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。

# データをロードするための Amazon Redshift のベストプラクティス
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大量のデータセットのロードには時間がかかり、大量のコンピューティングリソースを消費する場合があります。データのロード方法はクエリパフォーマンスにも影響を与える可能性があります。このセクションでは、COPY コマンド、一括挿入、ステージングテーブルを使って効率的にデータをロードするベストプラクティスを紹介します。

**Topics**
+ [データのロードに関するチュートリアル](c_best-practices-loading-take-loading-data-tutorial.md)
+ [COPY コマンドを使用したデータのロード](c_best-practices-use-copy.md)
+ [単一の COPY コマンドを使用した複数のファイルからのロード](c_best-practices-single-copy-command.md)
+ [データファイルをロードする](c_best-practices-use-multiple-files.md)
+ [データファイルを圧縮する](c_best-practices-compress-data-files.md)
+ [ロードの前後におけるデータファイルの検証](c_best-practices-verifying-data-files.md)
+ [複数行の挿入の使用](c_best-practices-multi-row-inserts.md)
+ [一括挿入の使用](c_best-practices-bulk-inserts.md)
+ [ソートキー順序でのデータのロード](c_best-practices-sort-key-order.md)
+ [順次ブロックでのデータのロード](c_best-practices-load-data-in-sequential-blocks.md)
+ [時系列テーブルの使用](c_best-practices-time-series-tables.md)
+ [保守管理の時間枠を回避したスケジュール計画](c_best-practices-avoid-maintenance.md)