Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.
# Amazon Redshift의 데이터 공유 고려 사항
Amazon Redshift **데이터 공유를 사용하면 데이터를 수동으로 이동하거나 복사하지 않고도 Amazon Redshift 클러스터, 작업 그룹, AWS 계정 및 AWS 리전 전체에서 라이브 데이터에 대한 액세스를 안전하게 공유할 수 있습니다. 이전에는 데이터 공유의 객체가 모든 상황에서 읽기 전용이었습니다. 데이터 공유의 객체에 쓰는 기능은 새로운 기능입니다. 생산자가 데이터 공유의 객체에 INSERT 또는 CREATE와 같은 쓰기 권한을 특별히 부여한 경우에만 데이터 공유의 객체에 쓰기가 활성화됩니다. 또한 계정 간 공유의 경우 생산자는 쓰기에 대한 데이터 공유를 승인하고 소비자는 쓰기를 위해 특정 클러스터와 작업 그룹을 연결해야 합니다.
이 섹션에서는 Amazon Redshift 데이터 공유 작업 시 고려 사항을 다룹니다.
**Topics**
+ [Amazon Redshift의 데이터 공유에 대한 일반적인 고려 사항](considerations-datashare-general.md)
+ [Amazon Redshift의 데이터 공유 읽기 및 쓰기 고려 사항](considerations-datashare-reads-writes.md)
+ [Amazon Redshift Serverless 복원 시 데이터 공유에 대한 고려 사항](considerations-datashare-serverless-restore.md)
+ [Amazon Redshift에서 데이터 레이크 테이블과의 데이터 공유 시 고려 사항](considerations-datashare-datalake.md)
+ [Amazon Redshift에서 AWS Lake Formation과의 데이터 공유 시 고려 사항](lake-formation-considerations.md)
+ [Amazon Redshift에서 AWS Data Exchange과의 데이터 공유 시 고려 사항](adx-considerations.md)
+ [데이터 공유에 부여할 수 있는 권한](permissions-datashares.md)
+ [소비자의 데이터 공유 쓰기에 지원되는 SQL 문](multi-warehouse-writes-sql-statements.md)
+ [소비자의 데이터 공유 쓰기에 지원되지 않는 SQL 문](multi-warehouse-writes-sql-statements-unsupported.md)
# Amazon Redshift의 데이터 공유에 대한 일반적인 고려 사항
다음은 Amazon Redshift의 데이터 공유 작업 시 일반적인 고려 사항입니다.
+ *기본 데이터베이스* - 데이터 공유에서 데이터를 읽을 때는 로컬 클러스터 데이터베이스에 연결된 상태를 유지합니다. 데이터 공유에서 생성된 데이터베이스 설정 및 읽기에 대한 자세한 내용은 [데이터 공유 객체 쿼리](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/query-editor-v2-datashare-using.html#query-editor-v2-datashare-consumer) 및 [Amazon Redshift Spectrum의 외부 데이터 레이크 테이블에 대한 구체화된 뷰외부 데이터 레이크 테이블의 구체화된 뷰](materialized-view-external-table.md)를 참조하세요.
+ *연결* - 데이터 공유에 쓰려면 데이터 공유 데이터베이스에 직접 연결하거나 USE 명령을 실행해야 합니다. 세 부분으로 구성된 표기법을 사용할 수도 있습니다. USE 명령은 외부 테이블에서 지원되지 않습니다.
+ *성능* - 공유 데이터에 대한 쿼리의 성능은 소비자 클러스터의 컴퓨팅 용량에 따라 다릅니다.
+ *데이터 전송 요금* - 리전 간 데이터 공유에는 리전 간 데이터 전송 요금이 추가로 부과됩니다.
+ 이러한 데이터 전송 요금은 동일한 리전 내에서는 적용되지 않고 리전 간에만 적용됩니다. 자세한 내용은 [리전 간 데이터 공유를 위한 비용 관리](cross-region-billing.md) 섹션을 참조하세요.
+ 생산자의 데이터를 쿼리하는 데 필요한 모든 컴퓨팅 및 리전 간 데이터 전송 요금은 소비자에게 부과됩니다. 프로비저닝된 클러스터 또는 서버리스 네임스페이스의 기본 데이터 스토리지에 대해서는 생산자에게 요금이 부과됩니다.
