alter table venue
rename column venueseats to venuesize;
```
## Remover uma restrição de tabela
Para remover uma restrição de tabela, como uma chave primária, chave externa ou restrição exclusiva, primeiro encontre o nome interno da restrição. Depois, especifique o nome da restrição no comando ALTER TABLE. O exemplo a seguir encontra as restrições da tabela CATEGORY, depois remove a chave primária com o nome `category_pkey`.
```
select constraint_name, constraint_type
from information_schema.table_constraints
where constraint_schema ='public'
and table_name = 'category';
constraint_name | constraint_type
----------------+----------------
category_pkey | PRIMARY KEY
alter table category
drop constraint category_pkey;
```
## Alterar uma coluna VARCHAR
Para poupar armazenamento, você pode definir uma tabela inicialmente com colunas VARCHAR com o tamanho mínimo necessário para os requisitos dos dados atuais. Posteriormente, para acomodar strings mais longas, você poderá alterar a tabela para aumentar o tamanho da coluna.
O exemplo a seguir aumenta o tamanho da coluna EVENTNAME para VARCHAR(300).
```
alter table event alter column eventname type varchar(300);
```
## Alterar uma coluna VARBYTE
Para poupar armazenamento, é possível definir uma tabela inicialmente com colunas VARBYTE com o tamanho mínimo necessário para os requisitos dos dados atuais. Posteriormente, para acomodar strings mais longas, você poderá alterar a tabela para aumentar o tamanho da coluna.
O exemplo a seguir aumenta o tamanho da coluna EVENTNAME para VARBYTE(300).
```
alter table event alter column eventname type varbyte(300);
```
## Alterar a codificação de compactação para uma coluna
É possível alterar a codificação de compactação de uma coluna. Abaixo, é possível encontrar um conjunto de exemplos demonstrando essa abordagem. A seguir, a definição da tabela para esses exemplos.
```
create table t1(c0 int encode lzo, c1 bigint encode zstd, c2 varchar(16) encode lzo, c3 varchar(32) encode zstd);
```
A instrução a seguir altera a codificação de compactação para a coluna c0 de codificação LZO para codificação AZ64.
```
alter table t1 alter column c0 encode az64;
```
A instrução a seguir altera a codificação de compactação para a coluna c1 de codificação Zstandard para codificação AZ64.
```
alter table t1 alter column c1 encode az64;
```
A instrução a seguir altera a codificação de compactação para a coluna c2 de codificação LZO para codificação Byte-dictionary.
```
alter table t1 alter column c2 encode bytedict;
```
A instrução a seguir altera a codificação de compactação para a coluna c3 de codificação Zstandard para codificação Runlength.
```
alter table t1 alter column c3 encode runlength;
```
## Alterar a coluna DISTSTYLE KEY DISTKEY
Os exemplos a seguir mostram como alterar o DISTSTYLE e DISTKEY de uma tabela.
Crie uma tabela com o estilo de distribuição EVEN. A visualização SVV\$1TABLE\$1INFO mostra que o DISTSTYLE é EVEN.
```
create table inventory(
inv_date_sk int4 not null ,
inv_item_sk int4 not null ,
inv_warehouse_sk int4 not null ,
inv_quantity_on_hand int4
) diststyle even;
Insert into inventory values(1,1,1,1);
select "table", "diststyle" from svv_table_info;
table | diststyle
-----------+----------------
inventory | EVEN
```
Altere a tabela DISTKEY para `inv_warehouse_sk`. A visualização SVV\$1TABLE\$1INFO mostra a coluna `inv_warehouse_sk` como a chave de distribuição resultante.
```
alter table inventory alter diststyle key distkey inv_warehouse_sk;
select "table", "diststyle" from svv_table_info;
table | diststyle
-----------+-----------------------
inventory | KEY(inv_warehouse_sk)
```
Altere a tabela DISTKEY para `inv_item_sk`. A visualização SVV\$1TABLE\$1INFO mostra a coluna `inv_item_sk` como a chave de distribuição resultante.
```
alter table inventory alter distkey inv_item_sk;
select "table", "diststyle" from svv_table_info;
table | diststyle
-----------+-----------------------
inventory | KEY(inv_item_sk)
```
## Alterar uma tabela para DISTSTYLE ALL
Os exemplos a seguir mostram como alterar uma tabela para DISTSTYLE ALL.
Crie uma tabela com o estilo de distribuição EVEN. A visualização SVV\$1TABLE\$1INFO mostra que o DISTSTYLE é EVEN.
```
create table inventory(
inv_date_sk int4 not null ,
inv_item_sk int4 not null ,
inv_warehouse_sk int4 not null ,
inv_quantity_on_hand int4
) diststyle even;
Insert into inventory values(1,1,1,1);
select "table", "diststyle" from svv_table_info;
table | diststyle
-----------+----------------
inventory | EVEN
```
Altere a tabela DISTSTYLE para ALL. A visualização SVV\$1TABLE\$1INFO mostra a DISTSYTLE alterada.
```
alter table inventory alter diststyle all;
select "table", "diststyle" from svv_table_info;
table | diststyle
-----------+----------------
inventory | ALL
```
## Alterar uma tabela SORTKEY
É possível alterar uma tabela para ter uma chave de classificação composta ou nenhuma chave de classificação.
Na definição de tabela a seguir, a tabela `t1` é definida com uma chave de classificação intercalada.
```
create table t1 (c0 int, c1 int) interleaved sortkey(c0, c1);
```
O comando a seguir altera a tabela de uma chave de classificação intercalada para uma chave de classificação composta.
```
alter table t1 alter sortkey(c0, c1);
```
O comando a seguir altera a tabela para remover a chave de classificação intercalada.
```
alter table t1 alter sortkey none;
```
Na definição de tabela a seguir, a tabela `t1` é definida com coluna `c0` como chave de classificação intercalada.
```
create table t1 (c0 int, c1 int) sortkey(c0);
```
O comando a seguir altera a tabela `t1` para uma chave de classificação composta.
```
alter table t1 alter sortkey(c0, c1);
```
## Alterar uma tabela para ENCODE AUTO
O exemplo a seguir mostra como alterar uma tabela para ENCODE AUTO.
A seguir, a definição da tabela para esse exemplo. A coluna `c0` é definida com o tipo de codificação AZ64 e coluna `c1` é definida com o tipo de codificação LZO.
```
create table t1(c0 int encode AZ64, c1 varchar encode LZO);
```
Para esta tabela, a instrução a seguir altera a codificação para AUTO.
```
alter table t1 alter encode auto;
```
O exemplo a seguir mostra como alterar uma tabela para remover a configuração ENCODE AUTO.
A seguir, a definição da tabela para esse exemplo. As colunas da tabela são definidas sem codificação. Nesse caso, a codificação usa como padrão ENCODE AUTO.
```
create table t2(c0 int, c1 varchar);
```
Para esta tabela, a instrução a seguir altera a codificação da coluna c0 para LZO. A codificação da tabela não está mais definida como ENCODE AUTO.
```
alter table t2 alter column c0 encode lzo;;
```
## Alterar o controle de segurança por linha
O comando a seguir desativa o RLS para a tabela:
```
ALTER TABLE tickit_category_redshift ROW LEVEL SECURITY OFF;
```
O comando a seguir ativa o RLS para a tabela:
```
ALTER TABLE tickit_category_redshift ROW LEVEL SECURITY ON;
```
O seguinte comando ativa RLS para a tabela e a torna acessível por meio das unidades de compartilhamento de dados:
```
ALTER TABLE tickit_category_redshift ROW LEVEL SECURITY ON;
ALTER TABLE tickit_category_redshift ROW LEVEL SECURITY FOR DATASHARES OFF;
```
O seguinte comando ativa RLS para a tabela e a torna inacessível por meio das unidades de compartilhamento de dados:
```
ALTER TABLE tickit_category_redshift ROW LEVEL SECURITY ON;
ALTER TABLE tickit_category_redshift ROW LEVEL SECURITY FOR DATASHARES ON;
```
O seguinte comando ativa RLS e define o tipo de conjunção RLS como OR para a tabela:
```
ALTER TABLE tickit_category_redshift ROW LEVEL SECURITY ON CONJUNCTION TYPE OR;
```
O seguinte comando ativa RLS e define o tipo de conjunção RLS como AND para a tabela:
```
ALTER TABLE tickit_category_redshift ROW LEVEL SECURITY ON CONJUNCTION TYPE AND;
```
# Exemplos de ALTER EXTERNAL TABLE
Os exemplos a seguir usam um bucket do Amazon S3 localizado na Região da AWSLeste dos EUA (Norte da Virgínia) (`us-east-1`) e as tabelas de exemplo criadas em [Exemplos](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE_examples.md) para CREATE TABLE. Para ter mais informações sobre como usar partições com tabelas externas, consulte [Dividir as tabelas externas do Redshift Spectrum](c-spectrum-external-tables.md#c-spectrum-external-tables-partitioning).
O exemplo a seguir define a propriedade de tabela numRows da tabela externa SPECTRUM.SALES para 170.000 linhas.
```
alter table spectrum.sales
set table properties ('numRows'='170000');
```
O exemplo a seguir altera o local da tabela externa SPECTRUM.SALES.
```
alter table spectrum.sales
set location 's3://redshift-downloads/tickit/spectrum/sales/';
```
O exemplo a seguir altera o formato da tabela externa SPECTRUM.SALES para Parquet.
```
alter table spectrum.sales
set file format parquet;
```
O exemplo a seguir adiciona uma partição à tabela SPECTRUM.SALES\$1PART.
```
alter table spectrum.sales_part
add if not exists partition(saledate='2008-01-01')
location 's3://redshift-downloads/tickit/spectrum/sales_partition/saledate=2008-01/';
```
O exemplo a seguir adiciona três partições à tabela SPECTRUM.SALES\$1PART.
```
alter table spectrum.sales_part add if not exists
partition(saledate='2008-01-01')
location 's3://redshift-downloads/tickit/spectrum/sales_partition/saledate=2008-01/'
partition(saledate='2008-02-01')
location 's3://redshift-downloads/tickit/spectrum/sales_partition/saledate=2008-02/'
partition(saledate='2008-03-01')
location 's3://redshift-downloads/tickit/spectrum/sales_partition/saledate=2008-03/';
```
O exemplo a seguir altera SPECTRUM.SALES\$1PART para remover a partição com `saledate='2008-01-01''`.
```
alter table spectrum.sales_part
drop partition(saledate='2008-01-01');
```
O exemplo a seguir define um novo caminho do Amazon S3 para a partição com `saledate='2008-01-01'`.
```
alter table spectrum.sales_part
partition(saledate='2008-01-01')
set location 's3://redshift-downloads/tickit/spectrum/sales_partition/saledate=2008-01-01/';
```
O exemplo a seguir altera o nome de `sales_date` para `transaction_date`.
```
alter table spectrum.sales rename column sales_date to transaction_date;
```
O exemplo a seguir define o mapeamento de coluna para a posição de mapeamento para uma tabela externa que usa o formato de coluna de linha otimizada (ORC).
```
alter table spectrum.orc_example
set table properties('orc.schema.resolution'='position');
```
O exemplo a seguir define o mapeamento de coluna para o mapeamento de nome para uma tabela externa que usa o formato ORC.
```
alter table spectrum.orc_example
set table properties('orc.schema.resolution'='name');
```
# Exemplos de ALTER TABLE ADD e DROP COLUMN
Os exemplos a seguir demonstram como usar o comando ALTER TABLE para adicionar e depois remover colunas básicas de tabela, e também como remover uma coluna com um objeto dependente.
## Usar os comandos ADD e depois DROP em uma coluna básica
O exemplo a seguir adiciona uma coluna FEEDBACK\$1SCORE independente à tabela USERS. Esta coluna simplesmente contém um inteiro, e o valor padrão dessa coluna é NULL (sem pontuação de comentário).
Primeiro, consulte a tabela de catálogo PG\$1TABLE\$1DEF para exibir o esquema da tabela USERS:
```
column | type | encoding | distkey | sortkey
--------------+------------------------+----------+---------+--------
userid | integer | delta | true | 1
username | character(8) | lzo | false | 0
firstname | character varying(30) | text32k | false | 0
lastname | character varying(30) | text32k | false | 0
city | character varying(30) | text32k | false | 0
state | character(2) | bytedict | false | 0
email | character varying(100) | lzo | false | 0
phone | character(14) | lzo | false | 0
likesports | boolean | none | false | 0
liketheatre | boolean | none | false | 0
likeconcerts | boolean | none | false | 0
likejazz | boolean | none | false | 0
likeclassical | boolean | none | false | 0
likeopera | boolean | none | false | 0
likerock | boolean | none | false | 0
likevegas | boolean | none | false | 0
likebroadway | boolean | none | false | 0
likemusicals | boolean | none | false | 0
```
Depois adicione a coluna feedback\$1score:
```
alter table users
add column feedback_score int
default NULL;
```
Selecione a coluna FEEDBACK\$1SCORE em USERS para confirmar se ela foi adicionada:
```
select feedback_score from users limit 5;
feedback_score
----------------
NULL
NULL
NULL
NULL
NULL
```
Remova a coluna para restabelecer o DDL original:
```
alter table users drop column feedback_score;
```
## Descartar uma coluna com um objeto dependente
O exemplo a seguir descarta uma coluna que possui um objeto dependente. Como resultado, o objeto dependente também é removido.
Para começar, adicione a coluna FEEDBACK\$1SCORE de novo à tabela USERS:
```
alter table users
add column feedback_score int
default NULL;
```
Em seguida, crie uma exibição chamada USERS\$1VIEW na tabela USERS:
```
create view users_view as select * from users;
```
Depois, tente remover a coluna FEEDBACK\$1SCORE da tabela USERS. A instrução DROP usa o comportamento padrão (RESTRICT):
```
alter table users drop column feedback_score;
```
O Amazon Redshift exibe uma mensagem de erro indicando que a coluna não pode ser descartada porque outro objeto depende dela.
Tente remover a coluna FEEDBACK\$1SCORE novamente, desta vez especificando em CASCADE para eliminar todos os objetos dependentes:
```
alter table users
drop column feedback_score cascade;
```
# ALTER TABLE APPEND
Move dados de uma tabela de origem existente para acrescentar linhas a uma tabela de destino. Os dados da tabela de origem são movidos para as colunas correspondentes na tabela de destino. A ordem das colunas não importa. Depois que os dados forem acrescentados com sucesso na tabela de destino, a tabela de origem fica vazia. ALTER TABLE APPEND geralmente é muito mais rápido do que as operações [CREATE TABLE AS](r_CREATE_TABLE_AS.md) ou [INSERT](r_INSERT_30.md) semelhantes, pois os dados são movidos, não duplicados.
**nota**
ALTER TABLE APPEND move blocos de dados entre a tabela de origem e uma tabela de destino. Para melhorar a performance, ALTER TABLE APPEND não compacta o armazenamento como parte da operação de append. Como resultado, o uso do armazenamento aumenta temporariamente. Para recuperar o espaço, execute uma operação [VACUUM](r_VACUUM_command.md).
Colunas com o mesmo nome também devem ter atributos de coluna idênticos. Se a tabela de origem ou a tabela de destino tiver colunas que não existem na outra tabela, use os parâmetros IGNOREEXTRA ou FILLTARGET para especificar como as colunas extras devem ser gerenciadas.
Não é possível acrescentar uma coluna de identidade. Se ambas as tabelas incluírem uma coluna de identidade, o comando falhará. Se somente uma tabela tiver uma coluna de identidade, inclua o parâmetro FILLTARGET ou IGNOREEXTRA. Para obter mais informações, consulte [Observações de uso de ALTER TABLE APPEND](#r_ALTER_TABLE_APPEND_usage).
É possível associar uma coluna GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY. Você pode atualizar as colunas definidas como GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY com os valores fornecidos. Para obter mais informações, consulte [Observações de uso de ALTER TABLE APPEND](#r_ALTER_TABLE_APPEND_usage).
A tabela de destino deve ser uma tabela permanente. No entanto, a origem pode ser uma tabela permanente ou uma visão materializada configurada para ingestão de streaming. Os objetos devem usar o mesmo estilo de distribuição e a mesma chave de distribuição, caso definidos. Se os objetos estiverem classificados, ambos devem usar o mesmo estilo de classificação e definir as mesmas colunas como chaves de classificação.
Um comando ALTER TABLE APPEND é confirmado automaticamente logo depois da conclusão da operação. O comando não pode ser revertido. Não é possível executar ALTER TABLE APPEND em um bloco de transações (BEGIN ... END). Para obter mais informações sobre transações, consulte [Níveis de isolamento no Amazon Redshift](c_serial_isolation.md).
## Privilégios obrigatórios
Dependendo do comando ALTER TABLE APPEND, é necessário um dos seguintes privilégios:
+ Superusuário
+ Usuários com o privilégio de sistema ALTER TABLE
+ Usuários com os privilégios DELETE e SELECT na tabela de origem e com o privilégio INSERT na tabela de destino
## Sintaxe
```
ALTER TABLE target_table_name APPEND FROM [ source_table_name | source_materialized_view_name ]
[ IGNOREEXTRA | FILLTARGET ]
```
A anexação com base em uma visão materializada funciona somente no caso em que a visão materializada está configurada para [Ingestão de streaming para uma visão materializada](materialized-view-streaming-ingestion.md).
## Parâmetros
*nome\$1tabela\$1destino*
Nome da tabela à qual as linhas são acrescentadas. Especifique somente o nome da tabela ou use o formato *schema\$1name.table\$1name* para adotar um esquema específico. A tabela de destino deve ser uma tabela permanente existente.
FROM *nome\$1tabela\$1origem*
Nome da tabela que fornece as linhas que serão acrescentadas. Especifique somente o nome da tabela ou use o formato *schema\$1name.table\$1name* para adotar um esquema específico. A tabela de origem deve ser uma tabela permanente existente.
FROM *source\$1materialized\$1view\$1name*
O nome da visão materializada que fornece as linhas que serão anexadas. A anexação com base em uma visão materializada funciona somente no caso em que a visão materializada está configurada para [Ingestão de streaming para uma visão materializada](materialized-view-streaming-ingestion.md). A visão materializada de origem já deve existir.
IGNOREEXTRA
Palavra-chave que especifica se a tabela de origem inclui colunas que não constam na tabela de destino. Os dados nas colunas extras devem ser descartados. Não é possível usar IGNOREEXTRA com FILLTARGET.
FILLTARGET
Palavra-chave que especifica se uma tabela de destino inclui colunas que não constam na tabela de origem. As colunas devem ser preenchidas com o valor [DEFAULT](r_CREATE_TABLE_NEW.md#create-table-default) de coluna, caso haja um valor definido, ou com NULL. Não é possível usar IGNOREEXTRA com FILLTARGET.
## Observações de uso de ALTER TABLE APPEND
+ ALTER TABLE APPEND move somente colunas idênticas da tabela de origem para a tabela de destino. A ordem das colunas não importa.
+ Se a tabela de origem ou de destino tiver colunas extras, use FILLTARGET ou IGNOREEXTRA de acordo com as seguintes regras:
+ Se a tabela de origem tiver colunas inexistentes na tabela de destino, inclua IGNOREEXTRA. O comando ignora as colunas extras na tabela de origem.
+ Se a tabela de destino tiver colunas inexistentes na tabela de origem, inclua FILLTARGET. O parâmetro preenche as colunas extras na tabela de destino com valores padrão de coluna ou com o valor IDENTITY, caso haja um valor definido, ou com NULL.
+ Se as tabelas de origem e de destino tiverem colunas extras, o comando falhará. Não é possível usar FILLTARGET e IGNOREEXTRA.
+ Se uma coluna com o mesmo nome, porém atributos diferentes, for encontrada em ambas as tabelas, o comando falhará. Colunas de mesmo nome devem ter os atributos a seguir em comum:
+ Tipo de dados
+ Tamanho da coluna
+ Codificação de compactação
+ Não nulo
+ Estilo de classificação
+ Colunas de chave de classificação
+ Estilo de distribuição
+ Colunas de chave de distribuição
+ Não é possível acrescentar uma coluna de identidade. Se as tabelas de origem e de destino tiverem colunas de identidade, o comando falhará. Se somente a tabela de origem tiver uma coluna de identidade, inclua o parâmetro IGNOREEXTRA para ignorar a coluna de identidade. Se somente a tabela de destino tiver uma coluna de identidade, inclua o parâmetro FILLTARGET para que a coluna de identidade seja preenchida de acordo com a cláusula IDENTITY definida para a tabela. Para obter mais informações, consulte [DEFAULT](r_CREATE_TABLE_NEW.md#create-table-default).
+ É possível associar uma coluna de identidade padrão com a instrução ALTER TABLE APPEND. Para obter mais informações, consulte [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md).
+ As operações ALTER TABLE APPEND mantêm bloqueios exclusivos quando executadas em visões materializadas de streaming do Amazon Redshift conectadas a qualquer um dos seguintes:
+ Um Amazon Kinesis data stream
+ Um tópico Amazon Managed Streaming for Apache Kafka
+ Um stream externo compatível, como um tópico do Confluent Cloud Kafka
Para obter mais informações, consulte [Ingestão de streaming para uma visão materializada](materialized-view-streaming-ingestion.md).
## Exemplos de ALTER TABLE APPEND
Digamos que sua organização mantém uma tabela, SALES\$1MONTHLY, para capturar as transações de vendas atuais. Você deseja mover dados da tabela de transações para a tabela SALES todos os meses.
É possível usar os comandos INSERT INTO e TRUNCATE a seguir para realizar a tarefa.
```
insert into sales (select * from sales_monthly);
truncate sales_monthly;
```
No entanto, você pode realizar a mesma operação de maneira muito mais eficiente usando o comando ALTER TABLE APPEND.
Em primeiro lugar, consulte a [PG\$1TABLE\$1DEF](r_PG_TABLE_DEF.md) tabela de catálogo do sistema para verificar se ambas as tabelas têm as mesmas colunas com atributos de coluna idênticos.
```
select trim(tablename) as table, "column", trim(type) as type,
encoding, distkey, sortkey, "notnull"
from pg_table_def where tablename like 'sales%';
table | column | type | encoding | distkey | sortkey | notnull
-----------+------------+-----------------------------+----------+---------+---------+--------
sales | salesid | integer | lzo | false | 0 | true
sales | listid | integer | none | true | 1 | true
sales | sellerid | integer | none | false | 2 | true
sales | buyerid | integer | lzo | false | 0 | true
sales | eventid | integer | mostly16 | false | 0 | true
sales | dateid | smallint | lzo | false | 0 | true
sales | qtysold | smallint | mostly8 | false | 0 | true
sales | pricepaid | numeric(8,2) | delta32k | false | 0 | false
sales | commission | numeric(8,2) | delta32k | false | 0 | false
sales | saletime | timestamp without time zone | lzo | false | 0 | false
salesmonth | salesid | integer | lzo | false | 0 | true
salesmonth | listid | integer | none | true | 1 | true
salesmonth | sellerid | integer | none | false | 2 | true
salesmonth | buyerid | integer | lzo | false | 0 | true
salesmonth | eventid | integer | mostly16 | false | 0 | true
salesmonth | dateid | smallint | lzo | false | 0 | true
salesmonth | qtysold | smallint | mostly8 | false | 0 | true
salesmonth | pricepaid | numeric(8,2) | delta32k | false | 0 | false
salesmonth | commission | numeric(8,2) | delta32k | false | 0 | false
salesmonth | saletime | timestamp without time zone | lzo | false | 0 | false
```
Em seguida, verifique o tamanho de cada tabela.
```
select count(*) from sales_monthly;
count
-------
2000
(1 row)
select count(*) from sales;
count
-------
412,214
(1 row)
```
Agora execute o comando ALTER TABLE APPEND.
```
alter table sales append from sales_monthly;
```
Verifique o tamanho de cada tabela novamente. A tabela SALES\$1MONTHLY agora contém 0 linha, e a tabela SALES tem 2.000 linhas a mais.
```
select count(*) from sales_monthly;
count
-------
0
(1 row)
select count(*) from sales;
count
-------
414214
(1 row)
```
Se a tabela de origem tiver mais colunas que a tabela de destino, especifique o parâmetro IGNOREEXTRA. O exemplo a seguir usa o parâmetro IGNOREEXTRA para ignorar colunas extras na tabela SALES\$1LISTING ao acrescentar dados na tabela SALES.
```
alter table sales append from sales_listing ignoreextra;
```
Se a tabela de destino tiver mais colunas que a tabela de origem, especifique o parâmetro FILLTARGET. O exemplo a seguir usa o parâmetro FILLTARGET para preencher colunas que não existem na tabela SALES\$1MONTH na tabela SALES\$1REPORT.
```
alter table sales_report append from sales_month filltarget;
```
O exemplo a seguir mostra como usar ALTER TABLE APPEND com uma visão materializada como origem.
```
ALTER TABLE target_tbl APPEND FROM my_streaming_materialized_view;
```
Neste exemplo, os nomes da tabela e da visão materializada são fictícios. A anexação com base em uma visão materializada funciona somente no caso em que a visão materializada está configurada para [Ingestão de streaming para uma visão materializada](materialized-view-streaming-ingestion.md). Ela move todos os registros da visão materializada de origem para uma tabela de destino com o mesmo esquema da visão materializada e deixa a visão materializada intacta. Esse comportamento é o mesmo de quando a origem dos dados é uma tabela.
# ALTER TEMPLATE
Altera a definição de um modelo existente. Use esse comando para renomear um modelo, alterar o proprietário de um modelo, adicionar ou remover parâmetros da definição do modelo ou definir valores de parâmetro.
## Privilégios obrigatórios
Para alterar um modelo, é necessário ter uma das seguintes opções:
+ Privilégios de superusuário.
+ O privilégio ALTER TEMPLATE e o privilégio USAGE no esquema que contém o modelo.
## Sintaxe
```
ALTER TEMPLATE [database_name.][schema_name.]template_name
{
RENAME TO new_name
| OWNER TO new_owner
| ADD parameter [AS] [value]
| DROP parameter
| SET parameter TO value1 [, parameter2 TO value2 , ...]
};
```
## Parâmetros
*database\$1name*
(Opcional) O nome do banco de dados no qual o modelo é criado. Se não especificado, será usado o banco de dados atual.
*schema\$1name*
(Opcional) O nome do esquema no qual o modelo é criado. Se não for especificado, o modelo será pesquisado no caminho de pesquisa atual.
*template\$1name*
O nome do modelo a ser alterado.
RENAME TO
Uma cláusula que renomeia o modelo.
*new\$1name*
O novo nome do modelo. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
OWNER TO
Cláusula que altera o proprietário do modelo.
*new\$1owner*
O novo proprietário do modelo.
ADD *parameter* [AS] [*value*]
Adiciona um novo parâmetro ao modelo.
+ Para parâmetros somente de palavras-chave (como CSV ou GZIP), especifique apenas o nome do parâmetro.
+ Para parâmetros que exigem valores, especifique o nome do parâmetro seguido do valor. Opcionalmente, é possível incluir AS entre o parâmetro e o valor.
DROP *parameter*
Remove o parâmetro especificado do modelo. Não é possível eliminar vários parâmetros com um único comando DROP.
SET *parameter* TO *value1* [, *parameter2* TO *value2* , ...]
Atualiza os valores de parâmetro de modelo existentes. Use somente para parâmetros que já tenham valores. Vários parâmetros podem ser atualizados em um único comando.
## Exemplos
O exemplo a seguir muda o nome do modelo test\$1template para demo\$1template.
```
ALTER TEMPLATE test_template
RENAME TO demo_template;
```
O exemplo a seguir atribui a propriedade do esquema demo\$1template ao usuário bob.
```
ALTER TEMPLATE demo_template
OWNER TO bob;
```
O exemplo a seguir adiciona o parâmetro `CSV` ao modelo demo\$1template.
```
ALTER TEMPLATE demo_template
ADD CSV;
```
O exemplo a seguir adiciona o parâmetro `TIMEFORMAT 'auto'` ao modelo demo\$1template.
```
ALTER TEMPLATE demo_template
ADD TIMEFORMAT 'auto';
```
O exemplo a seguir remove o parâmetro `ENCRYPTED` do modelo demo\$1template.
```
ALTER TEMPLATE demo_template
DROP ENCRYPTED;
```
O seguinte exemplo define o `DELIMITER` parâmetro como `'|'` e o parâmetro `TIMEFORMAT` como `'epochsecs'`:
```
ALTER TEMPLATE demo_template
SET DELIMITER TO '|', TIMEFORMAT TO 'epochsecs';
```
# ALTER USER
Muda um usuário do banco de dados.
## Privilégios obrigatórios
A seguir estão os privilégios obrigatórios para ALTER USER:
+ Superusuário
+ Usuários com o privilégio ALTER USER
+ Usuário atual que deseje alterar a própria senha
## Sintaxe
```
ALTER USER username [ WITH ] option [, ... ]
where option is
CREATEDB | NOCREATEDB
| CREATEUSER | NOCREATEUSER
| SYSLOG ACCESS { RESTRICTED | UNRESTRICTED }
| PASSWORD { 'password' | 'md5hash' | 'sha256hash' | DISABLE }
[ VALID UNTIL 'expiration_date' ]
| RENAME TO new_name |
| CONNECTION LIMIT { limit | UNLIMITED }
| SESSION TIMEOUT limit | RESET SESSION TIMEOUT
| SET parameter { TO | = } { value | DEFAULT }
| RESET parameter
| EXTERNALID external_id
```
## Parâmetros
*Nome de usuário do*
Nome do usuário.
WITH
Palavra-chave opcional.
CREATEDB \$1 NOCREATEDB
A opção CREATEDB permite que o usuário crie bancos de dados novos. NOCREATEDB é o valor padrão.
CREATEUSER \$1 NOCREATEUSER
A opção CREATEUSER cria um superusuário com todos os privilégios de banco de dados, incluindo CREATE USER. NOCREATEUSER é o valor padrão. Para obter mais informações, consulte [Superusuários](r_superusers.md).
SYSLOG ACCESS \$1 RESTRICTED \$1 UNRESTRICTED \$1
Uma cláusula que especifica o nível de acesso do usuário para as tabelas e as exibições de sistema do Amazon Redshift.
Usuários regulares que têm a permissão SYSLOG ACCESS RESTRICTED podem ver somente as linhas geradas por esse usuário nas tabelas e visualizações do sistema visíveis ao usuário. O padrão é RESTRICTED.
Usuários regulares que têm a permissão UNRESTRICTED podem ver todas as linhas nas tabelas e visualizações de sistema visíveis ao usuário, incluindo as linhas geradas por outro usuário. UNRESTRICTED não fornece acesso para os usuários regulares às tabelas visíveis para superusuários. Somente superusuários podem visualizar tabelas visíveis para superusuários.
Fornecer acesso ilimitado para um usuário às tabelas de sistema é o mesmo que dar ao usuário visibilidade para os dados gerados por outros usuários. Por exemplo, STL\$1QUERY e STL\$1QUERYTEXT contêm texto completo de instruções INSERT, UPDATE e DELETE, e podem conter dados confidenciais gerados pelos usuários.
Todas as linhas em SVV\$1TRANSACTIONS são visíveis a todos os usuários.
Para obter mais informações, consulte [Visibilidade de dados em tabelas e visualizações de sistema](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
PASSWORD \$1 '*password*' \$1 '*md5hash*' \$1 '*sha256hash*' \$1 DISABLE \$1
Define a senha do usuário.
Por padrão, os usuários podem alterar suas próprias senhas, a menos que a senha esteja desabilitada. Para desabilitar a senha de um usuário, especifique DISABLE. Quando a senha de um usuário for desabilitada, ela será excluída do sistema e o usuário poderá fazer logon apenas usando as credenciais temporárias do usuário do AWS Identity and Access Management (IAM). Para obter mais informações, consulte [Uso da autenticação do IAM para gerar credenciais do usuário do banco de dados](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/generating-user-credentials.html). Apenas um superusuário pode habilitar ou desabilitar senhas. Não é possível desabilitar a senha de um superusuário. Para habilitar uma senha, execute ALTER USER e especifique uma senha.
Para obter detalhes sobre como usar o parâmetro PASSWORD, consulte [CREATE USER](r_CREATE_USER.md).
VALID UNTIL '*data\$1expiração*'
Especifica que a senha tem uma data de expiração. Use o valor `'infinity'` para evitar ter uma data de expiração definida. O tipo de dados válido para o parâmetro é timestamp.
Somente superusuários podem usar esse parâmetro.
RENAME TO
Renomeia o usuário.
*new\$1name*
Novo nome de usuário. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
Ao renomear um usuário, você também deve redefinir a senha do usuário. A senha redefinida não precisa ser diferente da senha anterior. O nome de usuário é usado como parte da criptografia da senha. Portanto, quando um usuário é renomeado, a senha é eliminada. O usuário só poderá fazer logon depois que a senha for redefinida. Por exemplo:
```
alter user newuser password 'EXAMPLENewPassword11';
```
CONNECTION LIMIT \$1 *limite* \$1 UNLIMITED \$1
Número máximo de conexões de banco de dados que o usuário pode abrir simultaneamente. Não há aplicação de limite para superusuários. Use a palavra-chave UNLIMITED para permitir o número máximo de conexões simultâneas. Um limite no número de conexões para cada banco de dados pode ser aplicável. Para obter mais informações, consulte [CREATE DATABASE](r_CREATE_DATABASE.md). O valor padrão é UNLIMITED. Para visualizar as conexões atuais, consulte a exibição [STV\$1SESSIONS](r_STV_SESSIONS.md) do sistema.
Se limites de usuário e de conexão de banco de dados forem aplicáveis, um slot de conexão não utilizado que esteja dentro de ambos os limites deve estar disponível quando um usuário tenta se conectar.
SESSION TIMEOUT *limit* \$1 RESET SESSION TIMEOUT
O tempo máximo em segundos em que uma sessão permanece inativa ou ociosa. O intervalo é de 60 segundos (um minuto) a 1.728.000 segundos (20 dias). Se nenhum tempo limite de sessão estiver definido para o usuário, a configuração de cluster será aplicada. Para obter mais informações, consulte “[Cotas e limites no Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/amazon-redshift-limits.html)” no *Guia de gerenciamento de clusters do Amazon Redshift*.
Quando você define o tempo limite da sessão, ele é aplicado somente a novas sessões.
Para exibir informações sobre sessões de usuário ativas, incluindo a hora de início, o nome de usuário e o tempo limite da sessão, consulte a visualização de sistema [STV\$1SESSIONS](r_STV_SESSIONS.md). Para exibir informações sobre o histórico de sessões de usuário, consulte a visualização [STL\$1SESSIONS](r_STL_SESSIONS.md). Para recuperar informações sobre usuários do banco de dados, incluindo valores de tempo limite de sessão, consulte a visualização [SVL\$1USER\$1INFO](r_SVL_USER_INFO.md).
SET
Define um parâmetro de configuração para um novo valor padrão em todas as sessões executadas pelo usuário especificado.
RESET
Redefine um parâmetro de configuração para o valor padrão original para o usuário especificado.
*Parâmetro*
Nome do parâmetro a ser definido ou redefinido.
*valor*
Novo valor para o parâmetro.
DEFAULT
Define o parâmetro de configuração para o valor padrão em todas as sessões executadas pelo usuário especificado.
EXTERNALID *external\$1id*
O identificador para o usuário, que está associado a um provedor de identidades. O usuário deve ter a senha desabilitada. Para obter mais informações, consulte [Federação do provedor de identidades (IdP) nativo para o Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/redshift-iam-access-control-native-idp.html).
## Observações de uso
+ **Tentativa de alterar o rdsdb**: não é possível alterar o usuário chamado `rdsdb`.
+ **Criação de uma senha desconhecida**: ao usar a autenticação do AWS Identity and Access Management (IAM) para criar credenciais de usuário de banco de dados, convém criar um superusuário que possa fazer login usando apenas credenciais temporárias. Você não pode desabilitar a senha de um superusuário, mas pode criar uma senha desconhecida usando uma string de hash MD5 gerada aleatoriamente.
```
alter user iam_superuser password 'md51234567890123456780123456789012';
```
+ **Definição de search\$1path**: quando você define o parâmetro [search\$1path](r_search_path.md) com o comando ALTER USER, a modificação entra em vigor no próximo login do usuário especificado. Se quiser alterar o valor do search\$1path para o usuário e a sessão atuais, use o comando SET.
+ **Definição do fuso horário**: quando você usa SET TIMEZONE com o comando ALTER USER, a modificação entra em vigor no próximo login do usuário especificado.
+ **Trabalho com políticas de segurança no nível da linha e de mascaramento dinâmico de dados**: quando o cluster provisionado ou namespace sem servidor tem alguma política de segurança no nível da linha ou de mascaramento dinâmico de dados, os seguintes comandos são bloqueados para usuários comuns:
```
ALTER SET enable_case_sensitive_super_attribute/enable_case_sensitive_identifier/downcase_delimited_identifier
```
Somente superusuários e usuários com o privilégio ALTER USER podem definir essas opções de configuração. Para obter informações sobre a segurança por linha, consulte [Segurança por linha](t_rls.md). Para obter informações sobre o mascaramento dinâmico de dados, consulte [Mascaramento dinâmico de dados](t_ddm.md).
## Exemplos
O exemplo a seguir permite que o usuário ADMIN tenha privilégios para criar bancos de dados:
```
alter user admin createdb;
```
O exemplo a seguir define a senha do usuário ADMIN como `adminPass9`, além de definir a data e o horário de validade da senha:
```
alter user admin password 'adminPass9'
valid until '2017-12-31 23:59';
```
O exemplo a seguir renomeia o usuário de ADMIN para SYSADMIN:
```
alter user admin rename to sysadmin;
```
O exemplo a seguir atualiza o tempo limite de sessão ociosa para um usuário para 300 segundos.
```
ALTER USER dbuser SESSION TIMEOUT 300;
```
Redefine o tempo limite da sessão ociosa do usuário. Quando você redefinir, a configuração de cluster se aplica. Você deve ser um superusuário do banco de dados para executar este comando. Para obter mais informações, consulte “[Cotas e limites no Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/amazon-redshift-limits.html)” no *Guia de gerenciamento de clusters do Amazon Redshift*.
```
ALTER USER dbuser RESET SESSION TIMEOUT;
```
O exemplo a seguir atualiza o ID externo de um usuário chamado `bob`. Esse namespace é `myco_aad`. Se o namespace não estiver associado a um provedor de identidades inscrito, isso resultará em um erro.
```
ALTER USER myco_aad:bob EXTERNALID "ABC123" PASSWORD DISABLE;
```
O exemplo a seguir define o fuso horário para todas as sessões executadas por um usuário de banco de dados específico. Ele altera o fuso horário de sessões subsequentes, mas não da sessão atual.
```
ALTER USER odie SET TIMEZONE TO 'Europe/Zurich';
```
O exemplo a seguir define o número máximo de conexões de banco de dados que o usuário `bob` pode abrir.
```
ALTER USER bob CONNECTION LIMIT 10;
```
# ANALYZE
Atualiza as estatísticas da tabela para uso pelo planejador de consulta.
## Privilégios obrigatórios
A seguir estão os privilégios obrigatórios para ANALYZE:
+ Superusuário
+ Usuários com o privilégio ANALYZE
+ Proprietário da relação
+ Proprietário do banco de dados com o qual a tabela é compartilhada
## Sintaxe
```
ANALYZE [ VERBOSE ]
[ [ table_name [ ( column_name [, ...] ) ] ]
[ PREDICATE COLUMNS | ALL COLUMNS ]
```
## Parâmetros
VERBOSE
Cláusula que retorna mensagens de informações de andamento sobre a operação ANALYZE. Esta opção é útil quando uma tabela não é especificada.
*table\$1name*
É possível analisar tabelas específicas, incluindo tabelas temporárias. É possível qualificar a tabela com o nome do esquema. Como opção, é possível especificar nome\$1tabela para analisar uma tabela exclusiva. Não é possível especificar mais de um *nome\$1tabela* com uma única instrução ANALYZE *nome\$1tabela*. Se você não especificar um valor para o *table\$1name*, todas as tabelas no banco de dados conectado atualmente são analisadas, incluindo as tabelas persistentes no catálogo do sistema. O Amazon Redshift ignora a análise de uma tabela se a porcentagem de linhas alteradas desde a última ANALYZE for inferior ao limite de análise. Para obter mais informações, consulte [Limite de análise](#r_ANALYZE-threshold).
Não é necessário analisar tabelas de sistema do Amazon Redshift (tabelas STL e STV).
*column\$1name*
Se especificar um *table\$1name*, você também pode especificar uma ou mais colunas na tabela (como uma lista separada por colunas entre parênteses). Se uma lista de colunas for especificada, somente as colunas listadas serão analisadas.
PREDICATE COLUMNS \$1 ALL COLUMNS
Cláusulas que indicam se ANALYZE deve incluir somente colunas de predicado. Especifique o parâmetro PREDICATE COLUMNS para analisar somente as colunas usadas como predicados em consultas anteriores ou que podem vir a ser usadas como predicados. Especifique ALL COLUMNS para analisar todas as colunas. ALL COLUMNS é o valor padrão.
Uma coluna é incluída no conjunto de colunas de predicado se qualquer das seguintes afirmações for verdadeira:
+ A coluna foi usada em uma consulta como parte de um filtro, condição de junção ou agrupamento por cláusula.
+ A coluna é uma chave de distribuição.
+ A coluna faz parte de uma chave de classificação.
Se nenhuma coluna for marcada como coluna de predicado, por exemplo porque a tabela ainda não foi consultada, todas as colunas serão analisadas mesmo se o parâmetro PREDICATE COLUMNS for especificado. Quando isso acontece, o Amazon Redshift pode responder com uma mensagem, como Nenhuma coluna de predicado encontrada para "*table-name*". Analisar todas as colunas. Para obter mais informações sobre colunas de predicado, consulte [Análise de tabelas](t_Analyzing_tables.md).
## Observações de uso
O Amazon Redshift executa automaticamente ANALYZE em tabelas criadas com os seguintes comandos:
+ CREATE TABLE AS
+ CREATE TEMP TABLE AS
+ SELECT INTO
Não é possível analisar uma tabela externa.
Não é necessário executar o comando ANALYZE nessas tabelas quando elas são criadas. Se você as modificar, você deve analisá-las da mesma forma que outras tabelas.
### Limite de análise
Para reduzir o tempo de processamento e aprimorar a performance geral do sistema, o Amazon Redshift ignorará o comando ANALYZE para uma tabela se a porcentagem de linhas alteradas desde a última vez em que o comando ANALYZE foi executado for inferior ao limite de análise especificado pelo parâmetro [analyze\$1threshold\$1percent](r_analyze_threshold_percent.md). Por padrão, `analyze_threshold_percent` é 10. Para alterar a `analyze_threshold_percent` para a sessão atual, execute o comando [SET](r_SET.md). O exemplo a seguir altera a `analyze_threshold_percent` para 20%.
```
set analyze_threshold_percent to 20;
```
Para analisar tabelas quando apenas uma quantidade pequena de linhas tiver sido alterada, defina `analyze_threshold_percent` como um número arbitrariamente pequeno. Por exemplo, se você definir `analyze_threshold_percent` como 0,01, a tabela com 100.000.000 linhas não será ignorada se pelo menos 10.000 linhas tiverem sido alteradas.
```
set analyze_threshold_percent to 0.01;
```
Se o comando ANALYZE ignorar uma tabela porque ela não atende ao limite, o Amazon Redshift retornará a mensagem a seguir.
```
ANALYZE SKIP
```
Para analisar todas as tabelas, mesmo se nenhuma linha tiver sido alterada, defina `analyze_threshold_percent` como 0.
Para visualizar os resultados das operações ANALYZE, consulte a tabela do sistema [STL\$1ANALYZE](r_STL_ANALYZE.md).
Para obter mais informações sobre a análise de tabelas, consulte [Análise de tabelas](t_Analyzing_tables.md).
## Exemplos
Analisa todas as tabelas no banco de dados TICKIT e retorna informações de andamento.
```
analyze verbose;
```
Analise somente a tabela LISTING.
```
analyze listing;
```
Analise as colunas VENUEID e VENUENAME na tabela VENUE.
```
analyze venue(venueid, venuename);
```
Analise somente colunas de predicado na tabela VENUE.
```
analyze venue predicate columns;
```
# ANALYZE COMPRESSION
Executa análise de compactação e produz um relatório com a codificação sugerida de compactação para as tabelas analisadas. Para cada coluna, o relatório inclui uma estimativa da possível redução no espaço em disco para a codificação RAW.
## Sintaxe
```
ANALYZE COMPRESSION
[ [ table_name ]
[ ( column_name [, ...] ) ] ]
[COMPROWS numrows]
```
## Parâmetros
*table\$1name*
É possível analisar a compactação para tabelas específicas, incluindo tabelas temporárias. É possível qualificar a tabela com o nome do esquema. Como opção, é possível especificar *nome\$1tabela* para analisar uma tabela exclusiva. Se você não especificar um *table\$1name*, todas as tabelas conectadas no banco de dados no momento serão analisadas. Não é possível especificar mais de um *table\$1name* com uma única instrução ANALYZE COMPRESSION.
*column\$1name*
Se especificar um *table\$1name*, você também pode especificar uma ou mais colunas na tabela (como uma lista separada por colunas entre parênteses).
COMPROWS
Número de linhas a serem usadas como o tamanho de exemplo para análise de compactação. A análise é executada em linhas de cada fatia de dados. Por exemplo, se você especificar COMPROWS 1000000 (1.000.000) e o sistema tiver 4 fatias no total, não mais do que 250.000 linhas por fatia serão lidas e analisadas. Se COMPROWS não for especificado, o padrão do tamanho de exemplo será 100.000 por fatia. Os valores de COMPROWS menores que o padrão de 100.000 linhas por fatia são atualizados automaticamente para o valor padrão. Porém, a análise de compactação não produzirá recomendações se o valor de dados na tabela for insuficiente para produzir um exemplo significativo. Se o número de COMPROWS for maior que o número de linhas na tabela, o comando ANALYZE COMPRESSION continuará e executará a análise de compactação para todas as linhas disponíveis. O uso de COMPROWS gerará um erro se uma tabela não for especificada.
