Amazon Redshift unterstützt UDFs ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung von neuem Python. Das bestehende Python UDFs wird bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting
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Automatische Datenbankoptimierung
Amazon Redshift bietet eine Reihe automatisierter Funktionen, die zusammen als autonome Funktionen bezeichnet werden und die Leistung verbessern, die manuelle Wartung reduzieren und die Ressourcennutzung optimieren. Autonomics nutzt maschinelles Lernen und Hintergrundprozesse, um Datenbankoperationen effizient zu verwalten und viele routinemäßige Wartungsaufgaben zu automatisieren, um die Arbeitslast des Datenbankadministrators zu reduzieren.
In der folgenden Tabelle werden die autonomen Funktionen von Amazon Redshift detailliert beschrieben:
| Funktion „Autonomics“ | Description |
|---|---|
Automatische Vakuumsortierung |
Amazon Redshift reorganisiert Tabellendaten automatisch auf der Grundlage beobachteter Abfragemuster, um eine optimale Sortierreihenfolge sicherzustellen. Diese Funktion ist standardmäßig für Tabellen mit bestimmten Sortierschlüsseln aktiviert. Weitere Informationen finden Sie unter Automatische Tabellensortierung. |
Automatisches Aufrufen von VACUUM DELETE |
Amazon Redshift führt automatisch Vakuumvorgänge aus, um Speicherplatz aus gelöschten Zeilen zurückzugewinnen und Daten zu sortieren. Weitere Informationen zu automatischen Löschvorgängen per Vakuum 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 automatisch Tabellen, wenn sich die darin enthaltenen Daten ändern, und stellt so sicher, dass der Abfrageplaner über up-to-date 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 Antworten auf Anfragen 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 automatischer Funktionen finden Sie in den Standardparameterwerten im Amazon Redshift Management Guide.
Für Cluster oder Arbeitsgruppen mit anhaltend hohem Datenverkehr empfehlen wir, zusätzliche Rechenressourcen zu aktivieren, um eine kontinuierliche Optimierung zu gewährleisten. Weitere Informationen finden Sie unter Zuweisung zusätzlicher Rechenressourcen für die automatische Datenbankoptimierung.
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