Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。
本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 呼叫資料 API
您可以呼叫資料 API 或 AWS CLI ，在您的叢集或無伺服器工作群組上執行 SQL 陳述式。在《Amazon Redshift 資料 API 參考》**中，用來執行 SQL 陳述式的主要操作是 [https://docs.aws.amazon.com/redshift-data/latest/APIReference/API_ExecuteStatement.html](https://docs.aws.amazon.com/redshift-data/latest/APIReference/API_ExecuteStatement.html) 和 [https://docs.aws.amazon.com/redshift-data/latest/APIReference/API_BatchExecuteStatement.html](https://docs.aws.amazon.com/redshift-data/latest/APIReference/API_BatchExecuteStatement.html)。資料 API 支援 AWS SDK 支援的程式設計語言。如需這些語言的相關資訊，請參閱[用來在 AWS上進行建置的工具](https://aws.amazon.com/tools/)。
若要查看呼叫資料 API 的程式碼範例，請參閱 *GitHub* 中的[開始使用 Redshift 資料 API](https://github.com/aws-samples/getting-started-with-amazon-redshift-data-api#getting-started-with-redshift-data-api)。此儲存庫具有使用 從 Amazon EC2 AWS Glue Data Catalog和 Amazon SageMaker 執行期 AWS Lambda 存取 Amazon Redshift 資料的範例。範例程式設計語言包括 Python、Go、Java 和 Javascript。
您可以使用 AWS CLI呼叫資料 API。
下列範例使用 AWS CLI 呼叫資料 API。若要執行範例，請編輯參數值以符合您的環境。許多範例會提供 `cluster-identifier` 來針對叢集執行。當您針對無伺服器工作群組執行時，請改為提供 `workgroup-name`。這些範例會示範一些資料 API 操作。如需詳細資訊，請參閱 *AWS CLI 命令參考*。
下列範例中的命令已經過分割和格式化，以方便您閱讀。並非所有參數和回應都會在所有範例中顯示。如需完整請求語法、請求參數、回應語法和回應元素的 API 定義，請參閱 [Amazon Redshift 資料 API 參考](https://docs.aws.amazon.com/redshift-data/latest/APIReference/)。
# 將 SQL 陳述式傳遞至 Amazon Redshift 資料倉儲
本頁中的範例涵蓋將 SQL 陳述式傳遞至資料倉儲的不同方式
## 執行 SQL 陳述式
若要執行 SQL 陳述式，請使用 `aws redshift-data execute-statement` AWS CLI 命令。
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，並傳回識別符以擷取結果。此範例會使用 AWS Secrets Manager 身分驗證方法。
```
aws redshift-data execute-statement
--secret-arn arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn
--cluster-identifier mycluster-test
--sql "select * from stl_query limit 1"
--database dev
```
以下是回應的範例。
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": 1598323175.823,
"Database": "dev",
"Id": "c016234e-5c6c-4bc5-bb16-2c5b8ff61814",
"SecretArn": "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn"
}
```
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，並傳回識別符以擷取結果。此範例使用暫時憑證身分驗證方法。
```
aws redshift-data execute-statement
--db-user myuser
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
--sql "select * from stl_query limit 1"
```
以下是回應的範例。
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": 1598306924.632,
"Database": "dev",
"DbUser": "myuser",
"Id": "d9b6c0c9-0747-4bf4-b142-e8883122f766"
}
```
下列 AWS CLI 命令會對無伺服器工作群組執行 SQL 陳述式，並傳回識別符以擷取結果。此範例使用暫時憑證身分驗證方法。
```
aws redshift-data execute-statement
--database dev
--workgroup-name myworkgroup
--sql "select 1;"
```
以下是回應的範例。
```
{
"CreatedAt": "2022-02-11T06:25:28.748000+00:00",
"Database": "dev",
"DbUser": "IAMR:RoleName",
"Id": "89dd91f5-2d43-43d3-8461-f33aa093c41e",
"WorkgroupName": "myworkgroup"
}
```
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，並傳回識別符以擷取結果。此範例會使用 AWS Secrets Manager 身分驗證方法和等冪性字符。
```
aws redshift-data execute-statement
--secret-arn arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn
--cluster-identifier mycluster-test
--sql "select * from stl_query limit 1"
--database dev
--client-token b855dced-259b-444c-bc7b-d3e8e33f94g1
```
以下是回應的範例。
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": 1598323175.823,
"Database": "dev",
