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/). 

# Cláusula QUALIFY
<a name="r_QUALIFY_clause"></a>

A cláusula QUALIFY filtra os resultados de uma função de janela previamente calculada de acordo com as condições de pesquisa especificadas pelo usuário. Você pode usar a cláusula para aplicar condições de filtragem ao resultado de uma função de janela sem usar uma subconsulta.

É semelhante à [cláusula HAVING](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_HAVING_clause.html), que aplica uma condição para filtrar ainda mais as linhas de uma cláusula WHERE. A diferença entre QUALIFY e HAVING é que os resultados filtrados da cláusula QUALIFY podem ser baseados no resultado da execução de funções de janela nos dados. Você pode usar as cláusulas QUALIFY e HAVING na mesma consulta.

## Sintaxe
<a name="r_QUALIFY-synopsis"></a>

```
QUALIFY condition
```

**nota**  
Se você estiver usando a cláusula QUALIFY diretamente após a cláusula FROM, o nome da relação FROM deverá ter um alias especificado antes da cláusula QUALIFY.

## Exemplos
<a name="r_QUALIFY-examples"></a>

Os exemplos desta seção utilizam os dados de amostra a seguir.

```
create table store_sales (ss_sold_date date, ss_sold_time time, 
               ss_item text, ss_sales_price float);
insert into store_sales values ('2022-01-01', '09:00:00', 'Product 1', 100.0),
                               ('2022-01-01', '11:00:00', 'Product 2', 500.0),
                               ('2022-01-01', '15:00:00', 'Product 3', 20.0),
                               ('2022-01-01', '17:00:00', 'Product 4', 1000.0),
                               ('2022-01-01', '18:00:00', 'Product 5', 30.0),
                               ('2022-01-02', '10:00:00', 'Product 6', 5000.0),
                               ('2022-01-02', '16:00:00', 'Product 7', 5.0);
```

O exemplo a seguir demonstra como encontrar os dois itens mais caros vendidos após as 12h de cada dia.

```
SELECT *
FROM store_sales ss
WHERE ss_sold_time > time '12:00:00'
QUALIFY row_number()
OVER (PARTITION BY ss_sold_date ORDER BY ss_sales_price DESC) <= 2
               

 ss_sold_date | ss_sold_time |  ss_item  | ss_sales_price 
--------------+--------------+-----------+----------------
 2022-01-01   | 17:00:00     | Product 4 |           1000
 2022-01-01   | 18:00:00     | Product 5 |             30
 2022-01-02   | 16:00:00     | Product 7 |              5
```

Depois, você pode encontrar o último item vendido em cada dia.

```
SELECT *
FROM store_sales ss
QUALIFY last_value(ss_item)
OVER (PARTITION BY ss_sold_date ORDER BY ss_sold_time ASC
      ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) = ss_item;
               
ss_sold_date | ss_sold_time |  ss_item  | ss_sales_price 
--------------+--------------+-----------+----------------
 2022-01-01   | 18:00:00     | Product 5 |             30
 2022-01-02   | 16:00:00     | Product 7 |              5
```

O exemplo a seguir retorna os mesmos registros que a consulta anterior, do último item vendido em cada dia, mas não usa a cláusula QUALIFY.

```
SELECT * FROM (
  SELECT *,
  last_value(ss_item)
  OVER (PARTITION BY ss_sold_date ORDER BY ss_sold_time ASC
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) ss_last_item
  FROM store_sales ss
)
WHERE ss_last_item = ss_item;
               
 ss_sold_date | ss_sold_time |  ss_item  | ss_sales_price | ss_last_item 
--------------+--------------+-----------+----------------+--------------
 2022-01-02   | 16:00:00     | Product 7 |              5 | Product 7
 2022-01-01   | 18:00:00     | Product 5 |             30 | Product 5
```