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.

# 동적 데이터 마스킹 정책 관리용 SQL 명령
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다음 작업을 수행하여 동적 데이터 마스킹 정책을 생성, 연결, 분리 및 삭제할 수 있습니다.
+ DDM 정책을 만들려면 [마스킹 정책 생성](r_CREATE_MASKING_POLICY.md) 명령을 사용합니다.

  다음은 SHA-2 해시함수를 이용하여 마스킹 정책을 생성한 예이다.

  ```
  CREATE MASKING POLICY hash_credit 
  WITH (credit_card varchar(256)) 
  USING (sha2(credit_card + 'testSalt', 256));
  ```
+ 기존 DDM 정책을 변경하려면 [마스킹 정책 변경](r_ALTER_MASKING_POLICY.md) 명령을 사용합니다.

  다음은 기존 마스킹 정책을 변경하는 예제입니다.

  ```
  ALTER MASKING POLICY hash_credit
  USING (sha2(credit_card + 'otherTestSalt', 256));
  ```
+ 테이블에 대한 DDM 정책을 하나 이상의 사용자 또는 역할에 연결하려면 [마스킹 정책 연결](r_ATTACH_MASKING_POLICY.md) 명령을 사용합니다.

  다음은 마스킹 정책을 열/역할 쌍에 연결하는 예제입니다.

  ```
   ATTACH MASKING POLICY hash_credit 
  ON credit_cards (credit_card) 
  TO ROLE science_role 
  PRIORITY 30;
  ```

  PRIORITY 절은 여러 정책이 동일한 열에 첨부될 때 사용자 세션에 적용되는 마스킹 정책을 결정합니다. 예를 들어 앞의 예에서 사용자가 동일한 신용 카드 열에 우선 순위가 20인 다른 마스킹 정책을 연결한 경우 science\$1role의 정책이 우선 순위가 30보다 높으므로 적용됩니다.
+ 하나 이상의 사용자 또는 역할에서 테이블의 DDM 정책을 분리하려면 DETACH [마스킹 정책 분리](r_DETACH_MASKING_POLICY.md) 명령을 사용합니다.

  다음은 마스킹 정책을 열/역할 쌍에서 분리하는 예제입니다.

  ```
  DETACH MASKING POLICY hash_credit 
  ON credit_cards(credit_card) 
  FROM ROLE science_role;
  ```
+ 모든 데이터베이스에서 DDM 정책을 삭제하려면 [마스킹 정책 삭제](r_DROP_MASKING_POLICY.md) 명령을 사용하세요.

  다음은 모든 데이터베이스에서 마스킹 정책을 삭제하는 예제입니다.

  ```
  DROP MASKING POLICY hash_credit;  
  ```