+ *클러스터 내부 및 클러스터 간 데이터 공유* - 서로 다른 Amazon Redshift 프로비저닝 클러스터 또는 서버리스 작업 그룹 간에 데이터를 공유할 때만 데이터 공유가 필요합니다. 다른 데이터베이스의 객체에 대해 필요한 권한이 있는 한, 동일한 클러스터 내에서 간단한 세 부분으로 구성된 표기법 `database.schema.table`을 사용하여 다른 데이터베이스를 쿼리할 수 있습니다.
+ *메타데이터 검색* - Redshift JDBC, ODBC 또는 Python 드라이버를 통해 데이터 공유 데이터베이스에 직접 연결된 소비자인 경우 다음과 같은 방법으로 카탈로그 데이터를 볼 수 있습니다.
+ SQL [SHOW](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_SHOW.html) 명령
+ information\$1schema 테이블 및 뷰 쿼리
+ [SVV 메타데이터 뷰](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/svv_views.html) 쿼리
+ *권한 가시성* - 소비자는 SHOW GRANTS SQL 명령을 통해 데이터 공유에 부여된 권한을 볼 수 있습니다.
+ *데이터 공유를 위한 클러스터 암호화 관리* - AWS 계정 전반에서 데이터를 공유하려면 생산자와 소비자 클러스터를 모두 암호화해야 합니다.
+ 생산자와 소비자 클러스터 및 서버리스 네임스페이스가 모두 동일한 계정에 있는 경우 동일한 암호화 유형(암호화되지 않은 유형 또는 암호화된 유형 중 하나)을 보유해야 합니다. Lake Formation 관리형 데이터 공유를 포함한 다른 모든 경우에는 소비자와 생산자를 모두 암호화해야 합니다. 이는 보안을 위한 것입니다. 하지만 동일한 암호화 키를 공유할 필요는 없습니다.
+ 전송 중인 데이터 보호를 위해 생산자 클러스터의 암호화 스키마를 통해 전송 중인 모든 데이터를 암호화합니다. 소비자 클러스터는 데이터가 로드될 때 이 암호화 스키마를 채택합니다. 그런 다음 소비자 클러스터는 일반적인 암호화된 클러스터로 작동합니다. 생산자와 소비자 간의 통신도 공유 키 스키마를 사용하여 암호화됩니다. 전송 중 암호화에 대한 자세한 내용은 [전송 중 데이터 암호화](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/security-encryption-in-transit.html)를 참조하세요.
# Amazon Redshift의 데이터 공유 읽기 및 쓰기 고려 사항
**참고**
데이터 공유를 사용하는 Amazon Redshift 다중 웨어하우스 쓰기는 현재 트랙 버전 1.0.78881 이상의 프로비저닝된 클러스터에 대한 Amazon Redshift 패치 186과 버전 1.0.78890 이상의 Amazon Redshift Serverless 작업 그룹에 대해서만 지원됩니다.
다음은 Amazon Redshift의 데이터 공유 읽기 및 쓰기 작업 시 고려 사항입니다.
+ 데이터 공유를 통해서만 SQL UDF를 공유할 수 있습니다. Python 및 Lambda UDF는 지원되지 않습니다.
+ 생산자 데이터베이스에 특정 데이터 정렬이 있는 경우 소비자 데이터베이스에 동일한 데이터 정렬 설정을 사용합니다.
+ Amazon Redshift는 생산자 클러스터에서 중첩된 SQL 사용자 정의 함수를 지원하지 않습니다.
+ Amazon Redshift는 인터리브 정렬 키가 있는 테이블과 이러한 테이블을 참조하는 뷰 공유를 지원하지 않습니다.
+ Amazon Redshift는 액세스 준비와 실행 간에 동시 DDL이 발생한 데이터 공유 객체에 대한 액세스를 지원하지 않습니다.
+ Amazon Redshift는 데이터 공유를 통한 저장 프로시저 공유를 지원하지 않습니다.
+ Amazon Redshift는 메타데이터 시스템 뷰 및 시스템 테이블 공유를 지원하지 않습니다.
+ *컴퓨팅 유형* - 이 기능을 사용하려면 Serverless 작업 그룹, ra3.large 클러스터, ra3.xlplus 클러스터, ra3.4xl 클러스터 또는 ra3.16xl 클러스터를 사용해야 합니다.
+ *격리 수준* - 다른 Serverless 작업 그룹과 프로비저닝된 클러스터가 데이터베이스에 쓸 수 있으려면 데이터베이스의 격리 수준이 스냅샷 격리여야 합니다.