*numrows*
Número de linhas a serem usadas como o tamanho de exemplo para análise de compactação. O intervalo aceito para *numrows* é um número entre 1000 e 1000000000 (1.000.000.000).
## Observações de uso
ANALYZE COMPRESSION adquire um bloqueio exclusivo de tabela que impede leituras e gravações simultâneas na tabela. Execute o comando ANALYZE COMPRESSION somente quando a tabela estiver ociosa.
Execute ANALYZE COMPRESSION para obter recomendações de esquemas de codificação de coluna com base em uma amostra do conteúdo da tabela. ANALYZE COMPRESSION é uma ferramenta de consulta e não modifica as codificações de coluna da tabela. A codificação sugerida pode ser aplicada recriando a tabela ou criando uma tabela com o mesmo esquema. Recriar uma tabela descompactada com esquemas de codificação apropriados pode reduzir significativamente o espaço ocupado no disco. Essa abordagem economiza espaço em disco e melhora a performance da consulta para workloads limitados a E/S.
ANALYZE COMPRESSION ignora a fase de análise real e retorna diretamente o tipo de codificação original em qualquer coluna designada como SORTKEY. Ele faz isso porque verificações restritas por intervalo podem ter uma má performance quando as colunas SORTKEY são muito mais compactadas que outras colunas.
## Exemplos
O exemplo a seguir mostra a codificação e a redução percentual estimada somente para as colunas na tabela LISTING:
```
analyze compression listing;
Table | Column | Encoding | Est_reduction_pct
---------+----------------+----------+-------------------
listing | listid | az64 | 40.96
listing | sellerid | az64 | 46.92
listing | eventid | az64 | 53.37
listing | dateid | raw | 0.00
listing | numtickets | az64 | 65.66
listing | priceperticket | az64 | 72.94
listing | totalprice | az64 | 68.05
listing | listtime | az64 | 49.74
```
O exemplo a seguir analisa as colunas QTYSOLD, COMMISSION e SALETIME na tabela SALES.
```
analyze compression sales(qtysold, commission, saletime);
Table | Column | Encoding | Est_reduction_pct
-------+------------+----------+-------------------
sales | salesid | N/A | 0.00
sales | listid | N/A | 0.00
sales | sellerid | N/A | 0.00
sales | buyerid | N/A | 0.00
sales | eventid | N/A | 0.00
sales | dateid | N/A | 0.00
sales | qtysold | az64 | 83.06
sales | pricepaid | N/A | 0.00
sales | commission | az64 | 71.85
sales | saletime | az64 | 49.63
```
# ATTACH MASKING POLICY
Anexa uma política de mascaramento dinâmico de dados existente a uma coluna. Para obter mais informações sobre mascaramento dinâmico de dados, consulte [Mascaramento dinâmico de dados](t_ddm.md).
Superusuários e usuários ou perfis que têm a função sys:secadmin podem anexar uma política de mascaramento.
## Sintaxe
```
ATTACH MASKING POLICY
{
policy_name ON relation_name
| database_name.policy_name ON database_name.schema_name.relation_name
}
( { output_column_names | output_path } )
[ USING ( { input_column_names | input_path } ) ]
TO { user_name | ROLE role_name | PUBLIC }
[ PRIORITY priority ];
```
## Parâmetros
*policy\$1name*
O nome da política de mascaramento a ser anexada.
database\$1name
O nome do banco de dados no qual a política e a relação são criadas. A política e a relação precisam estar no mesmo banco de dados. O banco de dados pode ser o conectado ou um banco de dados que comporte as permissões federadas do Amazon Redshift.
schema\$1name
O nome do esquema ao qual pertence a relação.
*relation\$1name*
O nome da relação à qual a política de mascaramento deve ser anexada.
*output\$1column\$1names*
Os nomes das colunas às quais a política de mascaramento se aplicará.
*output\$1paths*
O caminho completo do objeto SUPER ao qual a política de mascaramento será aplicada, inclusive o nome da coluna. Por exemplo, para uma relação com uma coluna do tipo SUPER chamada `person`, *output\$1path* pode ser `person.name.first_name`.
*input\$1column\$1names*
Os nomes das colunas que a política de mascaramento vai receber como entrada. Esse parâmetro é opcional. Se não for especificado, a política de mascaramento usará *output\$1column\$1names* como entradas.
*input\$1paths*
O caminho completo do objeto SUPER que a política de mascaramento vai utilizar como entrada. Esse parâmetro é opcional. Se não for especificado, a política de mascaramento usará *output\$1path* como entradas.
*user\$1name*
O nome do usuário ao qual a política de mascaramento será anexada. Você não pode anexar duas políticas à mesma combinação de usuário e coluna ou função e coluna. Você pode anexar uma política a um usuário e outra política ao perfil do usuário. Nesse caso, a política com maior prioridade se aplicará.
Só é possível definir uma opção entre user\$1name, role\$1name e PUBLIC em um comando ATTACH MASKING POLICY.
*role\$1name*
O nome do perfil ao qual a política de mascaramento será anexada. Não é possível anexar duas políticas ao mesmo par de coluna/perfil. Você pode anexar uma política a um usuário e outra política ao perfil do usuário. Nesse caso, a política com maior prioridade se aplicará.
Só é possível definir uma opção entre user\$1name, role\$1name e PUBLIC em um comando ATTACH MASKING POLICY.
*PUBLIC*
Anexa a política de mascaramento a todos os usuários que acessam a tabela. Você deve dar a outras políticas de mascaramento associadas a pares específicos de coluna/usuário ou coluna/perfil uma prioridade maior do que a política PUBLIC para que elas sejam aplicadas.
Só é possível definir uma opção entre user\$1name, role\$1name e PUBLIC em um comando ATTACH MASKING POLICY.
*priority*
A prioridade da política de mascaramento. Quando várias políticas de mascaramento se aplicam à consulta de um determinado usuário, a política de maior prioridade se aplica.
Você não pode anexar duas políticas diferentes à mesma coluna com prioridade igual, mesmo se as duas políticas estiverem anexadas a usuários ou funções diferentes. Você pode anexar a mesma política várias vezes ao mesmo conjunto de parâmetros de tabela, coluna de saída, coluna de entrada e prioridade, desde que o usuário ou a função à qual a política esteja anexada seja sempre diferente.
Você não pode aplicar uma política a uma coluna com a mesma prioridade de outra política anexada a essa coluna, mesmo que ela seja para perfis diferentes. Esse campo é opcional. Se você não especificar uma prioridade, a política de mascaramento será anexada com prioridade 0 por padrão.
Para o uso da ATTACH MASKING POLICY no Catálogo de Permissões Federadas do Amazon Redshift, consulte [Gerenciar o controle de acesso com permissões federadas do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/federated-permissions-managing-access.html).
# ATTACH RLS POLICY
Anexar política de segurança no nível da linha de uma tabela a um ou mais usuários ou funções.
Superusuários e usuários ou funções que têm a função `sys:secadmin` podem anexar uma política.
## Sintaxe
```
ATTACH RLS POLICY
{
policy_name ON [TABLE] table_name [, ...]
| database_name.policy_name ON [TABLE] database_name.schema_name.table_name [, ...]
}
TO { user_name | ROLE role_name | PUBLIC } [, ...]
```
## Parâmetros
*policy\$1name*
O nome da política.
database\$1name
O nome do banco de dados no qual a política e a relação são criadas. A política e a relação precisam estar no mesmo banco de dados. O banco de dados pode ser o conectado ou um banco de dados que comporte as permissões federadas do Amazon Redshift.
schema\$1name
O nome do esquema ao qual pertence a relação.
table\$1name
A relação à qual a política de segurança no nível da linha está anexada.
TO \$1 *user\$1name* \$1 ROLE *role\$1name* \$1 PUBLIC\$1 [, ...]
Especifica se a política está anexada a um ou mais usuários ou funções especificados.
Para o uso da ATTACH RLS POLICY no Catálogo de Permissões Federadas do Amazon Redshift, consulte [Gerenciar o controle de acesso com permissões federadas do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/federated-permissions-managing-access.html).
## Observações de uso
Ao trabalhar com a instrução ATTACH RLS POLICY, observe o seguinte:
+ A tabela que está sendo anexada deve ter todas as colunas listadas na cláusula WITH da instrução de criação da política.
+ A segurança por linha (RLS) do Amazon Redshift permite a anexação de políticas de RLS aos seguintes objetos:
+ Tabelas
+ Visualizações
+ Visualizações de vinculação tardia
+ Visões materializadas
+ O Amazon Redshift RLS não dá suporte à anexação de políticas RLS para os seguintes objetos:
+ Tabelas de catálogo
+ Relações entre bancos de dados
+ Tabelas externas
+ Tabelas temporárias
+ Tabelas de pesquisa de políticas
+ Tabelas base de visão materializada
+ Políticas de RLS anexadas a superusuários ou a usuários com a permissão `sys:secadmin` são ignoradas.
## Exemplos
O exemplo a seguir anexa uma política de RLS às combinações especificadas de tabela e perfil. A política de RLS se aplica a qualquer usuário com o perfil de `analyst` ou `dbadmin` quando ele acessa a tabela tickit\$1category\$1redshift.
```
ATTACH RLS POLICY policy_concerts ON tickit_category_redshift TO ROLE analyst, ROLE dbadmin;
```
# BEGIN
Inicia uma transação. Sinônimo de START TRANSACTION.
Quer consista em um ou mais comandos, uma transação é uma unidade de trabalho única e lógica. Geralmente, todos os comandos de uma transação são executados em um snapshot do banco de dados, cuja a hora de início é determinada pelo valor definido para o parâmetro de configuração do sistema `transaction_snapshot_begin`.
Por padrão, as operações individuais do Amazon Redshift (consultas, instruções de DDL, cargas) são confirmadas automaticamente no banco de dados. Se quiser suspender a confirmação de uma operação até que o trabalho subsequente seja concluído, você precisará abrir uma transação com a instrução BEGIN, executar os comandos e depois fechar a transação com a instrução [COMMIT](r_COMMIT.md) ou [END](r_END.md). Se necessário, use uma instrução [ROLLBACK](r_ROLLBACK.md) para abortar uma transação em andamento. Uma exceção a esse comportamento é o comando [TRUNCATE](r_TRUNCATE.md) que confirma a transação na qual é executado e não pode ser revertido.
## Sintaxe
```
BEGIN [ WORK | TRANSACTION ] [ ISOLATION LEVEL option ] [ READ WRITE | READ ONLY ]
START TRANSACTION [ ISOLATION LEVEL option ] [ READ WRITE | READ ONLY ]
Where option is
SERIALIZABLE
| READ UNCOMMITTED
| READ COMMITTED
| REPEATABLE READ
Note: READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, and REPEATABLE READ have no
operational impact and map to SERIALIZABLE in Amazon Redshift. You can see database isolation levels on your cluster
by querying the stv_db_isolation_level table.
```
## Parâmetros
WORK
Palavra-chave opcional.
TRANSACTION
Palavra-chave opcional; WORK e TRANSACTION são sinônimos.
ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE
O isolamento serializável é compatível por padrão. Portanto, o comportamento da transação é o mesmo, esteja ou não essa sintaxe incluída na instrução. Para obter mais informações, consulte [Gerenciamento de operações de gravação simultâneas](c_Concurrent_writes.md). Nenhum outro nível de isolamento é compatível.
O padrão SQL define quatro níveis de isolamento de transação para impedir *dirty reads* (leitura contaminada em que uma transação lê dados gravados por outra transação simultânea não confirmada), *nonrepeatable reads* (leitura não repetível em que uma transação relê dados lidos anteriormente e descobre que os dados foram alterados por outra transação confirmada após a leitura inicial) e *phantom reads* (leitura fantasma em que uma transação executa uma consulta novamente, retorna um conjunto de linhas que satisfaz uma condição de pesquisa e descobre que o conjunto de linhas mudou por causa de outra transação confirmada recentemente):
+ Leitura não confirmada: É possível que ocorram leituras contaminadas, não repetíveis e fantasmas.
+ Leitura confirmada: É possível que ocorram leituras não repetíveis e fantasmas.
+ Leitura repetível: É possível que ocorram leituras fantasma.
+ Serializável: Impede que ocorram leituras contaminadas, não repetíveis e fantasma.
Embora seja possível usar qualquer dos quatro níveis de isolamento de transação, o Amazon Redshift processa todos os níveis de isolamento como serializáveis.
READ WRITE
Oferece permissões de leitura e gravação à transação.
READ ONLY
Oferece permissões somente de leitura à transação.
## Exemplos
Os exemplos a seguir iniciam um bloco de transação serializável:
```
begin;
```
Os exemplos a seguir iniciam o bloco de transação com um nível de isolamento serializável e permissões de leitura e gravação:
```
begin read write;
```
# CALL
Executa um procedimento armazenado. O comando CALL deve incluir o nome do procedimento e os valores do argumento de entrada. É obrigatório chamar um procedimento armazenado usando a instrução CALL.
**nota**
CALL não pode fazer parte de qualquer consulta regular.
## Sintaxe
```
CALL sp_name ( [ argument ] [, ...] )
```
## Parâmetros
*sp\$1name*
O nome do procedimento a ser executado.
*argument*
O valor do argumento de entrada. Esse parâmetro também pode ser um nome de função, por exemplo, `pg_last_query_id()`. Não é possível usar consultas como argumentos para CALL.
## Observações de uso
Os procedimentos armazenados do Amazon Redshift oferecem suporte a chamadas aninhadas e recursivas, conforme descrito a seguir. Além disso, verifique se o seu suporte ao driver está atualizado, também descrito a seguir.
**Topics**
+ [Chamadas aninhadas](#r_CALL_procedure-nested-calls)
+ [Suporte a drivers](#r_CALL_procedure-driver-support)
### Chamadas aninhadas
Os procedimentos armazenados do Amazon Redshift oferecem suporte a chamadas aninhadas e recursivas. O número máximo de níveis de aninhamento permitido é 16. Chamadas aninhadas podem encapsular lógica de negócios em procedimentos menores, que podem ser compartilhados por vários chamadores.
Se você chamar um procedimento aninhado que tem parâmetros de saída, o procedimento interno deverá definir argumentos INOUT. Nesse caso, o procedimento interno será enviado em uma variável não constante. Argumentos OUT não são permitidos. Esse comportamento ocorre pois uma variável é necessária para conter a saída da chamada interna.
A relação entre os procedimentos interno e externo é registrada em log na coluna `from_sp_call` de [SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL](r_SVL_STORED_PROC_CALL.md).
O exemplo a seguir mostra as variáveis enviadas a uma chamada de procedimento aninhado por meio de argumentos INOUT.
```
CREATE OR REPLACE PROCEDURE inner_proc(INOUT a int, b int, INOUT c int) LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
a := b * a;
c := b * c;
END;
$$;
CREATE OR REPLACE PROCEDURE outer_proc(multiplier int) LANGUAGE plpgsql
AS $$
DECLARE
x int := 3;
y int := 4;
BEGIN
DROP TABLE IF EXISTS test_tbl;
CREATE TEMP TABLE test_tbl(a int, b varchar(256));
CALL inner_proc(x, multiplier, y);
insert into test_tbl values (x, y::varchar);
END;
$$;
CALL outer_proc(5);
SELECT * from test_tbl;
a | b
----+----
15 | 20
(1 row)
```
### Suporte a drivers
Recomendamos atualizar seus drivers de Java Database Connectivity (JDBC) e Open Database Connectivity (ODBC) para a versão mais recente com suporte para procedimentos armazenados do Amazon Redshift.
Você poderá usar o driver existente se a sua ferramenta de cliente usar operações da API de driver que transmitem a instrução CALL para o servidor. Parâmetros de saída, se houver, são retornados como um conjunto de resultados de uma linha.
As versões mais recentes dos drivers JDBC e ODBC do Amazon Redshift têm suporte a metadados para descoberta de procedimentos armazenados. Elas também têm suporte a `CallableStatement` para aplicativos Java personalizados. Para obter mais informações, consulte “[Conectar-se a um cluster Amazon Redshift usando ferramentas de cliente SQL](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/connecting-to-cluster.html)” no *Guia de gerenciamento de clusters do Amazon Redshift.*
Os exemplos a seguir mostram como usar diferentes operações da API do driver de JDBC para chamadas de procedimentos armazenados.
```
void statement_example(Connection conn) throws SQLException {
statement.execute("CALL sp_statement_example(1)");
}
void prepared_statement_example(Connection conn) throws SQLException {
String sql = "CALL sp_prepared_statement_example(42, 84)";
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
pstmt.execute();
}
void callable_statement_example(Connection conn) throws SQLException {
CallableStatement cstmt = conn.prepareCall("CALL sp_create_out_in(?,?)");
cstmt.registerOutParameter(1, java.sql.Types.INTEGER);
cstmt.setInt(2, 42);
cstmt.executeQuery();
Integer out_value = cstmt.getInt(1);
}
```
## Exemplos
O exemplo a seguir chama o nome de procedimento `test_spl`.
```
call test_sp1(3,'book');
INFO: Table "tmp_tbl" does not exist and will be skipped
INFO: min_val = 3, f2 = book
```
O exemplo a seguir chama o nome de procedimento `test_spl2`.
```
call test_sp2(2,'2019');
f2 | column2
---------------------+---------
2019+2019+2019+2019 | 2
(1 row)
```
# CANCEL
Cancela uma consulta de banco de dados que está sendo executada no momento.
O comando CANCEL requer o ID do processo ou o ID da sessão da consulta que está sendo executada e exibe uma mensagem de confirmação para confirmar que a consulta foi cancelada.
## Privilégios obrigatórios
A seguir estão os privilégios obrigatórios para CANCEL:
+ Superusuário que cancele sua própria consulta
+ Superusuário que cancele a consulta de um usuário
+ Usuários com o privilégio CANCEL que cancelem a consulta de um usuário
+ Usuário que cancele sua própria consulta
## Sintaxe
```
CANCEL process_id [ 'message' ]
```
## Parâmetros
*process\$1id*
Para cancelar uma consulta em execução em um cluster do Amazon Redshift, use o `pid` (ID do processo) de [STV\$1RECENTS](r_STV_RECENTS.md) que corresponde à consulta a ser cancelada.
Para cancelar uma consulta em execução em um grupo de trabalho do Amazon Redshift sem servidor, use o `session_id` de [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) que corresponde à consulta a ser cancelada.
'*mensagem*'
Mensagem de confirmação opcional exibida quando o cancelamento da consulta é concluído. Se você não especificar uma mensagem, o Amazon Redshift exibirá a mensagem padrão como verificação. Você deve colocar a mensagem entre aspas simples.
## Observações de uso
Não é possível cancelar uma consulta especificando um *ID de consulta*; é necessário especificar o *ID de processo* (PID) ou o *ID da sessão* da consulta. Somente é possível cancelar consultas atualmente em execução pelo seu usuário. Superusuários podem cancelar todas as consultas.
Se as consultas em várias sessões mantiverem bloqueios na mesma tabela, você poderá usar a função [PG\$1TERMINATE\$1BACKEND](PG_TERMINATE_BACKEND.md) para encerrar uma das sessões. Isso força todas as transações em execução na sessão encerrada a liberar todos os bloqueios e reverter a transação. Consulte a tabela de sistema [STV\$1LOCKS](r_STV_LOCKS.md) para exibir os bloqueios atuais.
Depois de alguns eventos internos, o Amazon Redshift pode reiniciar uma sessão ativa e atribuir um novo PID. Se o PID foi alterado, a seguinte mensagem de erro pode aparecer.
```
Session does not exist. The session PID might have changed. Check the stl_restarted_sessions system table for details.
```
Para encontrar o PID, consulte a tabela de sistema [STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS](r_STL_RESTARTED_SESSIONS.md) e o filtro na coluna `oldpid`.
```
select oldpid, newpid from stl_restarted_sessions where oldpid = 1234;
```
## Exemplos
Para cancelar uma consulta em execução em um cluster do Amazon Redshift, recupere primeiro o ID de processo para a consulta a ser cancelada. Para determinar os IDs de processo para todas as consultas atualmente em execução, digite o seguinte comando:
```
select pid, starttime, duration,
trim(user_name) as user,
trim (query) as querytxt
from stv_recents
where status = 'Running';
pid | starttime | duration | user | querytxt
-----+----------------------------+----------+----------+-----------------
802 | 2008-10-14 09:19:03.550885 | 132 | dwuser | select
venuename from venue where venuestate='FL', where venuecity not in
('Miami' , 'Orlando');
834 | 2008-10-14 08:33:49.473585 | 1250414 | dwuser | select *
from listing;
964 | 2008-10-14 08:30:43.290527 | 326179 | dwuser | select
sellerid from sales where qtysold in (8, 10);
```
Verifique o texto da consulta para determinar qual ID de processo (PID) corresponde à consulta que você deseja cancelar.
Digite o seguinte comando a ser usado com o PID 802 para cancelar a consulta:
```
cancel 802;
```
A sessão em que a consulta estava sendo executada exibirá a seguinte mensagem:
```
ERROR: Query (168) cancelled on user's request
```
onde `168` é o ID de consulta (não o ID de processo usado para cancelar a consulta).
Como alternativa, você pode especificar uma mensagem de confirmação personalizada a ser exibida no lugar da mensagem padrão. Para especificar uma mensagem personalizada, inclua sua mensagem entre aspas simples no final do comando CANCEL:
```
cancel 802 'Long-running query';
```
A sessão em que a consulta estava sendo executada exibirá a seguinte mensagem:
```
ERROR: Long-running query
```
# CLOSE
(Opcional) Fecha todos os recursos livres associados com um cursor aberto. [COMMIT](r_COMMIT.md), [END](r_END.md) e [ROLLBACK](r_ROLLBACK.md) fecham automaticamente o cursor, para que não seja necessário usar o comando CLOSE para fechá-lo explicitamente.
Para obter mais informações, consulte [DECLARE](declare.md)[FETCH](fetch.md).
## Sintaxe
```
CLOSE cursor
```
## Parâmetros
*cursor*
Nome do cursor a ser fechado.
## Exemplo de CLOSE
Os comandos a seguir fecham o cursor e realizam uma confirmação, que finaliza a transação:
```
close movie_cursor;
commit;
```
# COMMENT
Cria ou altera um comentário sobre um objeto do banco de dados.
## Sintaxe
```
COMMENT ON
{
TABLE object_name |
COLUMN object_name.column_name |
CONSTRAINT constraint_name ON table_name |
DATABASE object_name |
VIEW object_name
}
IS 'text' | NULL
```
## Parâmetros
*nome\$1objeto*
Nome do objeto do banco de dados que está sendo comentado. Você pode adicionar um comentário aos seguintes objetos:
+ TABLE
+ COLUMN (também utiliza um *nome\$1coluna*).
+ CONSTRAINT (também utiliza um *nome\$1restrição* e um *nome\$1tabela*).
+ DATABASE
+ VIEW
+ SCHEMA
IS '*text*' \$1 NULL
O texto do comentário que você deseja adicionar ou substituir pelo objeto especificado. A string *text* é o tipo de dados TEXT. Coloque o comentário entre aspas simples. Defina o valor como NULL para remover o texto do comentário.
*column\$1name*
Nome da coluna que está sendo comentada. Parâmetro de COLUMN. Acompanha uma tabela específica em `object_name`.
*nome\$1restrição*
Nome da restrição que está sendo comentada. Parâmetro de CONSTRAINT.
*table\$1name*
Nome de uma tabela que contém a restrição. Parâmetro de CONSTRAINT.
## Observações de uso
É necessário ser um superusuário ou o proprietário de um objeto de banco de dados para adicionar ou atualizar um comentário.
Comentários sobre bancos de dados podem ser aplicados somente ao banco de dados atual. Uma mensagem de advertência é exibida se você tentar fazer comentários sobre um banco de dados diferente. A mesma mensagem é exibida para comentários sobre bancos de dados que não existem.
Comentários em tabelas externas, colunas externas e colunas de visões de vinculação tardia não são compatíveis.
## Exemplos
O exemplo a seguir adiciona um comentário à tabela SALES.
```
COMMENT ON TABLE sales IS 'This table stores tickets sales data';
```
O exemplo a seguir exibe o comentário na tabela SALES.
```
select obj_description('public.sales'::regclass);
obj_description
-------------------------------------
This table stores tickets sales data
```
O exemplo a seguir remove um comentário da tabela SALES.
```
COMMENT ON TABLE sales IS NULL;
```
O exemplo a seguir adiciona um comentário à coluna EVENTID da tabela SALES.
```
COMMENT ON COLUMN sales.eventid IS 'Foreign-key reference to the EVENT table.';
```
O exemplo a seguir exibe um comentário na coluna EVENTID (coluna número 5) da tabela SALES.
```
select col_description( 'public.sales'::regclass, 5::integer );
col_description
-----------------------------------------
Foreign-key reference to the EVENT table.
```
O exemplo a seguir adiciona um comentário descritivo à tabela EVENT.
```
comment on table event is 'Contains listings of individual events.';
```
Para visualizar os comentários, faça uma consulta no catálogo do sistema PG\$1DESCRIPTION. O exemplo a seguir retorna a descrição da tabela EVENT.
```
select * from pg_catalog.pg_description
where objoid =
(select oid from pg_class where relname = 'event'
and relnamespace =
(select oid from pg_catalog.pg_namespace where nspname = 'public') );
objoid | classoid | objsubid | description
-------+----------+----------+----------------------------------------
116658 | 1259 | 0 | Contains listings of individual events.
```
# COMMIT
Confirma a transação atual no banco de dados. Este comando realiza as atualizações de bancos de dados a partir da transação permanente.
## Sintaxe
```
COMMIT [ WORK | TRANSACTION ]
```
## Parâmetros
WORK
Palavra-chave opcional. Essa palavra-chave não é permitida em um procedimento armazenado.
TRANSACTION
Palavra-chave opcional. WORK e TRANSACTION são sinônimos. Nenhuma delas é permitida em um procedimento armazenado.
Para obter informações sobre como usar COMMIT em um procedimento armazenado, consulte [Gerenciamento de transações](stored-procedure-transaction-management.md).
## Exemplos
Cada um dos exemplos a seguir confirma a transação atual no banco de dados:
```
commit;
```
```
commit work;
```
```
commit transaction;
```
# COPY
| |
| --- |
| A criptografia do lado do cliente para os comandos COPY e UNLOAD não estará mais disponível para novos clientes a partir de 30 de abril de 2025. Se você usou a criptografia do lado do cliente com os comandos COPY e UNLOAD nos 12 meses anteriores a 30 de abril de 2025, poderá continuar usando a criptografia do lado do cliente com os comandos COPY ou UNLOAD até 30 de abril de 2026. Após 30 de abril de 2026, você não poderá usar a criptografia do lado do cliente para COPY e UNLOAD. Recomendamos que você passe a usar a criptografia do lado do servidor para COPY e UNLOAD o mais rápido possível. Se você já usa a criptografia do lado do servidor para COPY e UNLOAD, não há nenhuma alteração a fazer e você pode continuar a usá-la sem alterar suas consultas. Para ter mais informações sobre criptografia para COPY e UNLOAD, consulte o parâmetro ENCRYPTED abaixo. |
Carrega dados em uma tabela de arquivos de dados ou de uma tabela do Amazon DynamoDB. Os arquivos podem estar localizados em um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), em um cluster do Amazon EMR ou em um host remoto acessado com o uso de uma conexão SSH (Secure Shell).
**nota**
As tabelas externas do Amazon Redshift Spectrum são de somente leitura. Não é possível usar o comando COPY em uma tabela externa.
O comando COPY acrescenta os dados de entrada na forma de linhas adicionais na tabela.
O tamanho máximo de uma única linha de entrada de qualquer origem é 4 MB.
**Topics**
+ [Permissões obrigatórias](#r_COPY-permissions)
+ [Sintaxe de COPY](#r_COPY-syntax)
+ [Parâmetros necessários](#r_COPY-syntax-required-parameters)
+ [Parâmetros opcionais](#r_COPY-syntax-overview-optional-parameters)
+ [Observações sobre uso e recursos adicionais para o comando COPY](#r_COPY-using-the-copy-command)
+ [Exemplos de comando COPY](#r_COPY-using-the-copy-command-examples)
+ [COPY JOB](r_COPY-JOB.md)
+ [COPIAR com MODELO](r_COPY-WITH-TEMPLATE.md)
+ [Referência de parâmetro de COPY](r_COPY-parameters.md)
+ [Observações de uso](r_COPY_usage_notes.md)
+ [Exemplos de COPY](r_COPY_command_examples.md)
## Permissões obrigatórias
Para usar o comando COPY, você deve ter o privilégio [INSERT](r_GRANT.md#grant-insert) para a tabela do Amazon Redshift.
## Sintaxe de COPY
```
COPY table-name
[ column-list ]
FROM data_source
authorization
[ [ FORMAT ] [ AS ] data_format ]
[ parameter [ argument ] [, ... ] ]
```
Você pode realizar uma operação COPY com apenas três parâmetros: um nome de tabela, uma fonte de dados e uma autorização para acessar os dados.
O Amazon Redshift estende a funcionalidade do comando COPY para permitir o carregamento de dados em diversos formatos de dados de várias fontes de dados, o controle de acesso para carregar dados, o gerenciamento de transformações de dados e o gerenciamento da operação de carregamento.
As seções a seguir apresentam os parâmetros do comando COPY obrigatório. agrupando os parâmetros opcionais por função. Elas também descrevem cada parâmetro e explicam como diversas opções funcionam juntas. Você pode ir diretamente à descrição de um parâmetro usando a lista de parâmetros alfabética.
## Parâmetros necessários
O comando COPY exige três elementos:
+ [Table Name](#r_COPY-syntax-overview-table-name)
+ [Data Source](#r_COPY-syntax-overview-data-source)
+ [Authorization](#r_COPY-syntax-overview-credentials)
O comando COPY mais simples usa o formato a seguir.
```
COPY table-name
FROM data-source
authorization;
```
O exemplo a seguir criar uma tabela chamada CATDEMO e carrega a tabela com dados de exemplo de um arquivo de dados no Amazon S3 chamado `category_pipe.txt`.
```
create table catdemo(catid smallint, catgroup varchar(10), catname varchar(10), catdesc varchar(50));
```
No exemplo a seguir, a origem dos dados do comando COPY é um arquivo de dados chamado `category_pipe.txt` na pasta `tickit` de um bucket do Amazon S3 chamado `redshift-downloads`. O comando COPY tem autorização para acessar o bucket do Amazon S3 por meio de uma função do AWS Identity and Access Management (IAM). Se o cluster tiver uma função do IAM existente com permissão para acessar o Amazon S3 anexado, você poderá substituir o nome do recurso da Amazon (ARN) no comando COPY a seguir e executá-lo.
```
copy catdemo
from 's3://redshift-downloads/tickit/category_pipe.txt'
iam_role 'arn:aws:iam:::role/'
region 'us-east-1';
```
Para ter instruções completas sobre como usar comandos COPY para carregar dados de exemplo, inclusive instruções para carregar dados de outras regiões da AWS, consulte [Carregar dados do Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/gsg/rs-gsg-create-sample-db.html) para o Amazon Redshift no Guia de conceitos básicos do Amazon Redshift.
*table-name*
O nome da tabela de destino do comando COPY. A tabela já deve existir no banco de dados. A tabela pode ser temporária ou persistente. O comando COPY acrescenta os novos dados de entrada a todas as linhas existentes na tabela.
FROM *data-source*
O local dos dados de origem a serem carregados na tabela de destino. É possível especificar um arquivo de manifesto com algumas fontes de dados.
O repositório de dados mais usado é um bucket do Amazon S3. Você também pode carregar os arquivos de dados localizados em um cluster do Amazon EMR, uma instância do Amazon EC2 ou um host remoto que o cluster pode acessar usando uma conexão SSH, ou ainda pode carregar diretamente de uma tabela do DynamoDB.
+ [COPY do Amazon S3](copy-parameters-data-source-s3.md)
+ [COPY do Amazon EMR](copy-parameters-data-source-emr.md)
+ [COPY de host remoto (SSH)](copy-parameters-data-source-ssh.md)
+ [COPY do Amazon DynamoDB](copy-parameters-data-source-dynamodb.md)
Autorização
Uma cláusula que indica o método que o seu cluster usa na autenticação e autorização para acessar outros recursos da AWS. O comando COPY precisa de autorização para acessar dados em outro recurso da AWS, inclusive em Amazon S3, Amazon EMR, Amazon DynamoDB e Amazon EC2. Você pode fornecer essa autorização referenciando uma função do IAM anexada ao cluster ou fornecendo o ID de chave de acesso e a chave de acesso secreta para um usuário do IAM.
+ [Parâmetros de autorização](copy-parameters-authorization.md)
+ [Controle de acesso com base em função](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-access-role-based)
+ [Controle de acesso com base em chave](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-access-key-based)
## Parâmetros opcionais
Opcionalmente, você pode especificar como o COPY mapeia os dados de campo para colunas na tabela de destino, definir atributos de dados de origem para permitir que o comando COPY leia e analise corretamente os dados de origem e gerenciar quais operações o comando COPY executa durante o processo de carregamento.
+ [Opções de mapeamento da coluna](copy-parameters-column-mapping.md)
+ [Parâmetros de formato de dados](#r_COPY-syntax-overview-data-format)
+ [Parâmetros da conversão de dados](#r_COPY-syntax-overview-data-conversion)
+ [Operações de carregamento de dados](#r_COPY-syntax-overview-data-load)
### Mapeamento de colunas
Por padrão, COPY insere valores de campo nas colunas da tabela de destino na mesma ordem dos campos ocorridos nos arquivos de dados. Se a ordem de coluna padrão não funcionar, você poderá especificar uma lista de colunas ou usar expressões JSONPath para mapear campos de dados de origem para as colunas de destino.
+ [Column List](copy-parameters-column-mapping.md#copy-column-list)
+ [JSONPaths File](copy-parameters-column-mapping.md#copy-column-mapping-jsonpaths)
### Parâmetros de formato de dados
Você pode carregar dados de arquivos de texto em formato de largura fixa, delimitado por caractere, CSV (Comma-Separated Values) ou JSON, ou de arquivos Avro.
Por padrão, o comando COPY espera que os dados de origem estejam em arquivos de texto UTF-8 delimitados por caractere. O delimitador padrão é um caractere de barra ( \$1 ). Se os dados de origem estiverem em outro formato, use os parâmetros a seguir para especificar o formato de dados.
+ [FORMAT](copy-parameters-data-format.md#copy-format)
+ [CSV](copy-parameters-data-format.md#copy-csv)
+ [DELIMITER](copy-parameters-data-format.md#copy-delimiter)
+ [FIXEDWIDTH](copy-parameters-data-format.md#copy-fixedwidth)
+ [SHAPEFILE](copy-parameters-data-format.md#copy-shapefile)
+ [AVRO](copy-parameters-data-format.md#copy-avro)
+ [JSON format for COPY](copy-parameters-data-format.md#copy-json)
+ [ENCRYPTED](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-encrypted)
+ [BZIP2](copy-parameters-file-compression.md#copy-bzip2)
+ [GZIP](copy-parameters-file-compression.md#copy-gzip)
+ [LZOP](copy-parameters-file-compression.md#copy-lzop)
+ [PARQUET](copy-parameters-data-format.md#copy-parquet)
+ [ORC](copy-parameters-data-format.md#copy-orc)
+ [ZSTD](copy-parameters-file-compression.md#copy-zstd)
### Parâmetros da conversão de dados
À medida que carrega a tabela, COPY tenta converter implicitamente as strings nos dados de origem no tipo de dados da coluna de destino. Se precisar especificar uma conversão diferente do comportamento padrão, ou se a conversão padrão resultar em erros, você poderá gerenciar conversões de dados especificando os parâmetros a seguir.
+ [ACCEPTANYDATE](copy-parameters-data-conversion.md#copy-acceptanydate)
+ [ACCEPTINVCHARS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-acceptinvchars)
+ [BLANKSASNULL](copy-parameters-data-conversion.md#copy-blanksasnull)
+ [DATEFORMAT](copy-parameters-data-conversion.md#copy-dateformat)
+ [EMPTYASNULL](copy-parameters-data-conversion.md#copy-emptyasnull)
+ [ENCODING](copy-parameters-data-conversion.md#copy-encoding)
+ [ESCAPE](copy-parameters-data-conversion.md#copy-escape)
+ [EXPLICIT_IDS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-explicit-ids)
+ [FILLRECORD](copy-parameters-data-conversion.md#copy-fillrecord)
+ [IGNOREBLANKLINES](copy-parameters-data-conversion.md#copy-ignoreblanklines)
+ [IGNOREHEADER](copy-parameters-data-conversion.md#copy-ignoreheader)
+ [NULL AS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-null-as)
+ [REMOVEQUOTES](copy-parameters-data-conversion.md#copy-removequotes)
+ [ROUNDEC](copy-parameters-data-conversion.md#copy-roundec)
+ [TIMEFORMAT](copy-parameters-data-conversion.md#copy-timeformat)
+ [TRIMBLANKS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-trimblanks)
+ [TRUNCATECOLUMNS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-truncatecolumns)
### Operações de carregamento de dados
Gerencie o comportamento padrão da operação de carregamento para solucionar problemas ou reduzir o tempo de carregamento especificando os parâmetros a seguir.
+ [COMPROWS](copy-parameters-data-load.md#copy-comprows)
+ [COMPUPDATE](copy-parameters-data-load.md#copy-compupdate)
+ [IGNOREALLERRORS](copy-parameters-data-load.md#copy-ignoreallerrors)
+ [MAXERROR](copy-parameters-data-load.md#copy-maxerror)
+ [NOLOAD](copy-parameters-data-load.md#copy-noload)
+ [STATUPDATE](copy-parameters-data-load.md#copy-statupdate)
## Observações sobre uso e recursos adicionais para o comando COPY
Para obter mais informações sobre como usar o comando COPY, consulte os seguintes tópicos:
+ [Observações de uso](r_COPY_usage_notes.md)
+ [Tutorial: Carregar dados do Amazon S3](tutorial-loading-data.md)
+ [Práticas recomendadas do Amazon Redshift para carregamento de dados](c_loading-data-best-practices.md)
+ [Carregar tabelas com o comando COPY](t_Loading_tables_with_the_COPY_command.md)
+ [Carregar dados do Amazon S3](t_Loading-data-from-S3.md)
+ [Carregar dados do Amazon EMR](loading-data-from-emr.md)
+ [Carregamento de dados de hosts remotos](loading-data-from-remote-hosts.md)
+ [Carregar dados de uma tabela do Amazon DynamoDB](t_Loading-data-from-dynamodb.md)
+ [Solução de problemas de carregamento de dados](t_Troubleshooting_load_errors.md)
## Exemplos de comando COPY
Para obter mais exemplos que mostram como COPIAR de várias fontes, em formatos diferentes e com diferentes opções de CÓPIA, consulte [Exemplos de COPY](r_COPY_command_examples.md).
# COPY JOB
Para obter mais informações sobre esse comando, consulte [Criar uma integração de eventos do S3 para copiar automaticamente arquivos de buckets do Amazon S3](loading-data-copy-job.md).
Gerencia comandos COPY que carregam dados em uma tabela. O comando COPY JOB é uma extensão do comando COPY e automatiza o carregamento de dados dos buckets do Amazon S3. Quando você cria um trabalho COPY, o Amazon Redshift detecta quando são criados arquivos do Amazon S3 em um caminho especificado e os carrega automaticamente sem sua intervenção. Os mesmos parâmetros usados no comando COPY original são usados ao carregar os dados. O Amazon Redshift monitora os arquivos carregados (com base no nome do arquivo) para verificar se eles são carregados apenas uma vez.
**nota**
Para obter informações sobre o comando COPY, incluindo uso, parâmetros e permissões, consulte[COPY](r_COPY.md).
## Permissão obrigatória
Para usar o comando COPY JOB, você deve ter uma das seguintes permissões, além de todas as permissões necessárias para usar COPY:
+ Superusuário
+ Todas as seguintes:
+ A permissão relevante CREATE, ALTER ou DROP com escopo para COPY JOBS no banco de dados para o qual você deseja COPIAR.
+ Permissão USAGE referente ao esquema para o qual você deseja COPIAR ou permissão USAGE com escopo para esquemas no banco de dados para o qual você deseja COPIAR.
+ Permissão INSERT para a tabela para a qual você deseja COPIAR ou a permissão INSERT com escopo para tabelas no esquema ou banco de dados para o qual você deseja COPIAR.
O perfil do IAM especificado com o comando COPY deve ter permissão para acessar os dados a serem carregados. Para obter mais informações, consulte [Permissões do IAM para COPY, UNLOAD e CREATE LIBRARY](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-iam-permissions).
## Sintaxe
Crie um trabalho de cópia. Os parâmetros do comando COPY são salvos com o trabalho de cópia.
Não é possível executar COPY JOB CREATE dentro do escopo de um bloco de transação.
```
COPY copy-command JOB CREATE job-name
[AUTO ON | OFF]
```
Altere a configuração de um trabalho de cópia.
```
COPY JOB ALTER job-name
[AUTO ON | OFF]
```
Execute um trabalho de cópia. Os parâmetros do comando COPY armazenados são usados.
```
COPY JOB RUN job-name
```
Liste todos os trabalhos de cópia.
```
COPY JOB LIST
```
Mostre os detalhes de um trabalho de cópia.
```
COPY JOB SHOW job-name
```
Exclua um trabalho de cópia.
Não é possível executar COPY JOB DROP dentro do escopo de um bloco de transação.
```
COPY JOB DROP job-name
```
## Parâmetros
*copy-command*
Um comando COPY que carrega dados do Amazon S3 para o Amazon Redshift. A cláusula contém parâmetros de COPY que definem o bucket do Amazon S3, a tabela de destino, o perfil do IAM e outros parâmetros usados ao carregar dados. Todos os parâmetros do comando COPY para um carregamento de dados do Amazon S3 são compatíveis, exceto:
+ COPY JOB não ingere arquivos preexistentes na pasta apontada pelo comando COPY. Somente arquivos criados após o carimbo de data e hora da criação de COPY JOB são ingeridos.
+ Não é possível especificar um comando COPY com as opções MAXERROR ou IGNOREALLERRORS.
+ Você não pode especificar um arquivo de manifesto. COPY JOB exige um local designado no Amazon S3 para monitorar a criação de arquivos.
+ Você não pode especificar um comando COPY com tipos de autorização como chaves de acesso e secretas. Somente comandos COPY que usam o parâmetro `IAM_ROLE` para autorização são compatíveis. Para obter mais informações, consulte [Parâmetros de autorização](copy-parameters-authorization.md).
+ O COPY JOB não oferece suporte ao perfil do IAM padrão associado com o cluster. Você deve especificar o `IAM_ROLE` no comando COPY.
Para obter mais informações, consulte [COPY do Amazon S3](copy-parameters-data-source-s3.md).
*job-name*
O nome do trabalho usado para fazer referência ao trabalho COPY. O *job-name* não pode conter um hífen (‐).
[AUTO ON \$1 OFF]
Cláusula que indica se os dados do Amazon S3 são carregados automaticamente nas tabelas do Amazon Redshift.
+ Quando `ON`, o Amazon Redshift monitora o caminho de origem do Amazon S3 para arquivos recém-criados e, se encontrado, um comando COPY é executado com os parâmetros de COPY na definição do trabalho. Esse é o padrão.
+ Quando `OFF`, o Amazon Redshift não executa COPY JOB automaticamente.
## Observações de uso
As opções do comando COPY não são validadas até o tempo de execução. Por exemplo, um `IAM_ROLE` inválido ou uma fonte de dados do Amazon S3 resulta em erros de tempo de execução quando COPY JOB é iniciado.
Se o cluster estiver pausado, COPY JOBS não serão executados.
Para consultar arquivos de comando COPY carregados e erros de carregamento, consulte [STL\$1LOAD\$1COMMITS](r_STL_LOAD_COMMITS.md), [STL\$1LOAD\$1ERRORS](r_STL_LOAD_ERRORS.md) e [STL\$1LOADERROR\$1DETAIL](r_STL_LOADERROR_DETAIL.md). Para obter mais informações, consulte [Como verificar se os dados foram carregados corretamente](verifying-that-data-loaded-correctly.md).
Não é possível usar COPY JOBS em bancos de dados com ETL zero, pois eles operam no modo somente leitura.
## Exemplos
O exemplo a seguir mostra a criação de um COPY JOB para carregar dados de um bucket do Amazon S3.
```
COPY public.target_table
FROM 's3://amzn-s3-demo-bucket/staging-folder'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyLoadRoleName'
JOB CREATE my_copy_job_name
AUTO ON;
```
# COPIAR com MODELO
É possível usar modelos do Redshift com comandos COPY para simplificar a sintaxe dos comandos e garantir a consistência nas operações de carregamento de dados. Em vez de especificar os mesmos parâmetros de formatação repetidamente, defina-os uma vez em um modelo e faça referência ao modelo em seus comandos COPY. Quando você usa um modelo, o comando COPY associa os parâmetros do modelo a quaisquer parâmetros especificados diretamente no comando. Se o mesmo parâmetro aparecer no modelo e no comando, o parâmetro do comando terá precedência. Para obter mais informações, consulte [CREATE TEMPLATE](r_CREATE_TEMPLATE.md).
Os modelos para o comando COPY podem ser criados com:
+ [Parâmetros de formato de dados](copy-parameters-data-format.md)
+ [Parâmetros de compactação de arquivo](copy-parameters-file-compression.md)
+ [Parâmetros da conversão de dados](copy-parameters-data-conversion.md)
+ [Operações de carregamento de dados](copy-parameters-data-load.md)
Para ver uma lista completa de parâmetros compatíveis, consulte o comando [COPY](r_COPY.md).
## Permissão obrigatória
Para usar um modelo em um comando COPY, você deve ter:
+ Todas as permissões necessárias para executar o comando COPY (consulte [Permissões obrigatórias](r_COPY.md#r_COPY-permissions)).
+ Uma das seguintes permissões de modelo:
+ Privilégios de superusuário.
+ Privilégio USAGE no modelo e privilégio USAGE no esquema que contém o modelo.
## Sintaxe
```
COPY target_table FROM 's3://...'
authorization
[ option, ...]
