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。
# ANY\_VALUE 関数
ANY\_VALUE 関数は、入力式の値から任意の値を非決定的に返します。この関数は、入力式で行が返されない場合に `NULL` を返します。この関数は、入力式に `NULL` 値がある場合にも `NULL` を返します。入力に `NULL` 以外の `NULL` 値と混合された値が含まれている場合、`NULL` が返される可能性があります。すべての値が `NULL` の場合、`NULL` が返されます。条件に一致する行がない場合、`NULL` が返されます。
## 構文
```
ANY_VALUE( [ DISTINCT | ALL ] expression )
```
## 引数
DISTINCT \| ALL
DISTINCT または ALL のいずれかを指定すると、入力式の値から任意の値が返されます。DISTINCT 引数は効果がなく、無視されます。
* 式*
関数が動作するターゲット列または式。*式*は、以下に示すデータ型の 1 つを取ります。
+ SMALLINT
+ INTEGER
+ BIGINT
+ DECIMAL
+ REAL
+ DOUBLE PRECISION
+ BOOLEAN
+ CHAR
+ VARCHAR
+ DATE
+ TIMESTAMP
+ TIMESTAMPTZ
+ TIME
+ TIMETZ
+ INTERVAL YEAR TO MONTH
+ INTERVAL DAY TO SECOND
+ VARBYTE
+ SUPER
+ HLLSKETCH
+ GEOMETRY
+ GEOGRAPHY
## 戻り値
同じデータ型を *expression* として返します。
## 使用に関する注意事項
列の ANY\_VALUE 関数を指定するステートメントに 2 番目の列参照も含まれている場合、2 番目の列は GROUP BY 句に含めるか、集計関数に含める必要があります。
## 例
この例では、*Amazon Redshift 入門ガイド*の「[ステップ 4: Amazon S3 のサンプルデータをロードする](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/gsg/rs-gsg-create-sample-db.html)」で作成したイベントテーブルを使用します。次の例では、イベント名が Eagles である任意の dateid のインスタンスを返します。
```
select any_value(dateid) as dateid, eventname from event where eventname ='Eagles' group by eventname;
```
結果は、以下の通りです。
```
dateid | eventname
-------+---------------
1878 | Eagles
```
次の例では、イベント名が Eagles または Cold War Kids である任意の dateid のインスタンスを返します。
```
select any_value(dateid) as dateid, eventname from event where eventname in('Eagles', 'Cold War Kids') group by eventname;
```
結果は、以下のとおりです。
```
dateid | eventname
-------+---------------
1922 | Cold War Kids
1878 | Eagles
```