O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de UDFs do Python a partir do Patch 198. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente até 30 de junho de 2026. Para ter mais informações, consulte a [publicação de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
# Trabalhar com visualizações no compartilhamento de dados do Amazon Redshift
Um cluster de produtores pode compartilhar visualizações regulares, de vinculação tardia e materializadas. Ao compartilhar visualizações regulares, de vinculação tardia ou visões materializadas, você não precisa compartilhar as tabelas base. A tabela a seguir mostra como as visualizações são compatíveis com o compartilhamento de dados.
| Exibir nome | Essa visualização pode ser adicionada a um datashare? | Um consumidor pode criar essa exibição em objetos do datashare entre clusters? |
| --- | --- | --- |
| Visualização regular | Sim | Não |
| Visualização de vinculação tardia | Sim | Sim |
| Visão materializada | Sim | Sim, mas somente com uma atualização completa |
A consulta a seguir mostra a saída de uma visualização regular que é aceita com compartilhamento de dados. Para obter informações sobre a definição de visualização regular, consulte [CREATE VIEW](r_CREATE_VIEW.md).
```
SELECT * FROM tickit_db.public.myevent_regular_vw
ORDER BY eventid LIMIT 5;
eventid | eventname
----------+-------------
3835 | LeAnn Rimes
3967 | LeAnn Rimes
4856 | LeAnn Rimes
4948 | LeAnn Rimes
5131 | LeAnn Rimes
```
A consulta a seguir mostra a saída de uma visualização de vinculação tardia que é compatível com compartilhamento de dados. Para obter mais informações sobre a definição de visualização de vinculação tardia, consulte [CREATE VIEW](r_CREATE_VIEW.md).
```
SELECT * FROM tickit_db.public.event_lbv
ORDER BY eventid LIMIT 5;
eventid | venueid | catid | dateid | eventname | starttime
--------+---------+-------+--------+------------------------------+---------------------
1 | 305 | 8 | 1851 | Gotterdammerung | 2008-01-25 14:30:00
2 | 306 | 8 | 2114 | Boris Godunov | 2008-10-15 20:00:00
3 | 302 | 8 | 1935 | Salome | 2008-04-19 14:30:00
4 | 309 | 8 | 2090 | La Cenerentola (Cinderella) | 2008-09-21 14:30:00
5 | 302 | 8 | 1982 | Il Trovatore | 2008-06-05 19:00:00
```
A consulta a seguir mostra a saída de uma visão materializada que é aceita com o compartilhamento de dados. Para obter mais informações sobre a definição de visão materializada, consulte [CREATE MATERIALIZED VIEW](materialized-view-create-sql-command.md).
```
SELECT * FROM tickit_db.public.tickets_mv;
catgroup | qtysold
----------+---------
Concerts | 195444
Shows | 149905
```
Você pode manter tabelas comuns em todos os locatários em um cluster de produtores. Você também pode compartilhar subconjuntos de dados filtrados por colunas de dimensão, como `tenant_id` (`account_id` ou `namespace_id`), para clusters de consumidores. Para fazer isso, você pode definir uma exibição na tabela base com um filtro nessas colunas de ID, por exemplo `current_aws_account = tenant_id`. No lado do consumidor, quando você consulta a exibição, você verá apenas as linhas que se qualificam para sua conta. Para fazer isso, você pode usar as funções de contexto do Amazon Redshift `current_aws_account` e `current_namespace`.
A consulta a seguir retorna o ID da conta em que reside o cluster atual do Amazon Redshift. Você pode executar essa consulta se estiver conectado ao Amazon Redshift.
```
select current_user, current_aws_account;
current_user | current_aws_account
-------------+--------------------
dwuser | 111111111111
(1row)
```
A consulta a seguir retorna o namespace do atual cluster do Amazon Redshift. Você pode executar essa consulta se estiver conectado ao banco de dados.
```
select current_user, current_namespace;
current_user | current_namespace
-------------+--------------------------------------
dwuser | 86b5169f-01dc-4a6f-9fbb-e2e24359e9a8
(1 row)
```
## Atualização incremental para visões materializadas em uma unidade de compartilhamento de dados
O Amazon Redshift comporta a atualização incremental para visões materializadas em uma unidade de compartilhamento de dados do consumidor quando as tabelas base ou visões materializadas são compartilhadas. A atualização incremental é uma operação em que o Amazon Redshift identifica alterações em uma ou mais tabelas base que ocorreram após a atualização anterior e atualiza somente os registros correspondentes na visão materializada. Para obter mais informações sobre este comportamento, consulte [CREATE MATERIALIZED VIEW](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-create-sql-command.html#mv_CREATE_MARTERIALIZED_VIEW_datashare).