USING TEMPLATE [database_name.][schema_name.]template_name;
```
## Parâmetros
*database\$1name*
(Opcional) O nome do banco de dados no qual o modelo existe. Se não especificado, será usado o banco de dados atual.
*schema\$1name*
(Opcional) O nome do esquema no qual o modelo existe. Se não for especificado, o modelo será pesquisado no caminho de pesquisa atual.
*template\$1name*
O nome do modelo a ser usado em COPY.
## Observações de uso
+ Os parâmetros específicos do comando (origem, destino e autorização) ainda devem ser especificados no comando COPY.
+ Os modelos não podem conter especificações de arquivo de manifesto para comandos COPY.
## Exemplos
Os seguintes exemplos mostram como criar um modelo e usá-lo em comandos COPY:
```
CREATE TEMPLATE public.test_template FOR COPY AS
CSV DELIMITER '|' IGNOREHEADER 1 MAXERROR 100;
COPY public.target_table
FROM 's3://amzn-s3-demo-bucket/staging-folder'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyLoadRoleName'
USING TEMPLATE public.test_template;
```
Quando existe um parâmetro no modelo e no comando, o parâmetro do comando tem precedência. Neste exemplo, se o modelo `public.test_template` contiver `DELIMITER '|'`, mas o comando COPY especificar `DELIMITER ','`, o delimitador de vírgula (`,`) do comando será usado em vez do delimitador de barra vertical (`|`) do modelo.
```
COPY public.target_table
FROM 's3://amzn-s3-demo-bucket/staging-folder'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyLoadRoleName'
DELIMITER ','
USING TEMPLATE public.test_template;
```
# Referência de parâmetro de COPY
COPY tem vários parâmetros que podem ser usados em muitas situações. No entanto, nem todos os parâmetros são compatíveis com cada situação. Por exemplo, para carregar arquivos ORC ou PARQUET, há um número limitado de parâmetros compatíveis. Para obter mais informações, consulte [COPY de formatos de dados colunar](copy-usage_notes-copy-from-columnar.md).
**Topics**
+ [Fontes de dados](copy-parameters-data-source.md)
+ [Parâmetros de autorização](copy-parameters-authorization.md)
+ [Opções de mapeamento da coluna](copy-parameters-column-mapping.md)
+ [Parâmetros de formato de dados](copy-parameters-data-format.md)
+ [Parâmetros de compactação de arquivo](copy-parameters-file-compression.md)
+ [Parâmetros da conversão de dados](copy-parameters-data-conversion.md)
+ [Operações de carregamento de dados](copy-parameters-data-load.md)
+ [Lista de parâmetros alfabética](r_COPY-alphabetical-parm-list.md)
# Fontes de dados
Você pode carregar dados de arquivos de texto em um bucket do Amazon S3, em um cluster do Amazon EMR ou em um host remoto que o cluster pode acessar usando uma conexão SSH. Você também pode carregar dados diretamente de uma tabela do DynamoDB.
O tamanho máximo de uma única linha de entrada de qualquer origem é 4 MB.
Para exportar dados de uma tabela para um conjunto de arquivos em um Amazon S3, use o comando [UNLOAD](r_UNLOAD.md).
**Topics**
+ [COPY do Amazon S3](copy-parameters-data-source-s3.md)
+ [COPY do Amazon EMR](copy-parameters-data-source-emr.md)
+ [COPY de host remoto (SSH)](copy-parameters-data-source-ssh.md)
+ [COPY do Amazon DynamoDB](copy-parameters-data-source-dynamodb.md)
# COPY do Amazon S3
Para carregar dados de arquivos localizados em um ou mais buckets do S3, use a cláusula FROM para indicar como o COPY localiza os arquivos no Amazon S3. Você pode fornecer o caminho do objeto para os arquivos de dados como parte da cláusula FROM ou a localização de um arquivo manifesto que contenha uma lista de caminhos de objeto do Amazon S3. COPY de Amazon S3 usa uma conexão HTTPS. Certifique-se de que os intervalos de IP do S3 sejam adicionados à sua lista de permissões. Para saber mais sobre os intervalos de IP do S3 necessários, consulte [ Isolamento de rede](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/security-network-isolation.html#network-isolation).
**Importante**
Se os buckets do Amazon S3 que mantêm os arquivos de dados não residirem na mesma região da AWS que o cluster, use o parâmetro [REGION](#copy-region) para especificar a região na qual os dados estão localizados.
**Topics**
+ [Sintaxe](#copy-parameters-data-source-s3-syntax)
+ [Exemplos](#copy-parameters-data-source-s3-examples)
+ [Parâmetros opcionais](#copy-parameters-data-source-s3-optional-parms)
+ [Parâmetros incompatíveis](#copy-parameters-data-source-s3-unsupported-parms)
## Sintaxe
```
FROM { 's3://objectpath' | 's3://manifest_file' }
authorization
| MANIFEST
| ENCRYPTED
| REGION [AS] 'aws-region'
| optional-parameters
```
## Exemplos
O exemplo a seguir usa um caminho de objeto para carregar dados do Amazon S3.
```
copy customer
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/customer'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole';
```
O exemplo a seguir usa um arquivo manifesto para carregar dados do Amazon S3.
```
copy customer
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/cust.manifest'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
manifest;
```
### Parâmetros
FROM
A origem dos dados a serem carregados. Para obter mais informações sobre a codificação do arquivo do Amazon S3, consulte [Parâmetros da conversão de dados](copy-parameters-data-conversion.md).
's3://*copy\$1from\$1s3\$1objectpath*'
Especifica o caminho para os objetos do Amazon S3 que contêm os dados por exemplo, `'s3://amzn-s3-demo-bucket/custdata.txt'`. O parâmetro *s3://copy\$1from\$1s3\$1objectpath* pode referenciar um único arquivo ou um conjunto de objetos ou pastas que tenham o mesmo prefixo de chaves. Por exemplo, o nome `custdata.txt` é um prefixo de chaves que referencia um número de arquivos físicos: `custdata.txt`,`custdata.txt.1`, `custdata.txt.2`, `custdata.txt.bak` e assim por diante. O prefixo de chaves também pode referenciar um número de pastas. Por exemplo, `'s3://amzn-s3-demo-bucket/custfolder'` se refere às pastas `custfolder`, `custfolder_1`, `custfolder_2` e assim por diante. Se um prefixo de chaves referencia várias pastas, todos os arquivos nas pastas são carregados. Se um prefixo de chaves corresponder a um arquivo, bem como a uma pasta, como `custfolder.log`, COPY também tentará carregar o arquivo. Se um prefixo de chaves puder resultar na tentativa de COPY de carregar arquivos indesejados, use um arquivo manifesto. Para obter mais informações, consulte [copy_from_s3_manifest_file](#copy-manifest-file), a seguir.
Se o bucket do S3 que mantém os arquivos de dados não residir na mesma região da AWS que o cluster, use o parâmetro [REGION](#copy-region) para especificar a região na qual os dados estão localizados.
Para obter mais informações, consulte [Carregar dados do Amazon S3](t_Loading-data-from-S3.md).
's3://*copy\$1from\$1s3\$1manifest\$1file*'
Especifica a chave de objeto do Amazon S3 para um arquivo manifesto que lista os arquivos de dados a serem carregados. O argumento *'s3://*copy\$1from\$1s3\$1manifest\$1file'** deve referenciar explicitamente um único arquivo, por exemplo, `'s3://amzn-s3-demo-bucket/manifest.txt'`. Ele não pode fazer referência a um prefixo de chaves.
O manifesto é um arquivo de texto em formato JSON que lista o URL de cada arquivo que deve ser carregado do Amazon S3. O URL inclui o nome do bucket e o caminho de objeto completo do arquivo. Os arquivos especificados no manifesto podem estar em buckets diferentes, mas todos os buckets devem estar na mesma região da AWS que o cluster do Amazon Redshift. Se for listado duas vezes, o arquivo será carregado duas vezes. O exemplo a seguir mostra o JSON de um manifesto que carrega três arquivos.
```
{
"entries": [
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket1/custdata.1","mandatory":true},
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket1/custdata.2","mandatory":true},
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket2/custdata.1","mandatory":false}
]
}
```
As aspas duplas são obrigatórias e devem ser simples (0x22), e não inclinadas ou "inteligentes". Cada entrada no manifesto também pode incluir um sinalizador `mandatory`. Se `mandatory` estiver definido como `true`, COPY será encerrado se não encontrar o arquivo dessa entrada; do contrário, COPY continuará. O valor padrão para `mandatory` é `false`.
Ao carregar arquivos de dados em ORC ou em formato Parquet, um campo `meta` é necessário, conforme exibido no seguinte exemplo.
```
{
"entries":[
{
"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket1/orc/2013-10-04-custdata",
"mandatory":true,
"meta":{
"content_length":99
}
},
{
"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket2/orc/2013-10-05-custdata",
"mandatory":true,
"meta":{
"content_length":99
}
}
]
}
```
O arquivo manifesto não deverá ser criptografado ou compactado, mesmo se as opções ENCRYPTED, GZIP, LZOP, BZIP2 ou ZSTD forem especificadas. COPY retornará um erro se o arquivo de manifesto especificado não for encontrado ou se ele não estiver formado corretamente.
Se um arquivo manifesto for usado, o parâmetro MANIFEST deverá ser especificado com o comando COPY. Se o parâmetro MANIFEST não for especificado, COPY vai pressupor que o arquivo especificado com FROM seja um arquivo de dados.
Para obter mais informações, consulte [Carregar dados do Amazon S3](t_Loading-data-from-S3.md).
*authorization*
O comando COPY precisa de autorização para acessar dados em outro recurso da AWS, inclusive em Amazon S3, Amazon EMR, Amazon DynamoDB e Amazon EC2. É possível conceder essa autorização referenciando um perfil do AWS Identity and Access Management (IAM) anexado ao cluster (controle de acesso baseado em perfil) ou fornecendo as credenciais de acesso de um usuário (controle de acesso baseado em chave). Para mais segurança e a flexibilidade, recomendamos usar o controle de acesso baseado em função do IAM. Para obter mais informações, consulte [Parâmetros de autorização](copy-parameters-authorization.md).
MANIFEST
Especifica que um manifesto é usado para identificar os arquivos de dados a serem carregados do Amazon S3. Se o parâmetro MANIFEST for usado, COPY carregará dados dos arquivos listados no manifesto referenciado por *'s3://copy\$1from\$1s3\$1manifest\$1file'*. Se o arquivo de manifesto não for encontrado ou não estiver formado corretamente, ocorrerá uma falha no COPY. Para obter mais informações, consulte [Uso de um manifesto para especificar arquivos de dados](loading-data-files-using-manifest.md).
ENCRYPTED
Uma cláusula que especifica que os arquivos de entrada no Amazon S3 são criptografados com criptografia do lado do cliente com chaves gerenciadas pelo cliente. Para obter mais informações, consulte [Carregar arquivos de dados criptografados do Amazon S3](c_loading-encrypted-files.md). Não especifique ENCRYPTED se arquivos de entrada forem criptografados usando-se criptografia no lado do servidor do Amazon S3 (SSE-KMS ou SSE-S3). COPY lê arquivos criptografados no lado do servidor automaticamente.
Se você especificar o parâmetro ENCRYPTED, também deverá especificar o parâmetro [MASTER_SYMMETRIC_KEY](#copy-master-symmetric-key) ou incluir o valor **master\$1symmetric\$1key** na string [Usar o parâmetro CREDENTIALS](copy-parameters-authorization.md#copy-credentials).
Se os arquivos criptografados estiverem em formato compactado, adicione o parâmetro GZIP, LZOP, BZIP2 ou ZSTD.
Arquivos manifesto e JSONPaths não devem ser criptografados, mesmo se a opção ENCRYPTED for especificada.
MASTER\$1SYMMETRIC\$1KEY '*root\$1key*'
A chave simétrica raiz que foi usada para criptografar arquivos de dados no Amazon S3. Se MASTER\$1SYMMETRIC\$1KEY for especificado, o parâmetro [ENCRYPTED](#copy-encrypted) também deverá ser especificado. MASTER\$1SYMMETRIC\$1KEY não pode ser usado com o parâmetro CREDENTIALS. Para obter mais informações, consulte [Carregar arquivos de dados criptografados do Amazon S3](c_loading-encrypted-files.md).
Se os arquivos criptografados estiverem em formato compactado, adicione o parâmetro GZIP, LZOP, BZIP2 ou ZSTD.
REGION [AS] '*aws-region*'
Especifica a região da AWS onde os dados de origem estão localizados. REGION é necessário para COPY em um bucket do Amazon S3 ou uma tabela do DynamoDB quando o recurso da AWS que contém os dados não está na mesma região que o cluster do Amazon Redshift.
O valor de *aws\$1region* deve combinar com uma região listada na tabela [regiões e endpoints do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#redshift_region).
Se o parâmetro REGION for especificado, todos os recursos, inclusive um arquivo manifesto ou vários buckets do Amazon S3, devem estar localizados na região especificada.
A transferência de dados entre regiões incorre em cobranças adicionais em relação ao bucket do Amazon S3 ou à tabela do DynamoDB que contém dados. Para ter mais informações sobre preço, consulte as **transferências de dados de saída do Amazon S3 para outra região da AWS** na página [Preços do Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/pricing/) e as **transferências de dados de saída** na página [Preço do Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/pricing/).
Por padrão, COPY pressupõe que os dados estejam localizados na mesma região do cluster do Amazon Redshift.
## Parâmetros opcionais
Você também pode especificar os seguintes parâmetros com COPY do Amazon S3:
+ [Opções de mapeamento da coluna](copy-parameters-column-mapping.md)
+ [Parâmetros de formato de dados](copy-parameters-data-format.md#copy-data-format-parameters)
+ [Parâmetros da conversão de dados](copy-parameters-data-conversion.md)
+ [Operações de carregamento de dados](copy-parameters-data-load.md)
## Parâmetros incompatíveis
Você não pode usar os seguintes parâmetros com COPY do Amazon S3:
+ SSH
+ READRATIO
# COPY do Amazon EMR
Você pode usar o comando COPY para carregar dados em paralelo de um cluster do Amazon EMR configurado para gravar arquivos de texto no Hadoop Distributed File System (HDFS) do cluster na forma de arquivos de largura fixa, delimitados por caractere, CSV, formatados em JSON ou Avro.
**Topics**
+ [Sintaxe](#copy-parameters-data-source-emr-syntax)
+ [Exemplo](#copy-parameters-data-source-emr-example)
+ [Parâmetros](#copy-parameters-data-source-emr-parameters)
+ [Parâmetros compatíveis](#copy-parameters-data-source-emr-optional-parms)
+ [Parâmetros incompatíveis](#copy-parameters-data-source-emr-unsupported-parms)
## Sintaxe
```
FROM 'emr://emr_cluster_id/hdfs_filepath'
authorization
[ optional_parameters ]
```
## Exemplo
O exemplo a seguir carrega dados como um cluster do Amazon EMR.
```
copy sales
from 'emr://j-SAMPLE2B500FC/myoutput/part-*'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole';
```
## Parâmetros
FROM
A origem dos dados a serem carregados.
'emr://*emr\$1cluster\$1id*/*hdfs\$1file\$1path*'
O identificador exclusivo do cluster do Amazon EMR e o caminho de arquivo HDFS que referencia os arquivos de dados para o comando COPY. Os nomes de arquivos de dados HDFS não devem conter o asterisco de caracteres curinga (\$1) e o ponto de interrogação (?).
O cluster do Amazon EMR deve continuar em execução enquanto a operação COPY é concluída. Se alguns dos arquivos de dados HDFS forem alterados ou excluídos antes da operação COPY ser concluída, você poderá ter resultados inesperados, ou a operação COPY poderá falhar.
Você pode usar os caracteres curinga asterisco (\$1) e ponto de interrogação (?) como parte do argumento *hdfs\$1file\$1path* para especificar o carregamento de vários arquivos. Por exemplo, `'emr://j-SAMPLE2B500FC/myoutput/part*'` identifica os arquivos `part-0000`, `part-0001` e assim por diante. Se não contiver caracteres curinga, o caminho do arquivo será tratado como uma string literal. Se você especificar somente um nome de pasta, COPY tentará carregar todos os arquivos na pasta.
Se você usar caracteres curinga ou somente o nome da pasta, verifique se nenhum arquivo indesejado será cobrado. Por exemplo, alguns processos podem gravar um arquivo de log na pasta de saída.
Para obter mais informações, consulte [Carregar dados do Amazon EMR](loading-data-from-emr.md).
*authorization*
O comando COPY precisa de autorização para acessar dados em outro recurso da AWS, inclusive em Amazon S3, Amazon EMR, Amazon DynamoDB e Amazon EC2. É possível conceder essa autorização referenciando um perfil do AWS Identity and Access Management (IAM) anexado ao cluster (controle de acesso baseado em perfil) ou fornecendo as credenciais de acesso de um usuário (controle de acesso baseado em chave). Para mais segurança e a flexibilidade, recomendamos usar o controle de acesso baseado em função do IAM. Para obter mais informações, consulte [Parâmetros de autorização](copy-parameters-authorization.md).
## Parâmetros compatíveis
Você também pode especificar os seguintes parâmetros com COPY do Amazon EMR:
+ [Opções de mapeamento da coluna](copy-parameters-column-mapping.md)
+ [Parâmetros de formato de dados](copy-parameters-data-format.md#copy-data-format-parameters)
+ [Parâmetros da conversão de dados](copy-parameters-data-conversion.md)
+ [Operações de carregamento de dados](copy-parameters-data-load.md)
## Parâmetros incompatíveis
Você não pode usar os seguintes parâmetros com COPY do Amazon EMR:
+ ENCRYPTED
+ MANIFEST
+ REGION
+ READRATIO
+ SSH
# COPY de host remoto (SSH)
Você pode usar o comando COPY para carregar dados em paralelo de um ou mais hosts remotos, como instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ou outros computadores. COPY se conecta aos hosts remotos usando o Secure Shell (SSH) e executa comandos nos hosts remotos para gerar a saída de texto. O host remoto pode ser uma instância do EC2 Linux ou outro computador Unix ou Linux configurado para aceitar conexões SSH. O Amazon Redshift pode conectar-se a vários hosts e abrir várias conexões SSH para cada host. O Amazon Redshift envia um comando exclusivo por meio de cada conexão para gerar saída de texto para a saída padrão do host, que o Amazon Redshift lê enquanto faz com um arquivo de texto.
Use a cláusula FROM para especificar a chave do objeto do Amazon S3 para o arquivo manifesto que fornece as informações que o COPY usa para abrir conexões SSH e executar os comandos remotos.
**Topics**
+ [Sintaxe](#copy-parameters-data-source-ssh-syntax)
+ [Exemplos](#copy-parameters-data-source-ssh-examples)
+ [Parâmetros](#copy-parameters-data-source-ssh-parameters)
+ [Parâmetros opcionais](#copy-parameters-data-source-ssh-optional-parms)
+ [Parâmetros incompatíveis](#copy-parameters-data-source-ssh-unsupported-parms)
**Importante**
Se o bucket do S3 que mantém o arquivo manifesto não residir na mesma região da AWS que o cluster, use o parâmetro REGION para especificar a região na qual o bucket está localizado.
## Sintaxe
```
FROM 's3://'ssh_manifest_file' }
authorization
SSH
| optional-parameters
```
## Exemplos
O exemplo a seguir usa um arquivo manifesto para carregar dados de um host remoto usando o SSH.
```
copy sales
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/ssh_manifest'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
ssh;
```
## Parâmetros
FROM
A origem dos dados a serem carregados.
's3://*copy\$1from\$1ssh\$1manifest\$1file*'
O comando COPY pode conectar-se a vários hosts usando SSH e criar várias conexões SSH para cada host. O COPY executa um comando em cada conexão do host e carrega a saída dos comandos para a tabela em paralelo. O argumento *s3://copy\$1from\$1ssh\$1manifest\$1file* especifica a chave do objeto do Amazon S3 para o arquivo manifesto que fornece as informações que o COPY usa para abrir conexões SSH e executar os comandos remotos.
O argumento *s3://copy\$1from\$1ssh\$1manifest\$1file* deve referenciar explicitamente um único arquivo; ele não pode ser um prefixo das chaves. Por exemplo:
```
's3://amzn-s3-demo-bucket/ssh_manifest.txt'
```
O arquivo manifesto é um arquivo de texto no formato JSON que o Amazon Redshift usa para se conectar ao host. O arquivo manifesto especifica os endpoints do host SSH e os comandos que serão executados no host para retornar dados ao Amazon Redshift. Você também pode incluir a chave pública do host, o nome de usuário de login e um sinalizador obrigatório para cada entrada. O exemplo a seguir mostra um arquivo manifesto que cria duas conexões SSH:
```
{
"entries": [
{"endpoint":"",
"command": "",
"mandatory":true,
"publickey": "",
"username": ""},
{"endpoint":"",
"command": "",
"mandatory":true,
"publickey": "",
"username": ""}
]
}
```
O arquivo manifesto contém um construto `"entries"` para cada conexão SSH. Você pode ter várias conexões para um único host ou várias conexões para vários hosts. As aspas duplas são necessárias, conforme mostrado, para os nomes de campo e valores. As aspas devem ser simples (0x22), e não inclinadas ou “inteligentes”. O único valor que não precisa de aspas duplas é o valor booliano `true` ou `false` para o campo `"mandatory"`.
A lista a seguir descreve os campos no arquivo manifesto.
endpoint
O endereço de URL ou o endereço IP do host. Por exemplo, `"ec2-111-222-333.compute-1.amazonaws.com"`, ou `"198.51.100.0"`.
command
O comando a ser executado pelo host para gerar a saída de texto ou a saída binária em formato gzip, lzop, bzip2 ou zstd. O comando pode ser qualquer um que o usuário *"host\$1user\$1name"* tenha permissão para executar. O comando pode ser tão simples quanto imprimir um arquivo, ou pode consultar um banco de dados ou iniciar um script. A saída (arquivo de texto, arquivo binário gzip, arquivo binário lzop ou arquivo binário bzip2) deve estar em uma forma que o comando COPY do Amazon Redshift possa ingerir. Para obter mais informações, consulte [Preparação de dados de entrada](t_preparing-input-data.md).
publickey
(Opcional) A chave pública do host. Se fornecida, o Amazon Redshift usará a chave pública para identificar o host. Se a chave pública não for fornecida, o Amazon Redshift não tentará a identificação do host. Por exemplo, se a chave pública do host remoto for `ssh-rsa AbcCbaxxx…Example root@amazon.com`, digite o seguinte texto no campo de chave pública: `"AbcCbaxxx…Example"`
mandatory
(Opcional) Uma cláusula que indica se o comando COPY deverá falhar se a tentativa de conexão falhar. O padrão é `false`. Se o Amazon Redshift não estabelecer pelo menos uma conexão, o comando COPY falhará.
username
(Opcional) O nome de usuário que será usado para fazer logon no sistema do host e executar o comando remoto. O nome de login do usuário deve ser o mesmo do login que foi usado para adicionar a chave pública do cluster do Amazon Redshift ao arquivo de chaves autorizadas do host. O nome de usuário padrão é `redshift`.
Para obter mais informações sobre como criar um arquivo manifesto, consulte [Processo de carregamento de dados](loading-data-from-remote-hosts.md#load-from-host-process).
Para executar COPY de um host remoto, o parâmetro SSH deve estar especificado com o comando COPY. Se o parâmetro SSH não for especificado, COPY vai pressupor que o arquivo especificado com FROM seja um arquivo de dados e ocorrerá uma falha.
Se você usar a compactação automática, o comando COPY realizará duas operações de leitura de dados, o que significa que executará o comando remoto duas vezes. A primeira operação de leitura deve fornecer um exemplo de dados para análise da compactação, e a segunda efetivamente carrega os dados. Se executar o comando remoto duas vezes puder causar um problema, você deverá desabilitar a compactação automática. Para desabilitar a compactação automática, execute o comando COPY com o parâmetro COMPUPDATE definido como OFF. Para obter mais informações, consulte [Carregamento de tabelas com compactação automática](c_Loading_tables_auto_compress.md).
Para obter procedimentos detalhados sobre como usar COPY em SSH, consulte [Carregamento de dados de hosts remotos](loading-data-from-remote-hosts.md).
*authorization*
O comando COPY precisa de autorização para acessar dados em outro recurso da AWS, inclusive em Amazon S3, Amazon EMR, Amazon DynamoDB e Amazon EC2. É possível conceder essa autorização referenciando um perfil do AWS Identity and Access Management (IAM) anexado ao cluster (controle de acesso baseado em perfil) ou fornecendo as credenciais de acesso de um usuário (controle de acesso baseado em chave). Para mais segurança e a flexibilidade, recomendamos usar o controle de acesso baseado em função do IAM. Para obter mais informações, consulte [Parâmetros de autorização](copy-parameters-authorization.md).
SSH
Uma cláusula que especifica que os dados devem ser carregados de um host remoto usando o protocolo SSH. Se especificar SSH, você também deverá fornecer um arquivo manifesto usando o argumento [s3://copy_from_ssh_manifest_file](#copy-ssh-manifest).
Se você estiver usando o SSH para copiar de um host usando um endereço IP privado em uma VPC remota, a VPC deverá ter o roteamento VPC aprimorado habilitado. Para obter mais informações sobre o Enhanced VPC Routing, consulte [Enhanced VPC Routing do Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/enhanced-vpc-routing.html).
## Parâmetros opcionais
Você também pode especificar os seguintes parâmetros com COPY do SSH:
+ [Opções de mapeamento da coluna](copy-parameters-column-mapping.md)
+ [Parâmetros de formato de dados](copy-parameters-data-format.md#copy-data-format-parameters)
+ [Parâmetros da conversão de dados](copy-parameters-data-conversion.md)
+ [Operações de carregamento de dados](copy-parameters-data-load.md)
## Parâmetros incompatíveis
Você não pode usar os seguintes parâmetros com COPY do SSH:
+ ENCRYPTED
+ MANIFEST
+ READRATIO
# COPY do Amazon DynamoDB
Para carregar dados de uma tabela do DynamoDB existente, use a cláusula FROM para especificar o nome da tabela do DynamoDB.
**Topics**
+ [Sintaxe](#copy-parameters-data-source-dynamodb-syntax)
+ [Exemplos](#copy-parameters-data-source-dynamodb-examples)
+ [Parâmetros opcionais](#copy-parameters-data-source-dynamodb-optional-parms)
+ [Parâmetros incompatíveis](#copy-parameters-data-source-dynamodb-unsupported-parms)
**Importante**
Se a tabela do DynamoDB não residir na mesma região que o cluster do Amazon Redshift, use o parâmetro REGION para especificar a região na qual os dados estão localizados.
## Sintaxe
```
FROM 'dynamodb://table-name'
authorization
READRATIO ratio
| REGION [AS] 'aws_region'
| optional-parameters
```
## Exemplos
O exemplo a seguir carrega dados de uma tabela do DynamoDB.
```
copy favoritemovies from 'dynamodb://ProductCatalog'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
readratio 50;
```
### Parâmetros
FROM
A origem dos dados a serem carregados.
'dynamodb://*table-name*'
O nome da tabela do DynamoDB que contém os dados; por exemplo, `'dynamodb://ProductCatalog'`. Para obter detalhes sobre como os atributos do DynamoDB são mapeados para colunas do Amazon Redshift, consulte [Carregar dados de uma tabela do Amazon DynamoDB](t_Loading-data-from-dynamodb.md).
O nome de uma tabela do DynamoDB é exclusivo de uma conta da AWS, identificada por credenciais de acesso da AWS.
*authorization*
O comando COPY precisa de autorização para acessar dados em outro recurso da AWS, inclusive em Amazon S3, Amazon EMR, Amazon DynamoDB e Amazon EC2. É possível conceder essa autorização referenciando um perfil do AWS Identity and Access Management (IAM) anexado ao cluster (controle de acesso baseado em perfil) ou fornecendo as credenciais de acesso de um usuário (controle de acesso baseado em chave). Para mais segurança e a flexibilidade, recomendamos usar o controle de acesso baseado em função do IAM. Para obter mais informações, consulte [Parâmetros de autorização](copy-parameters-authorization.md).
READRATIO [AS] *ratio*
A porcentagem do throughput provisionado da tabela do DynamoDB a ser usada no carregamento de dados. READRATIO é obrigatório para COPY do DynamoDB. Ele não pode ser usado com COPY do Amazon S3. É altamente recomendável definir a proporção como um valor menor que o throughput provisionado não usado médio. Os valores válidos são números inteiros de 1 a 200.
A definição de READRATIO como 100 ou mais permite que o Amazon Redshift consuma todo o throughput provisionado da tabela do DynamoDB, o que afeta gravemente a performance de operações de leitura simultâneas na mesma tabela durante a sessão de COPY. O tráfego de gravação não é afetado. Os valores maiores que 100 têm permissão para solucionar problemas em cenários raros quando o Amazon Redshift deixar de atender ao throughput provisionado da tabela. Se você carregar dados do DynamoDB no Amazon Redshift continuamente, considere organizar as tabelas do DynamoDB como uma série temporal para separar o tráfego ao vivo da operação COPY.
## Parâmetros opcionais
Você também pode especificar os seguintes parâmetros com COPY do Amazon DynamoDB:
+ [Opções de mapeamento da coluna](copy-parameters-column-mapping.md)
+ Os seguintes parâmetros de conversão de dados são compatíveis:
+ [ACCEPTANYDATE](copy-parameters-data-conversion.md#copy-acceptanydate)
+ [BLANKSASNULL](copy-parameters-data-conversion.md#copy-blanksasnull)
+ [DATEFORMAT](copy-parameters-data-conversion.md#copy-dateformat)
+ [EMPTYASNULL](copy-parameters-data-conversion.md#copy-emptyasnull)
+ [ROUNDEC](copy-parameters-data-conversion.md#copy-roundec)
+ [TIMEFORMAT](copy-parameters-data-conversion.md#copy-timeformat)
+ [TRIMBLANKS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-trimblanks)
+ [TRUNCATECOLUMNS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-truncatecolumns)
+ [Operações de carregamento de dados](copy-parameters-data-load.md)
## Parâmetros incompatíveis
Você não pode usar os seguintes parâmetros com COPY do DynamoDB:
+ Todos os parâmetros de formato de dados
+ ESCAPE
+ FILLRECORD
+ IGNOREBLANKLINES
+ IGNOREHEADER
+ NULL
+ REMOVEQUOTES
+ ACCEPTINVCHARS
+ MANIFEST
+ ENCRYPTED
# Parâmetros de autorização
O comando COPY precisa de autorização para acessar dados em outro recurso da AWS, inclusive em Amazon S3, Amazon EMR, Amazon DynamoDB e Amazon EC2. É possível fornecer essa autorização por meio de referência à [função do AWS Identity and Access Management (IAM)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html) que é associada ao cluster (*controle de acesso com base da função*). Você pode criptografar seus dados de carregamento no Amazon S3.
Os seguintes tópicos dão mais detalhes e exemplos de opções de autenticação:
+ [Permissões do IAM para COPY, UNLOAD e CREATE LIBRARY](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-iam-permissions)
+ [Controle de acesso com base em função](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-access-role-based)
+ [Controle de acesso com base em chave](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-access-key-based)
Use um dos seguintes para dar autorização para o comando COPY:
+ Parâmetro [Usar o parâmetro IAM\$1ROLE](#copy-iam-role)
+ [Usar os parâmetros ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY](#copy-access-key-id)Parâmetros do
+ [Usar o parâmetro CREDENTIALS](#copy-credentials)Cláusula
## Usar o parâmetro IAM\$1ROLE
### IAM\$1ROLE
Use a palavra-chave padrão para que o Amazon Redshift use a função do IAM definida como padrão e associada ao cluster quando o comando COPY for executado.
Use o nome do recurso da Amazon (ARN) de uma função do IAM que seu cluster usa para autenticação e autorização. Se especificar IAM\$1ROLE, você não poderá usar ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY, SESSION\$1TOKEN ou CREDENTIALS.
A seguir, a sintaxe do parâmetro IAM\$1ROLE.
```
IAM_ROLE { default | 'arn:aws:iam:::role/' }
```
Para obter mais informações, consulte [Controle de acesso com base em função](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-access-role-based).
## Usar os parâmetros ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY
### ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY
Esse método de autorização não é recomendado.
**nota**
Em vez de fornecer credenciais de acesso como texto sem formatação, é altamente recomendável usar a autenticação baseada em função especificando-se o parâmetro IAM\$1ROLE. Para obter mais informações, consulte [Controle de acesso com base em função](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-access-role-based).
### SESSION\$1TOKEN
O token de sessão a ser usado com credenciais de acesso temporárias. Quando SESSION\$1TOKEN for especificado, você também deverá usar ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY para fornecer credenciais de chave de acesso temporárias. Se especificar SESSION\$1TOKEN, você não poderá usar IAM\$1ROLE ou CREDENTIALS. Para obter mais informações, consulte [Credenciais de segurança temporárias](copy-usage_notes-access-permissions.md#r_copy-temporary-security-credentials) no Guia do usuário do IAM.
**nota**
Em vez de criar credenciais de segurança temporárias, é altamente recomendável usar a autenticação baseada na função. Quando você autoriza o uso de uma função do IAM, o Amazon Redshift cria automaticamente credenciais de usuário temporárias para cada sessão. Para obter mais informações, consulte [Controle de acesso com base em função](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-access-role-based).
A seguir, a sintaxe do parâmetro SESSION\$1TOKEN com os parâmetros ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY.
```
ACCESS_KEY_ID ''
SECRET_ACCESS_KEY ''
SESSION_TOKEN '';
```
Se especificar SESSION\$1TOKEN, você não poderá usar CREDENTIALS ou IAM\$1ROLE.
## Usar o parâmetro CREDENTIALS
### CREDENTIALS
Uma cláusula que indica o método que o cluster usará quando acessar outros recursos da AWS que contêm arquivos de dados ou arquivos manifesto. Você não pode usar o parâmetro CREDENTIALS com IAM\$1ROLE or ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY.
A seguir é mostrada a sintaxe referente ao parâmetro CREDENTIALS.
```
[WITH] CREDENTIALS [AS] 'credentials-args'
```
**nota**
Para aumentar a flexibilidade, recomendamos o uso do parâmetro [IAM\$1ROLE](#copy-iam-role-iam), em vez do parâmetro CREDENTIALS.
Como opção, se o parâmetro [ENCRYPTED](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-encrypted) for usado, a string *credentials-args* também fornecerá a chave de criptografia.
A string *credentials-args* diferencia maiúsculas de minúsculas e não deve conter espaços.
As palavras-chave WITH e AS são opcionais e são ignoradas.
É possível especificar [role-based access control](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-access-role-based.phrase) ou [key-based access control](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-access-key-based.phrase). Em ambos os casos, o usuário ou perfil do IAM deve ter as permissões obrigatórias para acessar os recursos da AWS especificados. Para obter mais informações, consulte [Permissões do IAM para COPY, UNLOAD e CREATE LIBRARY](copy-usage_notes-access-permissions.md#copy-usage_notes-iam-permissions).
**nota**
Para resguardar as credenciais da AWS e proteger os dados sigilosos, é altamente recomendável usar o controle de acesso baseado na função.
Para especificar o controle de acesso baseado na função, forneça a string *credentials-args* no formato a seguir.
```
'aws_iam_role=arn:aws:iam:::role/'
```
Para usar credenciais de token temporário, você deve fornecer o ID da chave de acesso temporária, a chave de acesso secreta temporária e o token temporário. A string *credentials-args* está no formato a seguir.
```
CREDENTIALS
'aws_access_key_id=;aws_secret_access_key=;token='
```
Um comando COPY usando controle de acesso por perfil com credenciais temporárias seria semelhante ao seguinte exemplo de instrução:
```
COPY customer FROM 's3://amzn-s3-demo-bucket/mydata'
CREDENTIALS
'aws_access_key_id=;aws_secret_access_key=;token='
```
Para obter mais informações, consulte [Credenciais de segurança temporárias](copy-usage_notes-access-permissions.md#r_copy-temporary-security-credentials).
Se o parâmetro [ENCRYPTED](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-encrypted) for usado, a cadeia de caracteres *credentials-args* estará no formato a seguir, em que ** é o valor da chave raiz que foi usada para criptografar os arquivos.
```
CREDENTIALS
';master_symmetric_key='
```
Um comando COPY usando controle de acesso por perfil com uma chave de criptografia seria semelhante ao seguinte exemplo de instrução:
```
COPY customer FROM 's3://amzn-s3-demo-bucket/mydata'
CREDENTIALS
'aws_iam_role=arn:aws:iam:::role/;master_symmetric_key='
```
# Opções de mapeamento da coluna
Por padrão, COPY insere valores nas colunas da tabela de destino na mesma ordem dos campos ocorridos nos arquivos de dados. Se a ordem de coluna padrão não funcionar, você poderá especificar uma lista de colunas ou usar expressões JSONPath para mapear campos de dados de origem para as colunas de destino.
+ [Column List](#copy-column-list)
+ [JSONPaths File](#copy-column-mapping-jsonpaths)
## Lista de colunas
Você pode especificar uma lista separada por vírgulas de nomes de coluna para carregar campos de dados de origem em colunas de destino específicas. As colunas podem estar em qualquer ordem na instrução COPY, mas durante o carregamento de arquivos simples, como em um bucket do Amazon S3, a ordem deve corresponder à ordem dos dados de origem.
Durante o carregamento de uma tabela do Amazon DynamoDB, a ordem não importa. O comando COPY compara nomes de atributo nos itens recuperados da tabela do DynamoDB com nomes de coluna na tabela do Amazon Redshift. Para obter mais informações, consulte . [Carregar dados de uma tabela do Amazon DynamoDB](t_Loading-data-from-dynamodb.md)
A seguir, o formato para uma lista de colunas.
```
COPY tablename (column1 [,column2, ...])
```
Se uma coluna na tabela de destino for omitida da lista de colunas, COPY carregará a expressão [DEFAULT](r_CREATE_TABLE_NEW.md#create-table-default) da coluna.
Se a coluna de destino não tiver um padrão, COPY tentará carregar NULL.
Se COPY tentar atribuir NULL a uma coluna definida como NOT NULL, o comando COPY falhará.
Se uma coluna [IDENTITY](r_CREATE_TABLE_NEW.md#identity-clause) estiver incluída na lista de colunas, [EXPLICIT_IDS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-explicit-ids) também deverá ser especificado; se uma coluna IDENTITY for omitida, EXPLICIT\$1IDS não poderá ser especificado. Se nenhuma lista de colunas for especificada, o comando se comportará como se uma lista de colunas completa, na ordem, tivesse sido especificada, com colunas IDENTITY omitidas se EXPLICIT\$1IDS também não tiver sido especificado.
Se uma coluna estiver definida com GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY, será possível copiá-la. Os valores são gerados ou atualizados com os valores fornecidos. A opção EXPLICIT\$1IDS não é necessária. COPY não atualiza a marca d'água alta de identidade. Para obter mais informações, consulte [GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY](r_CREATE_TABLE_NEW.md#identity-generated-bydefault-clause).
## Arquivo JSONPaths
Ao carregar de arquivos de dados em formato JSON ou Avro, COPY mapeará automaticamente os elemento de dados nos dados JSON ou Avro para as colunas na tabela de destino. Ele faz isso comparando nomes de campo no esquema do Avro com nomes de coluna na tabela de destino ou na lista de colunas.
Em alguns casos, os nomes de coluna e os nomes de campo não correspondem, ou você precisa mapear para níveis mais profundos na hierarquia de dados. Para mapear explicitamente elemento de dados JSON ou Avro para colunas, você pode usar um arquivo JSONPaths.
Para obter mais informações, consulte [Arquivo JSONPaths](copy-parameters-data-format.md#copy-json-jsonpaths).
# Parâmetros de formato de dados
Por padrão, o comando COPY espera que os dados de origem sejam texto UTF-8 delimitados por caractere. O delimitador padrão é um caractere de barra ( \$1 ). Se os dados de origem estiverem em outro formato, use os parâmetros a seguir para especificar o formato de dados:
+ [FORMAT](#copy-format)
+ [CSV](#copy-csv)
+ [DELIMITER](#copy-delimiter)
+ [FIXEDWIDTH](#copy-fixedwidth)
+ [SHAPEFILE](#copy-shapefile)
+ [AVRO](#copy-avro)
+ [JSON format for COPY](#copy-json)
+ [PARQUET](#copy-parquet)
+ [ORC](#copy-orc)
Além dos formatos de dados padrão, COPY é compatível com os seguintes formatos de dados colunares para COPY do Amazon S3:
+ [ORC](#copy-orc)
+ [PARQUET](#copy-parquet)
COPY de formato colunar é compatível com determinada restrição. Para obter mais informações, consulte [COPY de formatos de dados colunar](copy-usage_notes-copy-from-columnar.md). Parâmetros de formato de dados
FORMAT [AS]
(Opcional) Identifica palavras-chave do formato de dados. Os argumentos FORMAT estão descritos a seguir.
CSV [ QUOTE [AS] *'quote\$1character'* ]
Permite o uso do formato CSV nos dados de entrada. Para delimitadores de escape automático, caracteres em nova linha e retornos de carro, deixe o campo no caractere especificado no parâmetro QUOTE. As aspas padrão são aspas duplas ("). Quando as aspas são usadas dentro de um campo, faça o escape do caractere com aspas adicionais. Por exemplo, se as aspas forem duplas, para inserir a string `A "quoted" word` o arquivo de entrada deve incluir a string `"A ""quoted"" word"`. Quando o parâmetro CSV for usado, o delimitador padrão será uma vírgula ( , ). Você pode especificar um delimitador diferente usando o parâmetro DELIMITER.
Quando um campo está entre aspas, o espaço em branco entre os delimitadores e as aspas é ignorado. Se o delimitador for um caractere de espaço em branco, como uma tabulação, o delimitador não será tratado como um espaço em branco.
CSV não pode ser usado com FIXEDWIDTH, REMOVEQUOTES ou ESCAPE.
QUOTE [AS] *'quote\$1character'*
Opcional. Especifica o caractere a ser usado como as aspas durante o uso do parâmetro CSV. O padrão são aspas duplas ( " ). Se usar o parâmetro QUOTE para definir aspas diferentes das aspas duplas, você não precisará escapar aspas duplas dentro do campo. O parâmetro QUOTE só pode ser usado com o parâmetro CSV. A palavra-chave AS é opcional.
DELIMITER [AS] ['*delimiter\$1char*']
Especifica os caracteres que são usados para separar campos no arquivo de entrada, como barra (`|`), vírgula (`,`) ou tabulação (`\t`), ou vários caracteres, como `|~|`. Caracteres não imprimíveis são aceitos. Os caracteres também podem ser representados em octal como suas unidades de código UTF-8. Para octal, use o formato “\$1ddd”, em que “d” é um dígito octal (0 a 7). O delimitador padrão é um caractere de barra (`|`), a menos que o parâmetro CSV seja usado, caso em que o delimitador padrão é uma vírgula (`,`). A palavra-chave AS é opcional. DELIMITER não pode ser usado com FIXEDWIDTH.
FIXEDWIDTH '*fixedwidth\$1spec*'
Carrega os dados de um arquivo em que a largura de cada coluna tem um tamanho fixo, em vez de colunas separadas por um delimitador. A *fixedwidth\$1spec* é uma string que especifica um rótulo de coluna definido pelo usuário e uma largura de coluna. O rótulo da coluna pode ser uma string de texto ou um inteiro, dependendo do que o usuário escolher. O rótulo da coluna não tem relação com o nome da coluna. A ordem dos pares de rótulo/largura deve corresponder exatamente à ordem das colunas da tabela. FIXEDWIDTH não pode ser usado com CSV ou DELIMITER. No Amazon Redshift, como o tamanho das colunas CHAR e VARCHAR é expressado em bytes, verifique se a largura de coluna especificada por você acomoda o tamanho binário de caracteres multibyte ao preparar o arquivo a ser carregado. Para obter mais informações, consulte [Tipos de caracteres](r_Character_types.md).
O formato de *fixedwidth\$1spec* é mostrado a seguir:
```
'colLabel1:colWidth1,colLabel:colWidth2, ...'
```
SHAPEFILE [ SIMPLIFY [AUTO] [*'tolerance'*] ]
Permite o uso do formato SHAPEFILE nos dados de entrada. Por padrão, a primeira coluna do shapefile é uma coluna `GEOMETRY` ou `IDENTITY`. Todas as colunas subsequentes seguem a ordem especificada no shapefile.
É possível usar SHAPEFILE com FIXEDWIDTH, REMOVEQUOTES ou ESCAPE.
Para usar objetos `GEOGRAPHY` com `COPY FROM SHAPEFILE`, primeiro ingira em um coluna `GEOMETRY` e transmita os objetos para objetos `GEOGRAPHY`. .
SIMPLIFY [*tolerance*]
(Opcional) Simplifica todas as geometrias durante o processo de ingestão usando o algoritmo Ramer-Douglas-Peucker e a tolerância dada.
SIMPLIFY AUTO [*tolerance*]
(Opcional) Simplifica apenas geometrias maiores que o tamanho máximo da geometria. Essa simplificação usa o algoritmo Ramer-Douglas-Peucker e a tolerância calculada automaticamente se isso não exceder a tolerância especificada. Este algoritmo calcula o tamanho para armazenar objetos dentro da tolerância especificada. O valor *tolerance* é opcional.
Para obter exemplos de carregamento de shapefiles, consulte [Carregar um shapefile no Amazon Redshift](r_COPY_command_examples.md#copy-example-spatial-copy-shapefile).
AVRO [AS] '*avro\$1option*'
Especifica se os dados de origem estão em formato Avro.
O formato Avro é compatível com COPY nestes serviços e protocolos:
+ Amazon S3
+ Amazon EMR
+ Hosts remotos (SSH)
Avro não é compatível com COPY no DynamoDB.
Avro é um protocolo de serialização de dados. Um arquivo de origem do Avro inclui um esquema que define a estrutura dos dados. O tipo de esquema do Avro deve ser `record`. COPY aceita a criação de arquivos do Avro usando o codec não compactado padrão, bem como os codecs de compactação `deflate` e `snappy`. Para obter mais informações sobre o Avro, vá até [Apache Avro](https://avro.apache.org/).
