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\_ML\_MODEL\_PRIVILEGES
<a name="r_SVV_ML_MODEL_PRIVILEGES"></a>

使用 SVV\_ML\_MODEL\_PRIVILEGES 查看向集群中的用户、角色和组显式授予的机器学习模型权限。

SVV\_ML\_MODEL\_PRIVILEGES 对以下用户可见：
+ 超级用户
+ 拥有 ACCESS SYSTEM TABLE 权限的用户

其他用户只能看到他们有权访问或拥有的身份。

## 表列
<a name="r_SVV_ML_MODEL_PRIVILEGES-table-columns"></a>


| 列名称  | 数据类型  | 说明 | 
| --- | --- | --- | 
| namespace\_name | 文本 | 指定机器学习模型所在命名空间的名称。 | 
| model\_name | 文本 | 机器学习模型的名称。 | 
| model\_version | 整数 | 模型的版本号。 | 
| privilege\_type | 文本 | 权限类型。可能的值为 EXECUTE。 | 
| identity\_id | 整数 | 身份 ID。可能的值为用户 ID、角色 ID 或组 ID。 | 
| identity\_name | 文本 | 身份的名称。 | 
| identity\_type | 文本 | 身份的类型。可能的值为用户、角色、组或公有。 | 
| admin\_option | 布尔值 | 一个指示用户是否可以向其他用户和角色授予权限的值。对于角色和组身份类型，它始终为 false。 | 

## 示例查询
<a name="r_SVV_ML_MODEL_PRIVILEGES-sample-query"></a>

以下示例显示了 SVV\_ML\_MODEL\_PRIVILEGES 的结果。

```
SELECT namespace_name,model_name,model_version,privilege_type,identity_name,identity_type,admin_option FROM svv_ml_model_privileges
WHERE model_name = 'test_model';

 namespace_name | model_name | model_version | privilege_type |  identity_name | identity_type | admin_option
----------------+------------+---------------+----------------+----------------+---------------+--------------
      public    | test_model |       1       |    EXECUTE     |     reguser    |     user      |    False
      public    | test_model |       1       |    EXECUTE     |     role1      |     role      |    False
```