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](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
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# Datenverteilung zur Abfrageoptimierung
Wenn Sie Daten in eine Tabelle laden, verteilt Amazon Redshift die Zeilen der Tabelle entsprechend dem Verteilungsstil der Tabelle an die einzelnen Datenverarbeitungsknoten. Wenn sie eine Abfrage ausführen, führt der Abfrageoptimierer nach Bedarf eine Neuverteilung der Zeilen zu den Datenverarbeitungsknoten durch, um Join- oder Aggregierungsoperationen durchführen zu können. Das Ziel der Auswahl eines Tabellenverteilungsstils besteht darin, die Auswirkungen des Neuverteilungsschritts dadurch zu minimieren, dass die Daten dort platziert sind, wo sie benötigt werden, bevor die Abfrage ausgeführt wird.
**Anmerkung**
In diesem Abschnitt werden die Grundsätze der Datenverteilung in einer Amazon-Redshift-Datenbank vorgestellt. Wir empfehlen, Ihre Tabellen mit `DISTSTYLE AUTO` zu erstellen. Wenn Sie dies tun, verwendet Amazon Redshift die automatische Tabellenoptimierung, um den Datenverteilungsstil auszuwählen. Weitere Informationen finden Sie unter [Aktivieren automatischer Tabellenoptimierung](t_Creating_tables.md). Der Rest dieses Abschnitts enthält Details zu Verteilungsstilen.
**Topics**
+ [Datenverteilungskonzepte](#t_data_distribution_concepts)
+ [Verteilungsstile](c_choosing_dist_sort.md)
+ [Anzeigen von Verteilungsstilen](viewing-distribution-styles.md)
+ [Auswerten von Abfragemustern](t_evaluating_query_patterns.md)
+ [Bezeichnen von Verteilungsstilen](t_designating_distribution_styles.md)
+ [Auswerten des Abfrageplans](c_data_redistribution.md)
+ [Beispiel für einen Abfrageplan](t_explain_plan_example.md)
+ [Verteilungsbeispiele](c_Distribution_examples.md)
## Datenverteilungskonzepte
Einige Datenverteilungskonzepte für Amazon Redshift folgen.
**Knoten und Slices**
Ein Amazon-Redshift-Cluster besteht aus einem Satz von Knoten. Jeder Knoten im Cluster besitzt ein eigenes Betriebssystem, einen eigenen dedizierten Arbeitsspeicher und einen eigenen dedizierten Datenträgerplatz. Ein Knoten ist der *Führungsknoten*, der die Verteilung von Daten- und Abfrageverarbeitungsaufgaben an die Datenverarbeitungsknoten verwaltet. Die *Datenverarbeitungsknoten* stellen Ressourcen bereit, um diese Aufgaben zu erledigen.
Der Datenträgerplatz für einen Datenverarbeitungsknoten ist in verschiedene *Slices* aufgeteilt. Die Anzahl der Slices pro Knoten ist von der Knotengröße des Clusters abhängig. Die Knoten sind alle an der parallelen Abfrageausführung beteiligt und arbeiten mit Daten, die so gleichmäßig wie möglich über die Slices verteilt sind. Weitere Informationen zur Anzahl der Slices für die einzelnen Knotengrößen finden Sie unter [About Clusters and Nodes](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/working-with-clusters.html#rs-about-clusters-and-nodes) (Informationen zu Clustern und Knoten) im *Amazon-Redshift-Verwaltungshandbuch*.
**Datenumverteilung**
Wenn Sie Daten in eine Tabelle laden, verteilt Amazon Redshift die Zeilen der Tabelle entsprechend dem Verteilungsstil der Tabelle an die einzelnen Knoten-Slices. Als Teil des Abfrageplans ermittelt der Optimierer die Stellen, an denen die Datenblöcke platziert werden müssen, um die Abfrage optimal ausführen zu können. Die Daten werden anschließend während der Ausführung der Abfrage physisch verschoben bzw. umverteilt. Während der Umverteilung können einzelne Zeilen an Knoten gesendet werden, um einen Join auszuführen, oder eine ganze Tabelle an alle Knoten gesendet werden.
Die Datenumverteilung kann einen wesentlichen Anteil an den Kosten eines Abfrageplans haben und der generierte Netzwerkdatenverkehr kann sich auf andere Datenbankoperationen auswirken und die Systemleistung insgesamt beeinträchtigen. Wenn Sie bereits zu Beginn überlegen, wo die Daten am besten platziert werden sollten, können Sie die Auswirkungen der Datenumverteilung minimieren.
**Ziele der Datenverteilung**
Wenn Sie Daten in eine Tabelle laden, verteilt Amazon Redshift die Zeilen der Tabelle entsprechend dem Verteilungsstil, den Sie während der Erstellung der Tabelle gewählt haben, an die Datenverarbeitungsknoten und Slices. Die Datenverteilung hat zwei primäre Ziele:
+ Gleichmäßige Verteilung des Workloads auf die Knoten im Cluster. Eine ungleichmäßige Verteilung oder Verteilungsverzerrung zwingt einige Knoten, mehr Arbeit zu leisten als andere, was die Abfrageleistung beeinträchtigt.
+ Minimierung der Datenverschiebungen während einer Abfrage. Wenn die Zeilen, die an Joins oder Aggregationen beteiligt sind, auf den Knoten bereits zusammen mit den entsprechenden Join-Zeilen in anderen Tabellen platziert werden, muss der Optimierer während der Abfrage weniger Daten umverteilen.
Die von Ihnen für Ihre Datenbank gewählte Verteilungsstrategie hat wichtige Folgen für die Abfrageleistung, die Speicheranforderungen, das Laden von Daten und die Wartung. Indem Sie für jede Tabelle den optimalen Verteilungsstil auswählen, können Sie Ihre Daten gleichmäßig verteilen und die allgemeine Systemleistung deutlich verbessern.