Amazon Redshift non supporterà più l'uso delle UDF Python dopo il 30 giugno 2026. Inizieremo ad applicarlo per fasi. Per ulteriori informazioni sulla fine del ciclo di vita e sulle opzioni di migrazione di Python, consulta il post del
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Ottimizzazione automatica del database
Amazon Redshift ospita una serie di funzionalità automatiche, denominate collettivamente come sistemi autonomi, che migliorano le prestazioni, riducono la manutenzione manuale e ottimizzano l'uso delle risorse. Autonomics sfrutta l'apprendimento automatico e i processi in background per gestire le operazioni del database in modo efficiente, automatizzando molte attività di manutenzione ordinaria per ridurre il carico di lavoro degli amministratori di database.
La tabella seguente descrive in dettaglio le funzionalità autonome di Amazon Redshift:
| Funzione autonoma | Description |
|---|---|
Selezione automatica sottovuoto |
Amazon Redshift riorganizza automaticamente i dati delle tabelle in base ai modelli di query osservati per un ordinamento ottimale. Questa funzionalità è abilitata di default per le tabelle con chiavi di ordinamento specificate. Per ulteriori informazioni, consulta Ordinamento automatico delle tabelle. |
Eliminazione vacuum automatica |
Amazon Redshift esegue automaticamente operazioni di vuoto per recuperare spazio dalle righe eliminate e ordinare i dati. Per ulteriori informazioni sulle operazioni automatiche di eliminazione tramite vuoto, consulta. Eliminazione vacuum automatica |
Ottimizzazione automatica delle tabelle |
Amazon Redshift monitora le prestazioni delle query e i metadati delle tabelle per determinare automaticamente le migliori chiavi di ordinamento e distribuzione per le tabelle e sceglie il tipo di compressione da applicare a una colonna di valori di dati quando le righe vengono aggiunte a una tabella. Per ulteriori informazioni, consulta Ottimizzazione automatica delle tabelle e Codifiche di compressione. |
Analisi automatica |
Amazon Redshift analizza automaticamente le tabelle man mano che i dati al loro interno cambiano, assicurando che il pianificatore di query disponga di informazioni aggiornate per piani di esecuzione ottimali. Per ulteriori informazioni sulle operazioni di analisi automatica, consulta. Analisi automatica |
Viste materializzate automatizzate |
Amazon Redshift crea e aggiorna automaticamente le viste materializzate in base ai modelli di query osservati. Ciò riduce la necessità per gli utenti di creare o aggiornare manualmente le viste per beneficiare di risposte più rapide alle domande. Per ulteriori informazioni sulle viste materializzate, vedere. Viste materializzate in Amazon Redshift |
Queste funzionalità autonome sono abilitate per impostazione predefinita e vengono eseguite automaticamente in background durante i periodi di traffico ridotto per ottimizzare le prestazioni del cluster. Puoi fare riferimento ai valori dei parametri predefiniti nella Amazon Redshift Management Guide per configurare le funzionalità automatiche.
Per cluster o gruppi di lavoro con traffico elevato e sostenuto, consigliamo di abilitare risorse di elaborazione aggiuntive per l'ottimizzazione continua. Per ulteriori informazioni, consulta Allocazione di risorse di elaborazione aggiuntive per l'ottimizzazione automatica del database.
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