+ *다중 문 쿼리 및 트랜잭션* - 트랜잭션 블록 외부의 다중 문 쿼리는 현재 지원되지 않습니다. 따라서 dbeaver와 같은 쿼리 에디터를 사용하고 쓰기 쿼리가 여러 개 있는 경우 쿼리를 명시적인 BEGIN...END 트랜잭션 문으로 래핑해야 합니다.
다중 명령문이 트랜잭션 외부에서 사용되는 경우 첫 번째 명령이 생산자 데이터베이스에 대한 쓰기인 경우 문의 후속 쓰기 명령은 해당 생산자 데이터베이스에만 허용됩니다. 첫 번째 명령이 읽기인 경우 후속 쓰기 명령은 사용된 데이터베이스가 설정된 경우 사용된 데이터베이스에만 허용되고, 설정되지 않은 경우 로컬 데이터베이스에만 허용됩니다. 트랜잭션의 쓰기는 단일 데이터베이스에만 지원됩니다.
+ *소비자 크기 조정* - 데이터 공유를 사용하여 쓰기를 수행하려면 소비자 클러스터에 64개 이상의 조각이 있어야 합니다.
+ *뷰 및 구체화된 뷰* - 데이터 공유 데이터베이스에서 뷰 또는 구체화된 뷰를 만들거나 업데이트하거나 변경할 수 없습니다.
+ *보안* - 열 수준(CLS), 행 수준(RLS) 및 동적 데이터 마스킹(DDM)과 같은 보안 정책을 데이터 공유 객체에 연결하거나 제거할 수 없습니다.
+ *관리 가능성* - 소비자 웨어하우스는 데이터 공유 객체 또는 데이터 공유 객체를 참조하는 뷰를 다른 데이터 공유에 추가할 수 없습니다. 또한 소비자는 기존 데이터 공유를 수정하거나 삭제할 수 없습니다.
+ *잘라내기 작업* - 데이터 공유 쓰기는 원격 테이블에 대한 트랜잭션 잘라내기를 지원합니다. 이는 클러스터에서 로컬로 실행하는 자동 커밋 잘라내기와 다릅니다. SQL 명령에 대한 자세한 내용은 [TRUNCATE](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_TRUNCATE.html) 섹션을 참조하세요.
+ *복제* - LIKE 절 문이 있는 CREATE TABLE은 소비자 웨어하우스에서 생산자를 대상으로 작성을 할 때 단일 상위 테이블에서의 복제를 지원합니다.
# Amazon Redshift Serverless 복원 시 데이터 공유에 대한 고려 사항
Amazon Redshift Serverless 복원 작업 중 데이터 공유를 사용할 때 다음 사항을 고려합니다.
**Amazon Redshift Serverless 생산자 네임스페이스로 스냅샷 복원:**
+ Amazon Redshift Serverless 생산자 네임스페이스에 스냅샷을 복원하면 현재 데이터 공유가 스냅샷의 데이터 공유로 대체됩니다. 그러나 데이터 공유 권한은 다음 조건이 모두 충족되는 경우에만 유지됩니다.
+ 스냅샷은 고객이 복원하는 것과 동일한 네임스페이스에서 생성됩니다.
+ 데이터 공유 권한이 현재 네임스페이스에 존재하며,
+ 스냅샷을 생성할 때 데이터 공유 권한이 네임스페이스에 존재했습니다.
+ 스냅샷을 생성할 때 소비자에게 데이터 공유가 부여되었지만 삭제되었거나 최신 네임스페이스에서 권한 부여가 취소된 경우 데이터 공유가 복원됩니다. 하지만 복원 후에는 소비자 클러스터에 부여된 데이터 공유 권한이 더 이상 유효하지 않습니다. 데이터 공유 접근 권한을 복구하려면 원하는 소비자 클러스터에 데이터 공유 사용 권한을 다시 부여합니다.
+ 최신 네임스페이스에서 소비자에게 데이터 공유가 부여되었지만 스냅샷을 생성할 때 부여되지 않은 경우 복원 후 데이터 공유 액세스가 유지되지 않습니다.
+ 데이터 공유 권한 부여/연결 범위는 복원 후 네임스페이스에서 변경되지 않습니다. 예를 들어 데이터 공유가 전체 AWS 계정에 연결된 경우 복원하기 전에 복원 후 스냅샷을 생성할 때 연결 범위는 연결 범위에 관계없이 계정 수준으로 유지됩니다.
