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。

将 Amazon Redshift 驱动程序元数据 API 用于应用程序和工具

对于连接到 Amazon Redshift 的应用程序和工具，例如商业智能工具或查询编辑器，我们建议您使用 Amazon Redshift JDBC 2.x、ODBC 2.x 或 Python 驱动程序提供的驱动程序元数据 API 来发现有关数据仓库对象的元数据，包括数据库、架构、表、列和数据类型。作为替代方案，您可以使用 Amazon Redshift SHOW 命令。

使用驱动程序元数据 API 可获得以下优势：

示例：使用 JDBC DatabaseMetaData.getTables() 检索表元数据

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"});

示例：使用 Python cursor.get_columns() 检索列元数据

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', '%')

示例：使用 ODBC SQLPrimaryKeys() 检索主键元数据

// 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);
    }
}

示例：使用 ODBC SQLTables() 列出数据库和架构

ODBC API 未提供用于列出目录或架构的单独函数。相反，您可以使用 SQLTables() 的特殊调用约定来检索此信息。

列出所有数据库（目录）

在 CatalogName 设置为 SQL_ALL_CATALOGS 的情况下调用 SQLTables()。将 SchemaName 和 TableName 设置为空字符串。结果集仅在 TABLE_CAT 列中返回有效值。所有其它列都包含 NULL。

// 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)

列出所有架构

在 SchemaName 设置为 SQL_ALL_SCHEMAS 的情况下调用 SQLTables()。将 CatalogName 和 TableName 设置为空字符串。

// 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)