Amazon Redshift unterstützt ab dem 1. November 2025 nicht mehr die Erstellung neuer Python-UDFs. Wenn Sie Python-UDFs verwenden möchten, erstellen Sie die UDFs vor diesem Datum. Bestehende Python-UDFs funktionieren weiterhin wie gewohnt. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting
So laden Sie Daten aus Amazon S3
Der Befehl COPY nutzt die massive Parallelverarbeitungsarchitektur (Massively Parallel Processing, MPP) von Amazon Redshift, um Daten parallel aus einer Datei oder mehreren Dateien in einem Amazon S3 Bucket zu lesen und zu laden. Sie können maximal von der Parallelverarbeitung profitieren, indem Sie Ihre Daten in mehrere Dateien aufteilen, wenn die Dateien komprimiert sind. (Es gibt Ausnahmen von dieser Regel. Diese werden unter Laden von Datendateien ausführlich beschrieben.) Sie können auch maximal von der Parallelverarbeitung profitieren, indem Sie für Ihre Tabellen Verteilungsschlüssel festlegen. Weitere Informationen zu Verteilungsschlüsseln finden Sie unter Datenverteilung zur Abfrageoptimierung.
Die Daten werden Zeile für Zeile in die Zieltabelle geladen. Die Felder in der Datendatei stimmen mit den Tabellenspalten von links nach rechts überein. Die Felder in den Datendateien können eine feste Breite oder durch Zeichen abgetrennt sein. Das Standardtrennzeichen ist das Pipe-Zeichen (|). Standardmäßig werden alle Tabellenspalten geladen. Sie können jedoch optional eine durch Komma getrennte Liste von Spalten definieren. Wenn eine Tabellenspalte nicht in der Liste der Spalten enthalten ist, die im COPY-Befehl angegeben ist, wird sie mit einem Standardwert geladen. Weitere Informationen finden Sie unter Laden von Standardspaltenwerten.
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