Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux Python à UDFs partir du patch 198. UDFs Le Python existant continuera de fonctionner jusqu'au 30 juin 2026. Pour plus d’informations, consultez le billet de blog
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Optimisation automatique des bases de données
Amazon Redshift héberge un ensemble de fonctionnalités automatisées, appelées collectivement autonomes, qui améliorent les performances, réduisent la maintenance manuelle et optimisent l'utilisation des ressources. Les systèmes autonomes tirent parti de l'apprentissage automatique et des processus d'arrière-plan pour gérer efficacement les opérations de base de données, en automatisant de nombreuses tâches de maintenance de routine afin de réduire la charge de travail des administrateurs de base de données.
Le tableau suivant détaille les fonctionnalités autonomes d'Amazon Redshift :
| Fonction Autonomics | Description |
|---|---|
Triage automatique par aspiration |
Amazon Redshift réorganise automatiquement les données des tables en fonction des modèles de requête observés afin de garantir un ordre de tri optimal. Cette fonctionnalité est activée par défaut pour les tables avec des clés de tri spécifiées. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Tri automatique des tables. |
Suppression de vide automatique |
Amazon Redshift exécute automatiquement des opérations de vide pour récupérer de l'espace sur les lignes supprimées et trier les données. Pour plus d'informations sur les opérations de suppression automatique sous vide, consultezSuppression de vide automatique. |
Optimisation automatique des tables |
Amazon Redshift surveille les performances des requêtes et les métadonnées des tables afin de déterminer automatiquement les meilleures clés de tri et de distribution pour les tables, et choisit le type de compression appliqué à une colonne de valeurs de données lorsque des lignes sont ajoutées à une table. Pour plus d’informations, consultez Optimisation automatique des tables et encodages de compression. |
Analyse automatique |
Amazon Redshift analyse automatiquement les tables au fur et à mesure que les données qu'elles contiennent changent, afin de s'assurer que le planificateur de requêtes dispose des up-to-date informations nécessaires pour des plans d'exécution optimaux. Pour plus d'informations sur les opérations d'analyse automatique, consultezAnalyse automatique. |
Vues matérialisées automatisées |
Amazon Redshift crée et actualise automatiquement les vues matérialisées en fonction des modèles de requête observés. Cela réduit la nécessité pour les utilisateurs de créer ou d'actualiser manuellement des vues afin de bénéficier de réponses plus rapides aux requêtes. Pour plus d'informations sur les vues matérialisées, consultezVues matérialisées dans Amazon Redshift. |
Ces fonctionnalités autonomes sont activées par défaut et s'exécutent automatiquement en arrière-plan pendant les périodes de faible trafic afin d'optimiser les performances de votre cluster. Vous pouvez vous référer aux valeurs des paramètres par défaut du guide de gestion Amazon Redshift pour configurer les fonctionnalités automatiques.
Pour les clusters ou les groupes de travail présentant un trafic élevé et soutenu, nous recommandons d'activer des ressources de calcul supplémentaires afin de garantir une optimisation continue. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Allocation de ressources de calcul supplémentaires pour l'optimisation automatique des bases de données.
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