"Id": "c016234e-5c6c-4bc5-bb16-2c5b8ff61814",
"SecretArn": "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn"
}
```
## 執行含有參數的 SQL 陳述式
若要執行 SQL 陳述式，請使用 `aws redshift-data execute-statement` AWS CLI 命令。
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，並傳回識別符以擷取結果。此範例會使用 AWS Secrets Manager 身分驗證方法。SQL 文字有具名參數 `distance`。在此案例中，述詞中使用的距離是 `5`。在 SELECT 陳述式中，資料欄名稱的具名參數只能在述詞中使用。SQL 陳述式的具名參數值會於 `parameters` 選項中指定。
```
aws redshift-data execute-statement
--secret-arn arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn
--cluster-identifier mycluster-test
--sql "SELECT ratecode FROM demo_table WHERE trip_distance > :distance"
--parameters "[{\"name\": \"distance\", \"value\": \"5\"}]"
--database dev
```
以下是回應的範例。
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": 1598323175.823,
"Database": "dev",
"Id": "c016234e-5c6c-4bc5-bb16-2c5b8ff61814",
"SecretArn": "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn"
}
```
下列範例會使用來自範例資料庫的 `EVENT` 資料表。如需詳細資訊，請參閱《Amazon Redshift 資料庫開發人員指南》**中的 [EVENT 資料表](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_eventtable.html)。
如果資料庫中還沒有 `EVENT` 資料表，您可以使用資料 API 加以建立，如下所示：
```
aws redshift-data execute-statement
--database dev
--cluster-id mycluster-test
--db-user awsuser
--sql "create table event( eventid integer not null distkey,
venueid smallint not null,
catid smallint not null,
dateid smallint not null sortkey,
eventname varchar(200),
starttime timestamp)"
```
下列命令會在 `EVENT` 資料表中插入一個資料列。
```
aws redshift-data execute-statement
--database dev
--cluster-id mycluster-test
--db-user awsuser
--sql "insert into event values(:eventid, :venueid::smallint, :catid, :dateid, :eventname, :starttime)"
--parameters "[{\"name\": \"eventid\", \"value\": \"1\"}, {\"name\": \"venueid\", \"value\": \"1\"},
{\"name\": \"catid\", \"value\": \"1\"},
{\"name\": \"dateid\", \"value\": \"1\"},
{\"name\": \"eventname\", \"value\": \"event 1\"},
{\"name\": \"starttime\", \"value\": \"2022-02-22\"}]"
```
下列命令會在 `EVENT` 資料表中插入第二個資料列。此範例示範下列操作：
+ 名為 `id` 的參數會在 SQL 文字中使用四次。
+ 在插入參數 `starttime` 時會自動套用隱含類型轉換。
+ `venueid` 資料欄是轉換為 SMALLINT 資料類型的類型。
+ 代表 DATE 資料類型的字元字串會隱含地轉換成 TIMESTAMP 資料類型。
+ 您可以在 SQL 文字中使用註解。
```
aws redshift-data execute-statement
--database dev
--cluster-id mycluster-test
--db-user awsuser
--sql "insert into event values(:id, :id::smallint, :id, :id, :eventname, :starttime) /*this is comment, and it won't apply parameterization for :id, :eventname or :starttime here*/"
--parameters "[{\"name\": \"eventname\", \"value\": \"event 2\"},
{\"name\": \"starttime\", \"value\": \"2022-02-22\"},
{\"name\": \"id\", \"value\": \"2\"}]"
```
下列範例顯示所插入的兩個資料列：
```
eventid | venueid | catid | dateid | eventname | starttime
---------+---------+-------+--------+-----------+---------------------
1 | 1 | 1 | 1 | event 1 | 2022-02-22 00:00:00
2 | 2 | 2 | 2 | event 2 | 2022-02-22 00:00:00
```
下列命令會在 WHERE 子句中使用具名參數來擷取 `eventid` 是 `1` 的資料列。
```
aws redshift-data execute-statement
--database dev
--cluster-id mycluster-test
--db-user awsuser
--sql "select * from event where eventid=:id"
--parameters "[{\"name\": \"id\", \"value\": \"1\"}]"
```
執行下列命令以取得上一個 SQL 陳述式的 SQL 結果：
```
aws redshift-data get-statement-result --id 7529ad05-b905-4d71-9ec6-8b333836eb5a
```
提供下列結果：
```
{
"Records": [
[
{
"longValue": 1
},
{
