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。 # ALTER TABLE APPEND 既存のソーステーブルのデータを移動して、ターゲットテーブルに行を追加します。ソーステーブル内のデータはターゲットテーブルの一致する列に移動されます。列の順序は関係ありません。データがターゲットテーブルに正常に追加されると、ソーステーブルは空になります。通常、ALTER TABLE APPEND は、データを複製するのではなく移動するため、同様の [CREATE TABLE AS](r_CREATE_TABLE_AS.md) または [INSERT](r_INSERT_30.md) の INTO オペレーションよりもはるかに高速です。 **注記** ALTER TABLE APPEND は、ソーステーブルとターゲットテーブル間でデータブロックを移動します。パフォーマンスを向上させるため、ALTER TABLE APPEND は追加操作の一部としてストレージを圧縮しません。その結果、ストレージ使用量は一時的に増加します。スペースを回復するには、[VACUUM](r_VACUUM_command.md)操作を実行します。 同じ名前の列には、同じ列属性も必要です。ソーステーブルまたはターゲットテーブルに、他のテーブルに含まれる列が含まれない場合は、IGNOREEXTRA または FILLTARGET パラメータを使用して、追加の列を管理する方法を指定します。 IDENTITY 列を追加することはできません。テーブルの両方に IDENTITY 列が含まれる場合、コマンドは失敗します。1 つのテーブルのみに IDENTITY 列がある場合は、FILLTARGET パラメータまたは IGNOREEXTRA パラメータを含めます。詳細については、「[ALTER TABLE APPEND の使用に関する注意事項](#r_ALTER_TABLE_APPEND_usage)」を参照してください。 GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY 列を追加できます。GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY として定義された列を、指定した値で更新できます。詳細については、「[ALTER TABLE APPEND の使用に関する注意事項](#r_ALTER_TABLE_APPEND_usage)」を参照してください。 ターゲットテーブルは永続テーブルである必要があります。ただし、ソースはパーマネントテーブルでも、ストリーミング取り込み用に設定されたマテリアライズドビューでもかまいません。両方のオブジェクトは同じ分散スタイルと分散キーを使用する必要があります (定義されている場合)。オブジェクトがソートされている場合、両方のオブジェクトは同じソート形式を使用し、ソートキーとして同じ列を定義する必要があります。 ALTER TABLE APPEND コマンドは、オペレーションが完了するとすぐに自動的にコミットします。ロールバックすることはできません。トランザクションブロック (BEGIN ... END) 内で ALTER TABLE APPEND を実行することはできません。トランザクションの詳細については、「[Amazon Redshift の分離レベル](c_serial_isolation.md)」を参照してください。 ## 必要な権限 ALTER TABLE APPEND コマンドによっては、次のいずれかの権限が必要です。 + スーパーユーザー + ALTER TABLE システム権限を持つユーザー + ソーステーブルに対する DELETE 権限と SELECT 権限、およびターゲットテーブルに対する INSERT 権限を持つユーザー ## 構文 ``` ALTER TABLE target_table_name APPEND FROM [ source_table_name | source_materialized_view_name ] [ IGNOREEXTRA | FILLTARGET ] ``` マテリアライズドビューからの追加は、マテリアライズドビューが [マテリアライズドビューへのストリーミング取り込み](materialized-view-streaming-ingestion.md) に設定されている場合にのみ機能します。 ## パラメータ *target\_table\_name* 列が追加されるテーブルの名前。テーブル名のみを指定するか、*schema\_name.table\_name* 形式で特定のスキーマを使用します。ターゲットテーブルは既存の永続テーブルである必要があります。 FROM *source\_table\_name* 追加する行を提供するテーブルの名前。テーブル名のみを指定するか、*schema\_name.table\_name* 形式で特定のスキーマを使用します。ソーステーブルは既存の永続テーブルである必要があります。 *source\_materialized\_view\_name* から 追加する行を提供するマテリアライズドビューの名前。マテリアライズドビューからの追加は、マテリアライズドビューが [マテリアライズドビューへのストリーミング取り込み](materialized-view-streaming-ingestion.md) に設定されている場合にのみ機能します。ソースマテリアライズドビューは既に存在している必要があります。 IGNOREEXTRA ターゲットテーブルにない列がソーステーブルに含まれている場合に、追加の列のデータを破棄することを指定するキーワード。IGNOREEXTRA を FILLTARGET と使用することはできません。 FILLTARGET ソーステーブルにない列がターゲットテーブルに含まれている場合に、列に [DEFAULT](r_CREATE_TABLE_NEW.md#create-table-default) 列値を入れるか (定義されている場合)、NULL にすることを指定するキーワード。IGNOREEXTRA を FILLTARGET と使用することはできません。 ## ALTER TABLE APPEND の使用に関する注意事項 + ALTER TABLE APPEND はソーステーブルからターゲットテーブルに同一の列のみを移動します。列の順序は関係ありません。 + ソーステーブルまたはターゲットテーブルに追加の列が含まれている場合、以下のルールに従って FILLTARGET または IGNOREEXTRA を使用します。 + ターゲットテーブルに存在しない列がソーステーブルに含まれている場合は、IGNOREEXTRA を含めます。コマンドは、ソーステーブルの追加の列を無視します。 + ソーステーブルに存在しない列がターゲットテーブルに含まれている場合は、FILLTARGET を含めます。コマンドは、デフォルトの列値または IDENTITY 値 (定義されている場合)、あるいは NULL をターゲットテーブルの追加の列に入れます。 + ソーステーブルとターゲットテーブルの両方に追加の列が含まれる場合、コマンドは失敗します。FILLTARGET と IGNOREEXTRA の両方を使用することはできません。 + 同じ名前で別の属性を持つ列が両方のテーブルに存在する場合、コマンドは失敗します。同様の名前の列には、共通して次の属性が必要です。 + データ型 + 列のサイズ + 圧縮エンコード + null でない + ソート形式 + ソートキーの列 + 分散スタイル + 分散キー列 + IDENTITY 列を追加することはできません。ソーステーブルとターゲットテーブルの両方に IDENTITY 列がある場合、コマンドは失敗します。ソーステーブルのみに IDENTITY 列がある場合、IDENTITY 列が無視されるように IGNOREEXTRA パラメータを含めます。ターゲットテーブルのみに IDENTITY 列がある場合は、テーブルに対して定義されている IDENTITY 句に従って IDENTITY 列が入力されるように FILLTARGET パラメータを含めます。詳細については、「[DEFAULT](r_CREATE_TABLE_NEW.md#create-table-default)」を参照してください。 + ALTER TABLE APPEND ステートメントを使用して、デフォルトの IDENTITY 列を追加できます。詳細については、「[CREATE TABLE](r_CREATE_TABLE_NEW.md)」を参照してください。 + ALTER TABLE APPEND オペレーションは、次のいずれかに接続された Amazon Redshift ストリーミングマテリアライズドビューで実行されると、排他的ロックを保持します。 + 1 つの Amazon Kinesis Data Streams + 1 つの Amazon Managed Streaming for Apache Kafka トピック + Confluent Cloud Kafka トピックなど、サポートされている外部ストリーム 詳細については、「[マテリアライズドビューへのストリーミング取り込み](materialized-view-streaming-ingestion.md)」を参照してください。 ## ALTER TABLE APPEND の例 最新の売上を把握するために、組織で SALES\_MONTHLY テーブルを維持しているとします。毎月、トランザクションテーブルから SALES テーブルにデータを移動するとします。 次の INSERT INTO または TRUNCATE コマンドを使用して、このタスクを完了できます。 ``` insert into sales (select * from sales_monthly); truncate sales_monthly; ``` ただし、ALTER TABLE APPEND コマンドを使用すると、同じオペレーションをはるかに効率的に実行できます。 最初に、[PG\_TABLE\_DEF](r_PG_TABLE_DEF.md)システムカタログテーブルにクエリを実行し、両方のテーブルに、同じ列属性を持つ同じ列があることを確認します。 ``` select trim(tablename) as table, "column", trim(type) as type, encoding, distkey, sortkey, "notnull" from pg_table_def where tablename like 'sales%'; table | column | type | encoding | distkey | sortkey | notnull -----------+------------+-----------------------------+----------+---------+---------+-------- sales | salesid | integer | lzo | false | 0 | true sales | listid | integer | none | true | 1 | true sales | sellerid | integer | none | false | 2 | true sales | buyerid | integer | lzo | false | 0 | true sales | eventid | integer | mostly16 | false | 0 | true sales | dateid | smallint | lzo | false | 0 | true sales | qtysold | smallint | mostly8 | false | 0 | true sales | pricepaid | numeric(8,2) | delta32k | false | 0 | false sales | commission | numeric(8,2) | delta32k | false | 0 | false sales | saletime | timestamp without time zone | lzo | false | 0 | false salesmonth | salesid | integer | lzo | false | 0 | true salesmonth | listid | integer | none | true | 1 | true salesmonth | sellerid | integer | none | false | 2 | true salesmonth | buyerid | integer | lzo | false | 0 | true salesmonth | eventid | integer | mostly16 | false | 0 | true salesmonth | dateid | smallint | lzo | false | 0 | true salesmonth | qtysold | smallint | mostly8 | false | 0 | true salesmonth | pricepaid | numeric(8,2) | delta32k | false | 0 | false salesmonth | commission | numeric(8,2) | delta32k | false | 0 | false salesmonth | saletime | timestamp without time zone | lzo | false | 0 | false ``` 次に、各テーブルのサイズを確認します。 ``` select count(*) from sales_monthly; count ------- 2000 (1 row) select count(*) from sales; count ------- 412,214 (1 row) ``` ここで、次の ALTER TABLE APPEND コマンドを実行します。 ``` alter table sales append from sales_monthly; ``` もう一度、各テーブルのサイズを確認します。SALES\_MONTHLY テーブルは 0 行になり、SALES テーブルは 2000 行増えています。 ``` select count(*) from sales_monthly; count ------- 0 (1 row) select count(*) from sales; count ------- 414214 (1 row) ``` ソーステーブルにターゲットテーブルより多くの列がある場合は、IGNOREEXTRA パラメータを指定します。次の例では、IGNOREEXTRA パラメータを使用して、SALES テーブルに追加するときに SALES\_LISTING テーブル列の追加の列を無視します。 ``` alter table sales append from sales_listing ignoreextra; ``` ターゲットテーブルにソーステーブルより多くの列がある場合は、FILLTARGET パラメータを指定します。次の例では、FILLTARGET パラメータを使用して、SALES\_MONTH テーブルに存在しない列を SALES\_REPORT テーブルに入力します。 ``` alter table sales_report append from sales_month filltarget; ``` 次の例は、マテリアライズドビューをソースとして ALTER TABLE APPEND を使用する方法の例を示しています。 ``` ALTER TABLE target_tbl APPEND FROM my_streaming_materialized_view; ``` この例のテーブル名とマテリアライズドビュー名はサンプルです。マテリアライズドビューからの追加は、マテリアライズドビューが [マテリアライズドビューへのストリーミング取り込み](materialized-view-streaming-ingestion.md) に設定されている場合にのみ機能します。ソースマテリアライズドビューのすべてのレコードを、マテリアライズドビューと同じスキーマのターゲットテーブルに移動し、マテリアライズドビューはそのまま残します。これは、データのソースがテーブルである場合と同じ動作です。