Os valores válidos para *avro\$1option* são os seguintes:
+ `'auto'`
+ `'auto ignorecase'`
+ `'s3://jsonpaths_file'`
O padrão é `'auto'`.
COPY mapeará automaticamente os elemento de dados nos dados JSON ou Avro para as colunas na tabela de destino. Ele faz isso comparando nomes de campo no esquema do Avro com nomes de coluna na tabela de destino. A correspondência diferencia maiúsculas de minúsculas para `'auto'` e não diferencia maiúsculas de minúsculas para `'auto ignorecase'`.
Como os nomes de coluna em tabelas do Amazon Redshift estão sempre em minúsculas, quando você usa a opção `'auto'`, os nomes de campo do JSON correspondentes também devem estar em minúsculas. Se os nomes dos campos não estiverem todos em minúsculas, você poderá usar a opção `'auto ignorecase'`. Com o arguento padrão `'auto'`, COPY reconhece apenas o primeiro nível de campos, ou *campos externos*, na estrutura.
Para mapear explicitamente nomes de coluna para nomes de campo do Avro, você pode usar um [Arquivo JSONPaths](#copy-json-jsonpaths).
Por padrão, COPY tenta comparar todas as colunas na tabela de destino com os nomes de campo do Avro. Para carregar um subconjunto das colunas, você também pode especificar uma lista de colunas. Se uma coluna na tabela de destino for omitida da lista de colunas, COPY carregará a expressão [DEFAULT](r_CREATE_TABLE_NEW.md#create-table-default) da coluna. Se a coluna de destino não tiver um padrão, COPY tentará carregar NULL. Se uma coluna estiver incluída na lista de colunas e COPY não encontrar um campo correspondente nos dados do Avro, COPY tentará carregar NULL na coluna.
Se COPY tentar atribuir NULL a uma coluna definida como NOT NULL, o comando COPY falhará.
**Esquema do Avro**
Um arquivo de dados de origem do Avro inclui um esquema que define a estrutura dos dados. COPY lê o esquema que faz parte do arquivo de dados de origem do Avro a fim de mapear elementos de dados para colunas da tabela de destino. O exemplo a seguir mostra um esquema do Avro.
```
{
"name": "person",
"type": "record",
"fields": [
{"name": "id", "type": "int"},
{"name": "guid", "type": "string"},
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "address", "type": "string"}]
}
```
O esquema do Avro é definido usando-se o formato JSON. O objeto JSON de nível mais alto contém três pares de nome/valor com os nomes, ou *chaves*, `"name"`, `"type"` e `"fields"`.
Os pares de chaves `"fields"` com uma matriz de objetos que definem o nome e o tipo de dados de cada campo na estrutura de dados. Por padrão, COPY compara automaticamente os nomes de campo com os nomes de coluna. Como nomes de coluna estão sempre em minúsculas, nomes de campo também devem estar em minúsculas, a não ser a opção `‘auto ignorecase’` seja especificada. Todos os nomes de campo que não corresponderem a um nome de coluna serão ignorados. A ordem das colunas não importa. No exemplo anterior, COPY é mapeado para os nomes de coluna `id`, `guid`, `name` e `address`.
Com o argumento `'auto'` padrão, COPY compara apenas os objetos no primeiro nível com as colunas. A fim de mapear para níveis mais profundos no esquema, ou se nomes de campo e de coluna não corresponderem, use um arquivo JSONPaths para definir o mapeamento. Para obter mais informações, consulte [Arquivo JSONPaths](#copy-json-jsonpaths).
Se o valor associado a uma chave for um tipo de dados do Avro complexo como byte, matriz, registro, mapa ou link, COPY carregará o valor como uma string, em que a string é a representação JSON dos dados. Aqui, a string é a representação JSON dos dados. COPY carrega tipos de dados enum do Avro como strings, em que o conteúdo é o nome do tipo. Para ver um exemplo, consulte [COPY no formato JSON](copy-usage_notes-copy-from-json.md).
O tamanho máximo do cabeçalho de arquivo do Avro, o que inclui o esquema e os metadados do arquivo, é 1 MB.
O tamanho máximo de um único bloco de dados do Avro é 4 MB. Isso é diferente do tamanho máximo da linha. Se o tamanho máximo de um único bloco de dados do Avro for excedido, mesmo se o tamanho de linha resultante for menor que o limite do tamanho de linha de 4 MB, o comando COPY falhará.
Ao calcular o tamanho da linha, o Amazon Redshift contabiliza internamente os caracteres de barra vertical (\$1) duas vezes. Se os dados de entrada contiverem um número muito grande de caracteres de barra, será possível para o tamanho da linha exceder 4 MB, mesmo se o bloco de dados for menor que 4 MB.
JSON [AS] '*json\$1option*'
Os dados de origem estão em formato JSON.
O formato JSON é compatível com COPY nestes serviços e protocolos:
+ Amazon S3
+ COPY do Amazon EMR
+ COPY de SSH
JSON não é compatível com COPY no DynamoDB.
Os valores válidos para *json\$1option* são os seguintes:
+ `'auto'`
+ `'auto ignorecase'`
+ `'s3://jsonpaths_file'`
+ `'noshred'`
O padrão é `'auto'`. O Amazon Redshift não fragmenta os atributos de estruturas JSON em várias colunas ao carregar um documento JSON.
Por padrão, COPY tenta comparar todas as colunas na tabela de destino com as chaves de nome de campo do JSON. Para carregar um subconjunto das colunas, você também pode especificar uma lista de colunas. Se as chaves de nome de campo JSON não estiverem todas em minúsculas, você poderá usar a opção `'auto ignorecase'` ou um [Arquivo JSONPaths](#copy-json-jsonpaths) a fim de mapear explicitamente nomes de coluna para chaves de nome de campo JSON.
Se uma coluna na tabela de destino for omitida da lista de colunas, COPY carregará a expressão [DEFAULT](r_CREATE_TABLE_NEW.md#create-table-default) da coluna. Se a coluna de destino não tiver um padrão, COPY tentará carregar NULL. Se uma coluna estiver incluída na lista de colunas e COPY não encontrar um campo correspondente nos dados JSON, COPY tentará carregar NULL na coluna.
Se COPY tentar atribuir NULL a uma coluna definida como NOT NULL, o comando COPY falhará.
COPY mapeará automaticamente os elemento de dados nos dados JSON ou Avro para as colunas na tabela de destino. Ele faz isso combinando *chaves de objeto*, ou nomes, nos pares de nome-valor de origem com os nomes de colunas na tabela de destino.
Consulte os seguintes detalhes sobre cada valor de *json\$1option*:
'auto'
Com essa opção, a correspondência diferencia maiúsculas de minúsculas. Como os nomes de coluna em tabelas do Amazon Redshift estão sempre em minúsculas, quando você usa a opção `'auto'`, os nomes de campo do JSON correspondentes também devem estar em minúsculas.
'auto ignorecase'
Com essa opção, a correspondência não diferencia maiúsculas de minúsculas. Como os nomes de coluna nas tabelas do Amazon Redshift estão sempre em minúsculas, quando você usa a opção `'auto ignorecase'`, os nomes de campo JSON correspondentes podem ser minúsculas, maiúsculas ou mistas.
's3://*jsonpaths\$1file*'
COPY usa o arquivo chamado JSONPaths a fim de mapear os elementos de dados nos dados de origem do JSON para as colunas na tabela de destino. O *`s3://jsonpaths_file`* deve ser uma chave de objeto do Amazon S3 que referencia explicitamente um único arquivo. Um exemplo é `'s3://amzn-s3-demo-bucket/jsonpaths.txt`'. O argumento não pode ser um prefixo das chaves. Para obter mais informações sobre como usar um arquivo JSONPaths, consulte [Arquivo JSONPaths](#copy-json-jsonpaths).
Em alguns casos, o arquivo especificado pelo `jsonpaths_file` tem o mesmo prefixo que o caminho especificado por `copy_from_s3_objectpath` para os arquivos de dados. Em caso afirmativo, COPY lê o arquivo JSONPaths como um arquivo de dados e retorna erros. Por exemplo, digamos que seus arquivos de dados usem o caminho do objeto `s3://amzn-s3-demo-bucket/my_data.json` e seu arquivo JSONPaths é `s3://amzn-s3-demo-bucket/my_data.jsonpaths`. Nesse caso, COPY tenta carregar `my_data.jsonpaths` como um arquivo de dados.
‘noshred'
Com esta opção, o Amazon Redshift não fragmenta os atributos de estruturas JSON em várias colunas ao carregar um documento JSON.
## Arquivo de dados JSON
O arquivo de dados JSON contém um conjunto de objetos ou matrizes. COPY carrega cada objeto ou matriz JSON em uma linha na tabela de destino. Cada objeto ou matriz correspondente a uma linha deve ser uma estrutura no nível raiz, autônoma; ou seja, não deve ser um membro de outra estrutura JSON.
Um *objeto* JSON começa e termina com chaves (\$1 \$1) e contém uma coleção de pares de nome-valor desordenada. Cada nome e valor em par são separados por um dois-pontos, e os pares são separados por vírgulas. Por padrão, a *chave de objeto*, ou o nome, nos pares de nome-valor deve corresponder ao nome da coluna correspondente na tabela. Os nomes de coluna nas tabelas do Amazon Redshift estão sempre em minúsculas, as chaves de nome de campo correspondentes do JSON também deverão estar em minúsculas. Se os nomes de coluna e as chaves do JSON não forem correspondentes, use [Arquivo JSONPaths](#copy-json-jsonpaths) a fim de mapear explicitamente as colunas para as chaves.
A ordem em um objeto JSON não importa. Todos os nomes que não corresponderem a um nome de coluna serão ignorados. A seguir, a estrutura de um objeto JSON simples.
```
{
"column1": "value1",
"column2": value2,
"notacolumn" : "ignore this value"
}
```
Uma *matriz* JSON começa e termina com colchetes ( [ ] ), e contém uma coleção ordenada de valores separados por vírgulas. Se os arquivos de dados usarem matrizes, você deverá especificar um arquivo JSONPaths para corresponder os valores às colunas. A seguir, a estrutura de uma matriz JSON simples.
```
["value1", value2]
```
O JSON bastante deve ser bem formado. Por exemplo, os objetos ou as matrizes não podem ser separados por vírgulas ou por quaisquer outros caracteres, exceto o espaço em branco. As strings devem estar entre aspas duplas. As aspas devem ser simples (0x22), e não inclinadas ou "inteligentes".
O tamanho máximo de um objeto ou matriz JSON, inclusive colchetes ou chaves, é 4 MB. Isso é diferente do tamanho máximo da linha. Se o tamanho máximo de um único objeto ou matriz JSON for excedido, mesmo se o tamanho de linha resultante for menor que o limite do tamanho de linha de 4 MB, o comando COPY falhará.
Ao calcular o tamanho da linha, o Amazon Redshift contabiliza internamente os caracteres de barra vertical (\$1) duas vezes. Se os dados de entrada contiverem um número muito grande de caracteres de barra, será possível para o tamanho da linha exceder 4 MB, mesmo se o tamanho do objeto for menor que 4 MB.
COPY carrega `\n` como um caractere de nova linha e `\t` como um caractere de tabulação. Para carregar uma barra invertida, use uma barra invertida de escape ( `\\` ).
COPY pesquisa a origem JSON especificada em busca de um objeto JSON válido ou uma matriz bem formada. Se COPY encontrar algum caractere que não seja um espaço em branco antes de localizar uma estrutura JSON útil, ou entre objetos JSON ou matrizes válidos, COPY retornará um erro para cada instância. Esses erros são válidos para a contagem MAXERROR. Quando a contagem de erros for igual ou exceder MAXERROR, COPY falhará.
Para cada erro, o Amazon Redshift registra uma linha na tabela do sistema STL\$1LOAD\$1ERRORS. A coluna LINE\$1NUMBER registra a última linha do objeto JSON que causou o erro.
Se IGNOREHEADER for especificado, COPY ignorará o número especificado de linhas nos dados JSON. Os caracteres de nova linha nos dados JSON são sempre contados para cálculos de IGNOREHEADER.
COPY carrega strings vazias como campos vazios por padrão. Se EMPTYASNULL for especificado, COPY carregará strings vazias de campos CHAR e VARCHAR como NULL. As strings vazias de outros tipos de dados, como INT, são sempre carregadas com NULL.
As seguintes opções não são compatíveis com JSON:
+ CSV
+ DELIMITER
+ ESCAPE
+ FILLRECORD
+ FIXEDWIDTH
+ IGNOREBLANKLINES
+ NULL AS
+ READRATIO
+ REMOVEQUOTES
Para obter mais informações, consulte [COPY no formato JSON](copy-usage_notes-copy-from-json.md). Para obter mais informações sobre estruturas de dados JSON, vá até [www.json.org](https://www.json.org/).
## Arquivo JSONPaths
Se você estiver carregando dados formatados em JSON ou de origem Avro, por padrão, COPY mapeará os elementos de dados no primeiro nível nos dados de origem para as colunas na tabela de destino. Ele faz isso combinando chaves de objeto, ou nomes, nos pares de nome-valor com os nomes de colunas na tabela de destino.
Se os nomes de coluna e as chaves de objeto não forem correspondentes, ou a fim de mapear para níveis mais profundos na hierarquia de dados, você poderá usar um arquivo JSONPaths a fim de mapear explicitamente elemento de dados JSON ou Avro para colunas. O arquivo JSONPaths mapeia elementos de dados JSON para colunas comparando a ordem das colunas na tabela de destino ou na lista de colunas.
O arquivo JSONPaths deve conter somente um único objeto JSON (e não uma matriz). O objeto JSON é um par de nome-valor. A *chave de objeto*, que é o nome no par de nome-valor, deve ser `"jsonpaths"`. O *valor* no par de nome-valor é uma matriz de *expressões JSONPath*. Cada expressão JSONPath referencia um único elemento na hierarquia de dados JSON ou no esquema Avro, da mesma maneira como uma expressão XPath se refere a elementos em um documento XML. Para obter mais informações, consulte [Expressões JSONPath](#copy-json-jsonpath-expressions).
Para usar um arquivo JSONPaths, adicione a palavra-chave JSON ou AVRO ao comando COPY. Especifique o nome do bucket do S3 e o caminho de objeto do arquivo JSONPaths usando o formato a seguir.
```
COPY tablename
FROM 'data_source'
CREDENTIALS 'credentials-args'
FORMAT AS { AVRO | JSON } 's3://jsonpaths_file';
```
O valor `s3://jsonpaths_file` deve ser uma chave de objeto do Amazon S3 que referencia explicitamente um único arquivo, como `'s3://amzn-s3-demo-bucket/jsonpaths.txt'`. Não pode ser um prefixo das chaves.
Em alguns casos, se você estiver carregando do Amazon S3, o arquivo especificado por `jsonpaths_file` tem o mesmo prefixo que o caminho especificado por `copy_from_s3_objectpath` para os arquivos de dados. Em caso afirmativo, COPY lê o arquivo JSONPaths como um arquivo de dados e retorna erros. Por exemplo, digamos que seus arquivos de dados usem o caminho do objeto `s3://amzn-s3-demo-bucket/my_data.json` e seu arquivo JSONPaths é `s3://amzn-s3-demo-bucket/my_data.jsonpaths`. Nesse caso, COPY tenta carregar `my_data.jsonpaths` como um arquivo de dados.
Se o nome de uma chave for qualquer string diferente de `"jsonpaths"`, o comando COPY não retornará um erro, mas ignorará *jsonpaths\$1file* e usará o argumento `'auto'` em seu lugar.
Se algum dos seguintes ocorrer, o comando COPY falhará:
+ O JSON está malformado.
+ Existe mais de um objeto JSON.
+ Todos os caracteres, exceto o espaço branco, estão fora do objeto.
+ Um elemento de matriz é uma string vazia ou não é uma string.
MAXERROR não se aplica ao arquivo JSONPaths.
O arquivo JSONPaths não deve ser criptografado, mesmo se a opção [ENCRYPTED](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-encrypted) for especificada.
Para obter mais informações, consulte [COPY no formato JSON](copy-usage_notes-copy-from-json.md).
## Expressões JSONPath
O arquivo JSONPaths usa expressões JSONPath a fim de mapear campos de dados para colunas de destino. Cada expressão JSONPath corresponde a uma coluna na tabela de destino do Amazon Redshift. A ordem dos elementos de matriz JSONPath deverá corresponder à ordem das colunas na tabela de destino ou na lista de colunas, se uma lista de colunas for usada.
As aspas duplas são necessárias, conforme mostrado, para os nomes de campo e valores. As aspas devem ser simples (0x22), e não inclinadas ou “inteligentes”.
Se um elemento de objeto referenciado por uma expressão JSONPath não for encontrado nos dados JSON, COPY tentará carregar um valor NULL. Se o objeto referenciado for malformado, COPY retornará um erro de carregamento.
Se um elemento de matriz referenciado por uma expressão JSONPath não for encontrado nos dados JSON nem Avro, COPY falhará com o seguinte erro: `Invalid JSONPath format: Not an array or index out of range.` Remova todos os elementos de matriz de JSONPaths que não existirem nos dados de origem e verifique se as matrizes nos dados de origem estão bem formadas.
As expressões JSONPath podem usar a notação de colchetes ou de pontos, mas não pode misturar notações. O exemplo a seguir mostra expressões JSONPath usando notação de colchetes.
```
{
"jsonpaths": [
"$['venuename']",
"$['venuecity']",
"$['venuestate']",
"$['venueseats']"
]
}
```
O exemplo a seguir mostra expressões JSONPath usando notação de pontos.
```
{
"jsonpaths": [
"$.venuename",
"$.venuecity",
"$.venuestate",
"$.venueseats"
]
}
```
No contexto da sintaxe COPY do Amazon Redshift, uma expressão JSONPath deve especificar o caminho explícito para um único elemento de nome em uma estrutura de dados hierárquicos JSON ou Avro. O Amazon Redshift não dá suporte a elementos JSONPath, como caracteres curinga ou expressões de filtro, que podem ser resolvidos para um caminho ambíguo ou vários elementos de nome.
Para obter mais informações, consulte [COPY no formato JSON](copy-usage_notes-copy-from-json.md).
## Usar JSONPaths com dados Avro
O exemplo a seguir mostra um esquema do Avro com vários níveis.
```
{
"name": "person",
"type": "record",
"fields": [
{"name": "id", "type": "int"},
{"name": "guid", "type": "string"},
{"name": "isActive", "type": "boolean"},
{"name": "age", "type": "int"},
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "address", "type": "string"},
{"name": "latitude", "type": "double"},
{"name": "longitude", "type": "double"},
{
"name": "tags",
"type": {
"type" : "array",
"name" : "inner_tags",
"items" : "string"
}
},
{
"name": "friends",
"type": {
"type" : "array",
"name" : "inner_friends",
"items" : {
"name" : "friends_record",
"type" : "record",
"fields" : [
{"name" : "id", "type" : "int"},
{"name" : "name", "type" : "string"}
]
}
}
},
{"name": "randomArrayItem", "type": "string"}
]
}
```
O exemplo a seguir mostra um arquivo JSONPaths que usa expressões do AvroPath para referenciar o esquema anterior.
```
{
"jsonpaths": [
"$.id",
"$.guid",
"$.address",
"$.friends[0].id"
]
}
```
O exemplo JSONPaths inclui os seguintes elementos:
jsonpaths
O nome do objeto JSON que contém as expressões AvroPath.
[ … ]
A matriz JSON está entre colchetes contendo os elementos do caminho.
\$1
O cifrão se refere ao elemento raiz no esquema do Avro, que é a matriz `"fields"`.
"\$1.id",
O destino da expressão AvroPath. Nesta instância, o destino é o elemento na matriz `"fields"` com o nome `"id"`. As expressões são separadas por vírgulas.
"\$1.friends[0].id"
Os colchetes indicam um índice de matriz. Como as expressões JSONPath usam indexação baseada em zero, essa expressão referencia o primeiro elemento na matriz `"friends"` com o nome `"id"`.
A sintaxe do esquema do Avro exige o uso de *campos internos* para definir a estrutura de tipos de dados de registro e matriz. Os campos internos são ignorados pelas expressões AvroPath. Por exemplo, o campo `"friends"` define uma matriz chamada `"inner_friends"`, que, por sua vez, define um registro chamado `"friends_record"`. A expressão AvroPath para referenciar o campo `"id"` pode ignorar os campos extras para referenciar diretamente o campo de destino. As expressões AvroPath a seguir referenciam os dois campos que pertencem à matriz `"friends"`.
```
"$.friends[0].id"
"$.friends[0].name"
```
## Parâmetros de formato de dados colunar
Além dos formatos de dados padrão, COPY é compatível com os seguintes formatos de dados colunares para COPY do Amazon S3. COPY de formato colunar é compatível com determinadas restrições. Para obter mais informações, consulte [COPY de formatos de dados colunar](copy-usage_notes-copy-from-columnar.md).
ORC
Carrega os dados de um arquivo que usa o formato de arquivo Colunar de linha otimizado (ORC).
PARQUET
Carrega os dados de um arquivo que usa o formato de arquivo Parquet.
# Parâmetros de compactação de arquivo
Você pode carregar a partir de arquivos de dados compactados especificando os seguintes parâmetros. Parâmetros de compactação de arquivo
BZIP2
Um valor que especifica que o arquivo ou os arquivos de entrada estão em formato bzip2 compactado (arquivos .bz2). A operação COPY lê cada arquivo compactado e descompacta os dados à medida que eles são carregados.
GZIP
Um valor que especifica que o arquivo ou os arquivos de entrada estão em formato gzip compactado (arquivos .gz). A operação COPY lê cada arquivo compactado e descompacta os dados à medida que eles são carregados.
LZOP
Um valor que especifica que o arquivo ou os arquivos de entrada estão em formato lzop compactado (arquivos .lzo). A operação COPY lê cada arquivo compactado e descompacta os dados à medida que eles são carregados.
COPY não dá suporte a arquivos que foram compactados com a opção lzop *--filter*.
ZSTD
Um valor que especifica que o arquivo ou os arquivos de entrada estão em formato compactado Zstandard (arquivos .zst). A operação COPY lê cada arquivo compactado e descompacta os dados à medida que eles são carregados.
ZSTD é compatível apenas com COPY do Amazon S3.
# Parâmetros da conversão de dados
À medida que carrega a tabela, COPY tenta converter implicitamente as strings nos dados de origem no tipo de dados da coluna de destino. Se precisar especificar uma conversão diferente do comportamento padrão, ou se a conversão padrão resultar em erros, você poderá gerenciar conversões de dados especificando os parâmetros a seguir. Para obter mais informações sobre a sintaxe desses parâmetros, consulte [Sintaxe de COPY](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_COPY.html#r_COPY-syntax).
+ [ACCEPTANYDATE](#copy-acceptanydate)
+ [ACCEPTINVCHARS](#copy-acceptinvchars)
+ [BLANKSASNULL](#copy-blanksasnull)
+ [DATEFORMAT](#copy-dateformat)
+ [EMPTYASNULL](#copy-emptyasnull)
+ [ENCODING](#copy-encoding)
+ [ESCAPE](#copy-escape)
+ [EXPLICIT_IDS](#copy-explicit-ids)
+ [FILLRECORD](#copy-fillrecord)
+ [IGNOREBLANKLINES](#copy-ignoreblanklines)
+ [IGNOREHEADER](#copy-ignoreheader)
+ [NULL AS](#copy-null-as)
+ [REMOVEQUOTES](#copy-removequotes)
+ [ROUNDEC](#copy-roundec)
+ [TIMEFORMAT](#copy-timeformat)
+ [TRIMBLANKS](#copy-trimblanks)
+ [TRUNCATECOLUMNS](#copy-truncatecolumns) Parâmetros da conversão de dados
ACCEPTANYDATE
Permite que qualquer formato de data, inclusive formatos inválidos, como `00/00/00 00:00:00`, seja carregado sem gerar um erro. Esse parâmetro se aplica somente a colunas TIMESTAMP e DATA. Use sempre ACCEPTANYDATE com o parâmetro DATEFORMAT. Se o formato de data dos dados não for correspondente à especificação DATEFORMAT, o Amazon Redshift inserirá um valor NULL nesse campo.
ACCEPTINVCHARS [AS] ['*replacement\$1char*']
Permite o carregamento de dados em colunas VARCHAR mesmo se os dados contiverem caracteres UTF-8 inválidos. Quando ACCEPTINVCHARS é especificado, COPY substitui todos os caracteres UTF-8 inválidos por uma string de mesmo tamanho que consiste no caractere especificado por *replacement\$1char*. Por exemplo, se o caractere substituto for '`^`', um caractere inválido de três bytes será substituído por '`^^^`'.
O caractere substituto pode ser qualquer caractere ASCII, exceto NULL. O padrão é um ponto de interrogação (?). Para obter informações sobre caracteres UTF-8 inválidos, consulte [Erros no carregamento de caracteres multibyte](multi-byte-character-load-errors.md).
COPY retorna o número de linhas que apresentavam caracteres UTF-8 inválidos e adiciona uma entrada à tabela do sistema [STL\$1REPLACEMENTS](r_STL_REPLACEMENTS.md) para cada linha afetada, até 100 linhas, no máximo, para cada fatia de nó. Os caracteres UTF-8 inválidos adicionais também são substituídos, mas esses eventos substitutos não são registrados.
Se ACCEPTINVCHARS não for especificado, COPY retornará um erro sempre que encontrar um caractere UTF-8 inválido.
ACCEPTINVCHARS só é válido para colunas VARCHAR.
BLANKSASNULL
Carrega campos em branco, que consistem somente em caracteres de espaço em branco, como NULL. Essa opção se aplica somente a colunas CHAR e VARCHAR. Os campos em branco de outros tipos de dados, como INT, são sempre carregados com NULL. Por exemplo, uma string que contém três caracteres de espaço em sucessão (e qualquer outro caractere) é carregada como um NULL. O comportamento padrão, sem essa opção, é carregar os caracteres de espaço como estão.
DATEFORMAT [AS] \$1'*dateformat\$1string*' \$1 'auto' \$1
Se nenhum DATEFORMAT for especificado, o formato padrão será `'YYYY-MM-DD'`. Por exemplo, um formato válido alternativo é `'MM-DD-YYYY'`.
Se o comando COPY não reconhecer o formato dos valores de data ou hora, ou se os valores de data ou hora usarem formatos diferentes, use o argumento `'auto'` com o parâmetro DATEFORMAT ou TIMEFORMAT. O argumento `'auto'` reconhece diversos formatos não compatíveis ao usar uma string DATEFORMAT e TIMEFORMAT. A palavra-chave `'auto'`' diferencia maiúsculas de minúsculas. Para obter mais informações, consulte [Usar o reconhecimento automático com DATEFORMAT e TIMEFORMAT](automatic-recognition.md).
O formato de data pode incluir informações sobre horário (hora, minutos, segundos), mas essas informações são ignoradas. A palavra-chave AS é opcional. Para obter mais informações, consulte [Strings DATEFORMAT e TIMEFORMATExemplo](r_DATEFORMAT_and_TIMEFORMAT_strings.md).
EMPTYASNULL
Indica que o Amazon Redshift deve carregar campos CHAR e VARCHAR vazios como NULL. Os campos vazios de outros tipos de dados, como INT, são sempre carregados com NULL. Os campos vazios ocorrem quando os dados contêm dois delimitadores em sucessão sem caracteres entre os delimitadores. EMPTYASNULL e NULL AS '' (string vazia) produzem o mesmo comportamento.
ENCODING [AS] *file\$1encoding*
Especifica o tipo de codificação dos dados de carregamento. O comando COPY converte os dados da codificação especificada em UTF-8 durante o carregamento.
Os valores válidos para *file\$1encoding* são os seguintes:
+ `UTF8`
+ `UTF16`
+ `UTF16LE`
+ `UTF16BE`
+ `ISO88591`
O padrão é `UTF8`.
Os nomes de arquivo de origem devem usar codificação UTF-8.
Os seguintes arquivos devem usar codificação UTF-8, mesmo se uma codificação diferente for especificada para os dados de carregamento:
+ Arquivos de manifesto
+ Arquivos JSONPaths
As string de argumento que acompanham os seguintes parâmetros devem usar UTF-8:
+ FIXEDWIDTH '*fixedwidth\$1spec*'
+ ACCEPTINVCHARS '*replacement\$1char*'
+ DATEFORMAT '*dateformat\$1string*'
+ TIMEFORMAT '*timeformat\$1string*'
+ NULL AS '*null\$1string*'
Os arquivos de dados de largura fixa devem usar codificação UTF-8. As larguras de campo se baseiam no número de caracteres, e não no número de bytes.
Todos os dados de carregamento devem usar a codificação especificada. Se encontrar uma codificação diferente, COPY ignorará o arquivo e retornará um erro.
Se você especificar `UTF16`, os dados deverão ter uma Byte Order Mark (BOM – Marca da ordem de bytes). Se souber se os dados UTF-16 são LE (Little-Endian) ou BE (Big-Endian), você poderá usar `UTF16LE` ou `UTF16BE`, independentemente da presença de uma BOM.
Para usar a codificação ISO-8859-1, especifique `ISO88591`. Para obter mais informações, consulte [ISO/IEC 8859-1](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO/IEC_8859-1) na *Wikipédia*.
ESCAPE
Quando esse parâmetro é especificado, o caractere de barra invertida (`\`) em dados de entrada é tratado como um caractere de escape. O caractere logo depois do caractere de barra invertida será carregado na tabela como parte do valor de coluna atual, mesmo se for um caractere que normalmente atende a uma finalidade especial. Por exemplo, você poderá usar esse parâmetro para escapar o caractere delimitador, aspas, um caractere de nova linha integrado ou o próprio caractere de escape quando qualquer um desses caracteres for uma parte legítima de um valor de coluna.
Se especificar o parâmetro ESCAPE em combinação com o parâmetro REMOVEQUOTES, você poderá escapar e manter aspas (`'` ou `"`) que possam ser removidas de outra maneira. A string nula padrão, `\N`, funciona como está, mas também pode ser escapada nos dados de entrada como `\\N`. Desde que você não especifique uma string nula alternativa com o parâmetro NULL AS, `\N` e `\\N` produzem os mesmos resultados.
O caractere de controle `0x00` (NUL) não pode ser escapado e deve ser removido dos dados de entrada ou convertido. Esse caractere é tratado como um marcador End Of Record (EOR – Fim do registro), truncando o restante do registro.
Você não pode usar o parâmetro ESCAPE para cargas FIXEDWIDTH, e você não pode especificar o caractere de escape propriamente dito; o caractere de escape é sempre o caractere de barra invertida. Além disso, você deve garantir que os dados de entrada contenham o caractere de escape nos lugares apropriados.
Aqui estão alguns exemplos de dados de entrada e os dados carregados resultantes quando o parâmetro ESCAPE é especificado. O resultado da linha 4 pressupõe que o parâmetro REMOVEQUOTES também esteja especificado. Os dados de entrada consistem em dois campos delimitados por barra:
```
1|The quick brown fox\[newline]
jumped over the lazy dog.
2| A\\B\\C
3| A \| B \| C
4| 'A Midsummer Night\'s Dream'
```
Os dados carregados na coluna 2 têm esta aparência:
```
The quick brown fox
jumped over the lazy dog.
A\B\C
A|B|C
A Midsummer Night's Dream
```
A aplicação do caractere de escape aos dados de entrada de uma carga é responsabilidade do usuário. Uma exceção a esse requisito é quando você recarrega dados que foram descarregados anteriormente com o parâmetro ESCAPE. Nesse caso, os dados já conterão os caracteres de escape necessários.
O parâmetro ESCAPE não interpreta octal, hex, Unicode nem outras notações da sequência de escape. Por exemplo, se os dados de origem contiverem o valor de alimentação de linha octal (`\012`) e você tentar carregar esses dados com o parâmetro ESCAPE, o Amazon Redshift carregará o valor `012` na tabela e não interpretará esse valor como uma alimentação de linha com escape.
Para escapar caracteres de nova linha em dados originados de plataformas do Microsoft Windows, você pode precisar usar dois caracteres de escape: um para o retorno de carro e um para a alimentação de linha. Você também pode remover os retorno de carro antes de carregar o arquivo (por exemplo, usando o utilitário dos2unix).
EXPLICIT\$1IDS
Use EXPLICIT\$1IDS com tabelas que tenham colunas IDENTITY se você quiser substituir os valores gerados automaticamente por valores explícitos dos arquivos de dados de origem das tabelas. Se o comando incluir uma lista de colunas, essa lista deverá incluir as colunas IDENTITY para usar esse parâmetro. O formato de dados de valores EXPLICIT\$1IDS deve corresponder ao formato IDENTITY especificado pela definição de CREATE TABLE.
Depois de executar o comando COPY em relação a uma tabela com a opção EXPLICIT\$1IDS, o Amazon Redshift não conferirá a exclusividade de colunas IDENTITY na tabela.
Se uma coluna estiver definida com GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY, será possível copiá-la. Os valores são gerados ou atualizados com os valores fornecidos. A opção EXPLICIT\$1IDS não é necessária. COPY não atualiza a marca d'água alta de identidade.
Para obter um exemplo de um comando COPY usando EXPLICIT\$1IDS, consulte [Carregar VENUE com valores explícitos para uma coluna IDENTITY](r_COPY_command_examples.md#r_COPY_command_examples-load-venue-with-explicit-values-for-an-identity-column).
FILLRECORD
Permite que arquivos de dados sejam carregados quando colunas contíguas não forem encontradas ao final de alguns dos registros. As colunas ausentes são carregadas como NULLs. Para formatos de texto e CSV, se a coluna ausente for uma coluna VARCHAR, as strings de comprimento zero serão carregadas em vez de NULLs. Para carregar NULLs em colunas VARCHAR a partir de texto e CSV, especifique a palavra-chave EMPTYASNULL. A substituição de NULL funcionará somente se a definição de coluna permitir NULLs.
Por exemplo, se a definição de tabela contiver quatro colunas CHAR anuláveis e um registro contiver os valores `apple, orange, banana, mango`, o comando COPY poderá carregar e preencher um registro que contenha somente os valores `apple, orange`. Os valores CHAR não encontrados seriam carregados como valores NULL.
IGNOREBLANKLINES
Ignora linhas em branco que contêm somente uma alimentação de linha em um arquivo de dados e não tenta carregá-las.
IGNOREHEADER [ AS ] *number\$1rows*
Trata as *number\$1rows* especificadas como um cabeçalho de arquivo e não as carrega. Use IGNOREHEADER para ignorar cabeçalhos de arquivo em todos os arquivos em uma carga paralela.
NULL AS '*null\$1string*'
Carrega campos que correspondam a *null\$1string* como NULL, em que *null\$1string* pode ser qualquer string. Se os dados incluírem um terminador nulo, também conhecido como NUL (UTF-8 0000) ou zero binário (0x000), COPY o tratará como qualquer outro caractere. Por exemplo, um registro contendo '1' \$1\$1 NUL \$1\$1 '2' é copiado como string de comprimento de 3 bytes. Se um campo contiver somente NUL, você poderá usar NULL AS para substituir o terminador nulo por NULL, especificando `'\0'` ou `'\000'`. Por exemplo, `NULL AS '\0'` ou `NULL AS '\000'`. Se um campo contiver uma string que termina com NUL e NULL AS for especificado, a string será inserida com NUL ao final. Não use '\$1n' (nova linha) para o valor *null\$1string*. O Amazon Redshift reserva o uso de '\$1n' como um delimitador de linha. O *null\$1string* padrão é `'\N`'.
Se você tentar carregar nulos em uma coluna definida como NOT NULL, o comando COPY falhará.
REMOVEQUOTES
Remove as aspas de strings nos dados recebidos. Todos os caracteres entre aspas, inclusive delimitadores, são mantidos. Se uma string tiver aspas simples ou duplas de abertura, mas nenhuma de fechamento correspondente, o comando COPY deixará de carregar essa linha e retornará um erro. A tabela a seguir mostra alguns exemplos simples de strings que contêm aspas e os valores carregados resultantes.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/copy-parameters-data-conversion.html)
ROUNDEC
Arredonda para cima valores numéricos quando a escala do valor de entrada é maior que a escala da coluna. Por padrão, COPY trunca valores quando necessário para caber na escala da coluna. Por exemplo, se um valor de `20.259` for carregado em uma coluna DECIMAL(8,2), COPY truncará o valor em `20.25`, por padrão. Se ROUNDEC for especificado, COPY arredondará o valor para `20.26`. Como o comando INSERT sempre arredonda valores quando necessário de acordo com a escala da coluna, um comando COPY com o parâmetro ROUNDEC se comporta da mesma maneira que um comando INSERT.
TIMEFORMAT [AS] \$1'*timeformat\$1string*' \$1 'auto' \$1 'epochsecs' \$1 'epochmillisecs' \$1
Especifica o formato de hora. Se nenhum TIMEFORMAT for especificado, o formato padrão será `YYYY-MM-DD HH:MI:SS` para colunas TIMESTAMP ou `YYYY-MM-DD HH:MI:SSOF` para colunas TIMESTAMPTZ, em que `OF` é a diferença em relação ao Universal Coordinated Time (UTC – Tempo universal coordenado). Você não pode incluir um especificador de fuso horário no *timeformat\$1string*. Para carregar dados TIMESTAMPTZ em um formato diferente do formato padrão, especifique 'auto'; para obter mais informações, consulte [Usar o reconhecimento automático com DATEFORMAT e TIMEFORMAT](automatic-recognition.md). Para obter mais informações sobre *timeformat\$1string*, consulte [Strings DATEFORMAT e TIMEFORMATExemplo](r_DATEFORMAT_and_TIMEFORMAT_strings.md).
O argumento `'auto'` reconhece diversos formatos não compatíveis ao usar uma string DATEFORMAT e TIMEFORMAT. Se o comando COPY não reconhecer o formato dos valores de data ou hora, ou se os valores de data e hora usarem formatos diferentes, use o argumento `'auto'` com o parâmetro DATEFORMAT ou TIMEFORMAT. Para obter mais informações, consulte [Usar o reconhecimento automático com DATEFORMAT e TIMEFORMAT](automatic-recognition.md).
Se os dados de origem forem representados como hora epoch, ou seja o número de segundos ou milissegundos desde 1º de janeiro de 1970, 00:00:00 UTC, especifique `'epochsecs'` ou `'epochmillisecs'`.
As palavras-chave `'auto'`, `'epochsecs'` e `'epochmillisecs'` diferenciam maiúsculas de minúsculas.
A palavra-chave AS é opcional.
TRIMBLANKS
Remove os caracteres de espaço em branco à direita de uma string VARCHAR. Esse parâmetro se aplica somente a colunas com um tipo de dados VARCHAR.
TRUNCATECOLUMNS
Trunca dados em colunas no número apropriado de caracteres, de maneira que ele caiba na especificação da coluna. Aplica-se somente a colunas com um tipo de dados VARCHAR ou CHAR e linhas com 4 MB ou menos.
# Operações de carregamento de dados
Gerencie o comportamento padrão da operação de carregamento para solucionar problemas ou reduzir o tempo de carregamento especificando os parâmetros a seguir.
+ [COMPROWS](#copy-comprows)
+ [COMPUPDATE](#copy-compupdate)
+ [IGNOREALLERRORS](#copy-ignoreallerrors)
+ [MAXERROR](#copy-maxerror)
+ [NOLOAD](#copy-noload)
+ [STATUPDATE](#copy-statupdate) Parâmetros
COMPROWS *numrows*
Especifica o número de linhas a serem usadas como o tamanho de exemplo para análise de compactação. A análise é executada em linhas de cada fatia de dados. Por exemplo, se você especificar `COMPROWS 1000000` (1.000.000) e o sistema contiver quatro fatias no total, não mais do que 250.000 linhas para cada fatia serão lidas e analisadas.
Se COMPROWS não for especificado, o padrão do tamanho de exemplo será 100.000 para cada fatia. Os valores de COMPROWS menores que o padrão de 100.000 linhas para cada fatia são atualizados automaticamente para o valor padrão. Porém, a compactação automática não acontecerá se o valor de dados carregados for insuficiente para produzir um exemplo significativo.
Se o número de COMPROWS for maior que o número de linhas no arquivo de entrada, o comando COPY continuará e executará a análise de compactação em todas as linhas disponíveis. O intervalo aceito para esse argumento é um número entre 1000 e 2147483647 (2,147,483,647).
COMPUPDATE [ PRESET \$1 \$1 ON \$1 TRUE \$1 \$1 \$1 OFF \$1 FALSE \$1 ]
Controla se as codificações de compactação são aplicadas automaticamente durante um comando COPY.
Quando COMPUPDATE é PRESET, o comando COPY escolhe a codificação de compactação para cada coluna se a tabela de destino estiver vazia; mesmo se as colunas já tiverem codificações diferentes de RAW. As codificações de coluna atualmente especificadas podem ser substituídas. A codificação para cada coluna é baseada no tipo de dados da coluna. Não é criada nenhuma amostra de dados. O Amazon Redshift atribui automaticamente a codificação de compactação da seguinte maneira:
+ Colunas que são definidas como chaves de classificação são designadas a compactação RAW.
+ Colunas que são definidas como tipos de dados BOOLEAN, REAL ou DOUBLE PRECISION recebem a compactação RAW.
+ As colunas definidas como SMALLINT, INTEGER, BIGINT, DECIMAL, DATE, TIMESTAMP ou TIMESTAMPTZ recebem a compactação AZ64.
+ As colunas definidas como CHAR ou VARCHAR recebem a compactação LZO.
Quando COMPUPDATE for omitido, o comando COPY escolherá a codificação de compactação para cada coluna apenas se a tabela de destino estiver vazia e você não tiver especificado uma codificação (diferente de RAW) para nenhuma das colunas. A codificação de cada coluna é determinada pelo Amazon Redshift. Não é criada nenhuma amostra de dados.
Quando COMPUPDATE estiver definido como ON (ou TRUE) ou especificado sem uma opção, o comando COPY aplicará a compactação automática se a tabela estiver vazia, mesmo que as colunas da tabela já tenham codificações diferentes de RAW. As codificações de coluna atualmente especificadas podem ser substituídas. A codificação de cada coluna se baseia em uma análise de dados de amostra. Para obter mais informações, consulte [Carregamento de tabelas com compactação automática](c_Loading_tables_auto_compress.md).
Quando COMPUPDATE é definido como OFF (ou FALSE), a compactação automática é desativada. As codificações de coluna não são alteradas.
Para obter informações sobre a tabela do sistema para analisar a compactação, consulte [STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION](r_STL_ANALYZE_COMPRESSION.md).
IGNOREALLERRORS
Você pode especificar essa opção para ignorar todos os erros que ocorrem durante a operação de carregamento.
Você não pode especificar a opção IGNOREALLERRORS se especificar a opção MAXERROR. Você não pode especificar a opção IGNOREALLERRORS para formatos colunares, incluindo ORC e Parquet.
MAXERROR [AS] *error\$1count*
Se retornar o número de erros *error\$1count* ou mais, a carga falhará. Se retornar menos erros, a carga continuará e retornará uma mensagem INFO informando que não foi possível carregar o número de linhas. Use esse parâmetro para permitir que as cargas continuem quando determinadas linhas deixarem de ser carregadas na tabela por causa de erros de formatação ou outras inconsistências nos dados.
Defina esse valor como `0` ou `1`, se você quiser que a carga falhe assim que o primeiro erro ocorrer. A palavra-chave AS é opcional. O valor padrão MAXERROR é `0`, e o limite é `100000`.
O número real de erros relatados pode ser maior que o MAXERROR especificado por causa da natureza paralela do Amazon Redshift. Se o nó no cluster do Amazon Redshift detectar que MAXERROR foi excedido, cada nó relatará todos os nós encontrados.
NOLOAD
Verifica a validade do arquivo de dados sem efetivamente carregar os dados. Use o parâmetro NOLOAD para garantir que o arquivo de dados seja carregado sem erros antes de executar o carregamento de dados real Executar COPY com o parâmetro NOLOAD é muito mais rápido do que carregar os dados porque somente analisa os arquivos.
STATUPDATE [ \$1 ON \$1 TRUE \$1 \$1 \$1 OFF \$1 FALSE \$1 ]
Regula a computação automática e a atualização de estatísticas do otimizador ao final de um comando COPY bem-sucedido. Por padrão, se o parâmetro STATUPDATE não for usado, as estatísticas serão atualizadas automaticamente se a tabela estiver inicialmente vazia.
Sempre que o processamento de dados em uma tabela não vazia alterar significativamente o tamanho da tabela, recomendamos atualizar as estatísticas executando um comando [ANALYZE](r_ANALYZE.md) ou usando o argumento STATUPDATE ON.
Com STATUPDATE ON (ou TRUE), as estatísticas são atualizadas automaticamente, independente da tabela estar inicialmente vazia. Se STATUPDATE for usado, o usuário atual não deverá ser o proprietário da tabela ou um superusuário. Se STATUPDATE não for especificado, somente a permissão INSERT será necessária.
Com STATUPDATE OFF (ou FALSE), as estatísticas jamais são atualizadas.
Para obter informações adicionais, consulte [Análise de tabelas](t_Analyzing_tables.md).
# Lista de parâmetros alfabética
A lista a seguir fornece links para cada descrição de parâmetro do comando COPY, classificados em ordem alfabética.
