Amazon Redshift는 2025년 11월 1일부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. Python UDF를 사용하려면 이 날짜 이전에 UDF를 생성하세요. 기존 Python UDF는 정상적으로 계속 작동합니다. 자세한 내용은 블로그 게시물
Amazon Redshift의 데이터 공유에서 데이터 쿼리
Amazon Redshift를 사용하면 생산자 클러스터에서 데이터 공유 전반에 걸쳐 데이터를 쿼리하여 실시간 데이터를 복사하거나 전송하지 않고도 안전하게 액세스할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 Amazon Redshift 환경에서 데이터 공유 쿼리에 대한 세부 정보를 다룹니다.
소비자 데이터베이스 및 소비자 클러스터의 스키마에 대한 권한이 있는 사용자와 역할은 모든 공유 객체의 메타데이터를 탐색할 수 있습니다. 또한 소비자 클러스터에서 로컬 객체를 탐색할 수 있습니다. 이를 위해 JDBC 또는 ODBC 드라이버 또는 SVV_ALL 및 SVV_REDSHIFT 뷰를 사용합니다.
생산자 클러스터의 경우 각 스키마 내의 데이터베이스, 테이블 및 뷰에 많은 스키마가 있을 수 있습니다. 소비자 측의 사용자는 datashare를 통해 사용할 수 있는 객체의 하위 집합만 볼 수 있습니다. 이러한 사용자는 생산자 클러스터에서 전체 메타데이터를 볼 수 없습니다. 이 접근 방식은 datashare로 세분화된 메타데이터 보안 제어를 제공하는 데 도움이 됩니다.
로컬 클러스터 데이터베이스에 계속 연결합니다. 그러나 이제 세 부분으로 구성된 database.schema.table 표기법을 사용하여 datashare에서 생성된 데이터베이스와 스키마에서도 읽을 수도 있습니다. 사용자에게 표시되는 모든 데이터베이스에 걸쳐 쿼리를 수행할 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 클러스터의 로컬 데이터베이스이거나 datashare에서 생성된 데이터베이스일 수 있습니다. 소비자 클러스터는 datashare에서 생성된 데이터베이스에 연결할 수 없습니다.
전체 자격을 사용하여 데이터에 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터베이스 간 쿼리 예제 섹션을 참조하세요.
