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://www.amazonaws.cn/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# SVV\_COPY\_JOB\_INTEGRATIONS
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使用 SVV\_COPY\_JOB\_INTEGRATIONS 可以查看 S3 事件集成的详细信息。

此视图包含已创建的 S3 事件集成。

SVV\_COPY\_JOB\_INTEGRATIONS 对所有用户均可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。

## 表列
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| 列名称  | 数据类型  | 说明  | 
| --- | --- | --- | 
| job\_owner | 整数 | 作业拥有者的标识符。 | 
| channel\_arn | name | 集成标识符。 | 
| 桶 | 文本 | 与集成关联的 Amazon S3 存储桶名称。 | 
| channel state | name | 集成的状态。有效值：Pending、Established 和 Inactive。 | 
| db\_name | name | 从属对象的数据库名称。 | 
| job\_name | 文本 | 作业的名称。 | 
| job\_state | 整数 | 作业的状态。有效值：0 表示活动状态，1 表示待处理状态。 | 

以下示例返回当前数据库的 S3 集成。

```
SELECT * FROM SVV_COPY_JOB_INTEGRATIONS WHERE db_name = pg_catalog.current_database();
```