"longValue": 1
},
{
"longValue": 1
},
{
"longValue": 1
},
{
"stringValue": "event 1"
},
{
"stringValue": "2022-02-22 00:00:00.0"
}
]
],
"ColumnMetadata": [
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "eventid",
"length": 0,
"name": "eventid",
"nullable": 0,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "event",
"typeName": "int4"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "venueid",
"length": 0,
"name": "venueid",
"nullable": 0,
"precision": 5,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "event",
"typeName": "int2"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "catid",
"length": 0,
"name": "catid",
"nullable": 0,
"precision": 5,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "event",
"typeName": "int2"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "dateid",
"length": 0,
"name": "dateid",
"nullable": 0,
"precision": 5,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "event",
"typeName": "int2"
},
{
"isCaseSensitive": true,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"label": "eventname",
"length": 0,
"name": "eventname",
"nullable": 1,
"precision": 200,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "event",
"typeName": "varchar"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"label": "starttime",
"length": 0,
"name": "starttime",
"nullable": 1,
"precision": 29,
"scale": 6,
"schemaName": "public",
"tableName": "event",
"typeName": "timestamp"
}
],
"TotalNumRows": 1
}
```
## 執行多個 SQL 陳述式
若要使用一個命令執行多個 SQL 陳述式，請使用 `aws redshift-data batch-execute-statement` AWS CLI 命令。
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行三個 SQL 陳述式，並傳回識別符來擷取結果。此範例使用暫時憑證身分驗證方法。
```
aws redshift-data batch-execute-statement
--db-user myuser
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
--sqls "set timezone to BST" "select * from mytable" "select * from another_table"
```
以下是回應的範例。
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": 1598306924.632,
"Database": "dev",
"DbUser": "myuser",
"Id": "d9b6c0c9-0747-4bf4-b142-e8883122f766"
}
```
# 列出有關 SQL 陳述式的中繼資料
若要列出 SQL 陳述式的中繼資料，請使用 `aws redshift-data list-statements` AWS CLI 命令。執行此命令的授權取決於呼叫者的 IAM 許可。
下列 AWS CLI 命令會列出執行的 SQL 陳述式。
```
aws redshift-data list-statements
--status ALL
```
以下是回應的範例。
```
{
"Statements": [
{
"CreatedAt": 1598306924.632,
"Id": "d9b6c0c9-0747-4bf4-b142-e8883122f766",
"QueryString": "select * from stl_query limit 1",
"Status": "FINISHED",
"UpdatedAt": 1598306926.667
},
{
"CreatedAt": 1598311717.437,
"Id": "e0ebd578-58b3-46cc-8e52-8163fd7e01aa",
"QueryString": "select * from stl_query limit 1",
"Status": "FAILED",
"UpdatedAt": 1598311719.008
},
{
"CreatedAt": 1598313683.65,
"Id": "c361d4f7-8c53-4343-8c45-6b2b1166330c",
"QueryString": "select * from stl_query limit 1",
"Status": "ABORTED",
"UpdatedAt": 1598313685.495
},
{
"CreatedAt": 1598306653.333,
"Id": "a512b7bd-98c7-45d5-985b-a715f3cfde7f",
"QueryString": "select 1",
"Status": "FINISHED",
"UpdatedAt": 1598306653.992
}
]
}
```
# 描述有關 SQL 陳述式的中繼資料
若要取得 SQL 陳述式中繼資料的說明，請使用 `aws redshift-data describe-statement` AWS CLI 命令。執行此命令的授權取決於呼叫者的 IAM 許可。
下列 AWS CLI 命令說明 SQL 陳述式。
```
aws redshift-data describe-statement
--id d9b6c0c9-0747-4bf4-b142-e8883122f766
```
以下是回應的範例。
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": 1598306924.632,
