Laden von Daten in eine Datenbank - Amazon Redshift
Beispieldaten

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.

Laden von Daten in eine Datenbank

Mit dem Abfrage-Editor v2 können Sie Daten in eine Datenbank in einem Amazon-Redshift-Cluster oder einer Amazon-Redshift-Arbeitsgruppe laden. In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Beispieldaten, Daten aus S3 und Daten aus einer lokalen Dateieinrichtung und einem Workflow geladen werden.

Beispieldaten

Der Abfrage-Editor v2 umfasst Beispieldaten und -Notebooks, die in eine Beispieldatenbank und ein entsprechendes Schema geladen werden können.

Um Beispieldaten zu laden, wählen Sie das External -Symbol aus, das den zu ladenden Beispieldaten zugeordnet ist. Query Editor v2 lädt dann die Daten in ein Schema in der Datenbank sample_data_dev und erstellt einen Ordner mit gespeicherten Notebooks.

Die folgenden Beispieldatensätze sind verfügbar.

Tickit

In den meisten Beispielen der Amazon-Redshift-Dokumentation werden Beispieldaten namens tickit verwendet. Diese Daten umfassen sieben Tabellen, zwei Faktentabellen und fünf Dimensionen. Wenn Sie diese Daten laden, wird das Schema tickit mit Beispieldaten aktualisiert. Weitere Informationen über tickit-Daten finden Sie unter Beispieldatenbank im Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift.

tpch

Diese Daten werden für ein Benchmarking zur Entscheidungsunterstützung verwendet. Wenn Sie diese Daten laden, wird das Schema tpch mit Beispieldaten aktualisiert. Weitere Informationen zu tpch-Daten finden Sie unter TPC-H.

tpcds

Diese Daten werden für ein Benchmarking zur Entscheidungsunterstützung verwendet. Wenn Sie diese Daten laden, wird das Schema tpcds mit Beispieldaten aktualisiert. Weitere Informationen zu tpcds-Daten finden Sie unter TPC-DS.