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。
# 使用 COPY 將資料載入 SUPER 欄
在下列章節中，您可以了解如何使用 COPY 命令將 JSON 資料載入 Amazon Redshift 的不同方式。如需 Amazon Redshift 用來剖析 COPY 命令中 JSON 的資料格式參數的相關資訊，請閱讀 [資料格式參數](copy-parameters-data-format.md) 中的 [JSON format for COPY](copy-parameters-data-format.md#copy-json) 參數說明。
**Topics**
+ [從 JSON 和 Avro 複製資料](#copy_json-from-JSON)
+ [從文字和 CSV 複製資料](#copy_json-from-text-csv)
+ [從單欄式 Parquet 和 ORC 複製資料](#copy_json-from-parquet-orc)
## 從 JSON 和 Avro 複製資料
Amazon Redshift 提供下列方法來使用 COPY 擷取 JSON 文件，即使 JSON 結構完全或部分未知：
+ 使用 `noshred` 選項將從 JSON 文件衍生的資料儲存到單一 SUPER 資料欄中。當結構描述不知道或預期會改變時，此方法非常有用。因此，這種方法可以更容易地將整個元組儲存在單一 SUPER 欄中。
+ 使用 `auto` 或 `jsonpaths` 選項將 JSON 文件分解成多個 Amazon Redshift 欄。屬性可以是 Amazon Redshift 純量或 SUPER 值。
您可以將這些選項與 JSON 或 Avro 格式搭配使用。如需 `noshred`、`auto` 和 `jsonpaths` 等 JSON 選項的詳細資訊，請參閱 [JSON format for COPY](copy-parameters-data-format.md#copy-json)。
Amazon Redshift 中 JSON 物件的大小上限為 4 MB，這會在任何分解或剖析操作之前套用。
### 方法 1：使用 `noshred` 將 JSON 文件複製到單一 SUPER 資料欄
您可以在 COPY 命令中使用 `noshred` 選項，將整個 JSON 文件複製到單一 SUPER 資料欄。請思考下列範例：
1. 使用包含單一 SUPER 資料欄的資料表。
```
CREATE TABLE region_nations_noshred (rdata SUPER);
```
1. 將 Amazon S3 的資料複製到單一 SUPER 資料欄。若要將 JSON 來源資料內嵌到單一 SUPER 資料欄中，請在 FORMAT JSON 子句中指定 `noshred` 選項。
```
COPY region_nations_noshred FROM 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/json/region_nation'
REGION 'us-east-1' IAM_ROLE 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/Redshift-S3'
FORMAT JSON 'noshred';
```
COPY 成功擷取 JSON 之後，您的資料表會有一個 `rdata` SUPER 資料欄，其中包含整個 JSON 物件的資料。擷取的資料會維護 JSON 階層的所有屬性。不過，分葉會轉換成 Amazon Redshift 純量類型，以便有效率地處理查詢。
1. 使用下列查詢擷取原始 JSON 字串。
```
SELECT rdata FROM region_nations_noshred;
```
當 Amazon Redshift 產生 SUPER 資料欄時，它可以透過 JSON 序列化使用 JDBC 做為字串進行存取。如需詳細資訊，請參閱[序列化複雜的巢狀 JSON](serializing-complex-JSON.md)。
### 方法 2：將 JSON 文件複製到多個 SUPER 資料欄
您可以將 JSON 文件分解為多個欄，這些欄可以是 SUPER 資料欄或 Amazon Redshift 純量類型。Amazon Redshift 傳播 JSON 物件的不同部分到不同的欄。請思考下列範例：
1. 建立包含多個欄的資料表，以保留分解後的 JSON。
```
CREATE TABLE region_nations
(
r_regionkey smallint
,r_name varchar
,r_comment varchar
,r_nations super
);
```
1. 若要將 JSON 複製到 `region_nations` 資料表中，請在 FORMAT JSON 子句中指定 AUTO 選項，將 JSON 值分割為多個欄。COPY 將頂層 JSON 屬性與欄名稱比對，並允許以 SUPER 值的形式擷取巢狀值，例如 JSON 陣列和物件。
```
COPY region_nations FROM 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/json/region_nation'
REGION 'us-east-1' IAM_ROLE 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/Redshift-S3'
FORMAT JSON 'auto';
```
當 JSON 屬性名稱混合使用大寫和小寫時，請在 FORMAT JSON 子句中指定 `auto ignorecase` 選項。如需 COPY 命令的相關資訊，請參閱[使用 'auto ignorecase' 選項從 JSON 資料載入](r_COPY_command_examples.md#copy-from-json-examples-using-auto-ignorecase)。
在某些情況下，欄名稱和 JSON 屬性不相符，或者要載入的屬性巢狀超過層級深度。如果是這樣，請使用 `jsonpaths` 檔案手動將 JSON 屬性對應至 Amazon Redshift 欄。請思考下列範例：
1. 建立包含多個欄的資料表，以保留分解後的 JSON。
```
CREATE TABLE region_nations
(
r_regionkey smallint
,r_name varchar
,r_comment varchar
,r_nations super
);
```
1. 在此情況下，欄名稱不符合 JSON 屬性。您可以建立 `jsonpaths` 檔案，依據屬性在 `jsonpaths` 陣列中的位置，將屬性路徑對應至資料表欄，如下所示：
```
{"jsonpaths": [
"$.r_regionkey",
"$.r_name",
"$.r_comment",
"$.r_nations
]
}
```