+ 스냅샷에서 복원하면 후속 변경 사항에 관계없이 스냅샷이 생성된 시점에 공개적으로 액세스할 수 있는 설정이 해당 상태로 되돌아갑니다.
**Amazon Redshift Serverless 소비자 네임스페이스로 스냅샷 복원:**
+ 소비자 네임스페이스를 복원하면 생산자 관리자가 사용량을 다시 부여할 필요 없이 데이터 공유 액세스가 유지됩니다. 그러나 복원 후 데이터 공유에서 생성된 데이터베이스가 더 이상 존재하지 않는 경우 소비자는 데이터 공유에서 데이터베이스를 다시 생성해야 합니다.
# Amazon Redshift에서 데이터 레이크 테이블과의 데이터 공유 시 고려 사항
다음은 Amazon Redshift에서 데이터 레이크 테이블 작업 시 고려 사항입니다.
+ 데이터 레이크 테이블의 데이터 공유는 Amazon S3 버킷 암호화를 위한 고객 관리형 AWS KMS keys를 지원하지 않습니다. 암호화에 AWS 관리형 키를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon S3 관리형 키를 사용한 서버 측 암호화(SSE-S3) 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingServerSideEncryption.html)을 참조하세요.
+ 암호화된 AWS Glue 카탈로그에서 데이터 레이크 테이블을 데이터 공유하려면 [데이터 카탈로그 암호화](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/encrypt-glue-data-catalog.html)의 지침에 따라 AWS KMS 작업을 IAM 역할에 위임해야 합니다.
+ `LOCATION` 절에서 매니페스트 파일을 명시적으로 지정하는 외부 테이블은 데이터 공유에 지원되지 않습니다. 여기에는 Amazon Redshift Spectrum에서 지원하는 다음 테이블이 포함됩니다.
+ Delta Lake
+ Hudi
# Amazon Redshift에서 AWS Lake Formation과의 데이터 공유 시 고려 사항
다음은 Lake Formation과 Amazon Redshift 데이터를 공유할 때 고려해야 할 사항과 제한 사항입니다. 데이터 공유 고려 사항 및 제한 사항에 대한 자세한 내용은 [Amazon Redshift에서 데이터 공유를 사용할 때의 고려 사항](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/datashare-considerations.html)을 참조하세요. Lake Formation 제한에 대한 자세한 내용은 [Lake Formation에서의 Amazon Redshift 데이터 공유 작업에 대한 참고 사항](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/notes-rs-datashare.html)을 참조하세요.
+ 리전 간 Lake Formation에 데이터 공유를 공유하는 것은 현재 지원되지 않습니다.
+ 공유 관계에서 사용자에 대해 열 수준 필터가 정의된 경우 `SELECT *` 작업을 수행하면 사용자가 액세스할 수 있는 열만 반환됩니다.
+ Lake Formation의 셀 수준 필터는 지원되지 않습니다.
+ 뷰 및 해당 테이블을 생성하고 Lake Formation에 공유한 경우 테이블 액세스를 관리하도록 필터를 구성할 수 있으며, 소비자 클러스터 사용자가 공유 객체에 액세스하는 경우 Amazon Redshift가 Lake Formation에 정의된 정책을 적용합니다. 사용자가 Lake Formation과 공유된 뷰에 액세스하면 Redshift는 뷰에 정의된 Lake Formation 정책만 적용하고 뷰에 포함된 테이블에 정의된 정책은 적용하지 않습니다. 그러나 사용자가 테이블에 직접 액세스하면 Redshift는 정의된 Lake Formation 정책을 테이블에 적용합니다.
+ 공유 테이블에 Lake Formation 필터가 구성된 경우 공유 테이블을 기반으로 소비자에 구체화된 뷰를 생성할 수 없습니다.
+ Lake Formation 관리자에게는 [데이터 레이크 관리자](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/getting-started-setup.html#create-data-lake-admin) 권한과 [데이터 공유를 수락하는 데 필요한 권한](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/redshift-ds-prereqs.html)이 있어야 합니다.
+ 생산자 소비자 클러스터가 Lake Formation을 통해 데이터 공유를 공유하려면 최신 Amazon Redshift 클러스터 버전 또는 서버리스 작업 그룹이 포함된 RA3 클러스터여야 합니다.
+ 생산자 클러스터와 소비자 클러스터를 모두 암호화해야 합니다.
