Amazon Redshift unterstützt die Verwendung von Python-UDFs nach dem 30. Juni 2026 nicht mehr. Wir werden damit beginnen, es schrittweise durchzusetzen. Weitere Informationen zum Ende der Lebensdauer von Python und zu den Migrationsoptionen finden Sie im Blogbeitrag
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Automatische Datenbankoptimierung
Amazon Redshift hostet eine Reihe automatisierter Funktionen, die zusammenfassend als autonome Funktionen bezeichnet werden und die Leistung verbessern, den manuellen Wartungsaufwand reduzieren und die Ressourcennutzung optimieren. Autonomics nutzen maschinelles Lernen und Hintergrundprozesse, um den Datenbankbetrieb effizient zu verwalten und viele routinemäßige Wartungsaufgaben zu automatisieren, um die Arbeitsbelastung der Datenbankadministratoren zu reduzieren.
In der folgenden Tabelle werden die autonomen Funktionen von Amazon Redshift detailliert beschrieben:
| Funktion „Autonomik“ | Description |
|---|---|
Automatische Vakuumsortierung |
Amazon Redshift reorganisiert Tabellendaten automatisch auf der Grundlage beobachteter Abfragemuster für eine optimale Sortierreihenfolge. Diese Funktion ist standardmäßig für Tabellen mit angegebenen Sortierschlüsseln aktiviert. Weitere Informationen finden Sie unter Automatische Tabellensortierung. |
Automatisches Aufrufen von VACUUM DELETE |
Amazon Redshift führt automatisch Vakuumvorgänge durch, um Speicherplatz aus gelöschten Zeilen zurückzugewinnen und Daten zu sortieren. Weitere Informationen zu automatischen Vakuumlöschvorgängen finden Sie unter. Automatisches Aufrufen von VACUUM DELETE |
Aktivieren automatischer Tabellenoptimierung |
Amazon Redshift überwacht die Abfrageleistung und die Tabellenmetadaten, um automatisch die besten Sortier- und Verteilungsschlüssel für Tabellen zu ermitteln, und wählt die Art der Komprimierung aus, die auf eine Spalte mit Datenwerten angewendet wird, wenn Zeilen zu einer Tabelle hinzugefügt werden. Weitere Informationen erhalten Sie unter Aktivieren automatischer Tabellenoptimierung und Kompressionskodierungen. |
Automatische Analyse |
Amazon Redshift analysiert Tabellen automatisch, wenn sich die darin enthaltenen Daten ändern, und stellt so sicher, dass der Abfrageplaner über aktuelle Informationen für optimale Ausführungspläne verfügt. Weitere Informationen zu automatischen Analysevorgängen finden Sie unterAutomatische Analyse. |
Automatisierte materialisierte Ansichten |
Amazon Redshift erstellt und aktualisiert automatisch materialisierte Ansichten auf der Grundlage beobachteter Abfragemuster. Dadurch müssen Benutzer nicht mehr manuell Ansichten erstellen oder aktualisieren, um von schnelleren Abfrageantworten zu profitieren. Weitere Informationen zu materialisierten Ansichten finden Sie unterMaterialisierte Ansichten in Amazon Redshift. |
Diese autonomen Funktionen sind standardmäßig aktiviert und werden in Zeiten mit geringem Datenverkehr automatisch im Hintergrund ausgeführt, um die Leistung Ihres Clusters zu optimieren. Informationen zur Konfiguration der automatischen Funktionen finden Sie in den Standardparameterwerten im Amazon Redshift Management Guide.
Für Cluster oder Arbeitsgruppen mit anhaltend hohem Datenverkehr empfehlen wir, zusätzliche Rechenressourcen für die kontinuierliche Optimierung bereitzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter Zuweisung zusätzlicher Rechenressourcen für die automatische Datenbankoptimierung.
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