Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 블로그 게시물을 참조하세요.

애플리케이션 및 도구에 Amazon Redshift 드라이버 메타데이터 API 사용

비즈니스 인텔리전스 도구 또는 쿼리 편집기와 같이 Amazon Redshift에 연결되는 애플리케이션 및 도구의 경우, Amazon Redshift JDBC 2.x, ODBC 2.x 또는 Python 드라이버에서 제공하는 드라이버 메타데이터 API를 사용하여 데이터베이스, 스키마, 테이블, 열 및 데이터 유형 등 데이터 웨어하우스 객체에 대한 메타데이터를 검색하는 것이 좋습니다. 대안으로 Amazon Redshift SHOW 명령을 사용할 수 있습니다.

드라이버 메타데이터 API를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

예: JDBC DatabaseMetaData.getTables()를 사용하여 테이블 메타데이터 검색

DatabaseMetaData dbmd = connection.getMetaData();

// getTables(catalog, schemaPattern, tableNamePattern, types)
//   catalog:          "test" — filters to the database named "test"
//   schemaPattern:    "test_pattern" — filters schemas matching this pattern (supports SQL wildcards % and _)
//   tableNamePattern: null — no filter, returns all table names
//   types:            {"TABLE", "EXTERNAL TABLE"} — only return regular tables and external tables
ResultSet rs = dbmd.getTables("test", "test_pattern", null, new String[] {"TABLE", "EXTERNAL TABLE"});

예: Python cursor.get_columns()를 사용하여 열 메타데이터 검색

cursor: redshift_connector.Cursor = conn.cursor()

# get_columns(catalog, schema_pattern, table_name_pattern, column_name_pattern)
#   catalog:             'test' — filters to the database named "test"
#   schema_pattern:      'test_pattern' — filters schemas matching this pattern (supports SQL wildcards % and _)
#   table_name_pattern:  'testabc' — filters to the table named "testabc"
#   column_name_pattern: '%' — wildcard, returns all columns in the matching table
result: tuple = cursor.get_columns('test', 'test_pattern', 'testabc', '%')

예: ODBC SQLPrimaryKeys()를 사용하여 프라이머리 키 메타데이터 검색

// SQLPrimaryKeys(hstmt, catalog, catalog_len, schema, schema_len, table, table_len)
//   catalog: "test"         — filters to the database named "test"
//   schema:  "test_schema"  — filters to the schema named "test_schema"
//   table:   "test_table"   — retrieves primary key columns for this table
// Note: Unlike getTables/getColumns, SQLPrimaryKeys does NOT support wildcard patterns.
retcode = SQLPrimaryKeys(hstmt, (SQLCHAR *)"test", SQL_NTS, (SQLCHAR *)"test_schema", SQL_NTS, (SQLCHAR *)"test_table", SQL_NTS);

while (SQL_SUCCEEDED(retcode = SQLFetch(hstmt))) {
    for (i = 1; i <= columns; i++) {
        retcode = SQLGetData(hstmt, i, SQL_C_CHAR, buf, sizeof(buf), &indicator);
    }
}

예: ODBC SQLTables()를 사용하여 데이터베이스 및 스키마 나열

ODBC API는 카탈로그 또는 스키마를 나열하기 위한 별도의 함수를 제공하지 않습니다. 대신 SQLTables()의 특수 호출 규칙을 사용하여 이 정보를 검색합니다.

모든 데이터베이스 나열(카탈로그)

CatalogName이 SQL_ALL_CATALOGS로 설정된 SQLTables()를 직접 호출합니다. SchemaName 및 TableName을 빈 문자열로 설정합니다. 결과 세트는 TABLE_CAT 열에서만 유효한 값을 반환합니다. 다른 모든 열에는 NULL이 포함됩니다.

// List all catalogs (databases) available on the data source.
retcode = SQLTables(hstmt,
    (SQLCHAR *)SQL_ALL_CATALOGS, SQL_NTS, // CatalogName = "%" (SQL_ALL_CATALOGS)
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // SchemaName = "" (empty string)
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // TableName  = "" (empty string)
    NULL, 0);                             // TableType  = NULL (not filtered)

모든 스키마를 나열하는 방법

SchemaName이 SQL_ALL_SCHEMAS로 설정된 SQLTables()를 직접 호출합니다. CatalogName 및 TableName을 빈 문자열로 설정합니다.

// List all schemas available on the data source.
retcode = SQLTables(hstmt,
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // CatalogName = "" (empty string)
    (SQLCHAR *)SQL_ALL_SCHEMAS, SQL_NTS,  // SchemaName = "%" (SQL_ALL_SCHEMAS)
    (SQLCHAR *)"", 0,                     // TableName  = "" (empty string)
    NULL, 0);                             // TableType  = NULL (not filtered)