+ 생산자 클러스터 또는 작업 그룹에 구현된 Redshift 행 수준 및 열 수준 액세스 제어 정책은 데이터 공유가 Lake Formation에 공유될 때 무시됩니다. Lake Formation 관리자는 Lake Formation에서 이러한 정책을 구성해야 합니다. 생산자 클러스터 또는 작업 그룹 관리자는 [ALTER TABLE](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_ALTER_TABLE.html) 명령을 사용하여 테이블에 대한 RLS를 끌 수 있습니다.
+ Lake Formation을 통한 데이터 공유는 Redshift와 Lake Formation에 모두 액세스할 수 있는 사용자만 사용할 수 있습니다.
# Amazon Redshift에서 AWS Data Exchange과의 데이터 공유 시 고려 사항
Amazon Redshift용 AWS Data Exchange 사용 시 다음 사항을 고려하세요.
+ 생산자와 소비자 모두 Amazon Redshift datashare를 사용하려면 RA3 인스턴스 유형을 사용해야 합니다. 생산자는 최신 Amazon Redshift 클러스터 버전과 함께 RA3 인스턴스 유형을 사용해야 합니다.
+ 생산자 클러스터와 소비자 클러스터를 모두 암호화해야 합니다.
+ AWS Data Exchange datashare가 포함된 제품을 비롯하여 AWS Data Exchange에 제품을 나열하려면 AWS Data Exchange 공급자로 등록해야 합니다. 자세한 내용은 [공급자로 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/data-exchange/latest/userguide/provider-getting-started.html)를 참조하세요.
+ AWS Data Exchange를 통해 Amazon Redshift 데이터를 찾고, 구독하고, 쿼리하기 위해 등록된 AWS Data Exchange 공급자일 필요는 없습니다.
+ 데이터에 대한 액세스를 제어하려면 공개적으로 액세스할 수 있는 설정이 지정된 상태에서 AWS Data Exchange datashare를 생성합니다. 공개적으로 액세스할 수 있는 설정을 해제하도록 AWS Data Exchange datashare를 변경하려면 ALTER DATASHARE SET PUBLICACCESSIBLE FALSE를 허용하도록 세션 변수를 설정합니다. 자세한 내용은 [ALTER DATASHARE 사용 참고 사항](r_ALTER_DATASHARE.md#r_ALTER_DATASHARE_usage) 섹션을 참조하세요.
+ AWS Data Exchange datashare에 대한 액세스 권한은 datashare가 포함된 AWS Data Exchange 제품에 대한 활성 구독을 기반으로 부여되기 때문에 생산자는 AWS Data Exchange datashare에서 소비자를 수동으로 추가하거나 제거할 수 없습니다.
+ 생산자는 소비자가 실행하는 SQL 쿼리를 볼 수 없습니다. 생산자만 액세스할 수 있는 Amazon Redshift 테이블을 통해서만 쿼리 수 또는 소비자가 쿼리하는 객체와 같은 메타데이터를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon Redshift의 데이터 공유 모니터링 및 감사](auditing.md) 섹션을 참조하세요.
+ datashare를 공개적으로 액세스할 수 있게 하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 공개적으로 액세스할 수 있는 소비자 클러스터가 있는 AWS Data Exchange의 구독자가 datashare를 사용할 수 없습니다.
+ DROP DATASHARE 문을 사용하여 다른 AWS 계정과 공유되는 AWS Data Exchange datashare를 삭제하지 않는 것이 좋습니다. 그렇게 하면 datashare에 대한 액세스 권한이 있는 AWS 계정가 액세스 권한을 상실합니다. 이 작업은 되돌릴 수 없습니다. 이러한 유형의 변경을 수행하면 AWS Data Exchange의 데이터 제품 조건을 위반할 수 있습니다. AWS Data Exchange datashare를 삭제하려는 경우 [DROP DATASHARE 사용 참고 사항](r_DROP_DATASHARE.md#r_DROP_DATASHARE_usage) 섹션을 참조하세요.
+ 리전 간 데이터 공유의 경우 AWS Data Exchange datashare를 생성하여 라이선스 데이터를 공유할 수 있습니다.
+ 다른 리전의 데이터를 사용하는 경우 소비자는 생산자 리전에서 소비자 리전으로의 리전 간 데이터 전송 요금을 지불합니다.
# 데이터 공유에 부여할 수 있는 권한
데이터 공유 맥락에서 다양한 객체 유형과 다양한 권한을 부여할 수 있습니다.
