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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Introduzione ad Amazon Redshift
Benvenuti nella Guida per gli sviluppatori di database di Amazon Redshift. In questa guida viene descritto come comprendere come utilizzare Amazon Redshift per creare e gestire un data warehouse. Se utilizzi database in quanto progettista, sviluppatore software o amministratore, in questa guida vengono fornite le informazioni necessarie per progettare, creare, sottoporre a query e gestire il data warehouse.
Amazon Redshift è un servizio di data warehouse nel cloud in scala petabyte interamente gestito. Amazon Redshift serverless consente di accedere e analizzare i dati senza le consuete configurazioni di un data warehouse con provisioning. Viene eseguito automaticamente il provisioning delle risorse e la capacità del data warehouse viene dimensionata in modo intelligente per fornire prestazioni rapide per carichi di lavoro maggiormente impegnativi e imprevedibili. Quando il data warehouse è inattivo non vengono addebitati costi, si paga solo l'utilizzo. Indipendentemente dalle dimensioni del set di dati, è possibile caricare i dati e iniziare subito a eseguire query nell'editor di query Amazon Redshift v2 o nello strumento di business intelligence (BI) preferito. È possibile usufruire del miglior rapporto prezzo/prestazioni e delle funzionalità SQL familiari in un ambiente facile da usare e senza alcuna amministrazione.
Argomenti
Prerequisiti per l’utilizzo di Amazon Redshift
In questo argomento vengono descritti i prerequisiti necessari per utilizzare Amazon Redshift.
Prima di utilizzare questa guida, dovresti leggere Nozioni di base sui data warehouse Redshift serverless, che illustra come completare le seguenti attività.
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Creazione di un data warehouse con Amazon Redshift serverless.
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Caricamento di dati di esempio con l'editor di query Amazon Redshift v2
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Caricamento di dati da Amazon S3.
Devi inoltre sapere come utilizzare il client SQL e avere una conoscenza di base del linguaggio SQL.