1. 使用 `jsonpaths` 檔案的位置作為 COPY 中 FORMAT JSON 選項的引數。
```
COPY nations FROM 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/json/region_nation'
REGION 'us-east-1' IAM_ROLE 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/Redshift-S3'
FORMAT JSON 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/jsonpaths/nations_jsonpaths.json';
```
1. 使用下列查詢來存取顯示資料分佈到多個欄的資料表。SUPER 資料欄使用 JSON 格式進行列印。
```
SELECT r_regionkey,r_name,r_comment,r_nations[0].n_nationkey FROM region_nations ORDER BY 1,2,3 LIMIT 1;
```
`jsonpaths` 檔案會將 JSON 文件中的欄位對應置資料表欄。您可以擷取其他欄，例如分散索引鍵和排序索引鍵，同時仍將完整的文件載入為 SUPER 欄。以下查詢會將完整文件載入 `nations` 欄。`name` 欄是排序索引鍵，而 `regionkey` 欄是分散索引鍵。請思考下列範例：
1. 建立包含多個欄的資料表，以保留分解後的 JSON。
```
CREATE TABLE nations_sorted (
regionkey smallint,
name varchar,
nations super
) DISTKEY(regionkey) SORTKEY(name);
```
1. 將根 jsonpath "$" 對應至文件的根目錄，如下所示：
```
{"jsonpaths": [
"$.r_regionkey",
"$.r_name",
"$"
]
}
```
1. 使用 `jsonpaths` 檔案的位置作為 COPY 中 FORMAT JSON 選項的引數。
```
COPY nations_sorted FROM 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/json/region_nation'
REGION 'us-east-1' IAM_ROLE 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/Redshift-S3'
FORMAT JSON 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/jsonpaths/nations_sorted_jsonpaths.json';
```
如需使用 `jsonpaths` 的詳細資訊，請參閱 [從 JSON 格式 COPY](copy-usage_notes-copy-from-json.md)。
## 從文字和 CSV 複製資料
Amazon Redshift 將文字和 CSV 格式的 SUPER 欄表示為序列化 JSON。SUPER 欄需要有效的 JSON 格式，才能以正確的類型資訊載入。取消物件、陣列、數字、布林值和 null 值的引號。將字串值換成雙引號。SUPER 資料欄會針對文字和 CSV 格式使用標準逸出規則。
從 CSV 複製時，會根據 CSV 標準逸出分隔符號。請思考下列範例：
```
CREATE TABLE region_nations
(
r_regionkey smallint
,r_name varchar
,r_comment varchar
,r_nations super
);
COPY region_nations FROM 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/csv/region_nation'
REGION 'us-east-1' IAM_ROLE 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/Redshift-S3'
FORMAT CSV;
```
從文字複製時，如果選擇的分隔符號也可能出現在 SUPER 欄位中，請在 COPY 和 UNLOAD 期間使用 ESCAPE 選項。請思考下列範例：
```
CREATE TABLE region_nations
(
r_regionkey smallint
,r_name varchar
,r_comment varchar
,r_nations super
);
COPY region_nations FROM 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/text/region_nation'
REGION 'us-east-1' IAM_ROLE 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/Redshift-S3'
DELIMITER ','
ESCAPE;
```
## 從單欄式 Parquet 和 ORC 複製資料
如果您的半結構化或巢狀資料已以 Apache Parquet 或 Apache ORC 格式提供，您可以使用 COPY 命令將資料擷取到 Amazon Redshift 中。
Amazon Redshift 資料表結構應符合 Parquet 或 ORC 檔案的欄數和欄資料類型。藉由在 COPY 命令中指定 SERIALIZETOJSON，您可以將與資料表中的 SUPER 欄對齊的檔案中的任何欄類型載入為 SUPER。這包括結構和陣列類型。
以下範例使用 Parquet 格式：
```
COPY region_nations FROM 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/parquet/region_nation'
REGION 'us-east-1' IAM_ROLE 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/Redshift-S3'
FORMAT PARQUET SERIALIZETOJSON;
```
以下範例使用 ORC 格式。
```
COPY region_nations FROM 's3://redshift-downloads/semistructured/tpch-nested/data/orc/region_nation'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::xxxxxxxxxxxx:role/Redshift-S3'
FORMAT ORC SERIALIZETOJSON;
```
當日期或時間資料類型的屬性在 ORC 中時，Amazon Redshift 在 SUPER 中對它們進行編碼時會將它們轉換為 varchar。