Amazon Redshift 中資料共用讀取和寫入的考量事項 - Amazon Redshift

自 2025 年 11 月 1 日起，Amazon Redshift 將不再支援建立新的 Python UDFs。如果您想要使用 Python UDFs，請在該日期之前建立 UDFs。現有的 Python UDFs將繼續如常運作。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。

Amazon Redshift 中資料共用讀取和寫入的考量事項

注意

僅在 Amazon Redshift 修補程式 186 上支援使用資料共用的 Amazon Redshift 多倉儲寫入，適用於目前軌道版本 1.0.78881 或更高版本的佈建叢集，以及 1.0.78890 或更高版本的 Amazon Redshift Serverless 工作群組。

以下是在 Amazon Redshift 中使用資料共用讀取和寫入時的考量：

  • 您只能透過資料共用來共用 SQL UDF。不支援 Python 和 Lambda UDF。

  • 如果生產者資料庫具有特定的定序，請為取用者資料庫使用相同的定序設定。

  • Amazon Redshift 不支援生產者叢集上的巢狀 SQL 使用者定義函式。

  • Amazon Redshift 不支援使用交錯排序索引鍵的共用資料表，以及參考具有交錯排序索引鍵之資料表的檢視。

  • Amazon Redshift 不支援存取同時在準備和執行存取之間發生 DDL 的資料共用物件。

  • Amazon Redshift 不支援透過資料共用來共用預存程序。

  • Amazon Redshift 不支援共用中繼資料系統檢視和系統資料表。

  • 運算類型 – 您必須使用 Serverless 工作群組、ra3.large 叢集、ra3.xlplus 叢集、ra3.4xl 叢集或 ra3.16xl 叢集才能使用此功能。

  • 隔離層級 – 資料庫的隔離層級必須是快照隔離，才能允許其他 Serverless 工作群組和佈建的叢集寫入該層級。

  • 多陳述式查詢和交易 – 目前不支援交易區塊以外的多陳述式查詢。因此，如果您使用 dbeaver 之類的查詢編輯器，並且您有多個寫入查詢，則需要將查詢包裝在明確的 BEGIN 中...END 交易陳述式。

    在交易之外使用多命令陳述式時，如果第一個命令是寫入生產者資料庫，則陳述式中的後續寫入命令只允許對該生產者資料庫。如果第一個命令是讀取，則後續寫入命令只允許用於已使用的資料庫，如果已設定，否則允許用於本機資料庫。請注意，交易中的寫入僅支援單一資料庫。

  • 取用者大小 – 取用者叢集必須至少有 64 個或更多配量，才能使用資料共用執行寫入。

  • 檢視和具體化檢視 – 您無法在資料共用資料庫上建立、更新或更改檢視或具體化檢視。

  • 安全 – 您無法將資料欄層級 (CLS)、資料列層級 (RLS) 和動態資料遮罩 (DDM) 等安全政策附加或移除至資料共用物件。

  • 可管理性 – 消費者倉儲無法將參考資料共用物件的資料共用物件或檢視新增至另一個資料共用。消費者也無法修改或捨棄現有的資料共用。

  • 截斷操作 – Datashare 寫入支援遠端資料表的交易截斷。這與您在叢集本機執行的截斷不同，叢集會自動遞交。如需 SQL 命令的詳細資訊，請參閱 TRUNCATE。