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](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# Amazon Sagemaker Unified Studio を使用して Amazon Redshift と SageMaker Lakehouse のデータベースをクエリする
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Amazon SageMaker Unified Studio は、オフコンソールの開発環境を提供し、SageMaker Lakehouse、Amazon Redshift、および SQL 分析用の Amazon Athena のデータに対する SQL 分析をサポートします。管理者の URL を使用して Amazon SageMaker Unified Studio に移動し、SSO または AWS 認証情報を使用してログインします。最初のプロジェクトの設定の詳細については、「*Amazon SageMaker Unified Studio ユーザーガイド*」の「[Getting started](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/getting-started.html)」を参照してください。

Amazon SageMaker Unified Studio では、[クエリエディタ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/query-editor-navigate.html)を使用して Amazon Redshift と Amazon Athena を実行して [SQL 分析](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/sql-query.html)を実行できます。クエリエディタを使用して、クエリの記述と実行、結果の表示、チームとの作業の共有ができます。AWS アカウント (同じアカウント内および他の AWS アカウント 間で) の Redshift データウェアハウスに対してクエリを実行し、同じインターフェイスを使用して Redshift と Athena の両方の SQL クエリを構築し、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow を使用して SQL クエリをスケジュールします。Amazon Q 生成 SQL を使用して、自然言語から SQL を生成することもできます。