2026 年 6 月 30 日之后，Amazon Redshift 不再支持使用 Python UDF。我们将分阶段开始执行。有关 Python 生命周期终止和迁移选项详情的更多信息，请参阅 2025 年 6 月 30 日发布的[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/)。

# SVV\_GEOGRAPHY\_COLUMNS
<a name="r_SVV_GEOGRAPHY_COLUMNS"></a>

使用 SVV\_GEOGRAPHY\_COLUMNS 查看数据仓库中 GEOGRAPHY 列的列表。该列表包括来自数据共享的列。

SVV\_GEOGRAPHY\_COLUMNS 对所有用户均可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。

## 表列
<a name="r_SVV_GEOGRAPHY_COLUMNS-table-columns"></a>


| 列名称  | 数据类型  | 说明 | 
| --- | --- | --- | 
| f\_table\_catalog | varchar(128) | 包含 GEOGRAPHY 列的表所在数据库的名称。 | 
| f\_table\_schema | varchar(128) | 包含 GEOGRAPHY 列的表所在架构的名称。 | 
| f\_table\_name | varchar(128) | GEOGRAPHY 列所在的表的名称。 | 
| f\_geography\_column | varchar(128) | GEOGRAPHY 列的名称。 | 
| coord\_dimension | integer | GEOGRAPHY 数据的维度数。 | 
| srid | integer | GEOGRAPHY 数据的空间参考系统标识符 (SRID)。 | 
| type | varchar(128) | 空间地理数据类型名称。 | 

## 示例查询
<a name="r_SVV_GEOGRAPHY_COLUMNS-sample-query"></a>

以下示例显示了 SVV\_GEOGRAPHY\_COLUMNS 的结果。

```
SELECT * FROM svv_geography_columns;

f_table_catalog  | f_table_schema  | f_table_name  | f_geography_column  | coord_dimension | srid |  type
-----------------+-----------------+---------------+---------------------+-----------------+------+--------------
dev              | public          | spatial_test  | test_geography      | 2               | 0    | GEOGRAPHY
```