Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il post del blog
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Ottimizzazione automatica del database
Amazon Redshift ospita una serie di funzionalità automatizzate, denominate collettivamente autonomiche, che migliorano le prestazioni, riducono la manutenzione manuale e ottimizzano l'utilizzo delle risorse. Autonomics sfrutta l'apprendimento automatico e i processi in background per gestire in modo efficiente le operazioni del database, automatizzando molte attività di manutenzione di routine per ridurre il carico di lavoro degli amministratori del database.
La tabella seguente descrive in dettaglio le funzionalità di gestione autonoma di Amazon Redshift:
| Funzionalità di autonomia | Description |
|---|---|
Selezione automatica sottovuoto |
Amazon Redshift riorganizza automaticamente i dati delle tabelle in base ai modelli di query osservati per garantire un ordinamento ottimale. Questa funzionalità è abilitata per impostazione predefinita per le tabelle con chiavi di ordinamento specificate. Per ulteriori informazioni, consulta Ordinamento automatico delle tabelle. |
Eliminazione vacuum automatica |
Amazon Redshift esegue automaticamente le operazioni di vacuo per recuperare spazio dalle righe eliminate e ordinare i dati. Per ulteriori informazioni sulle operazioni di eliminazione automatica dell'aspirapolvere, 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, consultare 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 up-to-date informazioni 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 trarre vantaggio da risposte più rapide alle query. 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 i cluster o i gruppi di lavoro con traffico elevato e sostenuto, consigliamo di abilitare risorse di elaborazione aggiuntive per garantire un'ottimizzazione continua. Per ulteriori informazioni, consulta Allocazione di risorse di elaborazione aggiuntive per l'ottimizzazione automatica del database.
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