데이터베이스
+ CREATE
+ 객체
+ ALTER
+ DROP
스키마:
+ CREATE
+ 객체
+ ALTER
+ DROP
테이블:
+ SELECT
+ INSERT
+ UPDATE
+ DELETE
+ TRUNCATE
+ DROP
+ ALTER
+ REFERENCES
함수:
+ EXECUTE
# 소비자의 데이터 공유 쓰기에 지원되는 SQL 문
쓰기를 포함한 데이터 공유에 지원되는 데이터 정의 언어(DDL) 문은 다음과 같습니다.
+ ALTER TABLE RENAME TO
+ ALTER TABLE RENAME COLUMN TO
+ ALTER TABLE ADD/DROP COLUMN
+ ALTER SCHEMA RENAME TO
+ \$1 CREATE \$1 DROP \$1 SCHEMA
+ \$1 CREATE \$1 DROP \$1 SHOW \$1 TABLE
+ CREATE TABLE table\$1name AS
+ BEGIN \$1 START TRANSACTION
+ END \$1 COMMIT \$1 ROLLBACK
+ TRUNCATE
쓰기를 포함한 데이터 공유에 지원되는 데이터 조작 언어(DML) 문은 다음과 같습니다.
+ SELECT
+ INSERT
+ INSERT INTO SELECT
+ UPDATE
+ DELETE
+ MERGE
+ COPY(COMPUPDATE 제외)
쓰기를 포함한 데이터 공유에 지원되는 분석 문은 다음과 같습니다.
+ ANALYZE. 소비자가 USER ANALYZE를 실행하고 생산자에게 통계를 보냅니다.
+ 소비자에서 실행되는 CTAS/COPY에 의해 활성화된 분석. 여기에는 소규모 소비자를 위한 멀티플렉싱이 포함됩니다.
+ COPY 후 생산자에서 실행 자동 분석.
쓰기를 포함한 데이터 공유에 지원되는 권한 문은 다음과 같습니다.
+ \$1 GRANT \$1 REVOKE \$1 privilege\$1name ON OBJECT\$1TYPE object\$1name TO consumer\$1user
+ SHOW GRANTS. 자세한 내용은 [SHOW GRANTS](r_SHOW_GRANTS.md) 섹션을 참조하세요.
# 소비자의 데이터 공유 쓰기에 지원되지 않는 SQL 문
다음은 지원되지 않습니다.
+ 생산자에 쓸 때 소비자 웨어하우스에 대한 다중 문 쿼리
+ 이전 명령이 읽기 문인 경우 다른 데이터베이스의 소비자 웨어하우스에 대한 다중 문 쿼리
+ 공유 데이터베이스에 연결되지 않은 경우 one.dot 또는 two.dot 표기법과 같은 점 3개 표기법 이외의 객체 참조
+ 소비자가 생산자에게 쓰는 동시성 조정 쿼리
+ 소비자가 생산자에게 쓰는 자동 복사 작업 쓰기
+ 소비자가 생산자에게 쓰는 스트리밍 작업
+ 생산자 클러스터에서 소비자가 제로 ETL 통합 테이블 생성 제로 ETL 통합에 대한 자세한 내용은 [제로 ETL 통합 작업](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html)을 참조하세요.
+ 데이터 공유를 통한 인터리브 정렬 키를 사용한 테이블에 쓰기
+ 데이터 공유를 통해 저장된 프로시저에 쓰기
+ 데이터 공유를 통해 SQL 사용자 정의 함수(UDF)에 쓰기. 여기에는 중첩, Python 및 Lambda UDF가 포함됩니다.
+ 생산자보다 컴퓨팅 조각이 많은 소비자 웨어하우스에 대한 ID 열의 UPDATE, INSERT 또는 COPY 문
+ 생산자에게 쓸 때 소비자 웨어하우스에 비RMS 외부 테이블의 MERGE 문
+ 다음이 포함된 CREATE TABLE 문:
+ 데이터 유형 VARBYTE로 설정한 DEFAULT 표현식. VARBYTE 데이터 유형은 암시적으로 다른 데이터 유형으로 변환될 수 없습니다. 자세한 내용은 [CAST 함수](r_CAST_function.md) 섹션을 참조하세요.
+ 생산자에게 쓸 때 소비자 웨어하우스에 대한 NULL 파라미터가 있는 AS OF SELECT 문