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. # Erstellen von Datenbankobjekten Sie können Datenbankobjekte erstellen, darunter Datenbanken, Schemas, Tabellen und benutzerdefinierte Funktionen (). UDFs Sie müssen mit einem Cluster oder einer Arbeitsgruppe und einer Datenbank verbunden sein, um Datenbankobjekte zu erstellen. ## Erstellen von Datenbanken Sie können den Abfrage-Editor v2 verwenden, um Datenbanken in Ihrem Cluster oder Ihrer Arbeitsgruppe zu erstellen. **Eine Datenbank erstellen** Weitere Informationen über Datenbanken finden Sie unter [CREATE DATABASE](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_DATABASE.html) im *Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift*. 1. Wählen Sie ![\[Plus sign icon inside a circle, indicating an add or create action.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/qev2-add.png)**Create** (Erstellen) aus und danach **Database** (Datenbank). 1. Geben Sie einen **Database name** (Datenbanknamen) ein. 1. (Optional) Wählen Sie **Users and groups** (Benutzer und Gruppen) und dort einen **Database user** (Datenbankbenutzer) aus. 1. (Optional) Sie können die Datenbank aus einem Datashare oder  AWS Glue Data Catalog erstellen. Weitere Informationen zu finden Sie AWS Glue unter [Was ist? AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html) im *AWS Glue Entwicklerhandbuch*. + (Optional) Wählen Sie **Mit einem Datashare erstellen** aus und klicken Sie auf **Einen Datashare auswählen**. Die Liste enthält Producer-Datashares, mit denen ein Consumer-Datashare im aktuellen Cluster oder in der aktuellen Arbeitsgruppe erstellt werden kann. + (Optional) Wählen Sie **Erstellen mit AWS Glue Data Catalog** und wählen Sie **eine AWS Glue-Datenbank aus**. Geben Sie im **Datenkatalogschema** den Namen ein, der für das Schema verwendet wird, wenn auf die Daten in einem dreiteiligen Namen (database.schema.table) verwiesen wird. 1. Wählen Sie **Datenbank erstellen** aus. Die neue Datenbank wird in der Baumansicht angezeigt. Wenn Sie den optionalen Schritt zum Abfragen einer Datenbank auswählen, die aus einem Datashare erstellt wurde, stellen Sie eine Verbindung mit einer Amazon-Redshift-Datenbank im Cluster oder in der Arbeitsgruppe her (z. B. die Standarddatenbank `dev`). Verwenden Sie dabei die dreiteilige Notation (database.schema.table), die auf den Datenbanknamen verweist, den Sie beim Auswählen der Option **Mit einem Datashare erstellen** erstellt haben. Die Datashare-Datenbank ist auf der Editor-Registerkarte des Abfrage-Editors v2 aufgeführt, jedoch nicht für eine direkte Verbindung aktiviert. Wenn Sie den optionalen Schritt zur Abfrage einer Datenbank wählen, die aus einer erstellt wurde AWS Glue Data Catalog, stellen Sie eine Verbindung zu Ihrer Amazon Redshift Redshift-Datenbank im Cluster oder in der Arbeitsgruppe her (z. B. die Standarddatenbank`dev`) und verwenden Sie die dreiteilige Notation (database.schema.table), die auf den Datenbanknamen verweist, den Sie erstellt haben, als Sie **Create using** ausgewählt haben, auf das Schema AWS Glue Data Catalog, das Sie in **Data catalog** schema benannt haben, und auf die Tabelle in. AWS Glue Data CatalogÄhnlich wie: ``` SELECT * FROM glue-database.glue-schema.glue-table ``` **Anmerkung** Vergewissern Sie sich, dass Sie mithilfe der Verbindungsmethode **Temporäre Anmeldeinformationen mit Ihrer IAM-Identität** mit der Standarddatenbank verbunden sind und dass Ihren IAM-Anmeldeinformationen Nutzungsrechte für die AWS Glue Datenbank gewährt wurden. ``` GRANT USAGE ON DATABASE glue-database to "IAM:MyIAMUser" ``` Die AWS Glue Datenbank ist auf der Registerkarte des Abfrage-Editors v2 aufgeführt, sie ist jedoch nicht für eine direkte Verbindung aktiviert. *Weitere Informationen zum Abfragen von finden Sie unter [Arbeiten mit von Lake Formation verwalteten Datenfreigaben als Verbraucher](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/lake-formation-getting-started-consumer.html) und [Arbeiten mit von Lake Formation verwalteten Datenfreigaben als Produzent im Amazon Redshift Database Developer Guide](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/lake-formation-getting-started-producer.html). AWS Glue Data Catalog* **Beispiel für das Erstellen einer Datenbank als Datashare-Consumer** Das folgende Beispiel beschreibt ein bestimmtes Szenario, das verwendet wurde, um mithilfe des Abfrage-Editors v2 eine Datenbank aus einem Datashare zu erstellen. Sehen Sie sich dieses Szenario an, um zu erfahren, wie Sie aus einem Datashare in Ihrer Umgebung eine Datenbank erstellen können. Dieses Szenario verwendet zwei Cluster, `cluster-base` (der Producer-Cluster) und `cluster-view` (der Consumer-Cluster). 1. Verwenden Sie die Amazon-Redshift-Konsole, um einen Datashare für die Tabelle `category2` im Cluster `cluster-base` zu erstellen. Der Producer-Datashare heißt `datashare_base`. Weitere Informationen zum Erstellen von Datashares finden Sie unter [Freigeben von Daten über Cluster in Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/datashare-overview.html) im *Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift*. 1. Verwenden Sie die Amazon-Redshift-Konsole, um einen Datashare `datashare_base` als Consumer für die Tabelle `category2` im Cluster `cluster-view` zu erstellen. 1. Sehen Sie sich das Strukturansichtsfenster im Abfrage-Editor v2 an, das die Hierarchie von `cluster-base` anzeigt als: + Cluster: `cluster-base` + Datenbank: `dev` + Schema: `public` + Tabellen: `category2` 1. Wählen Sie ![\[Plus sign icon inside a circle, indicating an add or create action.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/qev2-add.png)**Create** (Erstellen) aus und danach **Database** (Datenbank). 1. Geben Sie `see_datashare_base` als **Datenbankname** ein. 1. Wählen Sie **Mit einem Datashare erstellen** aus und klicken Sie auf **Einen Datashare auswählen**. Wählen Sie `datashare_base` als Quelle der Datenbank aus, die Sie erstellen. Das Strukturansichtsfenster im Abfrage-Editor v2 zeigt die Hierarchie von `cluster-view` an als: + Cluster: `cluster-view` + Datenbank: `see_datashare_base` + Schema: `public` + Tabellen: `category2` 1. Wenn Sie die Daten abfragen, stellen Sie eine Verbindung mit der Standarddatenbank des Clusters `cluster-view` (in der Regel `dev`) her, aber verweisen Sie auf die Datashare-Datenbank `see_datashare_base` in Ihrem SQL-Code. **Anmerkung** In der Editoransicht des Abfrage-Editors v2 ist der ausgewählte Cluster `cluster-view`. Die ausgewählte Datenbank ist `dev`. Die `see_datashare_base`-Datenbank ist aufgeführt, jedoch nicht für eine direkte Verbindung aktiviert. Sie wählen die `dev`-Datenbank aus und verweisen auf `see_datashare_base` in dem SQL-Code, den Sie ausführen. ``` SELECT * FROM "see_datashare_base"."public"."category2"; ``` Die Abfrage ruft Daten aus dem Datashare `datashare_base` im Cluster `cluster_base` ab. **Beispiel für das Erstellen einer Datenbank aus einem AWS Glue Data Catalog** Das folgende Beispiel beschreibt ein bestimmtes Szenario, das verwendet wurde, um eine Datenbank AWS Glue Data Catalog mithilfe eines Abfrage-Editors v2 zu erstellen. Sehen Sie sich dieses Szenario an, um zu erfahren, wie Sie eine Datenbank aus einer AWS Glue Data Catalog in Ihrer Umgebung erstellen können. Dieses Szenario verwendet einen Cluster `cluster-view`, der die von Ihnen erstellte Datenbank enthalten soll. 1. Wählen Sie ![\[Plus sign icon inside a circle, indicating an add or create action.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/qev2-add.png)**Create** (Erstellen) aus und danach **Database** (Datenbank). 