+ [ACCEPTANYDATE](copy-parameters-data-conversion.md#copy-acceptanydate)
+ [ACCEPTINVCHARS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-acceptinvchars)
+ [ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY](copy-parameters-authorization.md#copy-access-key-id-access)
+ [AVRO](copy-parameters-data-format.md#copy-avro)
+ [BLANKSASNULL](copy-parameters-data-conversion.md#copy-blanksasnull)
+ [BZIP2](copy-parameters-file-compression.md#copy-bzip2)
+ [COMPROWS](copy-parameters-data-load.md#copy-comprows)
+ [COMPUPDATE](copy-parameters-data-load.md#copy-compupdate)
+ [CREDENTIALS](copy-parameters-authorization.md#copy-credentials-cred)
+ [CSV](copy-parameters-data-format.md#copy-csv)
+ [DATEFORMAT](copy-parameters-data-conversion.md#copy-dateformat)
+ [DELIMITER](copy-parameters-data-format.md#copy-delimiter)
+ [EMPTYASNULL](copy-parameters-data-conversion.md#copy-emptyasnull)
+ [ENCODING](copy-parameters-data-conversion.md#copy-encoding)
+ [ENCRYPTED](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-encrypted)
+ [ESCAPE](copy-parameters-data-conversion.md#copy-escape)
+ [EXPLICIT_IDS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-explicit-ids)
+ [FILLRECORD](copy-parameters-data-conversion.md#copy-fillrecord)
+ [FIXEDWIDTH](copy-parameters-data-format.md#copy-fixedwidth)
+ [FORMAT](copy-parameters-data-format.md#copy-format)
+ [FROM](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-parameters-from)
+ [GZIP](copy-parameters-file-compression.md#copy-gzip)
+ [IAM\$1ROLE](copy-parameters-authorization.md#copy-iam-role-iam)
+ [IGNOREALLERRORS](copy-parameters-data-load.md#copy-ignoreallerrors)
+ [IGNOREBLANKLINES](copy-parameters-data-conversion.md#copy-ignoreblanklines)
+ [IGNOREHEADER](copy-parameters-data-conversion.md#copy-ignoreheader)
+ [JSON format for COPY](copy-parameters-data-format.md#copy-json)
+ [LZOP](copy-parameters-file-compression.md#copy-lzop)
+ [MANIFEST](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-manifest)
+ [MASTER_SYMMETRIC_KEY](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-master-symmetric-key)
+ [MAXERROR](copy-parameters-data-load.md#copy-maxerror)
+ [NOLOAD](copy-parameters-data-load.md#copy-noload)
+ [NULL AS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-null-as)
+ [READRATIO](copy-parameters-data-source-dynamodb.md#copy-readratio)
+ [REGION](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-region)
+ [REMOVEQUOTES](copy-parameters-data-conversion.md#copy-removequotes)
+ [ROUNDEC](copy-parameters-data-conversion.md#copy-roundec)
+ [SESSION\$1TOKEN](copy-parameters-authorization.md#copy-token)
+ [SHAPEFILE](copy-parameters-data-format.md#copy-shapefile)
+ [SSH](copy-parameters-data-source-ssh.md#copy-ssh)
+ [STATUPDATE](copy-parameters-data-load.md#copy-statupdate)
+ [TIMEFORMAT](copy-parameters-data-conversion.md#copy-timeformat)
+ [TRIMBLANKS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-trimblanks)
+ [TRUNCATECOLUMNS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-truncatecolumns)
+ [ZSTD](copy-parameters-file-compression.md#copy-zstd)
# Observações de uso
**Topics**
+ [Permissões para acessar outros recursos da AWS](copy-usage_notes-access-permissions.md)
+ [Usar COPY com aliases de ponto de acesso do Amazon S3](copy-usage_notes-s3-access-point-alias.md)
+ [Carregar dados multibyte do Amazon S3](copy-usage_notes-multi-byte.md)
+ [Carregar uma coluna do tipo de dados GEOMETRY ou GEOGRAPHY](copy-usage_notes-spatial-data.md)
+ [Carregando o tipo de dados HLLSKETCH](copy-usage_notes-hll.md)
+ [Carregar uma coluna do tipo de dados VARBYTE](copy-usage-varbyte.md)
+ [Erros durante a leitura de vários arquivos](copy-usage_notes-multiple-files.md)
+ [COPY no formato JSON](copy-usage_notes-copy-from-json.md)
+ [COPY de formatos de dados colunar](copy-usage_notes-copy-from-columnar.md)
+ [Strings DATEFORMAT e TIMEFORMAT](r_DATEFORMAT_and_TIMEFORMAT_strings.md)
+ [Usar o reconhecimento automático com DATEFORMAT e TIMEFORMAT](automatic-recognition.md)
# Permissões para acessar outros recursos da AWS
Para mover dados entre o cluster e outro recurso da AWS, como Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon EMR, ou Amazon EC2, o cluster deve ter permissão para acessar o recurso e realizar as ações necessárias. Por exemplo, para carregar dados do Amazon S3, COPY deve ter acesso LIST para o bucket e acesso GET para os objetos do bucket. Para obter informações sobre permissões mínimas, consulte [Permissões do IAM para COPY, UNLOAD e CREATE LIBRARY](#copy-usage_notes-iam-permissions).
Para obter autorização a fim de acessar o recurso, o cluster deve ser autenticado. Você pode escolher qualquer um dos seguintes métodos de autenticação:
+ [Controle de acesso com base em função](#copy-usage_notes-access-role-based) – Para controle de acesso baseado na função, você especifica uma função do AWS Identity and Access Management (IAM) usada pelo cluster na autenticação e na autorização. Para resguardar as credenciais da AWS e os dados sigilosos, é altamente recomendável usar a autenticação baseada na função.
+ [Controle de acesso com base em chave](#copy-usage_notes-access-key-based) – Para controle de acesso baseado em chave, você fornece as credenciais de acesso da AWS (ID da chave de acesso e chave de acesso secreta) para um usuário como texto sem formatação.
## Controle de acesso com base em função
Com controle de acesso baseado na função, o cluster pressupõe temporariamente uma função do IAM em seu nome. Então, com base nas autorizações concedidas para a função, seu cluster pode acessar os recursos da AWS necessários.
Criar um *perfil* do IAM é semelhante a conceder permissões a um usuário no sentido de ser uma identidade da AWS com políticas de permissão que determinam o que a identidade pode e não pode fazer na AWS. No entanto, em vez de ser exclusivamente associada a um usuário, uma função pode ser assumida por qualquer entidade que precise dela. Além disso, uma função não tem credenciais (uma senha ou chaves de acesso) associadas. Em vez disso, se uma função estiver associada a um cluster, as chaves de acesso serão criadas dinamicamente e fornecidas para o cluster.
Recomendamos o uso do controle de acesso baseado em função, pois ele fornece um controle refinado e mais seguro do acesso aos recursos da AWS e dados sigilosos do usuário, além de proteger suas credenciais da AWS.
A autenticação com base na função oferece os seguintes benefícios:
+ Você pode usar as ferramentas do IAM padrão da AWS para definir uma função do IAM e associar a função a vários clusters. Quando você modifica a política de acesso de uma função, as alterações são aplicadas automaticamente a todos os clusters que usam a função.
+ Você pode definir políticas do IAM refinadas que concedem permissões para clusters específicos e usuários de banco de dados acessarem recursos e ações específicos da AWS.
+ O cluster obtém credenciais de sessão temporária em tempo de execução e atualiza as credenciais conforme necessário até a operação ser concluída. Se você usar credenciais temporárias baseadas na chave, a operação falhará se as credenciais temporárias expirarem antes de serem concluídas.
+ O ID de chave de acesso e o ID de chave de acesso secreta não são armazenados nem transmitidos no código SQL.
Para usar o controle de acesso com base em função, você primeiro deve criar uma função do IAM usando o tipo de função de serviço do Amazon Redshift e, em seguida, anexar a função ao seu cluster. A função deve ter, pelo menos, as permissões listadas em [Permissões do IAM para COPY, UNLOAD e CREATE LIBRARY](#copy-usage_notes-iam-permissions). Para conhecer as etapas de criação de um perfil do IAM e anexá-lo ao cluster, consulte “[Autorizar o Amazon Redshift a acessar outros serviços da AWS em seu nome](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/authorizing-redshift-service.html)” no *Guia de gerenciamento de clusters do Amazon Redshift*.
Você pode adicionar uma função a um cluster ou visualizar as funções associadas a um cluster usando o Console de Gerenciamento do Amazon Redshift, a CLI ou a API. Para obter mais informações, consulte “[Autorizar operações COPY, UNLOAD, CREATE EXTERNAL FUNCTION e CREATE EXTERNAL SCHEMA usando funções do IAM](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/copy-unload-iam-role.html)” no *Guia de gerenciamento de clusters do Amazon Redshift*.
Quando você cria uma função do IAM, o IAM retorna um nome de recurso da Amazon (ARN) para a função. Para especificar uma função do IAM, forneça ao ARN da função o parâmetro [Usar o parâmetro IAM\$1ROLE](copy-parameters-authorization.md#copy-iam-role) ou o parâmetro [Usar o parâmetro CREDENTIALS](copy-parameters-authorization.md#copy-credentials).
Por exemplo, suponhamos que a função a seguir esteja anexada ao cluster.
```
"IamRoleArn": "arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole"
```
O exemplo de comando COPY a seguir usa o parâmetro IAM\$1ROLE com o ARN no exemplo anterior para autenticação e acesso ao Amazon S3.
```
copy customer from 's3://amzn-s3-demo-bucket/mydata'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole';
```
O exemplo de comando COPY a seguir usa o parâmetro CREDENTIALS para especificar a função do IAM.
```
copy customer from 's3://amzn-s3-demo-bucket/mydata'
credentials
'aws_iam_role=arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole';
```
Além disso, um superusuário pode conceder o privilégio ASSUMEROLE aos usuários e grupos do banco de dados para fornecer acesso a uma função para operações COPY. Para mais informações, consulte [GRANT](r_GRANT.md).
## Controle de acesso com base em chave
Com controle de acesso baseado em chave, você fornece o ID da chave de acesso e a chave de acesso secreta de um usuário do IAM autorizado a acessar os recursos da AWS que contêm os dados. É possível usar os parâmetros [Usar os parâmetros ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY](copy-parameters-authorization.md#copy-access-key-id) juntos ou o parâmetro [Usar o parâmetro CREDENTIALS](copy-parameters-authorization.md#copy-credentials).
**nota**
É altamente recomendável usar uma função do IAM para autenticação em vez de fornecer um ID da chave de acesso de texto simples e uma chave de acesso secreta. Se você escolher o controle de acesso com base em chave, nunca use as credenciais de sua conta da AWS (raiz). Sempre crie um usuário do IAM e forneça o ID da chave de acesso e a chave de acesso secreta desse usuário. Para obter as etapas para criar um usuário do IAM, consulte [Criação de um usuário do IAM em sua conta da AWS](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_users_create.html).
Para se autenticar usando ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY, substitua ** e ** por um ID de chave de acesso do usuário autorizado e uma chave de acesso secreta completa conforme mostrado a seguir.
```
ACCESS_KEY_ID ''
SECRET_ACCESS_KEY '';
```
Para se autenticar usando o parâmetro CREDENTIALS, substitua ** e ** por um ID de chave de acesso do usuário autorizado e uma chave de acesso secreta completa conforme mostrado a seguir.
```
CREDENTIALS
'aws_access_key_id=;aws_secret_access_key=';
```
O usuário do IAM deve ter, pelo menos, as permissões listadas em [Permissões do IAM para COPY, UNLOAD e CREATE LIBRARY](#copy-usage_notes-iam-permissions).
### Credenciais de segurança temporárias
Se estiver usando o controle de acesso baseado na chave, você poderá limitar ainda o acesso que usuários têm aos dados usando credenciais de segurança temporárias. A autenticação baseada na função usa automaticamente credenciais temporárias.
**nota**
É altamente recomendável usar [role-based access control](#copy-usage_notes-access-role-based.phrase), em vez de criar credenciais temporárias e fornecer o ID de chave de acesso e a chave de acesso secreta como texto sem formatação. O controle de acesso baseado em perfil usa automaticamente credenciais temporárias.
As credenciais de segurança temporárias fornecem segurança avançada, pois possuem vidas úteis curtas e não podem ser reutilizadas depois que expiram. A ID da chave de acesso e a chave de acesso secreta geradas com o token não podem ser usadas sem o token, e um usuário que tiver essas credenciais de segurança temporárias poderá acessar os recursos somente até as credenciais expirarem.
Para conceder a usuários acesso temporário aos recursos, você chama operações da API do AWS Security Token Service (AWS STS). As operações da API do AWS STS retornam credenciais de segurança temporárias que consistem em um token de segurança, um ID de chave de acesso e uma chave de acesso secreta. Você emite as credenciais de segurança temporárias para os usuários que precisam de acesso temporário aos recursos. Esses usuários podem ser usuários do IAM existentes ou podem não ser usuários da AWS. Para obter mais informações sobre como criar credenciais de segurança temporárias, consulte [Usar credenciais de segurança temporárias](https://docs.aws.amazon.com/STS/latest/UsingSTS/Welcome.html) no Manual do usuário do IAM.
É possível usar os parâmetros [Usar os parâmetros ACCESS\$1KEY\$1ID e SECRET\$1ACCESS\$1KEY](copy-parameters-authorization.md#copy-access-key-id) com o parâmetro [SESSION\$1TOKEN](copy-parameters-authorization.md#copy-token) ou o parâmetro [Usar o parâmetro CREDENTIALS](copy-parameters-authorization.md#copy-credentials). Você também deve fornecer o ID de chave de acesso e a chave de acesso secreta que acompanhavam o token.
Para se autenticar usando ACCESS\$1KEY\$1ID, SECRET\$1ACCESS\$1KEY e SESSION\$1TOKEN, substitua **, ** e ** conforme mostrado a seguir.
```
ACCESS_KEY_ID ''
SECRET_ACCESS_KEY ''
SESSION_TOKEN '';
```
Para se autenticar usando CREDENTIALS, inclua `session_token=` na string de credenciais conforme mostrado a seguir.
```
CREDENTIALS
'aws_access_key_id=;aws_secret_access_key=;session_token=';
```
O exemplo a seguir mostra um comando COPY com credenciais de segurança temporárias.
```
copy table-name
from 's3://objectpath'
access_key_id ''
secret_access_key ''
session_token '';
```
O exemplo a seguir carrega a tabela LISTING com credenciais temporárias e criptografia de arquivos.
```
copy listing
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/listings_pipe.txt'
access_key_id ''
secret_access_key ''
session_token ''
master_symmetric_key ''
encrypted;
```
O exemplo a seguir carrega a tabela LISTING usando o parâmetro CREDENTIALS com credenciais temporárias e criptografia de arquivos.
```
copy listing
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/listings_pipe.txt'
credentials
'aws_access_key_id=;aws_secret_access_key=;session_token=;master_symmetric_key='
encrypted;
```
**Importante**
As credenciais de segurança temporárias devem ser válidas durante toda a duração da operação de COPY ou UNLOAD. Se as credenciais de segurança temporárias expirarem durante a operação, o comando falhará e a transação será revertida. Por exemplo, se as credenciais de segurança temporárias expirarem depois de 15 minutos e a operação COPY exigir uma hora, a operação COPY falhará antes de ser concluída. Se você usar acesso baseado na função, as credenciais de segurança temporárias serão atualizadas automaticamente até a operação ser concluída.
## Permissões do IAM para COPY, UNLOAD e CREATE LIBRARY
O usuário ou perfil do IAM referenciado pelo parâmetro CREDENTIALS deve ter, pelo menos, as seguintes permissões:
+ Para COPY no Amazon S3, a permissão para LIST o bucket do Amazon S3 e GET os objetos do Amazon S3 do carregados, além do arquivo manifesto, se algum for usado.
+ Para COPY do Amazon S3, Amazon EMR e hosts remotos (SSH) com dados formatados em JSON, permissão para LIST e GET o arquivo JSONPaths no Amazon S3, se algum for usado.
+ Para COPY no DynamoDB, permissão para SCAN e DESCRIBE a tabela do DynamoDB que está sendo carregada.
+ Para COPY a partir de um cluster do Amazon EMR, permissão para a ação `ListInstances` no cluster do Amazon EMR.
+ Para UNLOAD no Amazon S3, as permissões para GET, LIST e PUT para o bucket do Amazon S3 no qual os arquivos de dados estão sendo descarregados.
+ Para CREATE LIBARY do Amazon S3, permissão para LIST o bucket do Amazon S3 e GET os objetos do Amazon S3 a serem importados
**nota**
Se você receber a mensagem de erro `S3ServiceException: Access Denied` ao executar um comando COPY, UNLOAD ou CREATE LIBRARY, significa que o cluster não tem permissões de acesso apropriadas para o Amazon S3.
É possível gerenciar permissões do IAM anexando uma política do IAM a um perfil do IAM anexado ao cluster, ao usuário ou ao grupo ao qual o usuário pertence. Por exemplo, a política gerenciada `AmazonS3ReadOnlyAccess` concede permissões LIST e GET a recursos do Amazon S3. Para obter mais informações sobre o gerenciamento de políticas, consulte [Gerenciando políticas do IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage.html) no *Manual do usuário do IAM*.
# Usar COPY com aliases de ponto de acesso do Amazon S3
COPY oferece suporte a aliases de ponto de acesso do Amazon S3. Para obter mais informações, consulte [Usar um alias em estilo de bucket para seu ponto de acesso](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/access-points-alias.html) no *Guia do usuário do Amazon Simple Storage Service*.
# Carregar dados multibyte do Amazon S3
Se seus dados incluem caracteres multibyte não ASCII (tal como caracteres chineses ou cirílicos), você deve carregar os dados em colunas VARCHAR. O tipo de dados VARCHAR é compatível com caracteres UTF-8 de quatro bytes, mas o tipo de dados CHAR aceita apenas caracteres ASCII de único byte. Você não pode carregar caracteres de cinco ou mais bytes de comprimento em tabelas do Amazon Redshift. Para obter mais informações, consulte [Caracteres multibyte](c_Supported_data_types.md#c_Supported_data_types-multi-byte-characters).
# Carregar uma coluna do tipo de dados GEOMETRY ou GEOGRAPHY
Você pode usar COPY e, colunas `GEOMETRY` ou `GEOGRAPHY` de dados em um arquivo de texto delimitado por caracteres, como um arquivo CSV. Os dados devem estar na forma do formato binário reconhecido (WKB ou EWKB) ou no formato de texto reconhecido (WKT ou EWKT) e caber no tamanho máximo de uma única linha de entrada para o comando COPY. Para obter mais informações, consulte [COPY](r_COPY.md).
Para obter informações sobre como carregar a partir de um arquivo de forma, consulte [Carregar um shapefile no Amazon Redshift](spatial-copy-shapefile.md).
Para obter mais informações sobre tipos de dados `GEOMETRY` ou `GEOGRAPHY`, consulte [Consultar dados espaciais no Amazon Redshift](geospatial-overview.md).
# Carregando o tipo de dados HLLSKETCH
Você pode copiar esboços HLL apenas em formato esparso ou denso compatível com o Amazon Redshift. Para usar o comando COPY em esboços HyperLogLog, use o formato Base64 para esboços de HyperLogLog densos e o formato JSON para esboços de HyperLogLog esparsos. Para obter mais informações, consulte [Funções HyperLogLog](hyperloglog-functions.md).
O exemplo a seguir importa dados de um arquivo CSV para uma tabela usando CREATE TABLE e COPY. Primeiro, o exemplo cria a tabela `t1` usando CREATE TABLE.
```
CREATE TABLE t1 (sketch hllsketch, a bigint);
```
Em seguida, ele usa COPY para importar dados de um arquivo CSV para a tabela `t1`.
```
COPY t1 FROM s3://amzn-s3-demo-bucket/unload/' IAM_ROLE 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole' NULL AS 'null' CSV;
```
# Carregar uma coluna do tipo de dados VARBYTE
É possível carregar dados de arquivos no formato CSV, Parquet e ORC. Para CSV, os dados são carregados de um arquivo em representação hexadecimal dos dados VARBYTE. Não é possível carregar dados VARBYTE com a opção `FIXEDWIDTH`. Não há suporte para as opções `ADDQUOTES` ou `REMOVEQUOTES` de COPY. Uma coluna VARBYTE não pode ser usada como coluna de partição.
# Erros durante a leitura de vários arquivos
O comando COPY é atômico e transacional. Em outras palavras, mesmo quando o comando COPY lê dados de vários arquivos, todo o processo é tratado como uma única transação. Se encontrar um erro ao ler um arquivo, COPY será repetido automaticamente até o processo expirar (consulte [statement\$1timeout](r_statement_timeout.md)) ou se o download dos dados não puder ser feito no Amazon S3 por um período prolongado (entre 15 e 30 minutos), garantindo que cada arquivo seja carregado somente uma vez. Se o comando COPY falhar, toda a transação será cancelada, e todas as alterações serão revertidas. Para obter mais informações sobre como processar erros de carga, consulte [Solução de problemas de carregamento de dados](t_Troubleshooting_load_errors.md).
Depois que for iniciado com êxito, não ocorrerá uma falha em um comando COPY se a sessão for concluída, por exemplo, quando o cliente se desconectar. Porém, se o comando COPY estiver dentro de um bloco de transação BEGIN … END não concluído porque a sessão foi encerrada, toda a transação, inclusive COPY, será restaurada. Para obter mais informações sobre transações, consulte [BEGIN](r_BEGIN.md).
# COPY no formato JSON
A estrutura de dados JSON é composta de um conjunto de objetos ou matrizes. Um *objeto* JSON começa e termina com chaves e contém uma coleção de pares de nome-valor desordenada. Cada nome e valor são separados por um dois-pontos, e os pares são separados por vírgulas. O nome é uma string entre aspas duplas. As aspas devem ser simples (0x22), e não inclinadas ou "inteligentes".
Uma *matriz* JSON começa e termina com colchetes e contém uma coleção ordenada de valores separados por vírgulas. Um valor pode ser uma string entre aspas, um número, um verdadeiro ou falso Booliano, um nulo, um objeto JSON ou uma matriz.
Os objetos JSON e as matrizes podem ser aninhados, o que possibilita uma estrutura de dados hierárquica. O exemplo a seguir mostra uma estrutura de dados JSON com dois objetos válidos.
```
{
"id": 1006410,
"title": "Amazon Redshift Database Developer Guide"
}
{
"id": 100540,
"name": "Amazon Simple Storage Service User Guide"
}
```
A seguir, os mesmos dados como duas matrizes JSON.
```
[
1006410,
"Amazon Redshift Database Developer Guide"
]
[
100540,
"Amazon Simple Storage Service User Guide"
]
```
## Opções COPY para JSON
Você pode especificar as seguintes opções ao usar COPY com dados de formato JSON:
+ `'auto' ` — COPY carrega automaticamente campos do arquivo JSON.
+ `'auto ignorecase'` — COPY carrega automaticamente campos do arquivo JSON enquanto ignora as maiúsculas e minúsculas de nomes de campo.
+ `s3://jsonpaths_file` — COPY usa um arquivo JSONPaths para analisar nos dados de origem do JSON. Um *arquivo JSONPaths* é um arquivo de texto que contém um objeto JSON com o nome `"jsonpaths"` em par com uma matriz de expressões JSONPath. Se o nome for qualquer string além de `"jsonpaths"`, COPY usará o argumento `'auto'`, em vez de usar o arquivo JSONPaths.
Para obter exemplos que mostrem como carregar dados usando `'auto'`, `'auto ignorecase'` ou um arquivo JSONPaths e usando objetos JSON ou matrizes, consulte [Copiar de exemplos JSON](r_COPY_command_examples.md#r_COPY_command_examples-copy-from-json).
## Opção JSONPath
Na sintaxe do Amazon Redshift COPY, uma expressão JSONPath especifica o caminho explícito para um único elemento de nome em uma estrutura de dados hierárquica JSON, usando notação de colchetes ou notação de ponto. O Amazon Redshift não dá suporte a elementos JSONPath, como caracteres curinga ou expressões de filtro, que podem ser resolvidos para um caminho ambíguo ou vários elementos de nome. Dessa forma, o Amazon Redshift não pode analisar estruturas de dados complexas de vários níveis.
Este é um exemplo de um arquivo JSONPaths com expressões JSONPath usando a notação de colchetes. O cifrão (\$1) representa a estrutura no nível da raiz.
```
{
"jsonpaths": [
"$['id']",
"$['store']['book']['title']",
"$['location'][0]"
]
}
```
No exemplo anterior, `$['location'][0]` referencia o primeiro elemento em uma matriz. JSON usa uma indexação de matriz baseada em zero. Os índices de matriz devem ser inteiros positivos (maiores ou iguais a zero).
O exemplo a seguir mostra o caminho JSONPath anterior usando notação de pontos.
```
{
"jsonpaths": [
"$.id",
"$.store.book.title",
"$.location[0]"
]
}
```
Você não pode misturar notações de colchetes e pontos na matriz `jsonpaths`. Os colchetes podem ser usados nas notações de colchetes e de pontos para referenciar um elemento de matriz.
Ao usar uma notação de pontos, as expressões JSONPath não deverão conter os seguintes caracteres:
+ Aspas retas únicas ( ' )
+ Ponto final ou ponto ( . )
+ Colchetes ( [ ] ), a menos que sejam usados para referenciar um elemento de matriz
Se o valor no par de nome-valor referenciado por uma expressão JSONPath for um objeto ou uma matriz, todo o objeto ou matriz será carregado como uma string, incluindo as chaves ou os colchetes. Por exemplo, suponhamos que os dados JSON contenham o objeto a seguir.
```
{
"id": 0,
"guid": "84512477-fa49-456b-b407-581d0d851c3c",
"isActive": true,
"tags": [
"nisi",
"culpa",
"ad",
"amet",
"voluptate",
"reprehenderit",
"veniam"
],
"friends": [
{
"id": 0,
"name": "Martha Rivera"
},
{
"id": 1,
"name": "Renaldo"
}
]
}
```
Em seguida, a expressão JSONPath `$['tags']` retorna o valor a seguir.
```
"["nisi","culpa","ad","amet","voluptate","reprehenderit","veniam"]"
```
Em seguida, a expressão JSONPath `$['friends'][1]` retorna o valor a seguir.
```
"{"id": 1,"name": "Renaldo"}"
```
Cada expressão JSONPath na matriz `jsonpaths` corresponde a uma coluna na tabela de destino do Amazon Redshift. A ordem dos elementos de matriz `jsonpaths` deverá corresponder à ordem das colunas na tabela de destino ou na lista de colunas, se uma lista de colunas for usada.
Para obter exemplos que mostrem como carregar dados usando o argumento `'auto'` ou um arquivo JSONPaths, e usando objetos JSON ou matrizes, consulte [Copiar de exemplos JSON](r_COPY_command_examples.md#r_COPY_command_examples-copy-from-json).
Para obter informações sobre como copiar vários arquivos JSON, consulte [Uso de um manifesto para especificar arquivos de dados](loading-data-files-using-manifest.md).
## Caracteres de escape em JSON
COPY carrega `\n` como um caractere de nova linha e `\t` como um caractere de tabulação. Para carregar uma barra invertida, use uma barra invertida de escape ( `\\` ).
Por exemplo, suponhamos que você tenha o JSON a seguir em um arquivo chamado `escape.json` no bucket `s3://amzn-s3-demo-bucket/json/`.
```
{
"backslash": "This is a backslash: \\",
"newline": "This sentence\n is on two lines.",
"tab": "This sentence \t contains a tab."
}
```
Execute os comandos a seguir para criar a tabela ESCAPES e carregar o JSON.
```
create table escapes (backslash varchar(25), newline varchar(35), tab varchar(35));
copy escapes from 's3://amzn-s3-demo-bucket/json/escape.json'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
format as json 'auto';
```
Consulte a tabela ESCAPES para exibir os resultados.
```
select * from escapes;
backslash | newline | tab
------------------------+-------------------+----------------------------------
This is a backslash: \ | This sentence | This sentence contains a tab.
: is on two lines.
(1 row)
```
## Perda de precisão numérica
É possível perder precisão ao carregar números de arquivos de dados no formato JSON para uma coluna definida como um tipo de dados numérico. Alguns valores de ponto flutuante não são representados exatamente nos sistemas de computação. Como resultado, os dados copiados de um arquivo JSON podem não ser arredondados conforme esperado. Para evitar a perda de precisão, recomendamos que você use uma das seguintes alternativas:
+ Representa o número como uma string, colocando o valor em caracteres de aspas duplas.
+ Use [ROUNDEC](copy-parameters-data-conversion.md#copy-roundec) para arredondar o número em vez de truncar.
+ Em vez de usar arquivos JSON ou Avro, use arquivos de texto CSV, delimitados por caracteres, ou de largura fixa.
# COPY de formatos de dados colunar
COPY pode carregar dados do Amazon S3 nos seguintes formatos colunares:
+ ORC
+ Parquet
Para obter exemplos do uso de COPY a partir de formatos de dados colunares, consulte [Exemplos de COPY](r_COPY_command_examples.md).
O comando COPY aceita dados formatados colunares com as seguintes considerações:
+ O bucket da Amazon S3 deve estar na mesma região da AWS que o banco de dados do Amazon Redshift.
+ Para acessar seus dados do Amazon S3 por meio de um endpoint da VPC, configure o acesso usando políticas e perfis do IAM conforme descrito em “[Usar o Amazon Redshift Spectrum com roteamento aprimorado da VPC](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/spectrum-enhanced-vpc.html)” no *Guia de gerenciamento de clusters do Amazon Redshift*.
+ COPY não aplicará automaticamente as codificações de compactação.
+ Apenas os parâmetros COPY a seguir são aceitos:
+ [ACCEPTINVCHARS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-acceptinvchars) ao copiar de um arquivo ORC ou Parquet.
+ [FILLRECORD](copy-parameters-data-conversion.md#copy-fillrecord)
+ [FROM](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-parameters-from)
+ [IAM\$1ROLE](copy-parameters-authorization.md#copy-iam-role)
+ [CREDENTIALS](copy-parameters-authorization.md#copy-credentials)
+ [STATUPDATE ](copy-parameters-data-load.md#copy-statupdate)
+ [MANIFEST](copy-parameters-data-source-s3.md#copy-manifest)
+ [EXPLICIT\$1IDS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-explicit-ids)
+ Se COPY encontrar um erro ao carregar, o comando falhará. ACCEPTANYDATE e MAXERROR não são compatíveis com tipos de dados colunares.
+ Mensagens de erro são enviadas para o cliente SQL. Alguns erros são registrados em log em STL\$1LOAD\$1ERRORS e STL\$1ERROR.
+ COPY insere valores nas colunas da tabela de destino na mesma ordem das colunas ocorridas nos arquivos de dados colunares. O número de colunas na tabela de destino e o número de colunas no arquivo de dados devem combinar.
+ Se o arquivo especificado para a operação COPY incluir uma das seguintes extensões, os dados serão descompactados sem a necessidade de adicionar nenhum parâmetro:
+ `.gz`
+ `.snappy`
+ `.bz2`
+ COPY dos formatos de arquivo Parquet e ORC usa o Redshift Spectrum e o acesso de bucket. Para usar COPY para esses formatos, verifique se não há políticas do IAM bloqueando o uso de URLs pré-assinados do Amazon S3. Os URLs pré-assinados gerados pelo Amazon Redshift são válidos por uma hora para que o Amazon Redshift tenha tempo suficiente para carregar todos os arquivos do bucket do Amazon S3. Um URL pré-assinado exclusivo é gerado para cada arquivo verificado pelo comando COPY com base em formatos de dados colunares. Para políticas de bucket que incluem uma ação `s3:signatureAge`, o valor deve ser definido como pelo menos 3.600.000 milissegundos. Para obter mais informações, consulte [Usar o Amazon Redshift Spectrum com o roteamento de VPC aprimorado](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/spectrum-enhanced-vpc.html).
+ O parâmetro REGION não é compatível com COPY de formatos de dados colunares. Mesmo que o bucket do Amazon S3 e o banco de dados estejam na mesma Região da AWS, você poderá encontrar um erro, como REGION argument is not supported for PARQUET based COPY.
+ COPY de formatos colunares agora aceita a escalabilidade de simultaneidade. Para habilitar a escalabilidade de simultaneidade, consulte [Configurar filas de escalabilidade de simultaneidade](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/concurrency-scaling.html#concurrency-scaling-queues).
# Strings DATEFORMAT e TIMEFORMAT
O comando COPY usa as opções DATEFORMAT e TIMEFORMAT para analisar valores de data e hora nos dados de origem. DATEFORMAT e TIMEFORMAT são strings formatadas que devem corresponder ao formato dos valores de data e hora dos dados de origem. Por exemplo, um comando COPY que carrega dados de origem com o valor da data `Jan-01-1999` deve incluir a seguinte string DATEFORMAT:
```
COPY ...
DATEFORMAT AS 'MON-DD-YYYY'
```
Para obter mais informações sobre como gerenciar conversões de dados COPY, consulte [Parâmetros de conversão de dados](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/copy-parameters-data-conversion.html).
As strings DATEFORMAT e TIMEFORMAT podem conter separadores de data e hora (como “`-`”, “`/`” ou “`:`”), bem como os formatos datepart e timepart na tabela a seguir.
**nota**
Se não for possível corresponder os formatos dos valores de data e hora com os dateparts e timeparts a seguir, ou se você tiver valores de data e hora com formatos diferentes entre si, use o argumento `'auto'` com o parâmetro DATEFORMAT ou TIMEFORMAT. O argumento `'auto'` reconhece diversos formatos incompatíveis ao usar uma string DATEFORMAT e TIMEFORMAT. Para obter mais informações, consulte [Usar o reconhecimento automático com DATEFORMAT e TIMEFORMAT](automatic-recognition.md).
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/r_DATEFORMAT_and_TIMEFORMAT_strings.html)
O formato de data padrão é YYYY-MM-DD. O formato de carimbo de data/hora padrão sem fuso horário (TIMESTAMP) é YYYY-MM-DD HH:MI:SS. O formato de carimbo de data/hora padrão com formato de fuso horário (TIMESTAMPTZ) é YYYY-MM-DD HH:MI:SSOF, em que OF é o deslocamento de UTC (por exemplo, -8:00). Você não pode incluir um especificador de fuso horário (TZ, tz ou OF) no timeformat\$1string. O campo de segundos (SS) também dá suporte a segundos fracionários até um nível de microssegundo. Para carregar dados TIMESTAMPTZ em um formato diferente do formato padrão, especifique 'auto'.
A seguir estão alguns exemplos de datas e horas que você pode encontrar em seus dados de origem e as strings DATEFORMAT ou TIMEFORMAT correspondentes a eles.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/r_DATEFORMAT_and_TIMEFORMAT_strings.html)
## Exemplo
Para ver um exemplo do uso de TIMEFORMAT, consulte [Carregar um time stamp ou date stamp](r_COPY_command_examples.md#r_COPY_command_examples-load-a-time-datestamp).
# Usar o reconhecimento automático com DATEFORMAT e TIMEFORMAT
Se você especificar `'auto'` como o argumento para o parâmetro DATEFORMAT ou TIMEFORMAT, o Amazon Redshift reconhecerá automaticamente e converterá o formato de data ou o formato de hora nos dados de origem. Por exemplo:
```
copy favoritemovies from 'dynamodb://ProductCatalog'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
dateformat 'auto';
```
Quando usado com o argumento `'auto'` para DATEFORMAT e TIMEFORMAT, COPY reconhece e converte os formatos de data e hora listados na tabela em [Strings DATEFORMAT e TIMEFORMATExemplo](r_DATEFORMAT_and_TIMEFORMAT_strings.md). Além disso, o argumento `'auto'` reconhece os seguintes formatos não compatíveis ao usar uma string DATEFORMAT e TIMEFORMAT.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/automatic-recognition.html)
O reconhecimento automático não dá suporte a epochsecs e epochmillisecs.
Para testar se um valor de data ou de data e hora será convertido automaticamente, use uma função CAST para tentar converter a string em um valor de data ou de data e hora. Por exemplo, os comandos a seguir testam o valor de data e hora `'J2345678 04:05:06.789'`:
```
create table formattest (test char(21));
insert into formattest values('J2345678 04:05:06.789');
select test, cast(test as timestamp) as timestamp, cast(test as date) as date from formattest;
test | timestamp | date
----------------------+---------------------+------------
J2345678 04:05:06.789 1710-02-23 04:05:06 1710-02-23
```
Se os dados de origem de uma coluna DATA incluírem informações de hora, o componente de hora será truncado. Se os dados de origem de uma coluna TIMESTAMP omitirem informações de hora, 00:00:00 será usado para o componente de hora.
# Exemplos de COPY
**nota**
Estes exemplos contêm quebras de linha para garantir legibilidade. Não inclua quebras de linha nem espaços na string *credentials-args*.
**Topics**
+ [Carregar FAVORITEMOVIES de uma tabela do DynamoDB](#r_COPY_command_examples-load-favoritemovies-from-an-amazon-dynamodb-table)
+ [Carregar LISTING de um bucket do Amazon S3](#r_COPY_command_examples-load-listing-from-an-amazon-s3-bucket)
+ [Carregar LISTING de um cluster do Amazon EMR](#copy-command-examples-emr)
+ [Example: COPY from Amazon S3 using a manifest](#copy-command-examples-manifest)
+ [Carregar LISTING de um arquivo delimitado por barras (delimitador padrão)](#r_COPY_command_examples-load-listing-from-a-pipe-delimited-file-default-delimiter)
+ [Carregar LISTING usando dados de colunas no formato Parquet](#r_COPY_command_examples-load-listing-from-parquet)
+ [Carregar LISTING usando dados de colunas no formato ORC](#r_COPY_command_examples-load-listing-from-orc)
+ [Carregar EVENT com opções](#r_COPY_command_examples-load-event-with-options)
+ [Carregar VENUE de um arquivo de dados de largura fixa](#r_COPY_command_examples-load-venue-from-a-fixed-width-data-file)
+ [Carregar CATEGORY de um arquivo CSV](#load-from-csv)
+ [Carregar VENUE com valores explícitos para uma coluna IDENTITY](#r_COPY_command_examples-load-venue-with-explicit-values-for-an-identity-column)
+ [Carregar TIME de um arquivo GZIP delimitado por barras](#r_COPY_command_examples-load-time-from-a-pipe-delimited-gzip-file)
+ [Carregar um time stamp ou date stamp](#r_COPY_command_examples-load-a-time-datestamp)
+ [Carregar dados de um arquivo com valores padrão](#r_COPY_command_examples-load-data-from-a-file-with-default-values)
+ [Dados de COPY com a opção ESCAPE](#r_COPY_command_examples-copy-data-with-the-escape-option)
+ [Copiar de exemplos JSON](#r_COPY_command_examples-copy-from-json)
+ [Copiar de exemplos Avro](#r_COPY_command_examples-copy-from-avro)
+ [Preparar arquivos para COPY com a opção ESCAPE](#r_COPY_preparing_data)
+ [Carregar um shapefile no Amazon Redshift](#copy-example-spatial-copy-shapefile)
+ [Comando COPY com a opção NOLOAD](#r_COPY_command_examples-load-noload-option)
+ [Comando COPY com um delimitador multibyte e a opção ENCODING](#r_COPY_command_examples-load-encoding-multibyte-delimiter-option)
## Carregar FAVORITEMOVIES de uma tabela do DynamoDB
Os SDKs da AWS incluem um exemplo simples de como criar uma tabela do DynamoDB chamada *Movies*. (Para esse exemplo, consulte [Conceitos básicos do DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/GettingStarted.html).) O exemplo a seguir carrega a tabela MOVIES do Amazon Redshift com dados da tabela do DynamoDB. A tabela do Amazon Redshift já deve existir no banco de dados.
```
copy favoritemovies from 'dynamodb://Movies'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
readratio 50;
```
## Carregar LISTING de um bucket do Amazon S3
O exemplo a seguir carrega LISTING de um bucket do Amazon S3. O comando COPY carrega todos os arquivos na pasta `/data/listing/`.
```
copy listing
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/listing/'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole';
```
## Carregar LISTING de um cluster do Amazon EMR
O exemplo a seguir carrega a tabela SALES com dados delimitados por tabulação de arquivos compactados por lzop em um cluster do Amazon EMR. COPY carrega cada arquivo na pasta `myoutput/` que começa com `part-`.
```
copy sales
from 'emr://j-SAMPLE2B500FC/myoutput/part-*'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
delimiter '\t' lzop;
```
O exemplo a seguir carrega a tabela SALES com dados formatados JSON em um cluster do Amazon EMR. COPY carrega cada arquivo na pasta `myoutput/json/`.
```
copy sales
from 'emr://j-SAMPLE2B500FC/myoutput/json/'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
JSON 's3://amzn-s3-demo-bucket/jsonpaths.txt';
```
## Uso de um manifesto para especificar arquivos de dados
Você pode usar um manifesto para garantir que o comando COPY carregue todos os arquivos necessários, e somente os arquivos necessários, do Amazon S3. Você também pode usar um manifesto ao precisar carregar vários arquivos de buckets diferentes ou arquivos que não tenham o mesmo prefixo.
Por exemplo, suponha que você precise carregar os seguintes três arquivos: `custdata1.txt`, `custdata2.txt` e `custdata3.txt`. Você pode usar o seguinte comando para carregar todos os arquivos em `amzn-s3-demo-bucket` que comecem com `custdata` especificando um prefixo:
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/custdata'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole';
```
Se somente dois dos arquivos existirem por causa de um erro, COPY carrega somente esses dois arquivos e será concluído com êxito, resultando em uma carga de dados incompleta. Se o bucket também contiver um arquivo indesejado que acabe usando o mesmo prefixo, como um arquivo chamado `custdata.backup` por exemplo, COPY carregará esse arquivo também, resultando no carregamento de dados indesejados.
Para garantir que todos os arquivos necessários sejam carregados e para evitar que arquivos indesejados sejam carregados, você pode usar um arquivo manifesto. O manifesto é um arquivo de texto formatado em JSON que lista os arquivos a serem processados pelo comando COPY. Por exemplo, o manifesto a seguir carrega os três arquivos no exemplo anterior.
```
{
"entries":[
{
"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/custdata.1",
"mandatory":true
},
{
"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/custdata.2",
"mandatory":true
},
{
"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/custdata.3",
"mandatory":true
}
]
}
```
O sinalizador `mandatory` opcional indica se COPY deverá ser encerrado se o arquivo não existir. O padrão é `false`. Independentemente de qualquer configuração obrigatória, o COPY encerra se nenhum arquivo for encontrado. Neste exemplo, COPY retornará um erro se algum dos arquivos não for encontrado. Arquivos indesejados que possam ter sido escolhidos se você tiver especificado somente um prefixo de chaves, como `custdata.backup`, são ignorados, pois não estão no manifesto.
Ao carregar arquivos de dados em ORC ou em formato Parquet, um campo `meta` é necessário, conforme exibido no seguinte exemplo.
```
{
"entries":[
{
"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket1/orc/2013-10-04-custdata",
"mandatory":true,
"meta":{
"content_length":99
}
},
{
"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket2/orc/2013-10-05-custdata",
"mandatory":true,
"meta":{
"content_length":99
}
}
]
}
```
O exemplo a seguir usa um manifesto nomeado `cust.manifest`.
```
copy customer
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/cust.manifest'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
format as orc
manifest;
```
Você pode usar um manifesto para carregar vários arquivos de buckets diferentes ou arquivos que não compartilham o mesmo prefixo. O exemplo a seguir mostra o JSON para carregar dados com arquivos cujos nomes começam com uma data e hora.
```
{
"entries": [
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/2013-10-04-custdata.txt","mandatory":true},
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/2013-10-05-custdata.txt","mandatory":true},
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/2013-10-06-custdata.txt","mandatory":true},
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket/2013-10-07-custdata.txt","mandatory":true}
]
}
```
O manifesto pode listar arquivos em buckets diferentes, desde que os buckets estejam na mesma região da AWS do cluster.
```
{
"entries": [
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket1/custdata1.txt","mandatory":false},
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket2/custdata1.txt","mandatory":false},
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket2/custdata2.txt","mandatory":false}
]
}
```
## Carregar LISTING de um arquivo delimitado por barras (delimitador padrão)
O exemplo a seguir é um caso muito simples em que nenhuma opção é especificada e o arquivo de entrada contém o delimitador padrão, um caractere de barra ('\$1').
```
copy listing
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/listings_pipe.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole';
```
## Carregar LISTING usando dados de colunas no formato Parquet
O exemplo a seguir carrega dados de uma pasta no Amazon S3, chamada Parquet.
```
copy listing
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/listings/parquet/'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
format as parquet;
```
## Carregar LISTING usando dados de colunas no formato ORC
O exemplo a seguir carrega dados de uma pasta no Amazon S3, chamada `orc`.
```
copy listing
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/listings/orc/'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
format as orc;
```
## Carregar EVENT com opções
O exemplo a seguir carrega dados delimitados por barra na tabela EVENT e aplica as seguintes regras:
+ Se forem usados para todas as strings de caracteres, os pares de aspas serão removidos.
+ As strings vazias e as que contêm espaços em branco serão carregadas como valores NULL.
+ A carga falha se mais de 5 erros forem retornados.
+ Os valores de data e hora devem respeitar o formato especificado; por exemplo, uma data e hora válida é `2008-09-26 05:43:12`.
```
copy event
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/allevents_pipe.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
removequotes
emptyasnull
blanksasnull
maxerror 5
delimiter '|'
timeformat 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS';
```
## Carregar VENUE de um arquivo de dados de largura fixa
```
copy venue
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/venue_fw.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
fixedwidth 'venueid:3,venuename:25,venuecity:12,venuestate:2,venueseats:6';
```
O exemplo anterior pressupõe um arquivo de dados formatado da mesma maneira que os dados de exemplo mostrados. No exemplo a seguir, os espaços funcionam como espaços reservados, de maneira que todas as colunas tenham a mesma largura conforme observado na especificação:
```
1 Toyota Park Bridgeview IL0
2 Columbus Crew Stadium Columbus OH0
3 RFK Stadium Washington DC0
4 CommunityAmerica BallparkKansas City KS0
5 Gillette Stadium Foxborough MA68756
```
## Carregar CATEGORY de um arquivo CSV
Suponhamos que você queira carregar CATEGORY com os valores mostrados na tabela a seguir.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/r_COPY_command_examples.html)
O exemplo a seguir mostra o conteúdo de um arquivo de texto com os valores de campo separados por vírgulas.