"Duration": 1095981511,
"Id": "d9b6c0c9-0747-4bf4-b142-e8883122f766",
"QueryString": "select * from stl_query limit 1",
"RedshiftPid": 20859,
"RedshiftQueryId": 48879,
"ResultRows": 1,
"ResultSize": 4489,
"Status": "FINISHED",
"UpdatedAt": 1598306926.667
}
```
以下是在執行含有多個 SQL 陳述式的 `batch-execute-statement` 命令後的 `describe-statement` 回應範例。
```
{
"ClusterIdentifier": "mayo",
"CreatedAt": 1623979777.126,
"Duration": 6591877,
"HasResultSet": true,
"Id": "b2906c76-fa6e-4cdf-8c5f-4de1ff9b7652",
"RedshiftPid": 31459,
"RedshiftQueryId": 0,
"ResultRows": 2,
"ResultSize": 22,
"Status": "FINISHED",
"SubStatements": [
{
"CreatedAt": 1623979777.274,
"Duration": 3396637,
"HasResultSet": true,
"Id": "b2906c76-fa6e-4cdf-8c5f-4de1ff9b7652:1",
"QueryString": "select 1;",
"RedshiftQueryId": -1,
"ResultRows": 1,
"ResultSize": 11,
"Status": "FINISHED",
"UpdatedAt": 1623979777.903
},
{
"CreatedAt": 1623979777.274,
"Duration": 3195240,
"HasResultSet": true,
"Id": "b2906c76-fa6e-4cdf-8c5f-4de1ff9b7652:2",
"QueryString": "select 2;",
"RedshiftQueryId": -1,
"ResultRows": 1,
"ResultSize": 11,
"Status": "FINISHED",
"UpdatedAt": 1623979778.076
}
],
"UpdatedAt": 1623979778.183
}
```
# 擷取 SQL 陳述式的結果
若要從執行的 SQL 陳述式擷取結果，請使用 `redshift-data get-statement-result`或 `redshift-data get-statement-result-v2` AWS CLI 命令。來自 `get-statement-result` 的結果為 JSON 格式。來自 `get-statement-result-v2` 的結果為 CSV 格式。您可以提供所收到的 `Id` 以回應 `execute-statement` 或 `batch-execute-statement`。由 `batch-execute-statement` 執行的 SQL 陳述式的 `Id` 值可以在 `describe-statement` 的結果中擷取，並且會加上由冒號和序號組成的字尾 (例如 `b2906c76-fa6e-4cdf-8c5f-4de1ff9b7652:2`)。如果您使用 `batch-execute-statement` 執行多個 SQL 陳述式，則每個 SQL 陳述式都會有一個 `Id` 值，如 `describe-statement` 中所示。執行此命令的授權取決於呼叫者的 IAM 許可。
下列陳述式會傳回由 `ResultFormat` 預設為 `JSON` 的 `execute-statement` 所執行 SQL 陳述式的結果。若要擷取結果，請呼叫 `get-statement-result` 操作。
```
aws redshift-data get-statement-result
--id d9b6c0c9-0747-4bf4-b142-e8883122f766
```
下列陳述式會傳回由 `batch-execute-statement` 執行的第二個 SQL 陳述式的結果。
```
aws redshift-data get-statement-result
--id b2906c76-fa6e-4cdf-8c5f-4de1ff9b7652:2
```
以下是呼叫 `get-statement-result` 的回應範例，其中 SQL 結果會在回應的 `Records` 索引鍵中以 JSON 格式傳回。
```
{
"ColumnMetadata": [
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "userid",
"length": 0,
"name": "userid",
"nullable": 0,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "int4"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "query",
"length": 0,
"name": "query",
"nullable": 0,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "int4"
},
{
"isCaseSensitive": true,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"label": "label",
"length": 0,
"name": "label",
"nullable": 0,
"precision": 320,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "bpchar"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "xid",
"length": 0,
"name": "xid",
"nullable": 0,
"precision": 19,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "int8"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "pid",
"length": 0,
"name": "pid",
"nullable": 0,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "int4"
},
{
"isCaseSensitive": true,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"label": "database",
"length": 0,
"name": "database",
"nullable": 0,
"precision": 32,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "bpchar"
},
{