1. Geben Sie `data_catalog_database` als **Datenbankname** ein. 1. Wählen Sie **Create using a AWS Glue Data Catalog** und **wählen Sie Choose an AWS Glue database** aus. Wählen Sie `glue_db` als Quelle der Datenbank aus, die Sie erstellen. Wählen Sie **Datenkatalogschema** aus und geben Sie `myschema` als Schemaname ein, der in dreiteiliger Notation verwendet werden soll. Das Strukturansichtsfenster im Abfrage-Editor v2 zeigt die Hierarchie von `cluster-view` an als: + Cluster: `cluster-view` + Datenbank: `data_catalog_database` + Schema: `myschema` + Tabellen: `category3` 1. Wenn Sie die Daten abfragen, stellen Sie eine Verbindung mit der Standarddatenbank des Clusters `cluster-view` (in der Regel `dev`) her, aber verweisen Sie auf die Datenbank `data_catalog_database` in Ihrem SQL-Code. **Anmerkung** In der Editoransicht des Abfrage-Editors v2 ist der ausgewählte Cluster `cluster-view`. Die ausgewählte Datenbank ist `dev`. Die `data_catalog_database`-Datenbank ist aufgeführt, jedoch nicht für eine direkte Verbindung aktiviert. Sie wählen die `dev`-Datenbank aus und verweisen auf `data_catalog_database` in dem SQL-Code, den Sie ausführen. ``` SELECT * FROM "data_catalog_database"."myschema"."category3"; ``` Die Abfrage ruft Daten ab, die von  AWS Glue Data Catalog katalogisiert sind. ## Erstellen von Schemata Sie können den Abfrage-Editor v2 verwenden, um Schemata in Ihrem Cluster oder Ihrer Arbeitsgruppe zu erstellen. **Ein Schema erstellen** Weitere Informationen über Schemata finden Sie unter [Schemata](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Schemas_and_tables.html) im *Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift*. 1. Wählen Sie ![\[Plus sign icon inside a circle, indicating an add or create action.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/qev2-add.png)**Create** (Erstellen) aus und danach **Schema**. 1. Geben Sie einen **Schema name** (Schemennamen) ein. 1. Wählen Sie entweder **Local** (Lokal) oder **External** (Extern) für **Schema type** (Schematyp) aus. Weitere Informationen über lokale Schemata finden Sie unter [CREATE SCHEMA](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_SCHEMA.html) im *Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift*. Weitere Informationen über externe Schemata finden Sie unter [CREATE EXTERNAL SCHEMA](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.html) im *Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift*. 1. Wenn Sie **External** (Extern) auswählen, stehen Ihnen folgende Optionen für ein externes Schema zur Verfügung. + **Glue Data Catalog** (Glue-Datenkatalog) – zum Erstellen eines externen Schemas in Amazon Redshift, das auf Tabellen in AWS Glue verweist. Wählen Sie neben der AWS Glue Datenbank auch die dem Cluster zugeordnete IAM-Rolle und die dem Datenkatalog zugeordnete IAM-Rolle aus. + **PostgreSQL** – zum Erstellen eines externen Schemas in Amazon Redshift, das auf eine Datenbank verweist, die mit Amazon RDS für PostgreSQL oder mit einer Edition von Amazon Aurora PostgreSQL kompatibel ist. Geben Sie die Verbindungsinformationen für die Datenbank an. Weitere Informationen über Verbundabfragen finden Sie unter [Abfragen von Daten mit Verbundabfragen](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/federated-overview.html) im *Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift*. + **MySQL** – zum Erstellen eines externen Schemas in Amazon Redshift, das auf eine Datenbank verweist, die mit Amazon RDS für MySQL oder mit einer Edition von Amazon Aurora MySQL kompatibel ist. Geben Sie die Verbindungsinformationen für die Datenbank an. Weitere Informationen über Verbundabfragen finden Sie unter [Abfragen von Daten mit Verbundabfragen](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/federated-overview.html) im *Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift*. 