```
12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,All "non-musical" theatre
14,Shows,Opera,All opera, light, and "rock" opera
15,Concerts,Classical,All symphony, concerto, and choir concerts
```
Se você carregar o arquivo usando o parâmetro DELIMITER para especificar uma entrada delimitada por vírgulas, o comando COPY falha porque alguns campos de entrada contêm vírgulas. Você pode evitar esse problema usando o parâmetro CSV e colocando os campos que contenham vírgulas entre aspas. Se as aspas forem exibidas dentro de uma string com aspas, você precisará escapá-las dobrando as aspas. Como as aspas padrão são duplas, você precisa escapar todas as aspas duplas com aspas adicionais. O novo arquivo de entrada é algo assim.
```
12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,"All ""non-musical"" theatre"
14,Shows,Opera,"All opera, light, and ""rock"" opera"
15,Concerts,Classical,"All symphony, concerto, and choir concerts"
```
Supondo que o nome de arquivo seja `category_csv.txt`, você pode carregar o arquivo usando o seguinte comando COPY:
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/category_csv.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
csv;
```
Como alternativa, para evitar a necessidade de escapar as aspas duplas na entrada, você pode especificar aspas diferentes usando o parâmetro QUOTE AS. Por exemplo, a versão a seguir de `category_csv.txt` usa '`%`' como aspas.
```
12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,%All "non-musical" theatre%
14,Shows,Opera,%All opera, light, and "rock" opera%
15,Concerts,Classical,%All symphony, concerto, and choir concerts%
```
O seguinte comando COPY usa QUOTE AS para carregar `category_csv.txt`:
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/category_csv.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
csv quote as '%';
```
## Carregar VENUE com valores explícitos para uma coluna IDENTITY
O exemplo a seguir pressupõe que, quando a tabela VENUE foi criada, pelo menos uma coluna (como a coluna `venueid`) foi especificada para ser uma coluna IDENTITY. Esse comando substitui o comportamento de IDENTITY padrão de valores gerados automaticamente para uma coluna IDENTITY e, em vez disso, carrega os valores explícitos do arquivo venue.txt. O Amazon Redshift não verifica se valores de IDENTITY duplicados são carregados na tabela ao usar a opção EXLICIT\$1IDS.
```
copy venue
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/venue.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
explicit_ids;
```
## Carregar TIME de um arquivo GZIP delimitado por barras
O seguinte exemplo carrega a tabela TIME de um arquivo GZIP delimitado por barras:
```
copy time
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/timerows.gz'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
gzip
delimiter '|';
```
## Carregar um time stamp ou date stamp
O exemplo a seguir carrega dados com uma data e hora formatada.
**nota**
O TIMEFORMAT de `HH:MI:SS` também pode dar suporte a segundos fracionários além do `SS` para um nível detalhado de microssegundos. O arquivo `time.txt` usado nesse exemplo contém uma linha `2009-01-12 14:15:57.119568`.
```
copy timestamp1
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/time.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
timeformat 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS';
```
O resultado dessa cópia é o seguinte:
```
select * from timestamp1;
c1
----------------------------
2009-01-12 14:15:57.119568
(1 row)
```
## Carregar dados de um arquivo com valores padrão
O exemplo a seguir usa uma variação da tabela VENUE no banco de dados TICKIT. Leve em consideração uma tabela VENUE\$1NEW definida com o seguinte comando:
```
create table venue_new(
venueid smallint not null,
venuename varchar(100) not null,
venuecity varchar(30),
venuestate char(2),
venueseats integer not null default '1000');
```
Leve em consideração um arquivo de dados venue\$1noseats.txt que não contenha valores para a coluna VENUESEATS, conforme mostrado no seguinte exemplo:
```
1|Toyota Park|Bridgeview|IL|
2|Columbus Crew Stadium|Columbus|OH|
3|RFK Stadium|Washington|DC|
4|CommunityAmerica Ballpark|Kansas City|KS|
5|Gillette Stadium|Foxborough|MA|
6|New York Giants Stadium|East Rutherford|NJ|
7|BMO Field|Toronto|ON|
8|The Home Depot Center|Carson|CA|
9|Dick's Sporting Goods Park|Commerce City|CO|
10|Pizza Hut Park|Frisco|TX|
```
A seguinte instrução COPY carregará com êxito a tabela do arquivo e aplicará o valor DEFAULT ('1000') à coluna omitida:
```
copy venue_new(venueid, venuename, venuecity, venuestate)
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/venue_noseats.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
delimiter '|';
```
Agora veja a tabela carregada:
```
select * from venue_new order by venueid;
venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats
---------+----------------------------+-----------------+------------+------------
1 | Toyota Park | Bridgeview | IL | 1000
2 | Columbus Crew Stadium | Columbus | OH | 1000
3 | RFK Stadium | Washington | DC | 1000
4 | CommunityAmerica Ballpark | Kansas City | KS | 1000
5 | Gillette Stadium | Foxborough | MA | 1000
6 | New York Giants Stadium | East Rutherford | NJ | 1000
7 | BMO Field | Toronto | ON | 1000
8 | The Home Depot Center | Carson | CA | 1000
9 | Dick's Sporting Goods Park | Commerce City | CO | 1000
10 | Pizza Hut Park | Frisco | TX | 1000
(10 rows)
```
Para o seguinte exemplo, além de pressupor que nenhum dado de VENUESEATS esteja incluído no arquivo, também pressuponha que não haja dados VENUENAME incluídos:
```
1||Bridgeview|IL|
2||Columbus|OH|
3||Washington|DC|
4||Kansas City|KS|
5||Foxborough|MA|
6||East Rutherford|NJ|
7||Toronto|ON|
8||Carson|CA|
9||Commerce City|CO|
10||Frisco|TX|
```
Usando a mesma definição de tabela, a seguinte instrução COPY falha porque nenhum valor DEFAULT foi especificado para VENUENAME, e VENUENAME é uma coluna NOT NULL:
```
copy venue(venueid, venuecity, venuestate)
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/venue_pipe.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
delimiter '|';
```
Agora leve em consideração uma variação da tabela VENUE que usa uma coluna IDENTITY:
```
create table venue_identity(
venueid int identity(1,1),
venuename varchar(100) not null,
venuecity varchar(30),
venuestate char(2),
venueseats integer not null default '1000');
```
Assim como acontece com o exemplo anterior, pressuponha que a coluna VENUESEATS não tenha valores correspondentes no arquivo de origem. A instrução COPY a seguir carrega a tabela com êxito, inclusive os valores de dados IDENTITY predefinidos em vez de gerar automaticamente esses valores:
```
copy venue(venueid, venuename, venuecity, venuestate)
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/venue_pipe.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
delimiter '|' explicit_ids;
```
Ocorre uma falha nessa instrução porque não inclui a coluna IDENTITY (VENUEID não é encontrado na lista de colunas), além de incluir um parâmetro EXPLICIT\$1IDS:
```
copy venue(venuename, venuecity, venuestate)
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/venue_pipe.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
delimiter '|' explicit_ids;
```
Ocorre uma falha nessa instrução porque não inclui um parâmetro EXPLICIT\$1IDS:
```
copy venue(venueid, venuename, venuecity, venuestate)
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/venue_pipe.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
delimiter '|';
```
## Dados de COPY com a opção ESCAPE
O exemplo a seguir mostra como carregar caracteres correspondentes ao caractere delimitador (nesse caso, o caractere de barra). No arquivo de entrada, verifique se todos os caracteres de barra (\$1) que você deseja carregar sejam escapados com o caractere de barra invertida (\$1). Em seguida, carregue o arquivo com o parâmetro ESCAPE.
```
$ more redshiftinfo.txt
1|public\|event\|dwuser
2|public\|sales\|dwuser
create table redshiftinfo(infoid int,tableinfo varchar(50));
copy redshiftinfo from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/redshiftinfo.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
delimiter '|' escape;
select * from redshiftinfo order by 1;
infoid | tableinfo
-------+--------------------
1 | public|event|dwuser
2 | public|sales|dwuser
(2 rows)
```
Sem o parâmetro ESCAPE, esse comando COPY falha com um erro `Extra column(s) found`.
**Importante**
Se carregar os dados usando um COPY com o parâmetro ESCAPE, você também deverá especificar o parâmetro ESCAPE com o comando UNLOAD para gerar o arquivo de saída recíproco. Da mesma maneira, se usar UNLOAD com o parâmetro ESCAPE, você precisa usar ESCAPE quando usar o comando COPY nos mesmos dados.
## Copiar de exemplos JSON
Nos exemplos a seguir, você carrega a tabela CATEGORY com os dados a seguir.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/r_COPY_command_examples.html)
**Topics**
+ [Carregar de dados JSON usando a opção "auto"](#copy-from-json-examples-using-auto)
+ [Carregar de dados JSON usando a opção "auto ignorecase"](#copy-from-json-examples-using-auto-ignorecase)
+ [Carregar de dados JSON usando um arquivo JSONPaths](#copy-from-json-examples-using-jsonpaths)
+ [Carregar de matrizes JSON usando um arquivo JSONPaths](#copy-from-json-examples-using-jsonpaths-arrays)
### Carregar de dados JSON usando a opção "auto"
Para carregar de dados JSON usando o argumento `'auto'`, os dados JSON devem consistir em um conjunto de objetos. Os nomes de chave devem corresponder aos nomes de coluna, mas, nesse caso, a ordem não importa. A seguir, o conteúdo de um arquivo chamado `category_object_auto.json`.
```
{
"catdesc": "Major League Baseball",
"catid": 1,
"catgroup": "Sports",
"catname": "MLB"
}
{
"catgroup": "Sports",
"catid": 2,
"catname": "NHL",
"catdesc": "National Hockey League"
}
{
"catid": 3,
"catname": "NFL",
"catgroup": "Sports",
"catdesc": "National Football League"
}
{
"bogus": "Bogus Sports LLC",
"catid": 4,
"catgroup": "Sports",
"catname": "NBA",
"catdesc": "National Basketball Association"
}
{
"catid": 5,
"catgroup": "Shows",
"catname": "Musicals",
"catdesc": "All symphony, concerto, and choir concerts"
}
```
Para carregar do arquivo de dados JSON no exemplo anterior, execute o comando COPY a seguir.
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_object_auto.json'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
json 'auto';
```
### Carregar de dados JSON usando a opção "auto ignorecase"
Para carregar de dados JSON usando o argumento `'auto ignorecase'`, os dados JSON devem consistir em um conjunto de objetos. As maiúsculas e minúsculas dos nomes de chave não precisam corresponder aos nomes de coluna e a ordem não importa. A seguir, o conteúdo de um arquivo chamado `category_object_auto-ignorecase.json`.
```
{
"CatDesc": "Major League Baseball",
"CatID": 1,
"CatGroup": "Sports",
"CatName": "MLB"
}
{
"CatGroup": "Sports",
"CatID": 2,
"CatName": "NHL",
"CatDesc": "National Hockey League"
}
{
"CatID": 3,
"CatName": "NFL",
"CatGroup": "Sports",
"CatDesc": "National Football League"
}
{
"bogus": "Bogus Sports LLC",
"CatID": 4,
"CatGroup": "Sports",
"CatName": "NBA",
"CatDesc": "National Basketball Association"
}
{
"CatID": 5,
"CatGroup": "Shows",
"CatName": "Musicals",
"CatDesc": "All symphony, concerto, and choir concerts"
}
```
Para carregar do arquivo de dados JSON no exemplo anterior, execute o comando COPY a seguir.
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_object_auto ignorecase.json'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
json 'auto ignorecase';
```
### Carregar de dados JSON usando um arquivo JSONPaths
Se os objetos de dados JSON não corresponderem diretamente aos nomes de coluna, você poderá usar um arquivo JSONPaths a fim de mapear os elementos JSON para colunas. Além disso, a ordem não importa nos dados de origem JSON, mas a ordem das expressões do arquivo JSONPaths deve corresponder à ordem da coluna. Suponha que você tenha o seguinte arquivo de dados, chamado `category_object_paths.json`.
```
{
"one": 1,
"two": "Sports",
"three": "MLB",
"four": "Major League Baseball"
}
{
"three": "NHL",
"four": "National Hockey League",
"one": 2,
"two": "Sports"
}
{
"two": "Sports",
"three": "NFL",
"one": 3,
"four": "National Football League"
}
{
"one": 4,
"two": "Sports",
"three": "NBA",
"four": "National Basketball Association"
}
{
"one": 6,
"two": "Shows",
"three": "Musicals",
"four": "All symphony, concerto, and choir concerts"
}
```
O arquivo JSONPaths a seguir, chamado `category_jsonpath.json`, mapeia os dados de origem para as colunas de tabela.
```
{
"jsonpaths": [
"$['one']",
"$['two']",
"$['three']",
"$['four']"
]
}
```
Para carregar do arquivo de dados JSON no exemplo anterior, execute o comando COPY a seguir.
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_object_paths.json'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
json 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_jsonpath.json';
```
### Carregar de matrizes JSON usando um arquivo JSONPaths
Para carregar de dados JSON que consistem em um conjunto de matrizes, você deve usar um arquivo JSONPaths a fim de mapear os elementos de matriz para as colunas. Suponha que você tenha o seguinte arquivo de dados, chamado `category_array_data.json`.
```
[1,"Sports","MLB","Major League Baseball"]
[2,"Sports","NHL","National Hockey League"]
[3,"Sports","NFL","National Football League"]
[4,"Sports","NBA","National Basketball Association"]
[5,"Concerts","Classical","All symphony, concerto, and choir concerts"]
```
O arquivo JSONPaths a seguir, chamado `category_array_jsonpath.json`, mapeia os dados de origem para as colunas de tabela.
```
{
"jsonpaths": [
"$[0]",
"$[1]",
"$[2]",
"$[3]"
]
}
```
Para carregar do arquivo de dados JSON no exemplo anterior, execute o comando COPY a seguir.
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_array_data.json'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
json 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_array_jsonpath.json';
```
## Copiar de exemplos Avro
Nos exemplos a seguir, você carrega a tabela CATEGORY com os dados a seguir.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/r_COPY_command_examples.html)
**Topics**
+ [Carregar de dados Avro usando a opção "auto"](#copy-from-avro-examples-using-auto)
+ [Carregar de dados Avro usando a opção "auto ignorecase"](#copy-from-avro-examples-using-auto-ignorecase)
+ [Carregar de dados Avro usando um arquivo JSONPaths](#copy-from-avro-examples-using-avropaths)
### Carregar de dados Avro usando a opção "auto"
Para carregar de dados Avro usando o argumento `'auto'`, os nomes de campo no esquema Avro devem corresponder aos nomes de coluna. Durante o uso do argumento `'auto'`, a ordem não importa. A seguir, o esquema de um arquivo chamado `category_auto.avro`.
```
{
"name": "category",
"type": "record",
"fields": [
{"name": "catid", "type": "int"},
{"name": "catdesc", "type": "string"},
{"name": "catname", "type": "string"},
{"name": "catgroup", "type": "string"},
}
```
Como estão em formato binário, os dados em um arquivo Avro não são legíveis. A seguir, uma representação JSON dos dados no arquivo `category_auto.avro`.
```
{
"catid": 1,
"catdesc": "Major League Baseball",
"catname": "MLB",
"catgroup": "Sports"
}
{
"catid": 2,
"catdesc": "National Hockey League",
"catname": "NHL",
"catgroup": "Sports"
}
{
"catid": 3,
"catdesc": "National Basketball Association",
"catname": "NBA",
"catgroup": "Sports"
}
{
"catid": 4,
"catdesc": "All symphony, concerto, and choir concerts",
"catname": "Classical",
"catgroup": "Concerts"
}
```
Para carregar do arquivo de dados Avro no exemplo anterior, execute o comando COPY a seguir.
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_auto.avro'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
format as avro 'auto';
```
### Carregar de dados Avro usando a opção "auto ignorecase"
Para carregar de dados Avro usando o argumento `'auto ignorecase'`, a maiúscula e minúscula nos nomes de campo no esquema Avro devem corresponder aos nomes de coluna. Durante o uso do argumento `'auto ignorecase'`, a ordem não importa. A seguir, o esquema de um arquivo chamado `category_auto-ignorecase.avro`.
```
{
"name": "category",
"type": "record",
"fields": [
{"name": "CatID", "type": "int"},
{"name": "CatDesc", "type": "string"},
{"name": "CatName", "type": "string"},
{"name": "CatGroup", "type": "string"},
}
```
Como estão em formato binário, os dados em um arquivo Avro não são legíveis. A seguir, uma representação JSON dos dados no arquivo `category_auto-ignorecase.avro`.
```
{
"CatID": 1,
"CatDesc": "Major League Baseball",
"CatName": "MLB",
"CatGroup": "Sports"
}
{
"CatID": 2,
"CatDesc": "National Hockey League",
"CatName": "NHL",
"CatGroup": "Sports"
}
{
"CatID": 3,
"CatDesc": "National Basketball Association",
"CatName": "NBA",
"CatGroup": "Sports"
}
{
"CatID": 4,
"CatDesc": "All symphony, concerto, and choir concerts",
"CatName": "Classical",
"CatGroup": "Concerts"
}
```
Para carregar do arquivo de dados Avro no exemplo anterior, execute o comando COPY a seguir.
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_auto-ignorecase.avro'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
format as avro 'auto ignorecase';
```
### Carregar de dados Avro usando um arquivo JSONPaths
Se os nomes de campo no esquema Avro não corresponderem diretamente aos nomes de coluna, você poderá usar um arquivo JSONPaths a fim de mapear os elementos de esquema para colunas. A ordem das expressões do arquivo JSONPaths deve corresponder à ordem das colunas.
Suponha que você tenha um arquivo de dados chamado `category_paths.avro` contendo os mesmos dados do exemplo anterior, mas com o esquema a seguir.
```
{
"name": "category",
"type": "record",
"fields": [
{"name": "id", "type": "int"},
{"name": "desc", "type": "string"},
{"name": "name", "type": "string"},
{"name": "group", "type": "string"},
{"name": "region", "type": "string"}
]
}
```
O arquivo JSONPaths a seguir, chamado `category_path.avropath`, mapeia os dados de origem para as colunas de tabela.
```
{
"jsonpaths": [
"$['id']",
"$['group']",
"$['name']",
"$['desc']"
]
}
```
Para carregar do arquivo de dados Avro no exemplo anterior, execute o comando COPY a seguir.
```
copy category
from 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_object_paths.avro'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
format avro 's3://amzn-s3-demo-bucket/category_path.avropath ';
```
## Preparar arquivos para COPY com a opção ESCAPE
O exemplo a seguir descreve como convém preparar dados para "escapar" caracteres de nova linha antes de importar os dados para uma tabela do Amazon Redshift usando o comando COPY com o parâmetro ESCAPE. Sem preparar os dados para delimitar os caracteres de nova linha, o Amazon Redshift retorna erros de carga quando você executar o comando COPY, porque o caractere de nova linha normalmente é usado como um separador de registros.
Por exemplo, leve em consideração um arquivo ou uma coluna em uma tabela externa que você deseja copiar para uma tabela do Amazon Redshift. Se o arquivo ou a coluna apresentar conteúdo formatado em XML ou dados semelhantes, você precisa verificar se todos os caracteres de nova linha (\$1n) que fazem parte do conteúdo são escapados com o caractere de barra invertida (\$1).
Um arquivo ou tabela contendo caracteres de nova linha incorporados fornece um padrão relativamente fácil de combinar. Cada caractere de nova linha interno quase sempre vem depois de um caractere `>` com alguns caracteres de espaço em branco em potencial (`' '` ou tabulação) entre eles, como você pode ver no exemplo a seguir de um arquivo de texto chamado `nlTest1.txt`.
```
$ cat nlTest1.txt
|1000
|2000
```
Com o exemplo a seguir, você pode executar um utilitário de processamento de texto para pré-processar o arquivo de origem e inserir os caracteres de escape quando necessário. (O caractere `|` deve ser usado como delimitador para separar dados de coluna quando copiados para uma tabela do Amazon Redshift.)
```
$ sed -e ':a;N;$!ba;s/>[[:space:]]*\n/>\\\n/g' nlTest1.txt > nlTest2.txt
```
Da mesma maneira, você pode usar Perl para realizar uma operação semelhante:
```
cat nlTest1.txt | perl -p -e 's/>\s*\n/>\\\n/g' > nlTest2.txt
```
Para acomodar ao carregamento dos dados do arquivo `nlTest2.txt` para o Amazon Redshift, criamos uma tabela de duas colunas no Amazon Redshift. A primeira coluna c1 é uma coluna de caracteres que mantém o conteúdo formatado do arquivo `nlTest2.txt`. A segunda coluna c2 mantém valores inteiros carregados do mesmo arquivo.
Depois de executar o comando `sed`, você poderá carregar corretamente dados do arquivo `nlTest2.txt` para uma tabela do Amazon Redshift usando o parâmetro ESCAPE.
**nota**
Quando você inclui o parâmetro ESCAPE com o comando COPY, ele escapa vários caracteres especiais, dentre os quais estão caractere de barra invertida (inclusive nova linha).
```
copy t2 from 's3://amzn-s3-demo-bucket/data/nlTest2.txt'
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole'
escape
delimiter as '|';
select * from t2 order by 2;
c1 | c2
-------------+------
| 1000
| 2000
(2 rows)
```
Você pode preparar arquivos de dados exportados de bancos de dados externos de maneira semelhante. Por exemplo, com um banco de dados Oracle, você pode usar a função REPLACE em cada coluna afetada em uma tabela que deseja copiar para o Amazon Redshift.
```
SELECT c1, REPLACE(c2, \n',\\n' ) as c2 from my_table_with_xml
```
Além disso, muitas ferramentas Export e Extract, Transform, Load (ETL – Exportação e extração, transformação, carga) de banco de dados que processam sempre muitos dados oferecem opções para especificar caracteres de escape e delimitadores.
## Carregar um shapefile no Amazon Redshift
Os exemplos a seguir demonstram como carregar um shapefile da Esri usando COPY. Para obter mais informações o carregamento de shapefiles, consulte [Carregar um shapefile no Amazon Redshift](spatial-copy-shapefile.md).
### Carregar um shapefile
As etapas a seguir mostram como ingerir dados do OpenStreetMap do Amazon S3 usando o comando COPY. Este exemplo pressupõe que o arquivo shapefile da Noruega do [site de download de Geofabrik](https://download.geofabrik.de/europe.html) foi carregado para um bucket privado do Amazon S3 em sua região da AWS. Os arquivos `.shp`, `.shx` e`.dbf` devem compartilhar o mesmo prefixo do Amazon S3 e nome de arquivo.
#### Ingestão de dados sem simplificação
Os comandos a seguir criam tabelas e ingerem dados que podem caber no tamanho máximo da geometria sem qualquer simplificação. Abra o `gis_osm_natural_free_1.shp` em seu software GIS preferido e inspecione as colunas nesta camada. Por padrão, as colunas IDENTITY ou GEOMETRY são as primeiras. Quando uma coluna GEOMETRY é a primeira, você pode criar a tabela como mostrado a seguir.
```
CREATE TABLE norway_natural (
wkb_geometry GEOMETRY,
osm_id BIGINT,
code INT,
fclass VARCHAR,
name VARCHAR);
```
Ou, quando uma coluna IDENTITY é a primeira, você pode criar a tabela como mostrado a seguir.
```
CREATE TABLE norway_natural_with_id (
fid INT IDENTITY(1,1),
wkb_geometry GEOMETRY,
osm_id BIGINT,
code INT,
fclass VARCHAR,
name VARCHAR);
```
Agora você pode ingerir os dados usando COPY.
```
COPY norway_natural FROM 's3://bucket_name/shapefiles/norway/gis_osm_natural_free_1.shp'
FORMAT SHAPEFILE
CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/MyRoleName';
INFO: Load into table 'norway_natural' completed, 83891 record(s) loaded successfully
```
Ou você pode ingerir os dados como mostrado a seguir.
```
COPY norway_natural_with_id FROM 's3://bucket_name/shapefiles/norway/gis_osm_natural_free_1.shp'
FORMAT SHAPEFILE
CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/MyRoleName';
INFO: Load into table 'norway_natural_with_id' completed, 83891 record(s) loaded successfully.
```
#### Ingestão de dados com simplificação
Os comandos a seguir criam uma tabela e tentam ingerir dados que não podem caber no tamanho máximo da geometria sem qualquer simplificação. Inspecione o shapefile `gis_osm_water_a_free_1.shp` e crie a tabela apropriada como mostrado a seguir.
```
CREATE TABLE norway_water (
wkb_geometry GEOMETRY,
osm_id BIGINT,
code INT,
fclass VARCHAR,
name VARCHAR);
```
Quando o comando COPY é executado, isso resulta em um erro.
```
COPY norway_water FROM 's3://bucket_name/shapefiles/norway/gis_osm_water_a_free_1.shp'
FORMAT SHAPEFILE
CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/MyRoleName';
ERROR: Load into table 'norway_water' failed. Check 'stl_load_errors' system table for details.
```
Consultar `STL_LOAD_ERRORS` mostra que a geometria é muito grande.
```
SELECT line_number, btrim(colname), btrim(err_reason) FROM stl_load_errors WHERE query = pg_last_copy_id();
line_number | btrim | btrim
-------------+--------------+-----------------------------------------------------------------------
1184705 | wkb_geometry | Geometry size: 1513736 is larger than maximum supported size: 1048447
```
Para superar isso, o parâmetro `SIMPLIFY AUTO` é adicionado ao comando COPY para simplificar geometrias.
```
COPY norway_water FROM 's3://bucket_name/shapefiles/norway/gis_osm_water_a_free_1.shp'
FORMAT SHAPEFILE
SIMPLIFY AUTO
CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/MyRoleName';
INFO: Load into table 'norway_water' completed, 1989196 record(s) loaded successfully.
```
Para exibir as linhas e geometrias que foram simplificadas, consulte `SVL_SPATIAL_SIMPLIFY`.
```
SELECT * FROM svl_spatial_simplify WHERE query = pg_last_copy_id();
query | line_number | maximum_tolerance | initial_size | simplified | final_size | final_tolerance
-------+-------------+-------------------+--------------+------------+------------+----------------------
20 | 1184704 | -1 | 1513736 | t | 1008808 | 1.276386653895e-05
20 | 1664115 | -1 | 1233456 | t | 1023584 | 6.11707814796635e-06
```
Utilizar SIMPLIFY AUTO *max\$1tolerance* com a tolerância menor do que as calculadas automaticamente provavelmente resulta em um erro de ingestão. Nesse caso, use MAXERROR para ignorar erros.
```
COPY norway_water FROM 's3://bucket_name/shapefiles/norway/gis_osm_water_a_free_1.shp'
FORMAT SHAPEFILE
SIMPLIFY AUTO 1.1E-05
MAXERROR 2
CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/MyRoleName';
INFO: Load into table 'norway_water' completed, 1989195 record(s) loaded successfully.
INFO: Load into table 'norway_water' completed, 1 record(s) could not be loaded. Check 'stl_load_errors' system table for details.
```
Consulte `SVL_SPATIAL_SIMPLIFY` novamente para identificar o registro que COPY não conseguiu carregar.
```
SELECT * FROM svl_spatial_simplify WHERE query = pg_last_copy_id();
query | line_number | maximum_tolerance | initial_size | simplified | final_size | final_tolerance
-------+-------------+-------------------+--------------+------------+------------+-----------------
29 | 1184704 | 1.1e-05 | 1513736 | f | 0 | 0
29 | 1664115 | 1.1e-05 | 1233456 | t | 794432 | 1.1e-05
```
Neste exemplo, o primeiro registro não conseguiu caber, então o `simplified` está mostrando “false”. O segundo registro foi carregado dentro da tolerância dada. No entanto, o tamanho final é maior do que usar a tolerância calculada automaticamente sem especificar a tolerância máxima.
### Carregar a partir de um shapefile compactado
O Amazon Redshift COPY oferece suporte à ingestão de dados de um shapefile compactado. Todos os componentes shapefile devem ter o mesmo prefixo do Amazon S3 e o mesmo sufixo de compactação. Como exemplo, suponha que você deseja carregar os dados do exemplo anterior. Neste caso, os arquivos `gis_osm_water_a_free_1.shp.gz`, `gis_osm_water_a_free_1.dbf.gz`, e `gis_osm_water_a_free_1.shx.gz` devem compartilhar o mesmo diretório do Amazon S3. O comando COPY requer a opção GZIP e a cláusula FROM deve especificar o arquivo compactado correto, conforme mostrado a seguir.
```
COPY norway_natural FROM 's3://bucket_name/shapefiles/norway/compressed/gis_osm_natural_free_1.shp.gz'
FORMAT SHAPEFILE
GZIP
CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/MyRoleName';
INFO: Load into table 'norway_natural' completed, 83891 record(s) loaded successfully.
```
### Carregar dados em uma tabela com uma ordem de coluna diferente
Se você tiver uma tabela que não tenha `GEOMETRY` como a primeira coluna, você pode usar o mapeamento de coluna para mapear colunas para a tabela de destino. Por exemplo, crie uma tabela com `osm_id` especificado como uma primeira coluna.
```
CREATE TABLE norway_natural_order (
osm_id BIGINT,
wkb_geometry GEOMETRY,
code INT,
fclass VARCHAR,
name VARCHAR);
```
Em seguida, faça a ingestão de um shapefile usando o mapeamento de coluna.
```
COPY norway_natural_order(wkb_geometry, osm_id, code, fclass, name)
FROM 's3://bucket_name/shapefiles/norway/gis_osm_natural_free_1.shp'
FORMAT SHAPEFILE
CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/MyRoleName';
INFO: Load into table 'norway_natural_order' completed, 83891 record(s) loaded successfully.
```
### Carregar dados em uma tabela com uma coluna geography
Caso você tenha uma tabela com uma coluna `GEOGRAPHY`, ingira primeiro para uma coluna `GEOMETRY` e converta os objetos para objetos `GEOGRAPHY`. Por exemplo, depois de copiar seu arquivo de formato para uma coluna `GEOMETRY`, altere a tabela para adicionar uma coluna do tipo de dados `GEOGRAPHY`.
```
ALTER TABLE norway_natural ADD COLUMN wkb_geography GEOGRAPHY;
```
Então converta geometrias em geografias.
```
UPDATE norway_natural SET wkb_geography = wkb_geometry::geography;
```
Se preferir, você pode descartar a coluna `GEOMETRY`.
```
ALTER TABLE norway_natural DROP COLUMN wkb_geometry;
```
## Comando COPY com a opção NOLOAD
Para validar os arquivos de dados antes de realmente carregar os dados, use a opção NOLOAD com o comando COPY. O Amazon Redshift analisa o arquivo de entrada e exibe todos os erros que ocorrem. O exemplo a seguir usa a opção NOLOAD e nenhuma linha é realmente carregada na tabela.
```
COPY public.zipcode1
FROM 's3://amzn-s3-demo-bucket/mydata/zipcode.csv'
DELIMITER ';'
IGNOREHEADER 1 REGION 'us-east-1'
NOLOAD
CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::123456789012:role/myRedshiftRole';
Warnings:
Load into table 'zipcode1' completed, 0 record(s) loaded successfully.
```
## Comando COPY com um delimitador multibyte e a opção ENCODING
O exemplo a seguir carrega LATIN1 de um arquivo do Amazon S3 que contém dados multibyte. O comando COPY especifica o delimitador `\302\246\303\254` em formato octal para separar os campos no arquivo de entrada que é codificado como ISO-8859-1. Para indicar o mesmo delimitador em UTF-8, especifique `DELIMITER '¦ì'`.
```
COPY latin1
FROM 's3://amzn-s3-demo-bucket/multibyte/myfile'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/myRedshiftRole'
DELIMITER '\302\246\303\254'
ENCODING ISO88591
```
# CREATE DATABASE
Cria um novo banco de dados.
Para criar um banco de dados, é necessário ser um superusuário ou ter o privilégio CREATEDB. Para criar um banco de dados associado a uma integração ETL zero, é necessário ser um superusuário ou ter os privilégios CREATEDB e CREATEUSER.
Não é possível executar CREATE DATABASE em um bloco de transação (BEGIN ... END). Para obter mais informações sobre transações, consulte [Níveis de isolamento no Amazon Redshift](c_serial_isolation.md).
## Sintaxe
```
CREATE DATABASE database_name
[ { [
FROM INTEGRATION ''[ DATABASE '' ]
[ SET ]
[ ACCEPTINVCHARS [=] { TRUE | FALSE }]
[ QUERY_ALL_STATES [=] { TRUE | FALSE }]
[ REFRESH_INTERVAL ]
[ TRUNCATECOLUMNS [=] { TRUE | FALSE } ]
[ HISTORY_MODE [=] {TRUE | FALSE} ]
]
[ WITH ]
[ OWNER [=] db_owner ]
[ CONNECTION LIMIT { limit | UNLIMITED } ]
[ COLLATE { CASE_SENSITIVE | CS | CASE_INSENSITIVE | CI } ]
[ ISOLATION LEVEL { SNAPSHOT | SERIALIZABLE } ]
}
| { FROM { { ARN '' } { WITH DATA CATALOG SCHEMA '' | WITH NO DATA CATALOG SCHEMA } } }
| { IAM_ROLE {default | 'SESSION' | 'arn:aws:iam:::role/' } }
| { [ WITH PERMISSIONS ] FROM DATASHARE datashare_name OF [ ACCOUNT account_id ] NAMESPACE namespace_guid }
]
```
## Parâmetros
*database\$1name*
Nome do novo banco de dados. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
FROM INTEGRATION '' [ DATABASE '' ]
Especifica se o banco de dados deve ser criado usando um identificador de integração ETL zero. É possível recuperar o `integration_id` da visualização do sistema SVV\$1INTEGRATION. Em integrações ETL zero do Aurora PostgreSQL, você também precisa especificar o nome `source_database`, que também pode ser recuperado em SVV\$1INTEGRATION.
Para ver um exemplo, consulte [Criar bancos de dados para receber resultados de integrações ETL zero](#r_CREATE_DATABASE-integration). Consulte mais informações sobre a criação de bancos de dados com integrações ETL zero em [Criar bancos de dados de destino no Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.creating-db.html) no *Guia de gerenciamento do Amazon Redshift*.
SET
Palavra-chave opcional.
ACCEPTINVCHARS [=] \$1 TRUE \$1 FALSE \$1
A cláusula ACCEPTINVCHARS define se as tabelas de integração ETL zero devem continuar com a ingestão quando caracteres inválidos são detectados para o tipo de dados VARCHAR. Quando um caractere inválido é encontrado, ele é substituído por um caractere padrão `?`.
QUERY\$1ALL\$1STATES [=] \$1 TRUE \$1 FALSE \$1
A cláusula QUERY\$1ALL\$1STATES define se as tabelas de integração ETL zero podem ser consultadas em todos os estados (`Synced`, `Failed`, `ResyncRequired` e `ResyncInitiated`). Por padrão, uma tabela de integração ETL zero só pode ser consultada no estado `Synced`.
REFRESH\$1INTERVAL
A cláusula REFRESH\$1INTERVAL define o intervalo de tempo aproximado, em segundos, para atualizar os dados da origem de ETL zero para o banco de dados de destino. O valor pode ser definido de 0 a 432.000 segundos (5 dias) para integrações ETL zero cujo tipo de fonte é o Aurora MySQL, o Aurora PostgreSQL ou o RDS para MySQL. Para integrações ETL zero do Amazon DynamoDB, o valor pode ser definido de 900 a 432.000 segundos (15 minutos a 5 dias). O `interval` padrão é zero (0) segundo para integrações ETL zero cujo tipo de origem é o Aurora MySQL, o Aurora PostgreSQL ou o RDS para MySQL. Para integrações ETL zero do Amazon DynamoDB, o `interval` padrão é 900 segundos (15 minutos).
TRUNCATECOLUMNS [=] \$1 TRUE \$1 FALSE \$1
A cláusula TRUNCATECOLUMNS define se as tabelas de Integração ETL zero devem continuar com a ingestão quando os valores dos atributos das colunas VARCHAR ou SUPER estão além do limite. Quando `TRUE`, os valores são truncados para caber na coluna e os valores dos atributos JSON em excesso são truncados para caber na coluna SUPER.
HISTORY\$1MODE [=] \$1TRUE \$1 FALSE\$1
Uma cláusula que especifica se o Amazon Redshift vai definir o modo histórico para todas as novas tabelas no banco de dados especificado. Essa opção é aplicável somente para bancos de dados criados para integração ETL zero.
A cláusula HISTORY\$1MODE pode ser definida como `TRUE` ou `FALSE`. O padrão é `FALSE`. Consulte informações sobre HISTORY\$1MODE em [History mode](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-history-mode.html) no *Guia de gerenciamento do Amazon Redshift*.
WITH
Palavra-chave opcional.
OWNER [=] db\$1owner
Especifica o nome de usuário do proprietário do banco de dados.
CONNECTION LIMIT \$1 *limite* \$1 UNLIMITED \$1
Número máximo de conexões de banco de dados que os usuários podem abrir simultaneamente. Não há aplicação de limite para superusuários. Use a palavra-chave UNLIMITED para permitir o número máximo de conexões simultâneas. Um limite no número de conexões para cada usuário também pode ser aplicável. Para obter mais informações, consulte [CREATE USER](r_CREATE_USER.md). O valor padrão é UNLIMITED. Para visualizar as conexões atuais, consulte a exibição [STV\$1SESSIONS](r_STV_SESSIONS.md) do sistema.
Se limites de usuário e de conexão de banco de dados forem aplicáveis, um slot de conexão não utilizado que esteja dentro de ambos os limites deve estar disponível quando um usuário tenta se conectar.
COLLATE \$1 CASE\$1SENSITIVE \$1 CS \$1 CASE\$1INSENSITIVE \$1 CI \$1
Uma cláusula que especifica se a pesquisa ou comparação de string distingue ou não maiúsculas e minúsculas. O padrão é distingue maiúsculas e minúsculas.
Não é possível usar COLLATE ao criar um banco de dados com base em uma unidade de compartilhamento de dados.
CASE\$1SENSITIVE e CS são intercambiáveis e geram os mesmos resultados. Da mesma forma, CASE\$1INSENSITIVE e CI são intercambiáveis e geram os mesmos resultados.
ISOLATION LEVEL \$1 SNAPSHOT \$1 SERIALIZABLE \$1
Uma cláusula que especifica o nível de isolamento usado quando são executadas consultas em um banco de dados. Para acessar mais informações sobre níveis de isolamento, consulte [Níveis de isolamento no Amazon Redshift](c_serial_isolation.md).
+ Isolamento SNAPSHOT: fornece um nível de isolamento com proteção contra conflitos de atualização e exclusão. Esse é o padrão para um banco de dados criado em um cluster provisionado ou um namespace sem servidor.
+ Isolamento SERIALIZABLE: fornece serialização total para transações simultâneas.
FROM ARN ''
O ARN do banco de dados do AWS Glue a ser usado para criar o banco de dados.
\$1 WITH DATA CATALOG SCHEMA '' \$1 WITH NO DATA CATALOG SCHEMA \$1
Esse parâmetro só será aplicável se o comando CREATE DATABASE também usar o parâmetro FROM ARN.
Especifica se o banco de dados deve ser criado usando um esquema para ajudar a acessar objetos no AWS Glue Data Catalog.
IAM\$1ROLE \$1 default \$1 'SESSION' \$1 'arn:aws:iam::**:role/**' \$1
Esse parâmetro só será aplicável se o comando CREATE DATABASE também usar o parâmetro FROM ARN.
Se você especificar um perfil do IAM associado ao cluster ao executar o comando CREATE DATABASE, o Amazon Redshift usará as credenciais do perfil ao executar consultas no banco de dados.
Especificar a palavra-chave `default` significa usar o perfil do IAM que está definido como padrão e associado ao cluster.
Use `'SESSION'` se você se conectar ao cluster do Amazon Redshift usando uma identidade federada e acesse as tabelas do esquema externo criado usando esse comando. Para obter um exemplo do uso de uma identidade federada, consulte [Usar uma identidade federada para gerenciar o acesso do Amazon Redshift aos recursos locais e a tabelas externas do Amazon Redshift Spectrum](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/authorization-fas-spectrum.html), que explica como configurar uma identidade federada.
Use o nome do recurso da Amazon (ARN) de uma função do IAM que seu cluster usa para autenticação e autorização. No mínimo, a função do IAM deve ter permissão para executar uma operação LIST no bucket do Amazon S3 a ser acessado e uma operação GET nos objetos do Amazon S3 que constam no bucket. Para saber mais sobre como usar IAM\$1ROLE ao criar um banco de dados usando o AWS Glue Data Catalog para compartilhamentos de dados, consulte [Trabalhar com unidades de compartilhamento de dados gerenciadas pelo Lake Formation como consumidor](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/lake-formation-getting-started-consumer.html).
O exemplo a seguir mostra a sintaxe da string do parâmetro IAM\$1ROLE para um único ARN.
```
IAM_ROLE 'arn:aws:iam:::role/'
```
Você pode encadear funções para que seu cluster possa assumir outra função do IAM, possivelmente pertencente a outra conta. Você pode encadear até 10 funções. Para obter mais informações, consulte [Encadeamento de funções do IAM no Amazon Redshift Spectrum](c-spectrum-iam-policies.md#c-spectrum-chaining-roles).
Anexe a essa função do IAM uma política de permissões do IAM semelhante à política descrita a seguir.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AccessSecret",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"secretsmanager:GetResourcePolicy",
"secretsmanager:GetSecretValue",
"secretsmanager:DescribeSecret",
"secretsmanager:ListSecretVersionIds"
],
"Resource": "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:my-rds-secret-VNenFy"
},
{
"Sid": "VisualEditor1",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"secretsmanager:GetRandomPassword",
"secretsmanager:ListSecrets"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
Para obter as etapas para criar uma função do IAM a ser usada com consulta federada, consulte [Criar um segredo e uma função do IAM para usar consultas federadas](federated-create-secret-iam-role.md).
Não inclua espaços na lista de funções encadeadas.
O seguinte mostra a sintaxe do encadeamento de três funções.
```
IAM_ROLE 'arn:aws:iam:::role/,arn:aws:iam:::role/,arn:aws:iam:::role/'
```
## Sintaxe para usar CREATE DATABASE com um datashare
A sintaxe a seguir descreve o comando CREATE DATABASE usado para criar bancos de dados a partir de uma unidade de compartilhamento de dados para compartilhar dados na mesma conta da AWS.
```
CREATE DATABASE database_name
[ [ WITH PERMISSIONS ] FROM DATASHARE datashare_name OF [ ACCOUNT account_id ] NAMESPACE namespace_guid
```
A sintaxe a seguir descreve o comando CREATE DATABASE usado para criar bancos de dados a partir de uma unidade de compartilhamento de dados para compartilhar dados entre contas da AWS.
```
CREATE DATABASE database_name
[ [ WITH PERMISSIONS ] FROM DATASHARE datashare_name OF ACCOUNT account_id NAMESPACE namespace_guid
```
### Parâmetros para usar CREATE DATABASE com um datashare
FROM DATASHARE
Uma palavra-chave que indica onde o datashare está localizado.
*datashare\$1name*
O nome do datashare no qual o banco de dados do consumidor é criado.
WITH PERMISSIONS
Especifica que o banco de dados criado a partir da unidade de compartilhamento de dados requer permissões no nível de objeto para ter acesso a objetos do banco de dados individuais. Sem essa cláusula, os usuários ou as funções que receberem a permissão USAGE no banco de dados terão acesso automático a todos os objetos no banco de dados.
NAMESPACE *namespace\$1guid*
Valor que especifica o namespace de produtor ao qual a unidade de compartilhamento de dados pertence.
ACCOUNT *account\$1id*
Valor que especifica a conta de produtor à qual a unidade de compartilhamento de dados pertence.
## Notas de uso de CREATE DATABASE para compartilhamento de dados
Como superusuário de banco de dados, ao usar CREATE DATABASE para criar bancos de dados a partir de unidades de compartilhamento de dados da conta da AWS, especifique a opção NAMESPACE. A opção ACCOUNT é opcional. Ao usar CREATE DATABASE para criar bancos de dados de unidades de compartilhamento de dados entre contas da AWS, especifique os parâmetros ACCOUNT e NAMESPACE do produtor.
Você pode criar apenas um banco de dados de consumidor para uma unidade de compartilhamento de dados em um cluster de consumidores. Não é possível criar vários bancos de dados de consumidores referentes à mesma unidade de compartilhamento de dados.
## CREATE DATABASE por meio do AWS Glue Data Catalog
Para criar um banco de dados usando um ARN do banco de dados do AWS Glue, especifique o ARN no comando CREATE DATABASE.
```
CREATE DATABASE sampledb FROM ARN WITH NO DATA CATALOG SCHEMA;
```
Opcionalmente, você também pode fornecer um valor no parâmetro IAM\$1ROLE. Para obter mais informações sobre o parâmetro e os valores aceitos, consulte [Parâmetros](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_DATABASE.html#r_CREATE_DATABASE-parameters).
Veja a seguir exemplos que demonstram como criar um banco de dados com base em um ARN usando um perfil do IAM.
```
CREATE DATABASE sampledb FROM ARN WITH NO DATA CATALOG SCHEMA IAM_ROLE
```
```
CREATE DATABASE sampledb FROM ARN WITH NO DATA CATALOG SCHEMA IAM_ROLE default;
```
Também é possível criar um banco de dados usando um DATA CATALOG SCHEMA.
```
CREATE DATABASE sampledb FROM ARN WITH DATA CATALOG SCHEMA IAM_ROLE default;
```
## Criar bancos de dados para receber resultados de integrações ETL zero
Para criar um banco de dados usando uma identidade de integração ETL zero, especifique `integration_id` no comando CREATE DATABASE.
```
CREATE DATABASE destination_db_name FROM INTEGRATION 'integration_id';
```
Por exemplo, primeiro, recupere os IDs de integração de SVV\$1INTEGRATION:
```
SELECT integration_id FROM SVV_INTEGRATION;
```
Depois, use um dos IDs de integração recuperados para criar o banco de dados que recebe integrações ETL zero.
