Amazon Redshift non supporterà più l'uso delle UDF Python dopo il 30 giugno 2026. Inizieremo ad applicarlo per fasi. Per ulteriori informazioni sulla fine del ciclo di vita e sulle opzioni di migrazione di Python, consulta il post [ del ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/) blog pubblicato il 30 giugno 2025. 

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# Funzione ARRAY
<a name="r_array"></a>

Crea un array del tipo di dati SUPER.

## Sintassi
<a name="r_array-synopsis"></a>

```
ARRAY( [ expr1 ] [, expr2 [, ... ]] )
```

## Argomento
<a name="r_array-argument"></a>

 *expr1, expr2*   
Espressioni di qualsiasi tipo di dati Amazon Redshift eccetto i tipi di data e ora, poiché Amazon Redshift non esegue il cast dei tipi di data e ora nel tipo di dati SUPER. Non è necessario che gli argomenti siano dello stesso tipo di dati.

## Tipo restituito
<a name="r_array-return-type"></a>

La funzione ARRAY restituisce il tipo di dati SUPER.

## Esempio
<a name="r_array-example"></a>

Gli esempi seguenti mostrano un array di valori numerici e un array di tipi di dati diversi.

```
--an array of numeric values
select ARRAY(1,50,null,100);
      array
------------------
 [1,50,null,100]
(1 row)

--an array of different data types
select ARRAY(1,'abc',true,3.14);
        array
-----------------------
 [1,"abc",true,3.14]
(1 row)
```

## consultare anche
<a name="r_array-see-also"></a>
+ [Funzione ARRAY\_CONCAT](r_array_concat.md)
+ [funzione SPLIT\_TO\_ARRAY](split_to_array.md)
+ [Funzione ARRAY\_FLATTEN](array_flatten.md)