从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# ARRAY 函数
<a name="r_array"></a>

创建 SUPER 数据类型的数组。

## 语法
<a name="r_array-synopsis"></a>

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

## 参数
<a name="r_array-argument"></a>

 *expr1、expr2*   
除日期和时间类型以外的任何 Amazon Redshift 数据类型的表达式，因为 Amazon Redshift 不会将日期和时间类型转换为 SUPER 数据类型。参数不需要为相同的数据类型。

## 返回类型
<a name="r_array-return-type"></a>

ARRAY 函数返回 SUPER 数据类型。

## 示例
<a name="r_array-example"></a>

以下示例显示了一个数值数组和一个不同数据类型的数组。

```
--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)
```

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