Amazon Redshift wird UDFs ab dem 1. November 2025 die Erstellung von neuem Python nicht mehr unterstützen. Wenn Sie Python verwenden möchten UDFs, erstellen Sie das UDFs vor diesem Datum liegende. Bestehendes Python UDFs wird weiterhin wie gewohnt funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im Blogbeitrag
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
array-Funktion
Erstellt ein Array des SUPER-Datentyps.
Syntax
ARRAY( [ expr1 ] [ , expr2 [ , ... ] ] )
Argument
- expr1, expr2
-
Ausdrücke eines Amazon Redshift-Datentyps außer Datums- und Uhrzeittypen, da Amazon Redshift die Datums- und Uhrzeittypen nicht in den SUPER-Datentyp umwandelt. Die Argumente müssen nicht denselben Datentyp haben.
Rückgabetyp
Die array-Funktion gibt den Datentyp SUPER zurück.
Beispiel
Die folgenden Beispiele zeigen ein Array numerischer Werte und ein Array verschiedener Datentypen.
--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)
