Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# 分散の例
<a name="c_Distribution_examples"></a>

次の例は、CREATE TABLE ステートメントで定義したオプションに応じてデータがどのように分散されるかを示しています。

## DISTKEY の例
<a name="c_Distribution_examples-distkey-examples"></a>

TICKIT データベースの USERS テーブルのスキーマを確認します。USERID が SORTKEY 列および DISTKEY 列として定義されています。

```
select "column", type, encoding, distkey, sortkey 
from pg_table_def where tablename = 'users';
    
    column     |          type          | encoding | distkey | sortkey
---------------+------------------------+----------+---------+---------
 userid        | integer                | none     | t       |       1
 username      | character(8)           | none     | f       |       0
 firstname     | character varying(30)  | text32k  | f       |       0

...
```

このテーブルの分散列として USERID を選択するのは適切です。SVV\$1DISKUSAGE システムビューに対してクエリを実行すると、テーブルが非常に均等に分散されていることがわかります。列数はゼロベースであるため、USERID は列 0 です。

```
select slice, col, num_values as rows, minvalue, maxvalue
from svv_diskusage
where name='users' and col=0 and rows>0
order by slice, col;

slice| col | rows  | minvalue | maxvalue
-----+-----+-------+----------+----------
0    | 0   | 12496 | 4        | 49987
1    | 0   | 12498 | 1        | 49988
2    | 0   | 12497 | 2        | 49989
3    | 0   | 12499 | 3        | 49990
(4 rows)
```

テーブルには 49,990 行が含まれます。行 (num\$1values) 列は、各スライスにほぼ同じ数の行が含まれることを示します。minvalue 列と maxvalue 列は、各スライスの値の範囲を示します。各スライスには、値のほぼ全範囲が含まれるため、各スライスは、ユーザー ID の範囲をフィルターするクエリの実行に参加する可能性が高くなります。

この例は、小規模なテストシステムでの分散を示しています。通常、スライスの合計数はこれよりかなり多くなります。

STATE 列を使用してよく参加または結合する場合は、STATE 列で分散する選択を行うことができます。次の例では、USERS テーブルと同じデータを含む新しいテーブルを作成し、DISTKEY を STATE 列に設定した場合を示しています。この場合、ディストリビューションは均等ではありません。スライス 0 (13,587 行) には、スライス 3 (10,150 行) よりも約 30% 多く行が含まれます。これよりかなり大きなテーブルでは、この量の分散スキューがあるとクエリ処理に悪影響を及ぼす可能性があります。

```
create table userskey distkey(state) as select * from users;

select slice, col, num_values as rows, minvalue, maxvalue from svv_diskusage
where name = 'userskey' and col=0 and rows>0
order by slice, col;

slice | col | rows  | minvalue | maxvalue
------+-----+-------+----------+----------
    0 |   0 | 13587 |        5 |    49989
    1 |   0 | 11245 |        2 |    49990
    2 |   0 | 15008 |        1 |    49976
    3 |   0 | 10150 |        4 |    49986
(4 rows)
```

## DISTSTYLE EVEN の例
<a name="c_Distribution_examples-diststyle-even-example"></a>

USERS テーブルと同じデータを含む新しいテーブルを作成し、DISTSTYLE を EVEN に設定した場合、行はスライス間で常に均等に分散されます。

```
create table userseven diststyle even as 
select * from users;

select slice, col, num_values as rows, minvalue, maxvalue from svv_diskusage
where name = 'userseven' and col=0 and rows>0
order by slice, col;

slice | col | rows  | minvalue | maxvalue
------+-----+-------+----------+----------
    0 |   0 | 12497 |        4 |    49990
    1 |   0 | 12498 |        8 |    49984
    2 |   0 | 12498 |        2 |    49988
    3 |   0 | 12497 |        1 |    49989  
(4 rows)
```

ただし、分散が特定の列に基づいて行われないので、特にテーブルが他のテーブルに結合される場合に、クエリ処理の質が低下する可能性があります。結合列で分散が行われないと、多くの場合、効率的に実行できるタイプの結合操作に影響を及ぼします。結合、集計、およびグループ化操作は、両方のテーブルがそれぞれの結合列で分散およびソートされる場合に最適化されます。

## DISTSTYLE ALL の例
<a name="c_Distribution_examples-diststyle-all-example"></a>

USERS テーブルと同じデータを使用して新しいテーブルを作成して、DISTSTYLE を ALL に設定すると、すべての行が各ノードの最初のスライスに分散されます。

```
select slice, col, num_values as rows, minvalue, maxvalue from svv_diskusage
where name = 'usersall' and col=0 and rows > 0
order by slice, col;

slice | col | rows  | minvalue | maxvalue
------+-----+-------+----------+----------
    0 |   0 | 49990 |        4 |    49990
    2 |   0 | 49990 |        2 |    49990

(4 rows)
```