```
CREATE DATABASE sampledb FROM INTEGRATION 'a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111';
```
Quando o banco de dados de origem de integrações ETL zero for necessário, especifique, por exemplo:
```
CREATE DATABASE sampledb FROM INTEGRATION 'a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111' DATABASE sourcedb;
```
Você também pode definir um intervalo de atualização para o banco de dados. Por exemplo, para definir o intervalo de atualização como 7.200 segundos para dados de uma fonte de integração ETL zero:
```
CREATE DATABASE myacct_mysql FROM INTEGRATION 'a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111' SET REFRESH_INTERVAL 7200;
```
Consulte a visualização de catálogo SVV\$1INTEGRATION para ter informações sobre uma integração ETL zero, como integration\$1id, target\$1database, source, refresh\$1interval, e muito mais.
```
SELECT * FROM svv_integration;
```
O exemplo a seguir cria um banco de dados com base em uma integração com o modo histórico ativado.
```
CREATE DATABASE sample_integration_db FROM INTEGRATION 'a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111' SET HISTORY_MODE = true;
```
## Limites de CREATE DATABASE
O Amazon Redshift aplica esses limites aos bancos de dados:
+ Máximo de 60 bancos de dados definidos pelo usuário por cluster.
+ Máximo de 127 bytes para um nome de banco de dados.
+ Um nome de banco de dados não pode ser uma palavra reservada.
## Agrupamento de banco de dados
O agrupamento é um conjunto de regras que define como o mecanismo de banco de dados compara e classifica os dados de tipo de caractere em SQL. O agrupamento sem distinção de maiúsculas de minúsculas é o agrupamento mais comumente usado. O Amazon Redshift usa agrupamento sem distinção de maiúsculas e minúsculas para facilitar a migração de outros sistemas de data warehouse. Com o suporte nativo de agrupamento sem distinção de maiúsculas e minúsculas, o Amazon Redshift continua a usar métodos importantes de ajuste ou otimização, como chaves de distribuição, chaves de classificação ou varredura restrita de intervalo.
A cláusula COLLATE especifica o agrupamento padrão para todas as colunas CHAR e VARCHAR no banco de dados. Se CASE\$1INSENSITIVE for especificado, todas as colunas CHAR ou VARCHAR usarão agrupamento sem distinção de maiúsculas e minúsculas. Para obter mais informações sobre agrupamento, consulte [Sequências de colação](c_collation_sequences.md).
Os dados inseridos ou ingeridos em colunas que não diferenciam maiúsculas e minúsculas manterão suas letras originais. Mas todas as operações de string baseadas em comparação, incluindo classificação e agrupamento, são insensíveis a maiúsculas e minúsculas. Operações de correspondência de padrões, como predicados LIKE, semelhantes a, e funções de expressão regular também são insensíveis a maiúsculas e minúsculas.
As seguintes operações SQL suportam semântica de agrupamento aplicável:
+ Operadores de comparação: =, <>, <, <=, >, >=.
+ Operador: LIKE
+ Cláusula ORDER BY
+ Cláusulas GROUP BY
+ Funções agregadas que usam comparação de strings, como MIN, MAX e LISTAGG
+ Funções da janela, como cláusulas PARTITION BY e cláusulas ORDER BY
+ Funções escalares greatest() e least(), STRPOS(), REGEXP\$1COUNT(), REGEXP\$1REPLACE(), REGEXP\$1INSTR(), REGEXP\$1SUBSTR()
+ Cláusula distinta
+ UNION, INTERSECT e EXCEPT
+ IN LIST
Para consultas externas, incluindo consultas federadas do Amazon Redshift Spectrum e do Aurora PostgreSQL, o agrupamento da coluna VARCHAR ou CHAR é o mesmo que o agrupamento em nível de banco de dados atual.
O seguinte exemplo consulta uma tabela do Amazon Redshift Spectrum:
```
SELECT ci_varchar FROM spectrum.test_collation
WHERE ci_varchar = 'AMAZON';
ci_varchar
----------
amazon
Amazon
AMAZON
AmaZon
(4 rows)
```
Para obter informações sobre como criar tabelas usando o agrupamento de banco de dados, consulte [CRIAR TABELA](r_CREATE_TABLE_NEW.md).
Para obter mais informações sobre funções COLLATE, consulte [Função COLLATE](r_COLLATE.md).
### Limitações do agrupamento de banco de dados
Veja as seguintes limitações ao trabalhar com agrupamento de banco de dados no Amazon Redshift:
+ Todas as tabelas ou exibições do sistema, incluindo tabelas de catálogo PG e tabelas de sistema do Amazon Redshift, diferenciam maiúsculas de minúsculas.
+ Quando o banco de dados do consumidor e o banco de dados do produtor têm agrupamentos de nível de banco de dados diferentes, o Amazon Redshift não oferece suporte a consultas entre bancos de dados e entre clusters.
+ O Amazon Redshift não oferece suporte a agrupamento sem distinção de maiúsculas e minúsculas na consulta somente nó líder.
O seguinte exemplo mostra uma consulta sem distinção entre maiúsculas e minúsculas e o erro que o Amazon Redshift envia:
```
SELECT collate(usename, 'case_insensitive') FROM pg_user;
ERROR: Case insensitive collation is not supported in leader node only query.
```
+ O Amazon Redshift não oferece suporte à interação entre colunas que diferenciam maiúsculas e minúsculas, como operações de comparação, função, junção ou conjunto.
Os exemplos a seguir mostram erros quando colunas com e sem diferenciação de maiúsculas e minúsculas interagem:
```
CREATE TABLE test
(ci_col varchar(10) COLLATE case_insensitive,
cs_col varchar(10) COLLATE case_sensitive,
cint int,
cbigint bigint);
```
```
SELECT ci_col = cs_col FROM test;
ERROR: Query with different collations is not supported yet.
```
```
SELECT concat(ci_col, cs_col) FROM test;
ERROR: Query with different collations is not supported yet.
```
```
SELECT ci_col FROM test UNION SELECT cs_col FROM test;
ERROR: Query with different collations is not supported yet.
```
```
SELECT * FROM test a, test b WHERE a.ci_col = b.cs_col;
ERROR: Query with different collations is not supported yet.
```
```
Select Coalesce(ci_col, cs_col) from test;
ERROR: Query with different collations is not supported yet.
```
```
Select case when cint > 0 then ci_col else cs_col end from test;
ERROR: Query with different collations is not supported yet.
```
Para fazer essas consultas funcionarem, use a função COLLATE para converter o agrupamento de uma coluna para corresponder à outra. Para obter mais informações, consulte [Função COLLATE](r_COLLATE.md).
## Exemplos
**Criação de um banco de dados**
O exemplo a seguir criar um banco de dados denominado TICKIT e de propriedade do usuário DWUSER.
```
create database tickit
with owner dwuser;
```
Consulte a tabela de catálogo PG\$1DATABASE\$1INFO para exibir detalhes sobre bancos de dados.
```
select datname, datdba, datconnlimit
from pg_database_info
where datdba > 1;
datname | datdba | datconnlimit
-------------+--------+-------------
admin | 100 | UNLIMITED
reports | 100 | 100
tickit | 100 | 100
```
O exemplo a seguir cria um banco de dados chamado **sampledb** com o nível de isolamento SNAPSHOT.
```
CREATE DATABASE sampledb ISOLATION LEVEL SNAPSHOT;
```
O exemplo a seguir cria o banco de dados sales\$1db a partir da unidade de compartilhamento de dados saleshare.
```
CREATE DATABASE sales_db FROM DATASHARE salesshare OF NAMESPACE '13b8833d-17c6-4f16-8fe4-1a018f5ed00d';
```
### Exemplos de agrupamento de banco de dados
**Criação de um banco de dados que não diferencia maiúsculas de minúsculas**
O exemplo a seguir cria o banco de dados `sampledb`, a tabela `T1` e insere dados na tabela `T1`.
```
create database sampledb collate case_insensitive;
```
Conecte-se ao novo banco de dados que você acabou de criar usando o cliente SQL. Ao usar o Editor de Consultas do Amazon Redshift v2, escolha o `sampledb` no **Editor**. Ao usar o RSQL, use um comando semelhante ao seguinte.
```
\connect sampledb;
```
```
CREATE TABLE T1 (
col1 Varchar(20) distkey sortkey
);
```
```
INSERT INTO T1 VALUES ('bob'), ('john'), ('Mary'), ('JOHN'), ('Bob');
```
Em seguida, a consulta encontra resultados com `John`.
```
SELECT * FROM T1 WHERE col1 = 'John';
col1
------
john
JOHN
(2 row)
```
**Ordenar por distinção de maiúsculas de minúsculas**
O exemplo a seguir mostra a ordenação sem distinção de maiúsculas e minúsculas com a tabela T1. A ordenação de *Bob* e *bob* ou *John* e *john* não é determinística porque os nomes são iguais em colunas que não diferenciam maiúsculas de minúsculas.
```
SELECT * FROM T1 ORDER BY 1;
col1
------
bob
Bob
JOHN
john
Mary
(5 rows)
```
Da mesma forma, o exemplo a seguir mostra a ordem sem distinção entre maiúsculas e minúsculas com a cláusula GROUP BY. *Bob* e *bob* são iguais e pertencem ao mesmo grupo. Não é determinístico qual aparece no resultado.
```
SELECT col1, count(*) FROM T1 GROUP BY 1;
col1 | count
-----+------
Mary | 1
bob | 2
JOHN | 2
(3 rows)
```
**Consultar com uma função da janela em colunas que não diferenciam maiúsculas e minúsculas**
O exemplo a seguir consulta uma função da janela em uma coluna que não diferencia maiúsculas e minúsculas.
```
SELECT col1, rank() over (ORDER BY col1) FROM T1;
col1 | rank
-----+------
bob | 1
Bob | 1
john | 3
JOHN | 3
Mary | 5
(5 rows)
```
**Consultar com a palavra-chave DISTINCT**
O exemplo a seguir cria a tabela `T1` com a palavra-chave DISTINCT.
```
SELECT DISTINCT col1 FROM T1;
col1
------
bob
Mary
john
(3 rows)
```
**Consultar com a cláusula UNION**
O exemplo a seguir mostra os resultados da UNION das tabelas `T1` e `T2`.
```
CREATE TABLE T2 AS SELECT * FROM T1;
```
```
SELECT col1 FROM T1 UNION SELECT col1 FROM T2;
col1
------
john
bob
Mary
(3 rows)
```
# CREATE DATASHARE
Cria um novo datashare no banco de dados atual. O proprietário desta tabela é o emissor do comando CREATE DATASHARE.
O Amazon Redshift associa cada datashare a um único banco de dados do Amazon Redshift. Você só pode adicionar objetos do banco de dados associado a um datashare. Você pode criar vários conjuntos de dados no mesmo banco de dados do Amazon Redshift.
Para obter mais informações sobre unidades de compartilhamento de dados, consulte [Compartilhamento de dados no Amazon Redshift](datashare-overview.md).
Para visualizar informações sobre os conjuntos de dados, use [SHOW DATASHARES](r_SHOW_DATASHARES.md).
## Privilégios obrigatórios
A seguir estão os privilégios obrigatórios para CREATE DATASHARE:
+ Superusuário
+ Usuários com o privilégio CREATE DATASHARE
+ Proprietário do banco de dados
## Sintaxe
```
CREATE DATASHARE datashare_name
[[SET] PUBLICACCESSIBLE [=] TRUE | FALSE ];
```
## Parâmetros
*datashare\$1name*
O nome do datashare. O nome do datashare deve ser exclusivo no namespace do cluster.
[[SET] PUBLICACCESSIBLE]
Cláusula que especifica se o armazenamento de dados pode ser compartilhado para clusters que são acessíveis ao público.
O valor padrão para `SET PUBLICACCESSIBLE` é `FALSE`.
## Observações de uso
Por padrão, o proprietário do datashare possui somente o compartilhamento, mas não objetos dentro do compartilhamento.
Somente superusuários e o proprietário do banco de dados podem usar CREATE DATASHARE e delegar privilégios ALTER a outros usuários ou grupos.
## Exemplos
O exemplo a seguir cria a unidade de compartilhamento de dados `salesshare`.
```
CREATE DATASHARE salesshare;
```
O exemplo a seguir cria a unidade de compartilhamento de dados `demoshare` que o AWS Data Exchange gerencia.
```
CREATE DATASHARE demoshare SET PUBLICACCESSIBLE TRUE, MANAGEDBY ADX;
```
# CREATE EXTERNAL FUNCTION
Cria uma função definida pelo usuário (UDF) escalar baseada em AWS Lambda para o Amazon Redshift. Para obter mais informações sobre as funções definidas pelo usuário do Lambda, consulte [UDFs escalares do Lambda](udf-creating-a-lambda-sql-udf.md).
## Privilégios obrigatórios
A seguir estão os privilégios necessários para CREATE EXTERNAL FUNCTION:
+ Superusuário
+ Usuários com o privilégio CREATE [ OR REPLACE ] EXTERNAL FUNCTION
## Sintaxe
```
CREATE [ OR REPLACE ] EXTERNAL FUNCTION external_fn_name ( [data_type] [, ...] )
RETURNS data_type
{ VOLATILE | STABLE }
LAMBDA 'lambda_fn_name'
IAM_ROLE { default | ‘arn:aws:iam:::role/’
RETRY_TIMEOUT milliseconds
MAX_BATCH_ROWS count
MAX_BATCH_SIZE size [ KB | MB ];
```
## Parâmetros
OR REPLACE
Uma cláusula que especifica que se uma função com o mesmo nome e tipo de dados do argumento de entrada ou *assinatura* já existir, a função existente será substituída. Você só pode substituir uma função por uma nova função que defina um conjunto idêntico de tipos de dados. É preciso ser um superusuário para substituir uma função.
Se uma função for definida com o mesmo nome que uma função existente mas com uma assinatura diferente, uma nova função será criada. Em outras palavras, o nome da função fica sobrecarregado. Para obter mais informações, consulte [Sobrecarga de nomes de função](udf-naming-udfs.md#udf-naming-overloading-function-names).
*external\$1fn\$1name*
O nome da função externa. Se você especificar um nome de esquema (como myschema.myfunction), a função será criada usando o esquema especificado. Caso contrário, a função será criada no esquema atual. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
Recomendamos que você prefixe os nomes de todos os UDF com `f_`. O Amazon Redshift reserva o prefixo `f_` para nomes UDF. Usando o prefixo `f_`, você ajuda a garantir que o nome de seu UDF não entrará em conflito com qualquer nome de função SQL integrada do Amazon Redshift agora ou no futuro. Para obter mais informações, consulte [Evitar conflitos na nomeação da UDF](udf-naming-udfs.md).
*data\$1type*
O tipo de dados dos argumentos de entrada. Para obter mais informações, consulte [UDFs escalares do Python](udf-creating-a-scalar-udf.md) e [UDFs escalares do Lambda](udf-creating-a-lambda-sql-udf.md).
RETURNS *tipo\$1dados*
Tipo de dados do valor retornado pela função. O tipo de dados RETURNS pode ser qualquer tipo de dados padrão do Amazon Redshift. Para obter mais informações, consulte [UDFs escalares do Python](udf-creating-a-scalar-udf.md) e [UDFs escalares do Lambda](udf-creating-a-lambda-sql-udf.md).
VOLATILE \$1 STABLE
Informa o otimizador de consulta sobre a volatilidade da função.
Você terá a melhor otimização se rotular sua função com a categoria mais restrita de volatilidade válida para ela. Por ordem de nível de restrição, começando a partir da menos restrita, as categorias são:
+ VOLATILE
+ STABLE
VOLATILE
Dados os mesmos argumentos, a função pode retornar resultados diferentes em chamadas sucessivas, mesmo para as linhas em uma única instrução. O otimizador de consultas não pode fazer suposições sobre o comportamento de uma função volátil. Uma consulta que usa uma função volátil deve reavaliar a função para cada entrada.
STABLE
Em vista dos mesmos argumentos, a função com certeza retorna os mesmos resultados em chamadas sucessivas processadas em uma única instrução. A função pode retornar resultados diferentes quando chamada em instruções diferentes. Essa categoria possibilita que o otimizador reduza o número de vezes que a função é chamada em uma única instrução.
Se a rigidez escolhida não for válida para a função, existe o risco de o otimizador ignorar algumas chamadas com base nessa rigidez. Isso pode resultar em um conjunto de resultados incorreto.
No momento, a cláusula IMMUTABLE não é compatível com UDFs do Lambda.
LAMBDA *'lambda\$1fn\$1name'*
O nome da função chamada pelo Amazon Redshift.
Para obter etapas para criar uma função AWS Lambda, consulte [Criar uma função do Lambda com o console](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/getting-started-create-function.html) no *AWS LambdaGuia do desenvolvedor*.
Para obter informações sobre permissões necessárias para a função do Lambda, consulte [Permissões do AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-permissions.html) no *AWS LambdaGuia do desenvolvedor*.
IAM\$1ROLE \$1 default \$1 ‘arn:aws:iam::**:role/**’
Use a palavra-chave padrão para que o Amazon Redshift use a função do IAM definida como padrão e associada ao cluster quando o comando CREATE EXTERNAL FUNCTION for executado.
Use o nome do recurso da Amazon (ARN) de uma função do IAM que seu cluster usa para autenticação e autorização. O comando CREATE EXTERNAL FUNCTION está autorizado a invocar funções do Lambda por meio desta função do IAM. Se o cluster tiver uma função do IAM existente com permissões para invocar funções do Lambda anexadas, você poderá substituir o ARN da função. Para obter mais informações, consulte [Configurar o parâmetro de autorização para UDFs do Lambda](udf-creating-a-lambda-sql-udf.md#udf-lambda-authorization).
A seguir, a sintaxe do parâmetro IAM\$1ROLE.
```
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::aws-account-id:role/role-name'
```
RETRY\$1TIMEOUT *milliseconds*
A quantidade de tempo total em milissegundos que o Amazon Redshift usa para os atrasos em recuos de novas tentativas.
Em vez de tentar novamente imediatamente para quaisquer consultas com falha, o Amazon Redshift realiza backoffs e espera por um certo período de tempo entre novas tentativas. Em seguida, o Amazon Redshift tenta novamente a solicitação para executar novamente a consulta com falha até que a soma de todos os atrasos seja igual ou exceda o valor RETRY\$1TIMEOUT especificado. O valor padrão é 20.000 milissegundos.
Quando uma função do Lambda é chamada, o Amazon Redshift tenta novamente consultas que recebem erros como `TooManyRequestsException`, `EC2ThrottledException`, e`ServiceException`.
Você pode definir o parâmetro RETRY\$1TIMEOUT como 0 milissegundos para evitar quaisquer tentativas para um Lambda UDF.
*Contagem* de MAX\$1BATCH\$1ROWS
O número máximo de linhas que o Amazon Redshift envia em uma única solicitação em lote para uma invocação do Lambda.
O valor mínimo desse parâmetro é 1. O valor máximo é INT\$1MAX, ou 2.147.483.647.
Esse parâmetro é opcional. O valor padrão é INT\$1MAX, ou 2.147.483.647.
*Tamanho* de MAX\$1BATCH\$1SIZE [ KB \$1 MB ]
O tamanho máximo da carga de dados que o Amazon Redshift envia em uma única solicitação em lote para uma invocação do Lambda.
O valor mínimo desse parâmetro é 1 KB. O valor máximo é 5 MB.
O valor padrão desse parâmetro é 5 MB.
KB e MB são opcionais. Se você não definir a unidade de medida, o Amazon Redshift usará KB como padrão.
## Observações de uso
Considere o seguinte ao criar UDFs do Lambda:
+ A ordem das chamadas da função do Lambda nos argumentos de entrada não é fixa nem garantida. Isso pode variar entre as instâncias de execução de consultas, dependendo da configuração do cluster.
+ Não é garantido que as funções sejam aplicadas a cada argumento de entrada somente uma vez. A interação entre o Amazon Redshift e o AWS Lambda pode levar a chamadas repetitivas com as mesmas entradas.
## Exemplos
A seguir estão exemplos de uso de funções definidas pelo usuário (UDFs) do Lambda escalar.
### Exemplo de UDF Lambda escalar usando uma função Node.js Lambda
O exemplo a seguir cria uma função externa chamada `exfunc_sum` que leva dois inteiros como argumentos de entrada. Esta função retorna a soma como uma saída inteira. O nome da função do Lambda a ser chamada é `lambda_sum`. A linguagem usada para essa função do Lambda é Node.js 12.x. Especifique a função do IAM. O exemplo usa `'arn:aws:iam::123456789012:user/johndoe'` como a função do IAM.
```
CREATE EXTERNAL FUNCTION exfunc_sum(INT,INT)
RETURNS INT
VOLATILE
LAMBDA 'lambda_sum'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/Redshift-Exfunc-Test';
```
A função do Lambda recebe a carga útil de solicitação e itera sobre cada linha. Todos os valores em uma única linha são adicionados para calcular a soma dessa linha, que é salva na matriz de resposta. O número de linhas na matriz de resultados é semelhante ao número de linhas recebidas na carga útil da solicitação.
A carga útil da resposta JSON deve ter os dados do resultado no campo “resultados” para que ele seja reconhecido pela função externa. O campo argumentos na solicitação enviada para a função Lambda contém a carga útil de dados. Pode haver várias linhas na carga útil de dados no caso de uma solicitação em lote. A seguinte função do Lambda itera sobre todas as linhas na carga útil de dados de solicitação. Ele também itera individualmente sobre todos os valores dentro de uma única linha.
```
exports.handler = async (event) => {
// The 'arguments' field in the request sent to the Lambda function contains the data payload.
var t1 = event['arguments'];
// 'len(t1)' represents the number of rows in the request payload.
// The number of results in the response payload should be the same as the number of rows received.
const resp = new Array(t1.length);
// Iterating over all the rows in the request payload.
for (const [i, x] of t1.entries())
{
var sum = 0;
// Iterating over all the values in a single row.
for (const y of x) {
sum = sum + y;
}
resp[i] = sum;
}
// The 'results' field should contain the results of the lambda call.
const response = {
results: resp
};
return JSON.stringify(response);
};
```
O exemplo a seguir chama a função externa com valores literais.
```
select exfunc_sum(1,2);
exfunc_sum
------------
3
(1 row)
```
O exemplo a seguir cria uma tabela chamada t\$1sum com duas colunas, c1 e c2, do tipo de dados inteiro e insere duas linhas de dados. Em seguida, a função externa é chamada passando os nomes de coluna desta tabela. As duas linhas da tabela são enviadas em uma solicitação de lote na carga útil de solicitação como uma única invocação do Lambda.
```
CREATE TABLE t_sum(c1 int, c2 int);
INSERT INTO t_sum VALUES (4,5), (6,7);
SELECT exfunc_sum(c1,c2) FROM t_sum;
exfunc_sum
---------------
9
13
(2 rows)
```
### Exemplo de UDF Lambda escalar usando o atributo RETRY\$1TIMEOUT
Na seção a seguir, você pode encontrar um exemplo de como usar o atributo RETRY\$1TIMEOUT em UDFs do Lambda.
AWS LambdaFunções têm limites de simultaneidade que você pode definir para cada função. Para ter mais informações sobre limites de simultaneidade, consulte [Gerenciar a simultaneidade para uma função do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-concurrency.html) no *Guia do desenvolvedor do AWS Lambda* e a publicação [Gerenciar a simultaneidade da função do AWS Lambda](https://aws.amazon.com/blogs/compute/managing-aws-lambda-function-concurrency) no Blog de Computação da AWS.
Quando o número de solicitações que estão sendo atendidas por um UDF Lambda excede os limites de simultaneidade, as novas solicitações recebem o erro `TooManyRequestsException`. O UDF Lambda tenta novamente neste erro até que a soma de todos os atrasos entre as solicitações enviadas para a função do Lambda seja igual ou exceda o valor RETRY\$1TIMEOUT definido. O valor padrão de RETRY\$1TIMEOUT é 20.000 milissegundos.
O exemplo a seguir cria uma função do Lambda chamada `exfunc_sleep_3`. Esta função recebe a carga útil de solicitação, itera sobre cada linha e converte a entrada para maiúsculas. Em seguida, dorme por 3 segundos e retorna o resultado. A linguagem usada para esta função do Lambda é Python 3.8.
O número de linhas na matriz de resultados é semelhante ao número de linhas recebidas na carga útil da solicitação. A carga útil da resposta JSON deve ter os dados do resultado no campo `results` para que ele seja reconhecido pela função externa. O campo `arguments` na solicitação enviada para a função do Lambda contém a carga útil de dados. Pode haver várias linhas na carga útil de dados no caso de uma solicitação em lote.
O limite de simultaneidade para essa função é definido especificamente como 1 em simultaneidade reservada para demonstrar o uso do atributo RETRY\$1TIMEOUT. Quando o atributo é definido como 1, a função do Lambda só pode servir uma solicitação por vez.
```
import json
import time
def lambda_handler(event, context):
t1 = event['arguments']
# 'len(t1)' represents the number of rows in the request payload.
# The number of results in the response payload should be the same as the number of rows received.
resp = [None]*len(t1)
# Iterating over all rows in the request payload.
for i, x in enumerate(t1):
# Iterating over all the values in a single row.
for j, y in enumerate(x):
resp[i] = y.upper()
time.sleep(3)
ret = dict()
ret['results'] = resp
ret_json = json.dumps(ret)
return ret_json
```
A seguir, dois exemplos adicionais ilustram o atributo RETRY\$1TIMEOUT. Cada um deles invoca um único UDF Lambda. Ao invocar o UDF Lambda, cada exemplo executa a mesma consulta SQL para invocar o UDF Lambda de duas sessões simultâneas de banco de dados ao mesmo tempo. Quando a primeira consulta que invoca o UDF Lambda está sendo atendida pelo UDF, a segunda consulta recebe o erro `TooManyRequestsException`. Esse resultado ocorre porque você define especificamente a simultaneidade reservada no UDF como 1. Para obter informações sobre como definir a simultaneidade reservada para funções do Lambda, consulte [Configurar a simultaneidade reservada](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/configuration-concurrency.html#configuration-concurrency-reservedconfiguration-concurrency-reserved).
O primeiro exemplo a seguir define o atributo RETRY\$1TIMEOUT para o UDF Lambda como 0 milissegundos. Se a solicitação do Lambda receber exceções da função do Lambda, o Amazon Redshift não fará novas tentativas. Esse resultado ocorre porque o atributo RETRY\$1TIMEOUT está definido como 0.
```
CREATE OR REPLACE EXTERNAL FUNCTION exfunc_upper(varchar)
RETURNS varchar
VOLATILE
LAMBDA 'exfunc_sleep_3'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/Redshift-Exfunc-Test'
RETRY_TIMEOUT 0;
```
Com o RETRY\$1TIMEOUT definido como 0, você pode executar as duas consultas a seguir de sessões de banco de dados separadas para ver resultados diferentes.
A primeira consulta SQL que usa o UDF Lambda é executada com êxito.
```
select exfunc_upper('Varchar');
exfunc_upper
--------------
VARCHAR
(1 row)
```
A segunda consulta, que é executada a partir de uma sessão de banco de dados separada ao mesmo tempo, recebe o erro `TooManyRequestsException`.
```
select exfunc_upper('Varchar');
ERROR: Rate Exceeded.; Exception: TooManyRequestsException; ShouldRetry: 1
DETAIL:
-----------------------------------------------
error: Rate Exceeded.; Exception: TooManyRequestsException; ShouldRetry: 1
code: 32103
context:query: 0
location: exfunc_client.cpp:102
process: padbmaster [pid=26384]
-----------------------------------------------
```
O segundo exemplo a seguir define o atributo RETRY\$1TIMEOUT para o UDF Lambda como 3.000 milissegundos. Mesmo se a segunda consulta for executada simultaneamente, o UDF Lambda tenta novamente até que o total de atrasos seja de 3.000 milissegundos. Assim, ambas as consultas são executadas com êxito.
```
CREATE OR REPLACE EXTERNAL FUNCTION exfunc_upper(varchar)
RETURNS varchar
VOLATILE
LAMBDA 'exfunc_sleep_3'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/Redshift-Exfunc-Test'
RETRY_TIMEOUT 3000;
```
Com o RETRY\$1TIMEOUT definido como 3.000 milissegundos, você pode executar as duas consultas a seguir de sessões de banco de dados separadas para ver os mesmos resultados.
A primeira consulta SQL que usa o UDF Lambda é executada com êxito.
```
select exfunc_upper('Varchar');
exfunc_upper
--------------
VARCHAR
(1 row)
```
A segunda consulta é executada simultaneamente e o UDF Lambda tenta novamente até que o atraso total seja de 3.000 milissegundos.
```
select exfunc_upper('Varchar');
exfunc_upper
--------------
VARCHAR
(1 row)
```
### Exemplo de UDF Lambda escalar usando uma função Python Lambda
O exemplo a seguir cria uma função externa chamada `exfunc_multiplication` que multiplica números e retorna um inteiro. Este exemplo incorpora o campo success e `error_msg` na resposta do Lambda. O campo success é definido como false quando há um estouro de inteiro no resultado da multiplicação, e a propriedade `error_msg` está definida como `Integer multiplication overflow`. A função `exfunc_multiplication` leva três inteiros como argumentos de entrada e retorna a soma como uma saída inteira.
O nome da função do Lambda chamada é `lambda_multiplication`. A linguagem usada para esta função do Lambda é Python 3.8. Especifique a função do IAM.
```
CREATE EXTERNAL FUNCTION exfunc_multiplication(int, int, int)
RETURNS INT
VOLATILE
LAMBDA 'lambda_multiplication'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/Redshift-Exfunc-Test';
```
A função do Lambda recebe a carga útil de solicitação e itera sobre cada linha. Todos os valores em uma única linha são multiplicados para calcular o resultado dessa linha, que é salvo na lista de respostas. Este exemplo usa um valor de sucesso booleano definido como true por padrão. Se o resultado da multiplicação de uma linha tiver um estouro de inteiro, o valor de sucesso será definido como false. Em seguida, o loop de iteração quebra.
Ao criar a carga útil de resposta, se o valor de sucesso for false, a seguinte função do Lambda adiciona o campo `error_msg` na carga útil. Também define a mensagem de erro como `Integer multiplication overflow`. Se o valor de sucesso for true, os dados do resultado serão adicionados no campo de resultados. O número de linhas na matriz de resultados, se houver, é semelhante ao número de linhas recebidas na carga útil da solicitação.
O campo argumentos na solicitação enviada para a função Lambda contém a carga útil de dados. Pode haver várias linhas na carga útil de dados no caso de uma solicitação em lote. A seguinte função do Lambda itera sobre todas as linhas na carga útil de dados de solicitação e itera individualmente sobre todos os valores dentro de uma única linha.
```
import json
def lambda_handler(event, context):
t1 = event['arguments']
# 'len(t1)' represents the number of rows in the request payload.
# The number of results in the response payload should be the same as the number of rows received.
resp = [None]*len(t1)
# By default success is set to 'True'.
success = True
# Iterating over all rows in the request payload.
for i, x in enumerate(t1):
mul = 1
# Iterating over all the values in a single row.
for j, y in enumerate(x):
mul = mul*y
# Check integer overflow.
if (mul >= 9223372036854775807 or mul <= -9223372036854775808):
success = False
break
else:
resp[i] = mul
ret = dict()
ret['success'] = success
if not success:
ret['error_msg'] = "Integer multiplication overflow"
else:
ret['results'] = resp
ret_json = json.dumps(ret)
return ret_json
```
O exemplo a seguir chama a função externa com valores literais.
```
SELECT exfunc_multiplication(8, 9, 2);
exfunc_multiplication
---------------------------
144
(1 row)
```
O exemplo a seguir cria uma tabela chamada t\$1multi com três colunas, c1, c2 e c3, do tipo de dados inteiro. A função externa é chamada passando os nomes das colunas desta tabela. Os dados são inseridos de forma a causar estouro de inteiro para mostrar como o erro é propagado.
```
CREATE TABLE t_multi (c1 int, c2 int, c3 int);
INSERT INTO t_multi VALUES (2147483647, 2147483647, 4);
SELECT exfunc_multiplication(c1, c2, c3) FROM t_multi;
DETAIL:
-----------------------------------------------
error: Integer multiplication overflow
code: 32004context:
context:
query: 38
location: exfunc_data.cpp:276
process: query2_16_38 [pid=30494]
-----------------------------------------------
```
# CREATE EXTERNAL MODEL
**Topics**
+ [Pré-requisitos referentes a CREATE EXTERNAL MODEL](#r_create_external_model_prereqs)
+ [Privilégios obrigatórios](#r_simple_create_model-privileges)
+ [Controle de custos](#r_create_model_cost)
+ [Sintaxe de CREATE EXTERNAL MODEL](#r_create_external_model_syntax)
+ [Parâmetros e configurações de CREATE EXTERNAL MODEL](#r_create_external_model_parameters_settings)
+ [Parâmetros da função de inferência CREATE EXTERNAL MODEL](#r_create_external_model_if_parameters)
## Pré-requisitos referentes a CREATE EXTERNAL MODEL
Antes de usar a instrução CREATE EXTERNAL MODEL, conclua os pré-requisitos em [Configuração de cluster para usar o Amazon Redshift ML](getting-started-machine-learning.md#cluster-setup). A seguir está um resumo de alto nível dos pré-requisitos.
+ Crie um cluster do Amazon Redshift com o Console de Gerenciamento da AWS ou a Interface de linha de comando da AWS (AWS CLI).
+ Anexe a política de Identity and Access Management (IAM) da AWS ao criar o cluster.
+ Para permitir que o Amazon Redshift e o Amazon Bedrock assumam o perfil para interagir com outros serviços, adicione a política de confiança apropriada ao perfil do IAM.
+ Habilite o acesso aos LLMs específicos que você deseja usar no console do Amazon Bedrock.
+ (Opcional) Se você encontrar exceções de controle de utilização provenientes do Amazon Bedrock, como `Too many requests, please wait before trying again`, mesmo com pequenas quantidades de dados, verifique as cotas em **Cotas de serviço** na conta do Amazon Bedrock. Verifique se a cota aplicada no nível da conta é pelo menos igual ao valor da cota padrão da AWS para as solicitações **InvokeModel** do modelo que você está usando.
Para obter detalhes sobre a função do IAM, a política de confiança e outros pré-requisitos, consulte [Configuração de cluster para usar o Amazon Redshift ML](getting-started-machine-learning.md#cluster-setup).
## Privilégios obrigatórios
Estes são os privilégios obrigatórios para CREATE EXTERNAL MODEL:
+ Superusuário
+ Usuários com o privilégio CREATE MODEL
+ Funções com privilégio GRANT CREATE MODEL
## Controle de custos
O Amazon Redshift ML usa os recursos de cluster existentes para criar modelos de previsão. Portanato, você não precisa pagar a mais. No entanto, a AWS aplica cobranças ao uso do Amazon Bedrock com base no modelo selecionado. Para obter mais informações, consulte [Custos de uso do Amazon Redshift ML](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cost.html).
## Sintaxe de CREATE EXTERNAL MODEL
A seguir é apresentada a sintaxe completa da instrução CREATE EXTERNAL MODEL.
```
CREATE EXTERNAL MODEL model_name
FUNCTION function_name
IAM_ROLE {default/'arn:aws:iam:::role/'}
MODEL_TYPE BEDROCK
SETTINGS (
MODEL_ID model_id
[, PROMPT 'prompt prefix']
[, SUFFIX 'prompt suffix']
[, REQUEST_TYPE {RAW|UNIFIED}]
[, RESPONSE_TYPE {VARCHAR|SUPER}]
);
```
O comando `CREATE EXTERNAL MODEL` cria uma função de inferência usada para gerar conteúdo.
Esta é a sintaxe de uma função de inferência que `CREATE EXTERNAL MODEL` cria usando `RAW` como `REQUEST_TYPE`:
```
SELECT inference_function_name(request_super)
[FROM table];
```
Esta é a sintaxe de uma função de inferência que `CREATE EXTERNAL MODEL` cria usando `UNIFIED` como `REQUEST_TYPE`:
```
SELECT inference_function_name(input_text, [, inference_config [, additional_model_request_fields]])
[FROM table];
```
Para ter informações sobre como usar a função de inferência, consulte [Usar um modelo externo para a integração do Amazon Redshift ML com o Amazon Bedrock](machine-learning-br.md#machine-learning-br-use).
## Parâmetros e configurações de CREATE EXTERNAL MODEL
Esta seção descreve os parâmetros e as configurações do comando `CREATE EXTERNAL MODEL`.
**Topics**
+ [Parâmetros de CREATE EXTERNAL MODEL](#r_create_external_model_parameters)
+ [Configurações de CREATE EXTERNAL MODEL](#r_create_external_model_settings)
### Parâmetros de CREATE EXTERNAL MODEL
model\$1name
O nome do modelo externo. O nome do modelo em um esquema deve ser exclusivo.
FUNCTION *function\$1name (data\$1type [,...] )*
O nome da função de inferência que cria `CREATE EXTERNAL MODEL`. Use a função de inferência para enviar solicitações ao Amazon Bedrock e recuperar texto gerado por ML.
IAM\$1ROLE * \$1 default \$1 'arn:aws:iam:::role/' \$1*
O perfil do IAM que o Amazon Redshift usa para acessar o Amazon Bedrock. Para obter informações sobre a função do IAM, consulte [Criar ou atualizar um perfil do IAM para a integração do Amazon Redshift ML com o Amazon Bedrock](machine-learning-br.md#machine-learning-br-iam).
MODEL\$1TYPE BEDROCK
Especifica o tipo de modelo. O único valor válido é `BEDROCK`.
SETTINGS ( MODEL\$1ID model\$1id [,...] )
Especifica as configurações externas do modelo. Para obter detalhes, consulte a seção a seguir.
### Configurações de CREATE EXTERNAL MODEL
MODEL\$1ID model\$1id
O identificador do modelo externo; por exemplo, `anthropic.claude-v2`. Para ter informações sobre IDs de modelo do Amazon Bedrock, consulte [Amazon Bedrock model IDs](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-ids.html).
PROMPT 'prompt prefix'
Especifica um prompt estático que o Amazon Redshift adiciona ao início de cada solicitação de inferência. Compatível apenas com o `REQUEST_TYPE` `UNIFIED`.
SUFFIX 'prompt suffix'
Especifica um prompt estático que o Amazon Redshift adiciona ao final de cada solicitação de inferência. Compatível apenas com o `REQUEST_TYPE` `UNIFIED`.
REQUEST\$1TYPE \$1 RAW \$1 UNIFIED \$1
Especifica o formato da solicitação enviada ao Amazon Bedrock. Entre os valores válidos estão os seguintes:
+ **RAW**: a função de inferência considera a entrada como um único valor super e sempre envia de volta um valor super. O formato do valor super é específico para o modelo do Amazon Bedrock selecionado. Super é um modelo de previsão que combina vários algoritmos para produzir uma previsão única e aprimorada.
+ **UNIFIED**: a função de inferência usa a API unificada. Todos os modelos têm uma interface unificada e consistente com o Amazon Bedrock. Isso funciona para todos os modelos que comportam mensagens. Esse valor é o padrão.
Para ter mais informações, consulte a [documentação da API Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) na *documentação de API do Amazon Bedrock*.
RESPONSE\$1TYPE \$1 VARCHAR \$1 SUPER \$1
Especifica o formato da resposta. Se `REQUEST_TYPE` for `RAW`, o `RESPONSE_TYPE` é obrigatório e o único valor válido é `SUPER`. Com relação a todos os outros valores de `REQUEST TYPE`, o valor padrão é `VARCHAR` e `RESPONSE_TYPE` é opcional. Entre os valores válidos estão os seguintes:
+ **VARCHAR**: o Amazon Redshift retorna somente a resposta de texto gerada pelo modelo.
+ **SUPER**: o Amazon Redshift envia de volta toda a resposta JSON gerada pelo modelo como um super. Isso inclui a resposta de texto, além de informações como o motivo da parada e o uso do token de entrada e saída do modelo. Super é um modelo de previsão que combina vários algoritmos para produzir uma previsão única e aprimorada.
## Parâmetros da função de inferência CREATE EXTERNAL MODEL
Esta seção descreve os parâmetros válidos para a função de inferência criada pelo comando `CREATE EXTERNAL MODEL`.
### Parâmetros da função de inferência CREATE EXTERNAL MODEL usando `RAW` como `REQUEST_TYPE`
Uma função de inferência criada com `RAW` como `REQUEST_TYPE` tem um argumento super de entrada e sempre envia de volta um tipo de dados super. A sintaxe do super de entrada segue a sintaxe da solicitação do modelo específico selecionado no Amazon Bedrock.
### Parâmetros da função de inferência CREATE EXTERNAL MODEL usando `UNIFIED` como `REQUEST_TYPE`
input\$1text
O texto que o Amazon Redshift envia ao Amazon Bedrock.
inference\$1config
Um valor super que contém parâmetros opcionais que o Amazon Redshift envia ao Amazon Bedrock. Isso pode incluir o seguinte:
+ maxTokens
+ stopSequences
+ temperature
+ topP
Esses parâmetros são todos opcionais e diferenciam maiúsculas e minúsculas. Para ter informações sobre esses parâmetros, consulte [InferenceConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InferenceConfiguration.html) na *Referência de API do Amazon Bedrock*.
# CREATE EXTERNAL SCHEMA
Cria um novo esquema externo no banco de dados atual. Use esse esquema externo para se conectar a bancos de dados do Amazon RDS for PostgreSQL ou Amazon Aurora Edição compatível com PostgreSQL. Também é possível criar um esquema externo que faça referência a um banco de dados em um catálogo de dados externo, como AWS Glue, Athena ou um banco de dados em um metastore do Apache Hive, como Amazon EMR.
O proprietário deste esquema é o emissor do comando CREATE EXTERNAL SCHEMA. Para transferir a propriedade de um esquema externo, use [ALTER SCHEMA](r_ALTER_SCHEMA.md) para alterar o proprietário. Para conceder acesso ao esquema a outros usuários ou grupos de usuário, use o comando [GRANT](r_GRANT.md).
Você não pode usar os comandos GRANT ou REVOKE para permissões em uma tabela externa. Em vez disso, conceda ou revogue permissões no esquema externo.
**nota**
Se você tiver tabelas externas do Redshift Spectrum no catálogo de dados do Amazon Athena, poderá migrar o catálogo de dados do Athena para um AWS Glue Data Catalog. Para usar o catálogo de dados do AWS Glue com o Redshift Spectrum, talvez seja necessário alterar as políticas do AWS Identity and Access Management (IAM). Para obter mais informações, consulte [Atualizar para o catálogo de dados do AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/glue-athena.html#glue-upgrade) no *Manual do usuário do Athena*.
Para visualizar detalhes dos esquemas externos, consulte a exibição do sistema [SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS](r_SVV_EXTERNAL_SCHEMAS.md).
## Sintaxe
A sintaxe a seguir descreve o comando CREATE EXTERNAL SCHEMA usado para fazer referência a dados usando um catálogo de dados externo. Para obter mais informações, consulte [Amazon Redshift Spectrum](c-using-spectrum.md).
```
CREATE EXTERNAL SCHEMA [IF NOT EXISTS] local_schema_name
FROM [ [ DATA CATALOG ] | HIVE METASTORE | POSTGRES | MYSQL | KINESIS | MSK | REDSHIFT | KAFKA ]
[ DATABASE 'database_name' ]
[ SCHEMA 'schema_name' ]
[ REGION 'aws-region' ]
[ IAM_ROLE [ default | 'SESSION' | 'arn:aws:iam:::role/' ] ]
[ AUTHENTICATION [ none | iam | mtls] ]
[ AUTHENTICATION_ARN 'acm-certificate-arn' | SECRET_ARN 'ssm-secret- arn' ]
[ URI ['hive_metastore_uri' [ PORT port_number ] | 'hostname' [ PORT port_number ] | 'Kafka bootstrap URL'] ]
[ CLUSTER_ARN 'arn:aws:kafka:::cluster/msk/' ]
[ CATALOG_ROLE [ 'SESSION' | 'catalog-role-arn-string' ] ]
[ CREATE EXTERNAL DATABASE IF NOT EXISTS ]
[ CATALOG_ID 'Amazon Web Services account ID containing Glue or Lake Formation database' ]
```
A sintaxe a seguir descreve o comando CREATE EXTERNAL SCHEMA usado para fazer referência a dados usando uma consulta federada ao RDS POSTGRES ou Aurora PostgreSQL. Você também pode criar um esquema externo que faça referência a fontes de transmissão, como o Kinesis Data Streams. Para obter mais informações, consulte [Consultar dados com consultas federadas no Amazon Redshift](federated-overview.md).
```
CREATE EXTERNAL SCHEMA [IF NOT EXISTS] local_schema_name
FROM POSTGRES
DATABASE 'federated_database_name' [SCHEMA 'schema_name']
URI 'hostname' [ PORT port_number ]
IAM_ROLE [ default | 'arn:aws:iam:::role/' ]
SECRET_ARN 'ssm-secret-arn'
```
A sintaxe a seguir descreve o comando CREATE EXTERNAL SCHEMA usado para fazer referência a dados usando uma consulta federada ao RDS MySQL ou Aurora MySQL. Para obter mais informações, consulte [Consultar dados com consultas federadas no Amazon Redshift](federated-overview.md).
```
CREATE EXTERNAL SCHEMA [IF NOT EXISTS] local_schema_name
FROM MYSQL
DATABASE 'federated_database_name'
URI 'hostname' [ PORT port_number ]
IAM_ROLE [ default | 'arn:aws:iam:::role/' ]
SECRET_ARN 'ssm-secret-arn'
```
A sintaxe a seguir descreve o comando CREATE EXTERNAL SCHEMA usado para fazer referência a dados em uma transmissão do Kinesis. Para obter mais informações, consulte [Ingestão de streaming para uma visão materializada](materialized-view-streaming-ingestion.md).
```
CREATE EXTERNAL SCHEMA [IF NOT EXISTS] schema_name
FROM KINESIS
IAM_ROLE [ default | 'arn:aws:iam:::role/' ]
```
A sintaxe a seguir descreve o comando CREATE EXTERNAL SCHEMA usado para fazer referência ao cluster do Amazon Managed Streaming for Apache Kafka ou Confluent Cloud e os respectivos tópicos para ingestão. Para se conectar, forneça o URI do agente. Para obter mais informações, consulte [Ingestão de streaming para uma visão materializada](materialized-view-streaming-ingestion.md).
