Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、ブログ記事を参照してください。

アプリケーションとツールに Amazon Redshift ドライバーメタデータ API を使用する

ビジネスインテリジェンスツールやクエリエディタなど、Amazon Redshift に接続するアプリケーションやツールの場合は、Amazon Redshift JDBC 2.x、ODBC 2.x、または Python ドライバーが提供するドライバーメタデータ API を使用して、データベース、スキーマ、テーブル、列、データ型などのデータウェアハウスオブジェクトに関するメタデータを検出することをお勧めします。あるいは、Amazon Redshift SHOW コマンドを使用することもできます。

ドライバーメタデータ API を使用すると、次の利点が得られます。

例: JDBC DatabaseMetaData.getTables() を使用したテーブルメタデータの取得

DatabaseMetaData dbmd = connection.getMetaData();

// getTables(catalog, schemaPattern, tableNamePattern, types)
//   catalog:          "test" — filters to the database named "test"
//   schemaPattern:    "test_pattern" — filters schemas matching this pattern (supports SQL wildcards % and _)
//   tableNamePattern: null — no filter, returns all table names
//   types:            {"TABLE", "EXTERNAL TABLE"} — only return regular tables and external tables
ResultSet rs = dbmd.getTables("test", "test_pattern", null, new String[] {"TABLE", "EXTERNAL TABLE"});

例: Python cursor.get_columns() を使用した列メタデータの取得

cursor: redshift_connector.Cursor = conn.cursor()

# get_columns(catalog, schema_pattern, table_name_pattern, column_name_pattern)
#   catalog:             'test' — filters to the database named "test"
#   schema_pattern:      'test_pattern' — filters schemas matching this pattern (supports SQL wildcards % and _)
#   table_name_pattern:  'testabc' — filters to the table named "testabc"
#   column_name_pattern: '%' — wildcard, returns all columns in the matching table
result: tuple = cursor.get_columns('test', 'test_pattern', 'testabc', '%')

例: ODBC SQLPrimaryKeys() を使用したプライマリキーメタデータの取得

// SQLPrimaryKeys(hstmt, catalog, catalog_len, schema, schema_len, table, table_len)
//   catalog: "test"         — filters to the database named "test"
//   schema:  "test_schema"  — filters to the schema named "test_schema"
//   table:   "test_table"   — retrieves primary key columns for this table
// Note: Unlike getTables/getColumns, SQLPrimaryKeys does NOT support wildcard patterns.
retcode = SQLPrimaryKeys(hstmt, (SQLCHAR *)"test", SQL_NTS, (SQLCHAR *)"test_schema", SQL_NTS, (SQLCHAR *)"test_table", SQL_NTS);

while (SQL_SUCCEEDED(retcode = SQLFetch(hstmt))) {
    for (i = 1; i <= columns; i++) {
        retcode = SQLGetData(hstmt, i, SQL_C_CHAR, buf, sizeof(buf), &indicator);
    }
}

例: ODBC SQLTables() を使用したデータベースとスキーマの一覧表示

ODBC API は、カタログまたはスキーマを一覧表示するための個別の関数を提供していません。代わりに、SQLTables() の特別な呼び出し規則を使用してこの情報を取得します。

すべてのデータベースを一覧表示するには (カタログ)

CatalogName を SQL_ALL_CATALOGS に設定して SQLTables() を呼び出します。SchemaName と TableName を空の文字列に設定します。結果セットは、TABLE_CAT 列のみの有効な値を返します。他のすべての列には NULL が含まれています。

// List all catalogs (databases) available on the data source.
retcode = SQLTables(hstmt,
    (SQLCHAR *)SQL_ALL_CATALOGS, SQL_NTS, // CatalogName = "%" (SQL_ALL_CATALOGS)
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // SchemaName = "" (empty string)
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // TableName  = "" (empty string)
    NULL, 0);                             // TableType  = NULL (not filtered)

すべてのスキーマを一覧表示するには

SchemaName を SQL_ALL_SCHEMAS に設定して SQLTables() を呼び出します。CatalogName と TableName を空の文字列に設定します。

// List all schemas available on the data source.
retcode = SQLTables(hstmt,
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // CatalogName = "" (empty string)
    (SQLCHAR *)SQL_ALL_SCHEMAS, SQL_NTS,  // SchemaName = "%" (SQL_ALL_SCHEMAS)
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // TableName  = "" (empty string)
    NULL, 0);                             // TableType  = NULL (not filtered)