Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。 本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # INSERT 範例 TICKIT 資料庫中的 CATEGORY 資料表包含以下資料列： ``` catid | catgroup | catname | catdesc -------+----------+-----------+-------------------------------------------- 1 | Sports | MLB | Major League Baseball 2 | Sports | NHL | National Hockey League 3 | Sports | NFL | National Football League 4 | Sports | NBA | National Basketball Association 5 | Sports | MLS | Major League Soccer 6 | Shows | Musicals | Musical theatre 7 | Shows | Plays | All non-musical theatre 8 | Shows | Opera | All opera and light opera 9 | Concerts | Pop | All rock and pop music concerts 10 | Concerts | Jazz | All jazz singers and bands 11 | Concerts | Classical | All symphony, concerto, and choir concerts (11 rows) ``` 以類似 CATEGORY 資料表的結構描述建立 CATEGORY\$1STAGE 資料表，但定義資料欄的預設值： ``` create table category_stage (catid smallint default 0, catgroup varchar(10) default 'General', catname varchar(10) default 'General', catdesc varchar(50) default 'General'); ``` 以下 INSERT 陳述式會選取 CATEGORY 資料表中的所有資料列，然後將它們插入 CATEGORY\$1STAGE 資料表。 ``` insert into category_stage (select * from category); ``` 查詢前後的括號是選用的。 此命令會將新資料列插入 CATEGORY\$1STAGE 資料表，並且依序為每個資料欄指定值： ``` insert into category_stage values (12, 'Concerts', 'Comedy', 'All stand-up comedy performances'); ``` 您也可以插入結合特定值與預設值的新資料列： ``` insert into category_stage values (13, 'Concerts', 'Other', default); ``` 執行以下查詢來傳回插入的資料列： ``` select * from category_stage where catid in(12,13) order by 1; catid | catgroup | catname | catdesc -------+----------+---------+---------------------------------- 12 | Concerts | Comedy | All stand-up comedy performances 13 | Concerts | Other | General (2 rows) ``` 以下範例說明一些多資料列 INSERT VALUES 陳述式。第一個範例會在兩個資料列中插入特定 CATID 值，並且在兩個資料列的其他資料欄中插入預設值。 ``` insert into category_stage values (14, default, default, default), (15, default, default, default); select * from category_stage where catid in(14,15) order by 1; catid | catgroup | catname | catdesc -------+----------+---------+--------- 14 | General | General | General 15 | General | General | General (2 rows) ``` 下一個範例會插入包含不同的特定與預設值組合的三個資料列： ``` insert into category_stage values (default, default, default, default), (20, default, 'Country', default), (21, 'Concerts', 'Rock', default); select * from category_stage where catid in(0,20,21) order by 1; catid | catgroup | catname | catdesc -------+----------+---------+--------- 0 | General | General | General 20 | General | Country | General 21 | Concerts | Rock | General (3 rows) ``` 此範例中第一組 VALUES 產生的結果，與針對單一資料列 INSERT 陳述式指定 DEFAULT VALUES 的結果相同。 以下範例說明資料表有 IDENTITY 資料欄時的 INSERT 行為。首先，建立新的 CATEGORY 資料表版本，然後從 CATEGORY 將資料列插入其中： ``` create table category_ident (catid int identity not null, catgroup varchar(10) default 'General', catname varchar(10) default 'General', catdesc varchar(50) default 'General'); insert into category_ident(catgroup,catname,catdesc) select catgroup,catname,catdesc from category; ``` 請注意，您無法將特定整數值插入 CATID IDENTITY 資料欄。IDENTITY 資料欄的值會自動產生。 以下範例將示範，多資料列 INSERT VALUES 陳述式中無法使用子查詢做為表達式： ``` insert into category(catid) values ((select max(catid)+1 from category)), ((select max(catid)+2 from category)); ERROR: can't use subqueries in multi-row VALUES ``` 下列範例會示範使用 `WITH SELECT` 子句將資料從 `venue` 資料表填入暫存資料表中的插入操作。如需 `venue` 資料表的相關資訊，請參閱 [範本資料庫](c_sampledb.md)。 首先，建立暫存資料表 `#venuetemp`。 ``` CREATE TABLE #venuetemp AS SELECT * FROM venue; ``` 列出 `#venuetemp` 資料表中的資料列。 ``` SELECT * FROM #venuetemp ORDER BY venueid; venueid | venuename | venuecity | venuestate| venueseats --------+--------------------------+------------+-----------+------------ 1 Toyota Park Bridgeview IL 0 2 Columbus Crew Stadium Columbus OH 0 3 RFK Stadium Washington DC 0 4 CommunityAmerica Ballpark Kansas City KS 0 5 Gillette Stadium Foxborough MA 68756 ... ``` 使用 `WITH SELECT` 子句在 `#venuetemp` 資料表中插入 10 個重複的資料列。 ``` INSERT INTO #venuetemp (WITH venuecopy AS (SELECT * FROM venue) SELECT * FROM venuecopy ORDER BY 1 LIMIT 10); ``` 列出 `#venuetemp` 資料表中的資料列。 ``` SELECT * FROM #venuetemp ORDER BY venueid; venueid | venuename | venuecity | venuestate| venueseats --------+--------------------------+------------+-----------+------------ 1 Toyota Park Bridgeview IL 0 1 Toyota Park Bridgeview IL 0 2 Columbus Crew Stadium Columbus OH 0 2 Columbus Crew Stadium Columbus OH 0 3 RFK Stadium Washington DC 0 3 RFK Stadium Washington DC 0 4 CommunityAmerica Ballpark Kansas City KS 0 4 CommunityAmerica Ballpark Kansas City KS 0 5 Gillette Stadium Foxborough MA 68756 5 Gillette Stadium Foxborough MA 68756 ... ```