```
CREATE EXTERNAL SCHEMA [IF NOT EXISTS] schema_name
FROM KAFKA
[ IAM_ROLE [ default | 'arn:aws:iam:::role/' ] ]
URI 'Kafka bootstrap URI'
AUTHENTICATION [ none | iam | mtls ]
[ AUTHENTICATION_ARN 'acm-certificate-arn' | SECRET_ARN 'ssm-secret- arn' ];
```
A sintaxe a seguir descreve o comando CREATE EXTERNAL SCHEMA usado para fazer referência a dados usando uma consulta entre bancos de dados.
```
CREATE EXTERNAL SCHEMA local_schema_name
FROM REDSHIFT
DATABASE 'redshift_database_name' SCHEMA 'redshift_schema_name'
```
## Parâmetros
IF NOT EXISTS
Cláusula que indica que, se o esquema especificado existe, o comando não deve fazer alterações e retorna uma mensagem informando que o esquema existe, em vez de encerrar com um erro. Esta cláusula é útil para realizar desenvolvimento de scripts para que o script não falhe se o comando CREATE EXTERNAL SCHEMA tentar criar um esquema que já existe.
local\$1schema\$1name
Nome do novo esquema externo. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
FROM [ DATA CATALOG ] \$1 HIVE METASTORE \$1 POSTGRES \$1 MYSQL \$1 KINESIS \$1 MSK \$1 REDSHIFT
Uma palavra-chave que indica onde o banco de dados externo está localizado.
DATA CATALOG indica que o banco de dados externo está definido no catálogo de dados do Athena ou do AWS Glue Data Catalog.
Se o banco de dados externo estiver definido em um catálogo de dados em uma região da AWS diferente, o parâmetro REGION será obrigatório. DATA CATALOG é o valor padrão.
HIVE METASTORE indica que o banco de dados externo está definido em um metastore do Apache Hive. Se HIVE METASTORE estiver especificado, URI será obrigatório.
POSTGRES indica que o banco de dados externo está definido em RDS PostgreSQL ou Aurora PostgreSQL.
O MYSQL indica que o banco de dados externo está definido no RDS MySQL ou no Aurora MySQL.
O KINESIS indica que a fonte de dados é uma transmissão do Kinesis Data Streams.
O MSK indica que a fonte de dados é um cluster provisionado ou sem servidor do Amazon MSK.
KAFKA indica que a fonte de dados é um cluster do Kafka. Você pode usar essa palavra-chave para o Amazon MSK e o Confluent Cloud.
FROM REDSHIFT
Uma palavra-chave que indica que o banco de dados está localizado no Amazon Redshift.
DATABASE '*redshift\$1database\$1name*' SCHEMA '*redshift\$1schema\$1name*'
O nome do banco de dados do Amazon Redshift.
O *redshift\$1schema\$1name* indica o esquema no Amazon Redshift. O valor *redshift\$1schema\$1name* é `public`.
DATABASE '*federated\$1database\$1name*'
Uma palavra-chave que indica o nome do banco de dados externo em um mecanismo de banco de dados PostgreSQL ou MySQL compatível.
[SCHEMA '*schema\$1name*']
O *schema\$1name* indica o esquema em um mecanismo de banco de dados PostgreSQL compatível. O *schema\$1name* padrão é `public`.
Você não pode especificar um SCHEMA ao configurar uma consulta federada para um mecanismo de banco de dados MySQL compatível.
REGION '*aws-region*'
Se o banco de dados externo for definido em um catálogo de dados do Athena ou do AWS Glue Data Catalog, a região da AWS na qual o banco de dados estará localizado. Esse parâmetro é necessário se o banco de dados for definido em um catálogo de dados .
URI [ 'hive\$1metastore\$1uri' [ PORT port\$1number ] \$1 'hostname' [ PORT port\$1number ] \$1 'Kafka bootstrap URI' ]
O URI de nome de host e port\$1number de um mecanismo de banco de dados PostgreSQL ou MySQL compatível. O *hostname* é o nó de cabeçalho do conjunto de réplicas. O endpoint deve ser acessível (roteável) pelo cluster do Amazon Redshift. O port\$1number padrão do PostgreSQL é 5432. O port\$1number padrão do MySQL é 3306.
O mecanismo de banco de dados PostgreSQL ou MySQL compatível deve estar na mesma VPC do cluster do Amazon Redshift com um grupo de segurança vinculando o Amazon Redshift e o RDS url-rsPostgreSQL ou o Aurora PostgreSQL. Além disso, você pode usar o roteamento aprimorado de VPC para configurar um caso de uso entre VPCs. Para obter mais informações, consulte [Trabalhando com endpoints da VPC gerenciados por Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-cross-vpc.html).
**Especificar um URI de metastore do Hive**
Se o banco de dados estiver em um metastore do Hive, especifique o URI e, como opção, o número da porta do metastore. O número da porta padrão é 9083.
Um URI não contém uma especificação de protocolo (“http://”). Um exemplo de URI válido: `uri '172.10.10.10'`.
**Especificar um URI de agente para ingestão de streaming**
Com a inclusão do URI bootstrap-broker, é possível conectar-se com um cluster do Amazon MSK ou Confluent Cloud e receber dados transmitidos. Consulte mais informações e um exemplo em [Conceitos básicos da ingestão de streaming do Amazon Managed Streaming para Apache Kafka](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion-getting-started-MSK.html).
IAM\$1ROLE [ default \$1 'SESSION' \$1 'arn:aws:iam::**:role/**' ]
Use a palavra-chave padrão para que o Amazon Redshift use a função do IAM definida como padrão e associada ao cluster quando o comando CREATE EXTERNAL SCHEMA for executado.
Use `'SESSION'` se você se conectar ao cluster do Amazon Redshift usando uma identidade federada e acesse as tabelas do esquema externo criado usando esse comando. Para obter mais informações, consulte “[Using a federated identity to manage Amazon Redshift access to local resources and Amazon Redshift Spectrum external tables](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/authorization-fas-spectrum.html)” (Usar uma identidade federada para gerenciar o acesso do Amazon Redshift aos recursos locais e a tabelas externas do Amazon Redshift Spectrum), que explica como configurar uma identidade federada. Observe que essa configuração, que usa `'SESSION'` no lugar do ARN, só poderá ser usada se o esquema for criado usando `DATA CATALOG`.
Use o nome do recurso da Amazon (ARN) de uma função do IAM que seu cluster usa para autenticação e autorização. No mínimo, a função do IAM deve ter permissão para executar uma operação LIST no bucket do Amazon S3 a ser acessado e uma operação GET nos objetos do Amazon S3 que constam no bucket.
O exemplo a seguir mostra a sintaxe da string do parâmetro IAM\$1ROLE para um único ARN.
```
IAM_ROLE 'arn:aws:iam:::role/'
```
Você pode encadear funções para que seu cluster possa assumir outra função do IAM, possivelmente pertencente a outra conta. Você pode encadear até 10 funções. Para ver um exemplo de perfis de encadeamento, consulte [Encadeamento de funções do IAM no Amazon Redshift Spectrum](c-spectrum-iam-policies.md#c-spectrum-chaining-roles).
Anexe a essa função do IAM uma política de permissões do IAM semelhante à política descrita a seguir.
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AccessSecret",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"secretsmanager:GetResourcePolicy",
"secretsmanager:GetSecretValue",
"secretsmanager:DescribeSecret",
"secretsmanager:ListSecretVersionIds"
],
"Resource": "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:my-rds-secret-VNenFy"
},
{
"Sid": "VisualEditor1",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"secretsmanager:GetRandomPassword",
"secretsmanager:ListSecrets"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
Para obter as etapas para criar uma função do IAM a ser usada com consulta federada, consulte [Criar um segredo e uma função do IAM para usar consultas federadas](federated-create-secret-iam-role.md).
Não inclua espaços na lista de funções encadeadas.
O seguinte mostra a sintaxe do encadeamento de três funções.
```
IAM_ROLE 'arn:aws:iam:::role/,arn:aws:iam:::role/,arn:aws:iam:::role/'
```
SECRET\$1ARN '*ssm-secret-arn*'
O nome do recurso da Amazon (ARN) de um segredo de mecanismo de banco de dados PostgreSQL ou MySQL compatível criado usando o AWS Secrets Manager. Para ter informações sobre como criar e recuperar um ARN de um segredo, consulte [Manage secrets with AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/manage_create-basic-secret.html) no *Guia do usuário do AWS Secrets Manager* e [Recuperar o nome do recurso da Amazon (ARN) do segredo no Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/redshift-secrets-manager-integration-retrieving-secret.html).
CATALOG\$1ROLE [ 'SESSION' \$1 *catalog-role-arn-string*]
Use `'SESSION'` para se conectar ao cluster do Amazon Redshift usando uma identidade federada para autenticação e autorização para o catálogo de dados. Para obter mais informações sobre como concluir as etapas da identidade federada, consulte “[Using a federated identity to manage Amazon Redshift access to local resources and Amazon Redshift Spectrum external tables](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/authorization-fas-spectrum.html)” (Usar uma identidade federada para gerenciar o acesso do Amazon Redshift aos recursos locais e a tabelas externas do Amazon Redshift Spectrum). Observe que o perfil `'SESSION'` só poderá ser usado se o esquema for criado no CATÁLOGO DE DADOS.
Use o nome do recurso da Amazon (ARN) de um perfil do IAM que o cluster usa para autenticação e autorização do catálogo de dados.
Se CATALOG\$1ROLE não for especificado, o Amazon Redshift usará a IAM\$1ROLE especificada. A função do catálogo deve ter permissão para acessar o catálogo de dados no AWS Glue ou Athena. Para obter mais informações, consulte [Políticas do IAM do Amazon Redshift Spectrum](c-spectrum-iam-policies.md).
O exemplo a seguir mostra a sintaxe da string do parâmetro CATALOG\$1ROLE para um único ARN.
```
CATALOG_ROLE 'arn:aws:iam:::role/'
```
Você pode encadear funções para que seu cluster possa assumir outra função do IAM, possivelmente pertencente a outra conta. Você pode encadear até 10 funções. Para obter mais informações, consulte [Encadeamento de funções do IAM no Amazon Redshift Spectrum](c-spectrum-iam-policies.md#c-spectrum-chaining-roles).
A lista de funções encadeadas não deve incluir espaços.
O seguinte mostra a sintaxe do encadeamento de três funções.
```
CATALOG_ROLE 'arn:aws:iam:::role/,arn:aws:iam:::role/,arn:aws:iam:::role/'
```
CREATE EXTERNAL DATABASE IF NOT EXISTS
Cláusula que cria um banco de dados externo com o nome especificado pelo argumento DATABASE, se o banco de dados externo especificado não existir. Se o banco de dados externo especificado existir, o comando não realizará alterações. Nesse caso, o comando retorna uma mensagem informando que o banco de dados externo existe, em vez de finalizar com um erro.
CREATE EXTERNAL DATABASE IF NOT EXISTS não pode ser usado com o comando HIVE METASTORE.
Para usar CREATE EXTERNAL DATABASE IF NOT EXISTS com um catálogo de dados habilitado para AWS Lake Formation, você precisa da permissão `CREATE_DATABASE` no catálogo de dados.
CATALOG\$1ID “*ID da conta da Amazon Web Services que contém o banco de dados do Glue ou do Lake Formation*”
O ID da conta em que o banco de dados do catálogo de dados está armazenado.
`CATALOG_ID` só pode ser especificado se você planeja se conectar ao cluster do Amazon Redshift ou ao Amazon Redshift Serverless usando uma identidade federada para autenticação e autorização do catálogo de dados por meio da definição de uma das seguintes opções:
+ `CATALOG_ROLE` para `'SESSION'`
+ `IAM_ROLE` como `'SESSION'` e `'CATALOG_ROLE'` definido como o padrão
Para obter mais informações sobre como concluir as etapas da identidade federada, consulte “[Using a federated identity to manage Amazon Redshift access to local resources and Amazon Redshift Spectrum external tables](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/authorization-fas-spectrum.html)” (Usar uma identidade federada para gerenciar o acesso do Amazon Redshift aos recursos locais e a tabelas externas do Amazon Redshift Spectrum).
AUTHENTICATION
O tipo de autenticação definido para ingestão de streaming. A ingestão de streaming com tipos de autenticação funciona com o Managed Streaming for Apache Kafka. Os tipos de `AUTHENTICATION` são os seguintes:
+ **none**: especifica que não há nenhuma etapa obrigatória. Isso corresponde ao acesso não autenticado no MSK ou ao texto simples com TLS no Apache Kafka.
+ **iam**: especifica a autenticação do IAM. Ao escolher isso, o perfil do IAM tem permissões para autenticação do IAM. Para obter mais informações sobre o esquema externo, consulte [Conceitos básicos da ingestão de streaming de origens do Apache Kafka](materialized-view-streaming-ingestion-getting-started-MSK.md).
+ **mtls**: especifica que a segurança da camada de transporte mútuo oferece comunicação segura ao facilitar a autenticação entre um cliente e um servidor. Nesse caso, o cliente é o Redshift e o servidor é o Amazon MSK. Para ter mais informações sobre como configurar a ingestão de streaming com mTLS, consulte [Autenticação com mTLS para ingestão de streaming do Redshift por meio de origens do Apache Kafka](materialized-view-streaming-ingestion-mtls.md).
AUTHENTICATION\$1ARN
O ARN do certificado do AWS Certificate Manager usado pelo Amazon Redshift para autenticação mTLS com o Amazon MSK. O ARN está disponível no console do ACM quando você escolhe o certificado emitido.
CLUSTER\$1ARN
Para ingestão de streaming, o CLUSTER\$1ARN é o identificador do cluster do Amazon Managed Streaming para Apache Kafka do qual você está transmitindo. Ao usar CLUSTER\$1ARN, é necessária uma política de perfil do IAM que inclua a permissão `kafka:GetBootstrapBrokers`. Essa opção é fornecida para compatibilidade com versões anteriores. No momento, recomendamos usar a opção de URI do agente de bootstrap para conexão com os clusters do Amazon Managed Streaming para Apache Kafka. Para obter mais informações, consulte [Ingestão de streaming](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion.html).
## Observações de uso
Para limites ao usar o catálogo de dados do Athena, consulte [Limites do Athena](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_service_limits.html#amazon-athena-limits) na Referência geral da AWS.
Para os limites ao usar o AWS Glue Data Catalog, consulte [Limites do AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_service_limits.html#limits_glue) no Referência geral da AWS.
Esses limites não se aplicam a um metastore do Hive.
O máximo de esquemas permitido por banco de dados é 9,9 mil. Para obter mais informações, consulte [Cotas e limites](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/amazon-redshift-limits.html) no *Guia de gerenciamento do Amazon Redshift*.
Para cancelar o registro do esquema, use o comando [DROP SCHEMA](r_DROP_SCHEMA.md).
Para visualizar detalhes dos esquemas externos, consulte estas visualizações do sistema:
+ [SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS](r_SVV_EXTERNAL_SCHEMAS.md)
+ [SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES](r_SVV_EXTERNAL_TABLES.md)
+ [SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS](r_SVV_EXTERNAL_COLUMNS.md)
## Exemplos
O exemplo a seguir cria um esquema externo usando um banco de dados em um catálogo de dados denominado `sampledb` na região Oeste dos EUA (Oregon). Use esse exemplo com um catálogo de dados do Athena ou AWS Glue.
```
create external schema spectrum_schema
from data catalog
database 'sampledb'
region 'us-west-2'
iam_role 'arn:aws:iam::123456789012:role/MySpectrumRole';
```
O exemplo a seguir cria um esquema externo e um novo banco de dados externo denominado `spectrum_db`.
```
create external schema spectrum_schema
from data catalog
database 'spectrum_db'
iam_role 'arn:aws:iam::123456789012:role/MySpectrumRole'
create external database if not exists;
```
O exemplo a seguir cria um esquema externo usando um banco de dados do metastore do Hive denominado `hive_db`.
```
create external schema hive_schema
from hive metastore
database 'hive_db'
uri '172.10.10.10' port 99
iam_role 'arn:aws:iam::123456789012:role/MySpectrumRole';
```
O exemplo a seguir encadeia funções para usar a função `myS3Role` para acessar o Amazon S3 e usa `myAthenaRole` para acesso ao catálogo de dados. Para obter mais informações, consulte [Encadeamento de funções do IAM no Amazon Redshift Spectrum](c-spectrum-iam-policies.md#c-spectrum-chaining-roles).
```
create external schema spectrum_schema
from data catalog
database 'spectrum_db'
iam_role 'arn:aws:iam::123456789012:role/myRedshiftRole,arn:aws:iam::123456789012:role/myS3Role'
catalog_role 'arn:aws:iam::123456789012:role/myAthenaRole'
create external database if not exists;
```
O exemplo a seguir cria um esquema externo que faz referência a um banco de dados do Aurora PostgreSQL.
```
CREATE EXTERNAL SCHEMA [IF NOT EXISTS] myRedshiftSchema
FROM POSTGRES
DATABASE 'my_aurora_db' SCHEMA 'my_aurora_schema'
URI 'endpoint to aurora hostname' PORT 5432
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyAuroraRole'
SECRET_ARN 'arn:aws:secretsmanager:us-east-2:123456789012:secret:development/MyTestDatabase-AbCdEf'
```
O exemplo a seguir cria um esquema externo para referenciar o sales\$1db importado no cluster de consumidor.
```
CREATE EXTERNAL SCHEMA sales_schema FROM REDSHIFT DATABASE 'sales_db' SCHEMA 'public';
```
O exemplo a seguir cria um esquema externo que faz referência a um banco de dados do Aurora MySQL.
```
CREATE EXTERNAL SCHEMA [IF NOT EXISTS] myRedshiftSchema
FROM MYSQL
DATABASE 'my_aurora_db'
URI 'endpoint to aurora hostname'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/MyAuroraRole'
SECRET_ARN 'arn:aws:secretsmanager:us-east-2:123456789012:secret:development/MyTestDatabase-AbCdEf'
```
# CREATE EXTERNAL TABLE
Cria uma nova tabela externa no esquema especificado. Todas as tabelas externas devem ser criadas em um esquema externo. O caminho de pesquisa não é compatível com esquemas e tabelas externos. Para obter mais informações, consulte [CREATE EXTERNAL SCHEMA](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md).
Além das tabelas externas criadas usando o comando de CREATE EXTERNAL TABLE, o Amazon Redshift pode fazer referência a tabelas externas definidas em um catálogo do AWS Glue ou do AWS Lake Formation ou em uma metastore do Apache Hive. Use o comando [CREATE EXTERNAL SCHEMA](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md) para registrar um banco de dados externo definido no catálogo externo e disponibilize as tabelas externas para uso no Amazon Redshift. Se a tabela externa existir em um catálogo do AWS Glue ou do AWS Lake Formation ou na metastore do Hive, você não precisará criar uma tabela usando CREATE EXTERNAL TABLE. Para visualizar as tabelas externas, consulte a exibição do sistema [SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES](r_SVV_EXTERNAL_TABLES.md).
Ao executar o comando CREATE EXTERNAL TABLE AS, você cria uma tabela externa com base na definição da coluna de uma consulta e grava os resultados dessa consulta no Amazon S3. Os resultados estão no Apache Parquet ou no formato de texto delimitado. Se a tabela externa tiver uma chave ou chaves de partições, o Amazon Redshift particionará novos arquivos de acordo com essas chaves de partição e registrará novas partições no catálogo externo automaticamente. Para obter mais informações sobre CREATE EXTERNAL TABLE AS, consulte [Observações de uso](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE_usage.md).
Você pode consultar uma tabela externa usando a mesma sintaxe de SELECT que usa com outras tabelas do Amazon Redshift. Também é possível usar a sintaxe INSERT para gravar novos arquivos no local da tabela externa no Amazon S3. Para obter mais informações, consulte [INSERT (tabela externa)](r_INSERT_external_table.md).
Para criar uma exibição com uma tabela externa, inclua a cláusula WITH NO SCHEMA BINDING na instrução [CREATE VIEW](r_CREATE_VIEW.md).
Não é possível executar CREATE EXTERNAL TABLE em uma transação (BEGIN … END). Para obter mais informações sobre transações, consulte [Níveis de isolamento no Amazon Redshift](c_serial_isolation.md).
## Privilégios obrigatórios
Para criar tabelas externas, você deve ser proprietário do esquema externo ou um superusuário. Para transferir a propriedade de um esquema externo, use ALTER SCHEMA para alterar o proprietário. O acesso a tabelas externas é controlado pelo acesso ao esquema externo. Não é possível usar o comando [GRANT](r_GRANT.md) ou [REVOKE](r_REVOKE.md) para permissões em uma tabela externa. Em vez disso, conceda ou revogue USAGE no esquema externo.
As [Observações de uso](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE_usage.md) têm informações adicionais sobre permissões específicas para tabelas externas.
## Sintaxe
```
CREATE EXTERNAL TABLE
external_schema.table_name
(column_name data_type [, …] )
[ PARTITIONED BY (col_name data_type [, … ] )]
[ { ROW FORMAT DELIMITED row_format |
ROW FORMAT SERDE 'serde_name'
[ WITH SERDEPROPERTIES ( 'property_name' = 'property_value' [, ...] ) ] } ]
STORED AS file_format
LOCATION { 's3://bucket/folder/' | 's3://bucket/manifest_file' }
[ TABLE PROPERTIES ( 'property_name'='property_value' [, ...] ) ]
```
Veja a seguir a sintaxe de CREATE EXTERNAL TABLE AS.
```
CREATE EXTERNAL TABLE
external_schema.table_name
[ PARTITIONED BY (col_name [, … ] ) ]
[ ROW FORMAT DELIMITED row_format ]
STORED AS file_format
LOCATION { 's3://bucket/folder/' }
[ TABLE PROPERTIES ( 'property_name'='property_value' [, ...] ) ]
AS
{ select_statement }
```
## Parâmetros
*external\$1schema.table\$1name*
Nome da tabela a ser criada, qualificada por um nome de esquema externo. As tabelas externas devem ser criadas em um esquema externo. Para obter mais informações, consulte [CREATE EXTERNAL SCHEMA](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md).
O tamanho máximo de um nome de tabela é 127 bytes; nomes mais longos são truncados para ter no máximo 127 bytes. É possível usar caracteres multibyte UFT-8 até um máximo de quatro bytes. O Amazon Redshift aplica um limite de 9.900 tabelas por cluster, incluindo tabelas temporárias definidas pelo usuário e tabelas temporárias criadas pelo Amazon Redshift durante o processamento de consultas ou a manutenção do sistema. Como opção, é possível qualificar o nome da tabela com o nome do banco de dados. No exemplo a seguir, o nome do banco de dados é `spectrum_db`, o nome do esquema externo é `spectrum_schema` e o nome da tabela é `test`.
```
create external table spectrum_db.spectrum_schema.test (c1 int)
stored as parquet
location 's3://amzn-s3-demo-bucket/myfolder/';
```
Se o banco de dados ou esquema especificado não existir, a tabela não será criada e a instrução retornará um erro. Você não pode criar tabelas ou exibições nos bancos de dados do sistema `template0`, `template1`, `padb_harvest` ou `sys:internal`.
O nome da tabela deve ser exclusivo para o esquema especificado.
Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
( *nome\$1coluna* *tipo\$1dados* )
O nome e o tipo de dados de cada coluna que está sendo criada.
O tamanho máximo de um nome de coluna é 127 bytes; nomes mais longos são truncados para ter no máximo 127 bytes. É possível usar caracteres multibyte UFT-8 até um máximo de quatro bytes. Você não pode especificar nomes de coluna `"$path"` ou `"$size"`. Para obter mais informações sobre nomes válidos, consulte [Nomes e identificadores](r_names.md).
Por padrão, o Amazon Redshift cria tabelas externas com as pseudocolunas `$path` e `$size`. Você pode desabilitar a criação de pseudocolunas em uma sessão. Basta definir o parâmetro de configuração `spectrum_enable_pseudo_columns` como `false`. Para obter mais informações, consulte [Pseudocolunas](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE_usage.md#r_CREATE_EXTERNAL_TABLE_usage-pseudocolumns).
Se as pseudocolunas forem habilitadas, o número máximo de colunas que você poderá definir em uma única tabela será 1.598. Se pseudocolunas não estiverem habilitadas, o número máximo de colunas que poderá ser definido em uma única tabela será 1.600.
Se você estiver criando uma "tabela larga", assegure que sua lista de colunas não exceda os limites de largura de linha para resultados intermediários durante cargas e processamento de consultas. Para obter mais informações, consulte [Observações de uso](r_CREATE_TABLE_NEW.md#r_CREATE_TABLE_usage).
Para um comando CREATE EXTERNAL TABLE AS, não é necessária uma lista de colunas, pois elas são derivadas da consulta.
*data\$1type*
Os seguintes [Tipos de dados](c_Supported_data_types.md) são compatíveis:
+ SMALLINT (INT2)
+ INTEGER (INT, INT4)
+ BIGINT (INT8)
+ DECIMAL (NUMERIC)
+ REAL (FLOAT4)
+ DOUBLE PRECISION (FLOAT8)
+ BOOLEAN (BOOL)
+ CHAR (CHARACTER)
+ VARCHAR (CHARACTER VARYING)
+ VARBYTE (CHARACTER VARYING): pode ser usado com arquivos de dados Parquet e ORC, e somente com tabelas não particionadas.
+ DATE: pode ser usado somente com arquivos de dados de texto, Parquet ou ORC, ou como uma coluna de partição.
+ TIMESTAMP
Em DATE, você pode usar os formatos conforme descrito a seguir. Para valores mensais representados usando dígitos, estes formatos são compatíveis:
+ `mm-dd-yyyy` Por exemplo, `05-01-2017`. Esse é o padrão.
+ `yyyy-mm-dd`, onde o ano é representado por mais de 2 dígitos. Por exemplo, `2017-05-01`.
Para valores mensais representados usando abreviações de três letras, estes formatos são compatíveis:
+ `mmm-dd-yyyy` Por exemplo, `may-01-2017`. Esse é o padrão.
+ `dd-mmm-yyyy`, onde o ano é representado por mais de 2 dígitos. Por exemplo, `01-may-2017`.
+ `yyyy-mmm-dd`, onde o ano é representado por mais de 2 dígitos. Por exemplo, `2017-may-01`.
Para valores de ano consistentemente inferiores a 100, o ano é calculado desta maneira:
+ Se o ano for inferior a 70, o ano será calculado como o ano mais 2000. Por exemplo, a data 05-01-17 no formato `mm-dd-yyyy` é convertida para `05-01-2017`.
+ Se o ano for inferior a 100 e maior que 69, o ano será calculado como o ano mais 1900. Por exemplo, a data 05-01-89 no formato `mm-dd-yyyy` é convertida para `05-01-1989`.
+ Para valores de ano representados por dois dígitos, adicione zeros à esquerda para representar o ano em 4 dígitos.
Os valores de data e hora nos arquivos de texto devem estar no formato `yyyy-mm-dd HH:mm:ss.SSSSSS`, como mostra o seguinte valor de data e hora de exemplo: `2017-05-01 11:30:59.000000`.
O comprimento de uma coluna VARCHAR é definido em bytes, não em caracteres. Por exemplo, uma coluna VARCHAR(12) pode conter 12 caracteres de único byte ou 6 caracteres de dois bytes. Quando você consulta uma tabela externa, os resultados são truncados para se adequar ao tamanho da coluna definido sem retornar um erro. Para obter mais informações, consulte [Armazenamento e intervalos](r_Character_types.md#r_Character_types-storage-and-ranges).
Para obter uma melhor performance, recomendamos especificar o menor tamanho de coluna que se ajusta aos seus dados. Para encontrar o tamanho máximo em bytes dos valores em uma coluna, use a função [OCTET\$1LENGTH](r_OCTET_LENGTH.md). O exemplo a seguir retorna o tamanho máximo de valores na coluna de email.
```
select max(octet_length(email)) from users;
max
---
62
```
PARTITIONED BY (*nome\$1col* *tipo\$1dados* [, … ] )
Cláusula que define uma tabela particionada com uma ou mais colunas de partição. Um diretório de dados separado é usado para cada combinação específica, o que pode melhorar a performance da consulta em algumas condições. As colunas particionadas não existem na própria tabela de dados. Se você usar um valor para *col\$1name* que é o mesmo valor usado na coluna da tabela, obterá um erro.
Depois de criar uma tabela particionada, altere-a usando uma instrução [ALTER TABLE](r_ALTER_TABLE.md) … ADD PARTITION para registrar novas partições no catálogo externo. Ao adicionar uma partição, você define a localização da subpasta no Amazon S3 que contém dados da partição.
Por exemplo, se a tabela `spectrum.lineitem_part` for definida com `PARTITIONED BY (l_shipdate date)`, execute o comando ALTER TABLE a seguir para adicionar uma partição.
```
ALTER TABLE spectrum.lineitem_part ADD PARTITION (l_shipdate='1992-01-29')
LOCATION 's3://spectrum-public/lineitem_partition/l_shipdate=1992-01-29';
```
Se você estiver usando CREATE EXTERNAL TABLE AS, não será necessário executar ALTER TABLE…ADD PARTITION. O Amazon Redshift registra novas partições no catálogo externo. O Amazon Redshift também grava automaticamente os dados correspondentes nas partições no Amazon S3 com base na chave ou nas chaves de partição definidas na tabela.
Para visualizar partições, consulte a exibição do sistema [SVV\$1EXTERNAL\$1PARTITIONS](r_SVV_EXTERNAL_PARTITIONS.md).
Para um comando CREATE EXTERNAL TABLE AS, não é necessário especificar o tipo de dados da coluna de partição, pois essa coluna é derivada da consulta.
ROW FORMAT DELIMITED *formatodelinha*
Cláusula que especifica o formato de dados subjacentes. Os valores possíveis para *rowformat* são os seguintes:
+ LINES TERMINATED BY '*delimiter*'
+ FIELDS TERMINATED BY '*delimiter*'
Especifique um único caractere ASCII para '*delimiter*'. É possível especificar caracteres ASCII não imprimíveis usando o sistema octal no formato `'\`*`ddd`*`'`, em que *`d`* é um dígito octal (0-7) até “\$1177”. O exemplo a seguir especifica o caractere BEL (sino) usando o sistema octal.
```
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\007'
```
Se ROW FORMAT for omitido, o formato padrão será DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\$1A' (início do cabeçalho) e LINES TERMINATED BY '\$1n' (nova linha).
ROW FORMAT SERDE '*serde\$1name*' [WITH SERDEPROPERTIES ( '*property\$1name*' = '*property\$1value*' [, ...] ) ]
Uma cláusula que especifica o formato SERDE para os dados subjacentes.
'*serde\$1name*'
O nome de SerDe. Você pode especificar os seguintes formatos:
+ org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe
+ com.amazonaws.glue.serde.GrokSerDe
+ org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde
Esse parâmetro é compatível com a seguinte propriedade SerDe para OpenCSVSerde:
```
'wholeFile' = 'true'
```
Defina a propriedade `wholeFile` para `true` a fim de analisar corretamente novos caracteres de linha (\$1n) dentro de strings entre aspas para solicitações de OpenCSV.
+ org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe
+ O JSON SERDE também dá suporte aos arquivos Ion.
+ O JSON bastante deve ser bem formado.
+ Os timestamps em Ion e JSON precisam ter formato ISO8601.
+ Esse parâmetro é compatível com a seguinte propriedade SerDe para JsonSerDe:
```
'strip.outer.array'='true'
```
Processa arquivos Ion/JSON contendo uma matriz muito grande entre colchetes externos ( [ … ] ) como se contivesse vários registros JSON dentro da matriz.
+ com.amazon.ionhiveserde.IonHiveSerDe
O formato Amazon ION fornece formatos de texto e binário, além dos tipos de dados. Para uma tabela externa que faz referência a dados no formato ION, mapeie cada coluna na tabela externa para o elemento correspondente nos dados do formato ION. Para obter mais informações, consulte [Amazon Ion](https://amzn.github.io/ion-docs/). Também é necessário especificar os formatos de entrada e saída.
WITH SERDEPROPERTIES ( '*property\$1name*' = '*property\$1value*' [, ...] ) ]
Opcionalmente, especifique nomes e valores de propriedade, separados por vírgulas.
Se ROW FORMAT for omitido, o formato padrão será DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\$1A' (início do cabeçalho) e LINES TERMINATED BY '\$1n' (nova linha).
STORED AS *formato do arquivo*
Formato para arquivos de dados.
Os formatos válidos são:
+ PARQUET
+ RCFILE (somente para dados que usem ColumnarSerDe, não LazyBinaryColumnarSerDe)
+ SEQUENCEFILE
+ TEXTFILE (para arquivos de texto, inclusive arquivos JSON).
+ ORC
+ AVRO
+ INPUTFORMAT '*input\$1format\$1classname*' OUTPUTFORMAT '*output\$1format\$1classname*'
O comando CREATE EXTERNAL TABLE AS oferece suporte somente a dois formatos de arquivo, TEXTFILE e PARQUET.
Para INPUTFORMAT e OUTPUTFORMAT, especifique um nome de classe, conforme exibido no exemplo a seguir:
```
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
```
LOCATION \$1 's3://*bucket/folder*/' \$1 's3://*bucket/manifest\$1file*'\$1
O caminho para a pasta ou bucket do Amazon S3 que contém arquivos de dados ou um arquivo manifesto que contém uma lista de caminhos de objetos do Amazon S3. Os buckets devem estar na mesma região da AWS que o cluster do Amazon Redshift. Para obter uma lista de regiões da AWS compatíveis, consulte [Limitações do Amazon Redshift Spectrum](c-spectrum-considerations.md).
Se o caminho especificar uma pasta ou bucket, por exemplo `'s3://amzn-s3-demo-bucket/custdata/'`, o Redshift Spectrum fará a varredura dos arquivos na pasta ou bucket especificado e em todas as subpastas. O Redshift Spectrum ignora os arquivos ocultos e os arquivos que começam com um ponto ou um sublinhado.
Se o caminho especificar um arquivo manifesto, o argumento `'s3://bucket/manifest_file'` deverá fazer referência explícita a um único arquivo, por exemplo, `'s3://amzn-s3-demo-bucket/manifest.txt'`. Ele não pode fazer referência a um prefixo de chaves.
O manifesto é um arquivo de texto em formato JSON que lista o URL de cada arquivo a ser carregado a partir do Amazon S3 e o tamanho do arquivo em bytes. O URL inclui o nome do bucket e o caminho de objeto completo do arquivo. Os arquivos especificados no manifesto podem estar em buckets diferentes, mas todos os buckets devem estar na mesma região da AWS que o cluster do Amazon Redshift. Se for listado duas vezes, o arquivo será carregado duas vezes. O exemplo a seguir mostra o JSON de um manifesto que carrega três arquivos.
```
{
"entries": [
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket1/custdata.1", "meta": { "content_length": 5956875 } },
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket1/custdata.2", "meta": { "content_length": 5997091 } },
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket2/custdata.1", "meta": { "content_length": 5978675 } }
]
}
```
Você pode tornar a inclusão de um arquivo específico obrigatória. Para fazer isso, inclua uma opção `mandatory` em nível de arquivo no manifesto. Ao consultar uma tabela externa com um ficheiro obrigatório faltando, a instrução SELECT falha. Certifique-se de que todos os arquivos incluídos na definição da tabela externa estejam presentes. Se nem todos estiverem presentes, um erro será exibido mostrando o primeiro arquivo obrigatório que não foi encontrado. O exemplo a seguir mostra o JSON para um manifesto com a opção `mandatory` definida como `true`.
```
{
"entries": [
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket1/custdata.1", "mandatory":true, "meta": { "content_length": 5956875 } },
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket1/custdata.2", "mandatory":false, "meta": { "content_length": 5997091 } },
{"url":"s3://amzn-s3-demo-bucket2/custdata.1", "meta": { "content_length": 5978675 } }
]
}
```
Para fazer referência a arquivos criados usando UNLOAD, use o manifesto criado usando [UNLOAD](r_UNLOAD.md) com o parâmetro MANIFEST. O arquivo manifesto é compatível com um arquivo manifesto para [COPY do Amazon S3](copy-parameters-data-source-s3.md), mas utiliza chaves diferentes. Chaves que não são usadas são ignoradas.
TABLE PROPERTIES ( '*property\$1name*'='*property\$1value*' [, ...] )
Uma cláusula que estabelece a definição da tabela para propriedades da tabela.
As propriedades de tabela fazem distinção entre maiúsculas e minúsculas.
'compression\$1type'='*valor*'
Uma propriedade que define o tipo de compactação a ser usado se o nome de arquivo não contiver uma extensão. Se você definir essa propriedade e houver uma extensão de arquivo, a extensão será ignorada e o valor definido pela propriedade será usado. Os valores válidos para o tipo de compactação são os seguintes:
+ bzip2
+ gzip
+ nenhuma
+ snappy
'data\$1cleansing\$1enabled'='true / false’
Essa propriedade define se o tratamento de dados está ativado para a tabela. Quando 'data\$1cleansing\$1enabled' está definido como true, o tratamento de dados está ativado para a tabela. Quando 'data\$1cleansing\$1enabled' está definido como false, o tratamento de dados está desativado para a tabela. A seguir, há uma lista das propriedades de tratamento de dados em nível de tabela controladas por essa propriedade:
+ column\$1count\$1mismatch\$1handling
+ invalid\$1char\$1handling
+ numeric\$1overflow\$1handling
+ replacement\$1char
+ surplus\$1char\$1handling
Para obter exemplos, consulte [Exemplos de tratamento de dados](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE_examples.md#r_CREATE_EXTERNAL_TABLE_examples-data-handling).
'invalid\$1char\$1handling'='*valor*'
Especifica a ação a ser realizada quando os resultados da consulta contêm valores de caracteres UTF-8 inválidos. Você pode especificar as seguintes ações:
DESATIVADA
Não trata os caracteres inválidos.
FAIL
Cancela as consultas que retornam dados contendo valores UTF-8 inválidos.
SET\$1TO\$1NULL
Substitui os valores UTF-8 inválidos por null.
DROP\$1ROW
Substitui todos os valores da linha por null.
REPLACE
Substitui o caractere inválido pelo caractere de substituição especificado usando `replacement_char`.
'replacement\$1char'='*caractere*’
Especifica o caractere de substituição a ser usado quando você define `invalid_char_handling` como `REPLACE`.
'numeric\$1overflow\$1handling'='valor’
Especifica a ação a ser realizada quando os dados ORC contêm um inteiro (por exemplo, BIGINT ou int64) que é maior que a definição da coluna (por exemplo, SMALLINT ou int16). Você pode especificar as seguintes ações:
DESATIVADA
O tratamento de caracteres inválidos é desativado.
FAIL
Cancelar a consulta quando os dados incluírem caracteres inválidos.
SET\$1TO\$1NULL
Definir os caracteres inválidos como null.
DROP\$1ROW
Definir todos os valores da linha como null.
'surplus\$1bytes\$1handling'='*value*'
Especifica como lidar com os dados sendo carregados que excederem o comprimento do tipo de dado definido para colunas contendo dados VARBYTE. Por padrão, o Redshift Spectrum define o valor como null para dados que excedem a largura da coluna.
Você pode especificar as seguintes ações a serem realizadas quando a consulta retorna dados que excedem o comprimento do tipo de dado:
SET\$1TO\$1NULL
Substitui os dados que excedem a largura da coluna por null.
DESATIVADA
Não lida com excesso de bytes.
FAIL
Cancela as consultas que retornam dados que excedem a largura da coluna.
DROP\$1ROW
Elimine todas as linhas que contêm dados que excedam a largura da coluna.
TRUNCATE
Remove os caracteres que excedem o número máximo de caracteres definido para a coluna.
'surplus\$1char\$1handling'='*valor*'
Especifica como lidar com os dados sendo carregados que excederem o comprimento do tipo de dados definido para colunas contendo VARCHAR, CHAR ou dados em string. Por padrão, o Redshift Spectrum define o valor como null para dados que excedem a largura da coluna.
Você pode especificar as seguintes ações a serem realizadas quando a consulta retorna dados que excedem a largura da coluna:
SET\$1TO\$1NULL
Substitui os dados que excedem a largura da coluna por null.
DESATIVADA
Não trata de caracteres em excesso.
FAIL
Cancela as consultas que retornam dados que excedem a largura da coluna.
DROP\$1ROW
Substitui todos os valores da linha por null.
TRUNCATE
Remove os caracteres que excedem o número máximo de caracteres definido para a coluna.
'column\$1count\$1mismatch\$1handling'='value’
Identifica se o arquivo contém um número menor ou maior de valores para uma linha do que o de colunas especificado na definição da tabela externa. Essa propriedade só está disponível para um formato de arquivo de texto não compactado. Você pode especificar as seguintes ações:
DESATIVADA
O tratamento de incompatibilidade de contagem de colunas está desativado.
FAIL
Há falha na consulta se for detectada incompatibilidade na contagem de colunas.
SET\$1TO\$1NULL
Preencha os valores ausentes com NULL e ignore os valores adicionais em cada linha.
DROP\$1ROW
Elimine todas as linhas que contêm erro de incompatibilidade de contagem de colunas na verificação.
'numRows'='*row\$1count*'
Uma propriedade que define o valor de numRows para a definição da tabela. Para atualizar de maneira explícita as estatísticas de uma tabela externa, defina a propriedade numRows de maneira a indicar o tamanho da tabela. O Amazon Redshift não analisa as tabelas externas para gerar as estatísticas das tabelas que o otimizador de consultas utiliza para gerar um plano de consulta. Se as estatísticas de tabelas não estiverem definidas para uma tabela externa, o Amazon Redshift gera um plano de execução de consulta com base na suposição de que as tabelas externas são maiores e as tabelas locais são menores.
'skip.header.line.count'='*line\$1count*'
Uma propriedade que define o número de linhas a serem ignoradas no início de cada arquivo de origem.
'serialization.null.format'=' '
Uma propriedade que especifica o Spectrum deve retornar um valor `NULL` quando houver uma correspondência exata com o texto fornecido em um campo.
'orc.schema.resolution'='mapping\$1type'
Uma propriedade que define o tipo de mapeamento de coluna para tabelas que usam o formato de dados ORC. Essa propriedade é ignorada para outros formatos de dados.
Os valores válidos para o tipo de mapeamento de coluna são os seguintes:
+ name
+ position
Se a propriedade *orc.schema.resolution* for omitida, as colunas serão mapeadas por nome por padrão. Se *orc.schema.resolution* estiver definido como qualquer valor diferente de *'name'* ou *'position'*, as colunas serão mapeadas por posição. Para obter mais informações sobre o mapeamento de colunas, consulte [Mapeamento de colunas de tabela externa para colunas do ORC](c-spectrum-external-tables.md#c-spectrum-column-mapping-orc).
O comando COPY mapeia para arquivos de dados ORC apenas por posição. A propriedade de tabela *orc.schema.resolution* não tem efeito sobre o comportamento do comando COPY.
'write.parallel'='on / off’
Uma propriedade que define se CREATE EXTERNAL TABLE AS deve gravar dados em paralelo. Por padrão, CREATE EXTERNAL TABLE AS grava dados em paralelo em vários arquivos, de acordo com o número de fatias no cluster. A opção padrão é ativado. Quando 'write.parallel' está definido como desativado, CREATE EXTERNAL TABLE AS grava em um ou mais arquivos de dados serialmente no Amazon S3. Essa propriedade de tabela também se aplica a qualquer instrução INSERT subsequente na mesma tabela externa.
‘write.maxfilesize.mb’=‘size’
Uma propriedade que define o tamanho máximo (em MB) de cada arquivo gravado no Amazon S3 por CREATE EXTERNAL TABLE AS. O tamanho deve ser um número inteiro entre 5 e 6.200. O tamanho máximo padrão do arquivo é 6.200 MB. Essa propriedade de tabela também se aplica a qualquer instrução INSERT subsequente na mesma tabela externa.
‘write.kms.key.id’=‘*value*’
É possível especificar uma chave AWS Key Management Service para habilitar a criptografia do lado do servidor (SSE) para objetos do Amazon S3, onde *value* é uma das seguintes ações:
+ `auto` para usar o chave padrão do AWS KMS armazenada no bucket do Amazon S3.
+ *kms-key*que você especifica para criptografar dados.
*select\$1statement*
Uma instrução que insere uma ou mais linhas na tabela externa ao definir qualquer consulta. Todas as linhas que a consulta gera são gravadas no Amazon S3 no formato de texto ou Parquet com base na definição da tabela.
## Exemplos
Uma coleção de exemplos está disponível em [Exemplos](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE_examples.md).
# Observações de uso
Este tópico contém notas de uso do [CREATE EXTERNAL TABLE](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE.md). Não é possível exibir os detalhes das tabelas do Amazon Redshift Spectrum usando os mesmos recursos das tabelas padrão do Amazon Redshift, como [PG\$1TABLE\$1DEF](r_PG_TABLE_DEF.md), [STV\$1TBL\$1PERM](r_STV_TBL_PERM.md), PG\$1CLASS, ou information\$1schema. Caso sua ferramenta de business intelligence ou análise não reconheça as tabelas externas do Redshift Spectrum, configure sua aplicação para consultar [SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES](r_SVV_EXTERNAL_TABLES.md) e [SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS](r_SVV_EXTERNAL_COLUMNS.md).
## CREATE EXTERNAL TABLE AS
Em alguns casos, é possível executar o comando CREATE EXTERNAL TABLE AS em um catálogo de dados do AWS Glue, em um catálogo externo do AWS Lake Formation ou em um metastore do Apache Hive. Nesses casos, use uma função do AWS Identity and Access Management (IAM) para criar o esquema externo. Essa função do IAM deve conter as permissões de leitura e gravação no Amazon S3.
Se você usar um catálogo do Lake Formation, a função do IAM deve ter a permissão para criar tabelas no catálogo. Nesse caso, ela também deve ter a permissão do local do data lake no caminho de destino do Amazon S3. Essa função do IAM se torna proprietária da nova tabela do AWS Lake Formation.
Para garantir que os nomes dos arquivos sejam únicos, o Amazon Redshift usa o seguinte formato para o nome de cada arquivo carregado no Amazon S3 por padrão.
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