Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# ALTER MASKING POLICY
<a name="r_ALTER_MASKING_POLICY"></a>

既存の動的データマスキングポリシーを変更します。動的データマスキングの詳細については、「[動的データマスキング](t_ddm.md)」を参照してください。

スーパーユーザーと sys:secadmin ロールを持つユーザーまたはロールは、マスキングポリシーを変更できます。

## 構文
<a name="r_ALTER_MASKING_POLICY-synopsis"></a>

```
ALTER MASKING POLICY
{ policy_name | database_name.policy_name }
USING (masking_expression);
```

## パラメータ
<a name="r_ALTER_MASKING_POLICY-parameters"></a>

*policy\_name*   
 マスキングポリシーの名前。これは、データベースに既に存在するマスキングポリシーの名前でなければなりません。

database\_name  
ポリシーの作成元のデータベースの名前。データベースは、接続されたデータベースでも、Amazon Redshift フェデレーティッドアクセス許可をサポートするデータベースでもかまいません。

*masking\_expression*  
ターゲット列の変換に使用される SQL 式。文字列操作関数などのデータ操作関数を使用して記述することも、SQL、Python、または AWS Lambda で記述されたユーザー定義関数と組み合わせて記述することもできます。  
 式は、元の式の入力列およびデータ型に一致する必要があります。例えば、元のマスキングポリシーの入力列が `sample_1 FLOAT` と `sample_2 VARCHAR(10)` である場合、3 番目の列を使用するようにマスキングポリシーを変更したり、ポリシーが FLOAT と BOOLEAN を取るようにしたりすることはできません。マスク式として定数を使用する場合は、入力型と一致する型に明示的にキャストする必要があります。  
 マスキング式で使用するユーザー定義関数には USAGE アクセス許可が必要です。

Amazon Redshift フェデレーティッドアクセス許可カタログでの ALTER MASKING POLICY の使用については、[Amazon Redshift フェデレーティッドアクセス許可によるアクセスコントロールの管理](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/federated-permissions-managing-access.html)についての記事を参照してください。