Amazon Redshift 將不再支援在 2026 年 6 月 30 日之後使用 Python UDFs。我們將開始分階段強制執行。如需 Python 生命週期結束和遷移選項的詳細資訊，請參閱 2025 年 6 月 30 日發佈的[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 資料列層級安全性
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使用 Amazon Redshift 中的資料列層級安全 (RLS)，您可以對敏感資料進行精細的存取控制。您可以根據資料庫物件層級定義的安全政策，決定哪些使用者或角色可以存取結構描述或資料表內的特定資料記錄。除了可用來授予使用者資料欄子集許可的資料欄層級安全之外，還可以使用 RLS 政策進一步限制可見資料欄的特定資料列存取。如需資料欄層級安全的相關資訊，請參閱 [欄位層級存取控制的使用須知](r_GRANT-usage-notes.md#r_GRANT-usage-notes-clp)。

在資料表上強制執行 RLS 政策時，您可以在使用者執行查詢時限制傳回的結果集。

建立 RLS 政策時，您可以指定運算式來指出 Amazon Redshift 是否在查詢中傳回資料表中的任何現有資料列。藉由建立 RLS 政策來限制存取，您不必在查詢中新增或外部化其他條件。

建立 RLS 政策時，建議您建立簡單的政策，並避免在政策中使用複雜的陳述式。定義 RLS 政策時，請勿在以政策為基礎的政策定義中使用過多的資料表聯結。

當政策參照查閱資料表時，除了政策所在的資料表之外，Amazon Redshift 還會掃描其他表格。對於已附加 RLS 政策的使用者，以及未附加任何政策的使用者，相同查詢之間會有效能差異。