O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de UDFs do Python a partir do Patch 198. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente até 30 de junho de 2026. Para ter mais informações, consulte a [publicação de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). # Banco de dados de exemplo Esta seção descreve o TICKIT, um banco de dados que os exemplos da documentação do Amazon Redshift usam. Este pequeno banco de dados consiste em sete tabelas: duas tabelas de fatos e cinco dimensões. É possível carregar o conjunto de dados TICKIT seguindo as etapas em [Etapa 4: Carregar dados do Amazon S3 para o Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/gsg/rs-gsg-create-sample-db.html) no Guia de conceitos básicos do Amazon Redshift. ![\[As sete tabelas do banco de dados TICKIT de exemplo e suas inter-relações.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/images/tickitdb.png) Esse aplicativo de banco de dados de exemplo ajuda analistas a acompanhar a atividade de vendas do site fictício TICKIT, onde usuários compram e vendem ingressos online para eventos esportivos, shows e concertos. Especificamente, os analistas podem identificar o movimento dos ingressos ao longo do tempo, as taxas de sucesso para vendedores e os eventos, locais e estações mais bem vendidos. Os analistas podem usar essas informações para fornecer incentivos para compradores e vendedores que frequentam o site, para atrair novos usuários e para promover publicidade e promoções. Por exemplo, a seguinte consulta localiza os cinco principais vendedores em San Diego com base no número de ingressos vendidos em 2008: ``` select sellerid, username, (firstname ||' '|| lastname) as name, city, sum(qtysold) from sales, date, users where sales.sellerid = users.userid and sales.dateid = date.dateid and year = 2008 and city = 'San Diego' group by sellerid, username, name, city order by 5 desc limit 5; sellerid | username | name | city | sum ----------+----------+-------------------+-----------+----- 49977 | JJK84WTE | Julie Hanson | San Diego | 22 19750 | AAS23BDR | Charity Zimmerman | San Diego | 21 29069 | SVL81MEQ | Axel Grant | San Diego | 17 43632 | VAG08HKW | Griffin Dodson | San Diego | 16 36712 | RXT40MKU | Hiram Turner | San Diego | 14 (5 rows) ``` O banco de dados usado para os exemplos neste guia contém um pequeno conjunto de dados; as duas tabelas de fatos contêm menos de 200.000 linhas e as dimensões variam de 11 linhas na tabela CATEGORY a, aproximadamente, 50.000 linhas na tabela USERS. Especificamente, os exemplos do banco de dados neste guia demonstram os recursos chave do design de tabelas do Amazon Redshift: + Distribuição de dados + Classificação de dados + Compactação de colunas Para obter informações sobre os esquemas das tabelas no banco de dados TICKIT, escolha as seguintes guias: ------ #### [ CATEGORY table ] [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/c_sampledb.html) ------ #### [ DATE table ] [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/c_sampledb.html) ------ #### [ EVENT table ] [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/c_sampledb.html) ------ #### [ VENUE table ] [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/c_sampledb.html) ------ #### [ USERS table ] [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/c_sampledb.html) ------ #### [ LISTING table ] [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/c_sampledb.html) ------ #### [ SALES table ] [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/c_sampledb.html) ------