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 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](cross-database_example.md) 섹션을 참조하세요. ------ #### [ SQL ] ``` SELECT * FROM sales_db.public.tickit_sales_redshift ORDER BY 1,2 LIMIT 5; salesid | listid | sellerid | buyerid | eventid | dateid | qtysold | pricepaid | commission | saletime ---------+--------+----------+---------+---------+--------+---------+-----------+------------+--------------------- 1 | 1 | 36861 | 21191 | 7872 | 1875 | 4 | 728.00 | 109.20 | 2008-02-18 02:36:48 2 | 4 | 8117 | 11498 | 4337 | 1983 | 2 | 76.00 | 11.40 | 2008-06-06 05:00:16 3 | 5 | 1616 | 17433 | 8647 | 1983 | 2 | 350.00 | 52.50 | 2008-06-06 08:26:17 4 | 5 | 1616 | 19715 | 8647 | 1986 | 1 | 175.00 | 26.25 | 2008-06-09 08:38:52 5 | 6 | 47402 | 14115 | 8240 | 2069 | 2 | 154.00 | 23.10 | 2008-08-31 09:17:02 ``` 공유 객체에는 SELECT 문만 사용할 수 있습니다. 그러나 다른 로컬 데이터베이스에 있는 공유 객체의 데이터를 쿼리하여 소비자 클러스터에 테이블을 생성할 수 있습니다. ------