Amazon Redshift 自 2025 年 11 月 1 日起不再支援建立新的 Python UDF。如果您想要使用 Python UDF，請在該日期之前建立 UDF。現有 Python UDF 將繼續正常運作。如需詳細資訊，請參閱部落格文章
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。
使用者定義函式 (UDF) 的使用案例範例
注意
自 2025 年 11 月 1 日起，Amazon Redshift 不再支援建立新的 Python UDF。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。自 2026 年 7 月 1 日起，Amazon Redshift 將不再支援 Python UDF。我們建議您在 2025 年 11 月 1 日之前將現有的 Python UDF 移轉至 Lambda UDF。如需建立和使用 Lambda UDF 的相關資訊，請參閱 純量 Lambda UDF。如需將現有 Python UDF 轉換為 Lambda UDF 的相關資訊，請參閱部落格文章
您可以將 Amazon Redshift 與其他元件整合，以使用使用者定義的函數來解決業務問題。以下是其他人如何將 UDF 用於其使用案例的一些範例：
使用 Amazon Redshift Lambda UDF 存取外部元件
- 說明 Amazon Redshift Lambda UDF 如何運作以及逐步建立 Lambda UDF 的過程。 透過 Amazon Redshift、Amazon Translate 和 Amazon Comprehend 使用 SQL 函數翻譯和分析文字
- 提供預先建置的 Amazon Redshift Lambda UDF，您只需點擊幾下即可安裝這些 UDF，以翻譯、編輯和分析文字欄位。 從 Amazon Redshift 存取 Amazon Location Service
- 說明如何使用 Amazon Redshift Lambda UDF 與 Amazon Location Service 整合。 使用 Amazon Redshift 和 Protegrity 進行資料記號化
- 說明如何將 Amazon Redshift Lambda UDF 與 Protegrity Serverless 產品整合。 Amazon Redshift UDF
- Amazon Redshift SQL、Lambda 和 Python UDF 的集合。
