Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux Python UDFs à compter du 1er novembre 2025. Si vous souhaitez utiliser Python UDFs, créez la version UDFs antérieure à cette date. Le Python existant UDFs continuera à fonctionner normalement. Pour plus d'informations, consultez le billet de blog
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Accès aux données d'autres bases de données Amazon Redshift
Grâce au partage de données Amazon Redshift, vous pouvez partager des données en temps réel en toute sécurité et plus facilement entre des clusters AWS ou des comptes Amazon Redshift à des fins de lecture. Vous pouvez bénéficier d'un accès instantané, granulaire et performant aux données sur l'ensemble des clusters Amazon Redshift, sans avoir à les copier ou à les déplacer manuellement. Vos utilisateurs peuvent consulter le plus grand nombre d'informations cohérentes au fur up-to-date et à mesure qu'elles sont mises à jour dans les clusters Amazon Redshift. Vous pouvez partager des données à différents niveaux, tels que des bases de données, des schémas, des tables, des vues (y compris des vues standard, à liaison tardive et matérialisées) et des fonctions SQL définies par l'utilisateur (). UDFs
Le partage de données Amazon Redshift est particulièrement utile dans les situations suivantes :
Centralisation des applications essentielles à vos activités : utilisez un cluster central Extract-transform-load (ETL) qui partage des données avec plusieurs clusters de Business Intelligence (BI) ou d'analytique. Cette approche fournit un isolement de l'application en lecture et une rétrofacturation pour les applications individuelles.
Partage de données entre environnements : partagez des données entre les environnements de développement, de test et de production. Vous pouvez améliorer l’agilité des équipes en partageant des données selon différents niveaux de précision.
Pour plus d'informations sur le partage de données, consultez la section Gestion des tâches de partage de données dans le manuel Amazon Redshift Database Developer Guide.
