Amazon Redshift unterstützt UDFs ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung von neuem Python. Das bestehende Python UDFs wird bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im [Blog-Posting](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
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.
# Übergeben von SQL-Anweisungen an ein Amazon Redshift Data Warehouse
Die Beispiele auf dieser Seite zeigen verschiedene Möglichkeiten, eine SQL-Anweisung an Ihr Data Warehouse zu übergeben
## Ausführen einer SQL-Anweisung
Verwenden Sie den `aws redshift-data execute-statement` AWS CLI Befehl, um eine SQL-Anweisung auszuführen.
Der folgende AWS CLI Befehl führt eine SQL-Anweisung für einen Cluster aus und gibt einen Bezeichner zum Abrufen der Ergebnisse zurück. In diesem Beispiel wird die AWS Secrets Manager -Authentifizierungsmethode verwendet.
```
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
```
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für die Antwort.
```
{
"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"
}
```
Der folgende AWS CLI Befehl führt eine SQL-Anweisung für einen Cluster aus und gibt einen Bezeichner zum Abrufen der Ergebnisse zurück. In diesem Beispiel wird die Authentifizierungsmethode mit temporären Anmeldeinformationen verwendet.
```
aws redshift-data execute-statement
--db-user myuser
--cluster-identifier mycluster-test
--database dev
--sql "select * from stl_query limit 1"
```
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für die Antwort.
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": 1598306924.632,
"Database": "dev",
"DbUser": "myuser",
"Id": "d9b6c0c9-0747-4bf4-b142-e8883122f766"
}
```
Der folgende AWS CLI Befehl führt eine SQL-Anweisung für eine serverlose Arbeitsgruppe aus und gibt einen Bezeichner zum Abrufen der Ergebnisse zurück. In diesem Beispiel wird die Authentifizierungsmethode mit temporären Anmeldeinformationen verwendet.
```
aws redshift-data execute-statement
--database dev
--workgroup-name myworkgroup
--sql "select 1;"
```
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für die Antwort.
```
{
"CreatedAt": "2022-02-11T06:25:28.748000+00:00",
"Database": "dev",
"DbUser": "IAMR:RoleName",
"Id": "89dd91f5-2d43-43d3-8461-f33aa093c41e",
"WorkgroupName": "myworkgroup"
}
```
Der folgende AWS CLI Befehl führt eine SQL-Anweisung für einen Cluster aus und gibt einen Bezeichner zum Abrufen der Ergebnisse zurück. In diesem Beispiel werden die Authentifizierungsmethode von AWS Secrets Manager und ein Idempotenz-Token verwendet.
```
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
```
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für die Antwort.
```
{
"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"
}
```
## Ausführen einer SQL-Anweisung mit Parametern
Verwenden Sie den `aws redshift-data execute-statement` AWS CLI Befehl, um eine SQL-Anweisung auszuführen.
Der folgende AWS CLI Befehl führt eine SQL-Anweisung für einen Cluster aus und gibt einen Bezeichner zum Abrufen der Ergebnisse zurück. In diesem Beispiel wird die AWS Secrets Manager -Authentifizierungsmethode verwendet. Der SQL-Text weist den benannten Parameter `distance` auf. In diesem Fall lautet die im Prädikat verwendete Entfernung `5`. In einer SELECT-Anweisung können benannte Parameter für Spaltennamen nur im Prädikat verwendet werden. Die Werte für benannte Parameter für die SQL-Anweisung werden in der Option `parameters` angegeben.
```
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
```
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für die Antwort.
```
{
"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"
}
```
Im folgenden Beispiel wird die `EVENT`-Tabelle aus der Beispieldatenbank verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter [EVENT-Tabelle](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_eventtable.html) im *Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift*.
Wenn Ihre Datenbank noch nicht die `EVENT`-Tabelle enthält, können Sie mit der Data API eine wie folgt erstellen:
```
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)"
```
Mit dem folgenden Befehl wird eine Zeile in der `EVENT`-Tabelle eingefügt.
```
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\"}]"
```
Mit dem folgenden Befehl wird eine zweite Zeile in der `EVENT`-Tabelle eingefügt. In diesem Beispiel werden die folgenden Aufgaben durchgeführt:
+ Der Parameter namens `id` wird viermal im SQL-Text verwendet.
+ Implizite Typumwandlung wird automatisch angewendet, wenn der Parameter eingefügt wird `starttime`.
+ Für die Spalte `venueid` wird die Typumwandlung in den SMALLINT-Datentyp durchgeführt.
+ Zeichenfolgen, die den Datentyp DATE darstellen, werden implizit in den Datentyp TIMESTAMP konvertiert.
+ Kommentare können in SQL-Text verwendet werden.
```
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\"}]"
```
Hier sehen Sie die beiden eingefügten Zeilen:
```
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
```
Der folgende Befehl verwendet einen benannten Parameter in einer WHERE-Klausel, um die Zeile abzurufen, in der `eventid` `1` ist.
```
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\"}]"
```
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die SQL-Ergebnisse der vorherigen SQL-Anweisung abzurufen:
```
aws redshift-data get-statement-result --id 7529ad05-b905-4d71-9ec6-8b333836eb5a
```
Bietet folgende Ergebnisse:
```
{
"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
}
```
## Ausführen mehrerer SQL-Anweisungen
Um mehrere SQL-Anweisungen mit einem Befehl auszuführen, verwenden Sie den `aws redshift-data batch-execute-statement` AWS CLI Befehl.
Der folgende AWS CLI Befehl führt drei SQL-Anweisungen für einen Cluster aus und gibt einen Bezeichner zum Abrufen der Ergebnisse zurück. In diesem Beispiel wird die Authentifizierungsmethode mit temporären Anmeldeinformationen verwendet.
```
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"
```
Im Folgenden sehen Sie ein Beispiel für die Antwort.
```
{
"ClusterIdentifier": "mycluster-test",
"CreatedAt": 1598306924.632,
"Database": "dev",
"DbUser": "myuser",
"Id": "d9b6c0c9-0747-4bf4-b142-e8883122f766"
}
```