1. Wählen Sie **Create schema** (Schema erstellen) aus. Das neue Schema wird in der Baumansicht angezeigt. ## Erstellen von Tabellen Sie können den Abfrage-Editor v2 verwenden, um Tabellen in Ihrem Cluster oder Ihrer Arbeitsgruppe zu erstellen. **Eine Tabelle erstellen** Sie können eine Tabelle basierend auf einer CSV-Datei erstellen, in der Sie jede Spalte der Tabelle angeben bzw. definieren. Weitere Informationen über Tabellen finden Sie unter [Gestalten von Tabellen](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_designing-tables-best-practices.html) und [CREATE TABLE](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_TABLE_NEW.html) im *Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift*. Wählen Sie **Open query in editor** (Abfrage im Editor öffnen) aus, um die Anweisung CREATE TABLE anzuzeigen und zu bearbeiten, bevor Sie die Abfrage zum Erstellen der Tabelle ausführen. 1. Klicken Sie auf ![\[Plus sign icon inside a circle, indicating an add or create action.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/qev2-add.png)**Create** (Erstellen) und wählen Sie **Table** (Tabelle) aus. 1. Wählen Sie ein Schema aus. 1. Geben Sie einen Tabellennamen ein. 1. Wählen Sie ![\[Plus sign icon representing an addition or new item action.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/add-plus.png) **Add field** (Feld hinzufügen), um eine Spalte hinzuzufügen. 1. Verwenden Sie eine CSV-Datei als Vorlage für die Tabellendefinition: 1. Wählen Sie **Load from CSV** (Laden aus CSV) aus. 1. Gehen Sie zum Speicherort der Datei. Wenn Sie eine CSV-Datei verwenden, muss die erste Zeile der Datei die Spaltenüberschriften enthalten. 1. Wählen Sie die Datei und dann **Open** (Öffnen). Bestätigen Sie, dass die Spaltennamen und Datentypen korrekt sind. 1. Wählen Sie die einzelnen Spalten und die gewünschten Optionen aus: + Wählen Sie einen Wert für **Encoding** (Codierung) aus. + Wählen Sie einen **Default value** (Standardwert) aus. + Aktivieren Sie **Automatically increment** (Automatisch inkrementieren), wenn die Spaltenwerte inkrementiert werden sollen. Geben Sie dann einen Wert für **Auto increment seed** (Seed automatisch inkrementieren) und **Auto increment step** (Schritt automatisch inkrementieren) ein. + Aktivieren Sie **Not NULL** (Nicht NULL), wenn die Spalte immer einen Wert enthalten soll. + Geben Sie einen Wert für **Size** (Größe) für die Spalte ein. + Aktivieren Sie **Primary key** (Primärschlüssel), wenn Sie möchten, dass die Spalte ein Primärschlüssel sein soll. + Aktivieren Sie **Unique key** (Einmaliger Schlüssel), wenn Sie möchten, dass die Spalte ein einmaliger Schlüssel sein soll. 1. (Optional) Wählen Sie **Table details** (Tabellendetails) und dann eine der folgenden Optionen aus: + Spalte des Verteilungsschlüssels und deren Stil. + Spalte des Sortierschlüssels und deren Stil. + Aktivieren Sie **Backup**, um die Tabelle in Snapshots aufzunehmen. + Aktivieren Sie **Temporary table** (Temporäre Tabelle), um die Tabelle als temporäre Tabelle zu erstellen. 1. Wählen Sie **Open query in editor** (Abfrage im Editor öffnen) aus, um noch mehr Einstellungen zum Definieren der Tabelle zu treffen, bzw. **Create table** (Tabelle erstellen), um die Tabelle zu erstellen. ## Erstellung von Funktionen Sie können den Abfrage-Editor v2 verwenden, um Funktionen in Ihrem Cluster oder Ihrer Arbeitsgruppe zu erstellen. **Eine Funktion erstellen** 1. Wählen Sie ![\[Plus sign icon inside a circle, indicating an add or create action.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/qev2-add.png)**Create** (Erstellen) aus und dann **Function** (Funktion). 1. Wählen Sie bei **Type** entweder **SQL** oder **Python** als Typ aus. 1. Wählen Sie einen Wert für **Schema** aus. 1. Geben Sie bei **Name** einen Namen für die Funktion ein. 1. Geben Sie bei **Volatility** den Wert der Volatilität der Funktion ein. 1. Wählen Sie **Parameters** nach ihren Datentypen in der Reihenfolge der Eingabeparameter. 1. Wählen Sie bei **Returns** (Rückgabewerte) einen Datentyp aus. 1. Geben Sie den **SQL-Programmcode** oder den **Python-Programmcode** für die Funktion ein. 1. Wählen Sie **Erstellen** aus. Weitere Informationen zu benutzerdefinierten Funktionen (UDFs) finden Sie unter [Erstellen benutzerdefinierter Funktionen](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/user-defined-functions.html) im *Amazon Redshift Database* Developer Guide.