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/). 

# Função ARRAY
<a name="r_array"></a>

Cria um array do tipo de dados SUPER.

## Sintaxe
<a name="r_array-synopsis"></a>

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

## Argumento
<a name="r_array-argument"></a>

 *expr1, expr2*   
Expressões de qualquer tipo de dado do Amazon Redshift, exceto os tipos de data e hora, já que o Amazon Redshift não transmite os tipos de data e hora para o tipo de dados SUPER. Os argumentos não precisam ser do mesmo tipo de dado.

## Tipo de retorno
<a name="r_array-return-type"></a>

A função ARRAY exibe o tipo de dados SUPER.

## Exemplo
<a name="r_array-example"></a>

Os exemplos a seguir mostram um array de valores numéricos e um array de diferentes tipos de dados.

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

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

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