"isCaseSensitive": true,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"label": "querytxt",
"length": 0,
"name": "querytxt",
"nullable": 0,
"precision": 4000,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "bpchar"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"label": "starttime",
"length": 0,
"name": "starttime",
"nullable": 0,
"precision": 29,
"scale": 6,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "timestamp"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"label": "endtime",
"length": 0,
"name": "endtime",
"nullable": 0,
"precision": 29,
"scale": 6,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"type": 93,
"typeName": "timestamp"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "aborted",
"length": 0,
"name": "aborted",
"nullable": 0,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "int4"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "insert_pristine",
"length": 0,
"name": "insert_pristine",
"nullable": 0,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "int4"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "concurrency_scaling_status",
"length": 0,
"name": "concurrency_scaling_status",
"nullable": 0,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "",
"tableName": "stll_query",
"typeName": "int4"
}
],
"Records": [
[
{
"longValue": 1
},
{
"longValue": 3
},
{
"stringValue": "health"
},
{
"longValue": 1023
},
{
"longValue": 15279
},
{
"stringValue": "dev"
},
{
"stringValue": "select system_status from stv_gui_status;"
},
{
"stringValue": "2020-08-21 17:33:51.88712"
},
{
"stringValue": "2020-08-21 17:33:52.974306"
},
{
"longValue": 0
},
{
"longValue": 0
},
{
"longValue": 6
}
]
],
"TotalNumRows": 1
}
```
下列範例顯示 `execute-statement` 執行的 SQL 陳述式，且傳回的結果為 JSON 格式。資料表 `testingtable` 有三個整數欄 (col1、col2、col3)，而且有三列的值 (1、2、3)、(4、5、6) 和 (7、8、9)。
```
aws redshift-data execute-statement
--database dev
--sql "SELECT col1, col2, col3 FROM testingtable"
--cluster-id mycluster-test
--result-format JSON
```
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": "2024-04-02T16:45:25.144000+00:00",
"Database": "dev",
"DbUser": "IAMR:Administrator",
"Id": "d468d942-6df9-4f85-8ae3-bac01a61aec3"
}
```
以下是呼叫 `get-statement-result` 的回應範例，其中 SQL 結果會在回應的 `Records` 索引鍵中以 JSON 格式傳回。
```
aws redshift-data get-statement-result
--id d468d942-6df9-4f85-8ae3-bac01a61aec3
```
```
{
"Records": [
[
{
"longValue": 1
},
{
"longValue": 2
},
{
"longValue": 3
}
],
[
{
"longValue": 4
},
{
"longValue": 5
},
{
"longValue": 6
}
],
[
{
"longValue": 7
},
{
"longValue": 8
},
{
"longValue": 9
}
]
],
"ColumnMetadata": [
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "col1",
"name": "col1",
"nullable": 1,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "testingtable",
"typeName": "int4",
"length": 0
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "col2",
"name": "col2",
"nullable": 1,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "testingtable",
"typeName": "int4",
"length": 0
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "col3",
"name": "col3",
"nullable": 1,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "testingtable",
"typeName": "int4",
"length": 0
}
],
"TotalNumRows": 3
}
```
下列範例顯示 `execute-statement` 執行的 SQL 陳述式，且傳回的結果為 CSV 格式。資料表 `testingtable` 有三個整數欄 (col1、col2、col3)，而且有三列的值 (1、2、3)、(4、5、6) 和 (7、8、9)。
