从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# 在 Amazon Redshift 中使用联合查询来查询数据
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通过在 Amazon Redshift 中使用*联合查询*，您可以跨操作数据库、数据仓库和数据湖查询和分析数据。利用联合查询功能，您可以将来自 Amazon Redshift 的对外部数据库中的实时数据的查询与跨 Amazon Redshift 和 Amazon S3 环境的查询相结合。联合查询可以使用 Amazon RDS for PostgreSQL、Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版本、Amazon RDS for MySQL 和 Amazon Aurora MySQL 兼容版本中的外部数据库。

可以使用联合查询将实时数据整合到业务情报 (BI) 和报告应用程序中。例如，要使 Amazon Redshift 能够更轻松地摄入数据，您可以使用联合查询来执行以下操作：
+ 直接查询操作数据库。
+ 快速应用转换。
+ 将数据加载到目标表中，而无需复杂的提取、转换、加载 (ETL) 管道。

为了减少网络上的数据移动并提高性能，Amazon Redshift 将联合查询的计算部分直接分发到远程操作数据库中。Amazon Redshift 还根据需要使用其并行处理能力来支持运行这些查询。

在运行联合查询时，Amazon Redshift 首先从领导节点建立与 RDS 或 Aurora DB 集群数据库实例的客户端连接来检索表元数据。从计算节点中，Amazon Redshift 使用下推谓词发出子查询并检索结果行。然后，Amazon Redshift 在计算节点之间分配结果行以供进一步处理。

有关发送到 Amazon Aurora PostgreSQL 数据库或 Amazon RDS for PostgreSQL 数据库的查询的详细信息将记录在系统视图 [SVL\$1FEDERATED\$1QUERY](r_SVL_FEDERATED_QUERY.md) 中。

**Topics**
+ [开始使用对 PostgreSQL 的联合查询](getting-started-federated.md)
+ [开始使用 AWS CloudFormation 联合查询 PostgreSQL](getting-started-federated-CF.md)
+ [开始使用对 MySQL 的联合查询](getting-started-federated-mysql.md)
+ [创建密钥和 IAM 角色以使用联合查询](federated-create-secret-iam-role.md)
+ [使用联合查询的示例](federated_query_example.md)
+ [Amazon Redshift 与支持的 PostgreSQL 和 MySQL 数据库之间的数据类型差异](federated-data-types.md)
+ [使用 Amazon Redshift 访问联合数据时的注意事项](federated-limitations.md)