从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# 开始使用对 MySQL 的联合查询
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要创建对 MySQL 数据库的联合查询，请遵循以下常规方法：

1. 设置 Amazon Redshift 集群与 Amazon RDS 或 Aurora MySQL 数据库实例的连接。

   为此，请确保 RDS MySQL 或 Aurora MySQL 数据库实例可以接受来自 Amazon Redshift 集群的连接。我们建议您的 Amazon Redshift 集群和 Amazon RDS 或 Aurora MySQL 实例位于相同的 Virtual Private Cloud (VPC) 和子网组中。这样一来，您就可以将 Amazon Redshift 集群的安全组添加到 RDS 或 Aurora MySQL 数据库实例的安全组的入站规则中。

   您还可以设置 VPC 对等连接或其他联网来允许 Amazon Redshift 与 RDS 或 Aurora MySQL 实例建立连接。有关 VPC 联网的更多信息，请参阅以下内容。
   + 《Amazon VPC 对等连接指南》**中的[什么是 VPC 对等连接？](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/peering/what-is-vpc-peering.html)
   + 《Amazon RDS 用户指南》**中的[在 VPC 中使用数据库实例](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_VPC.WorkingWithRDSInstanceinaVPC.html)
**注意**  
如果您的 Amazon Redshift 集群位于与您的 RDS 或 Aurora MySQL 实例不同的 VPC 中，则启用增强型 VPC 路由。否则，运行联合查询时可能会收到超时错误。

1. 在 AWS Secrets Manager 中为您的 RDS MySQL 和 Aurora MySQL 数据库设置密钥。然后，在 AWS Identity and Access Management (IAM) 访问策略和角色中引用密钥。有关更多信息，请参阅 [创建密钥和 IAM 角色以使用联合查询](federated-create-secret-iam-role.md)。
**注意**  
如果您的集群使用增强型 VPC 路由，您可能需要为 AWS Secrets Manager 配置接口 VPC 端点。当您的 Amazon Redshift 集群的 VPC 和子网无权访问公有 AWS Secrets Manager 端点时，需要执行此操作。当您使用 VPC 接口端点时，VPC 中的 Amazon Redshift 集群和 AWS Secrets Manager 之间的通信将从 VPC 私密路由到端点接口。有关更多信息，请参阅 *Amazon VPC 用户指南*。中的[创建接口端点](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/vpce-interface.html#create-interface-endpoint) 

1. 将之前创建的 IAM 角色应用于 Amazon Redshift 集群。有关更多信息，请参阅 [创建密钥和 IAM 角色以使用联合查询](federated-create-secret-iam-role.md)。

1. 使用外部 schema 连接到 RDS MySQL 和 Aurora MySQL 数据库。有关更多信息，请参阅 [CREATE EXTERNAL SCHEMA](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md)。有关如何使用联合查询的示例，请参阅[使用联合查询 与 MySQL 的示例](federated_query_example.md#federated_query_example_mysql)。

1. 运行您的引用外部 schema 的 SQL 查询，该 schema 引用了 RDS MySQL 和 Aurora MySQL 数据库。