```
aws redshift-data execute-statement
--database dev
--sql "SELECT col1, col2, col3 FROM testingtable"
--cluster-id mycluster-test
--result-format CSV
```
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": "2024-04-02T16:45:25.144000+00:00",
"Database": "dev",
"DbUser": "IAMR:Administrator",
"Id": "d468d942-6df9-4f85-8ae3-bac01a61aec3"
}
```
以下是呼叫 `get-statement-result-v2` 的回應範例，其中 SQL 結果會在回應的 `Records` 索引鍵中以 CSV 格式傳回。資料列會以換行和新行 (\$1r\$1n) 符號分隔。`Records` 中傳回的第一列為欄標頭。以 CSV 格式傳回的結果會以 1 MB 為單位傳回，且每個區塊可以儲存最大 1MB 的任意列數。
```
aws redshift-data get-statement-result-v2
--id d468d942-6df9-4f85-8ae3-bac01a61aec3
```
```
{
"Records": [
{
"CSVRecords": "col1,col2,col3\r\n1,2,3\r\n4,5,6\r\n7,8,9\r\n"
}
],
"ColumnMetadata": [
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "col1",
"name": "col1",
"nullable": 1,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "testingtable",
"typeName": "int4",
"length": 0
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "col2",
"name": "col2",
"nullable": 1,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "testingtable",
"typeName": "int4",
"length": 0
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": true,
"label": "col3",
"name": "col3",
"nullable": 1,
"precision": 10,
"scale": 0,
"schemaName": "public",
"tableName": "testingtable",
"typeName": "int4",
"length": 0
}
],
"TotalNumRows": 3,
"ResultFormat": "csv"
}
```
# 描述資料表
若要取得描述資料表的中繼資料，請使用 `aws redshift-data describe-table` AWS CLI 命令。
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，並傳回描述資料表的中繼資料。此範例使用 AWS Secrets Manager 身分驗證方法。
```
aws redshift-data describe-table
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
--schema information_schema
--table sql_features
--secret-arn arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn
```
以下是回應的範例。
```
{
"ColumnList": [
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"length": 2147483647,
"name": "feature_id",
"nullable": 1,
"precision": 2147483647,
"scale": 0,
"schemaName": "information_schema",
"tableName": "sql_features",
"typeName": "character_data"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"length": 2147483647,
"name": "feature_name",
"nullable": 1,
"precision": 2147483647,
"scale": 0,
"schemaName": "information_schema",
"tableName": "sql_features",
"typeName": "character_data"
}
]
}
```
下列 AWS CLI 命令會對描述資料表的叢集執行 SQL 陳述式。此範例使用暫時憑證身分驗證方法。
```
aws redshift-data describe-table
--db-user myuser
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
--schema information_schema
--table sql_features
```
以下是回應的範例。
```
{
"ColumnList": [
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"length": 2147483647,
"name": "feature_id",
"nullable": 1,
"precision": 2147483647,
"scale": 0,
"schemaName": "information_schema",
"tableName": "sql_features",
"typeName": "character_data"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"length": 2147483647,
"name": "feature_name",
"nullable": 1,
"precision": 2147483647,
"scale": 0,
"schemaName": "information_schema",
"tableName": "sql_features",
"typeName": "character_data"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"length": 2147483647,
"name": "sub_feature_id",
"nullable": 1,
"precision": 2147483647,
"scale": 0,
"schemaName": "information_schema",
"tableName": "sql_features",
