Amazon Redshift unterstützt ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung neuer Python-UDFs. Bestehende Python-UDFs werden bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting.

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Verwenden Sie die Amazon Redshift Redshift-Treibermetadaten-API für Anwendungen und Tools

Für Anwendungen und Tools, die eine Verbindung zu Amazon Redshift herstellen, wie z. B. ein Business Intelligence-Tool oder ein Abfrage-Editor, empfehlen wir, die von den Amazon Redshift JDBC 2.x-, ODBC 2.x - oder Python-Treibern bereitgestellte Treibermetadaten-API zu verwenden, um Metadaten zu Ihren Data Warehouse-Objekten zu ermitteln, einschließlich Datenbanken, Schemas, Tabellen, Spalten und Datentypen. Als Alternative können Sie Amazon Redshift SHOW Redshift-Befehle verwenden.

Verwenden Sie die Treibermetadaten-API für die folgenden Vorteile:

Beispiel: Verwenden von JDBC DatabaseMetaData.getTables () zum Abrufen von Tabellenmetadaten

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"});

Beispiel: Verwendung von Python cursor.get_columns () zum Abrufen von Spaltenmetadaten

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', '%')

Beispiel: Verwendung von ODBC SQLPrimaryKeys () zum Abrufen von Primärschlüssel-Metadaten

// 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);
    }
}

Beispiel: Verwendung von ODBC SQLTables () zum Auflisten von Datenbanken und Schemas

Die ODBC-API bietet keine separaten Funktionen zum Auflisten von Katalogen oder Schemas. Stattdessen verwenden Sie spezielle Aufrufkonventionen von, SQLTables() um diese Informationen abzurufen.

Um alle Datenbanken (Kataloge) aufzulisten

Rufen Sie SQLTables() mit der CatalogName Einstellung auf an. SQL_ALL_CATALOGS Setzt SchemaName und TableName auf leere Zeichenketten. Die Ergebnismenge gibt nur gültige Werte in der TABLE_CAT Spalte zurück. Alle anderen Spalten enthalten NULLs.

// 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)

Um alle Schemas aufzulisten

Rufen Sie SQLTables() mit der SchemaName Einstellung auf an. SQL_ALL_SCHEMAS Setzt CatalogName und TableName auf leere Zeichenketten.

// 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)