"typeName": "character_data"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"length": 2147483647,
"name": "sub_feature_name",
"nullable": 1,
"precision": 2147483647,
"scale": 0,
"schemaName": "information_schema",
"tableName": "sql_features",
"typeName": "character_data"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"length": 2147483647,
"name": "is_supported",
"nullable": 1,
"precision": 2147483647,
"scale": 0,
"schemaName": "information_schema",
"tableName": "sql_features",
"typeName": "character_data"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"length": 2147483647,
"name": "is_verified_by",
"nullable": 1,
"precision": 2147483647,
"scale": 0,
"schemaName": "information_schema",
"tableName": "sql_features",
"typeName": "character_data"
},
{
"isCaseSensitive": false,
"isCurrency": false,
"isSigned": false,
"length": 2147483647,
"name": "comments",
"nullable": 1,
"precision": 2147483647,
"scale": 0,
"schemaName": "information_schema",
"tableName": "sql_features",
"typeName": "character_data"
}
]
}
```
# 列出叢集中的資料庫
若要列出叢集中的資料庫，請使用 `aws redshift-data list-databases` AWS CLI 命令。
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，以列出資料庫。此範例使用 AWS Secrets Manager 身分驗證方法。
```
aws redshift-data list-databases
--secret-arn arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
```
以下是回應的範例。
```
{
"Databases": [
"dev"
]
}
```
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，以列出資料庫。此範例使用暫時憑證身分驗證方法。
```
aws redshift-data list-databases
--db-user myuser
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
```
以下是回應的範例。
```
{
"Databases": [
"dev"
]
}
```
# 列出資料庫中的結構描述
若要列出資料庫中的結構描述，請使用 `aws redshift-data list-schemas` AWS CLI 命令。
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，以列出資料庫中的結構描述。此範例使用 AWS Secrets Manager 身分驗證方法。
```
aws redshift-data list-schemas
--secret-arn arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
```
以下是回應的範例。
```
{
"Schemas": [
"information_schema",
"pg_catalog",
"pg_internal",
"public"
]
}
```
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，以列出資料庫中的結構描述。此範例使用暫時憑證身分驗證方法。
```
aws redshift-data list-schemas
--db-user mysuser
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
```
以下是回應的範例。
```
{
"Schemas": [
"information_schema",
"pg_catalog",
"pg_internal",
"public"
]
}
```
# 列出資料庫中的資料表
若要列出資料庫中的資料表，請使用 `aws redshift-data list-tables` AWS CLI 命令。
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，以列出資料庫中的資料表。此範例使用 AWS Secrets Manager 身分驗證方法。
```
aws redshift-data list-tables
--secret-arn arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:myuser-secret-hKgPWn
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
--schema information_schema
```
以下是回應的範例。
```
{
"Tables": [
{
"name": "sql_features",
"schema": "information_schema",
"type": "SYSTEM TABLE"
},
{
"name": "sql_implementation_info",
"schema": "information_schema",
"type": "SYSTEM TABLE"
}
}
```
下列 AWS CLI 命令會對叢集執行 SQL 陳述式，以列出資料庫中的資料表。此範例使用暫時憑證身分驗證方法。
```
aws redshift-data list-tables
--db-user myuser
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
--schema information_schema
```
以下是回應的範例。
```
{
"Tables": [
{
"name": "sql_features",
"schema": "information_schema",
"type": "SYSTEM TABLE"
},
{
"name": "sql_implementation_info",
"schema": "information_schema",
"type": "SYSTEM TABLE"
}
]
}
```