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。 # CTAS の使用に関する注意事項 ## 制限 Amazon Redshift は、ノードタイプごとにクラスターあたりのテーブル数のクォータを適用します。 テーブルの最大文字数は 127 です。 1 つのテーブルで定義できる列の最大数は 1,600 です。 ## 列属性とテーブル属性の継承 CREATE TABLE AS (CTAS) テーブルは、作成元のテーブルから制約、ID 列、デフォルトの列値、またはプライマリキーを継承しません。 CTAS テーブルの列圧縮エンコードは指定できません。Amazon Redshift では、次のように圧縮エンコードが自動的に割り当てられます。 + ソートキーとして定義されている列には、RAW 圧縮が割り当てられます。 + BOOLEAN、REAL、DOUBLE PRECISION、GEOMETRY、もしくは GEOGRAPHY の各データ型で定義されている列には、RAW 圧縮が割り当てられます。 + SMALLINT、INTEGER、BIGINT、DECIMAL、DATE、TIME、TIMETZ、TIMESTAMP、または TIMESTAMPTZ として定義された列には AZ64 圧縮が割り当てられます。 + CHAR、VARCHAR、または VARBYTE として定義されている列には、LZO 圧縮が割り当てられます。 詳細については、「[圧縮エンコード](c_Compression_encodings.md)」および「[データ型](c_Supported_data_types.md)」を参照してください。 列エンコーディングを明示的に割り当てるには、[CREATE TABLE](r_CREATE_TABLE_NEW.md) を使用します。 CTAS は、SELECT 句のクエリプランに基づいて新しいテーブルの分散スタイルとソートキーを決定します。 結合、集計、ORDER BY 句、LIMIT 句を含むクエリなど、複雑なクエリの場合、CTAS はクエリプランに基づいてベストエフォートで最適な分散スタイルとソートキーを選択します。 **注記** 大きいデータセットや複雑なクエリで最良のパフォーマンスを得るために、テストの際には、通常のデータセットを使用することをお勧めします。 多くの場合、クエリプランを調べて、クエリオプティマイザがデータのソートと分散に使用する列 (ある場合) を確認することにより、CTAS が選択する分散キーとソートキーを予測できます。クエリプランの最上位ノードが単一のテーブルからのシンプルなシーケンシャルスキャンである場合 (XN Seq Scan)、CTAS は通常ソーステーブルの分散スタイルとソートキーを使用します。クエリプランの最上位ノードがシーケンシャルスキャン以外である場合 (XN Limit、XN Sort、XN HashAggregate など)、CTAS はクエリプランに基づいてベストエフォートで最適な分散スタイルとソートキーを選択します。 例えば、次のタイプの SELECT 句を使用して 5 つのテーブルを作成するとします。 + シンプルな SELECT ステートメント + Limit 句 + LISTID を使用した ORDER BY 句 + QTYSOLD を使用した ORDER BY 句 + GROUP BY 句を使用した SUM 集計関数です。 次の例は、各 CTAS ステートメントのクエリプランを示しています。 ``` explain create table sales1_simple as select listid, dateid, qtysold from sales; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------- XN Seq Scan on sales (cost=0.00..1724.56 rows=172456 width=8) (1 row) explain create table sales2_limit as select listid, dateid, qtysold from sales limit 100; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------- XN Limit (cost=0.00..1.00 rows=100 width=8) -> XN Seq Scan on sales (cost=0.00..1724.56 rows=172456 width=8) (2 rows) explain create table sales3_orderbylistid as select listid, dateid, qtysold from sales order by listid; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------ XN Sort (cost=1000000016724.67..1000000017155.81 rows=172456 width=8) Sort Key: listid -> XN Seq Scan on sales (cost=0.00..1724.56 rows=172456 width=8) (3 rows) explain create table sales4_orderbyqty as select listid, dateid, qtysold from sales order by qtysold; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------ XN Sort (cost=1000000016724.67..1000000017155.81 rows=172456 width=8) Sort Key: qtysold -> XN Seq Scan on sales (cost=0.00..1724.56 rows=172456 width=8) (3 rows) explain create table sales5_groupby as select listid, dateid, sum(qtysold) from sales group by listid, dateid; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------- XN HashAggregate (cost=3017.98..3226.75 rows=83509 width=8) -> XN Seq Scan on sales (cost=0.00..1724.56 rows=172456 width=8) (2 rows) ``` 各テーブルのディストリビューションキーとソートキーを表示するには、次に示すように PG\$1TABLE\$1DEF システムカタログテーブルのクエリを実行します。 ``` select * from pg_table_def where tablename like 'sales%'; tablename | column | distkey | sortkey ----------------------+------------+---------+--------- sales | salesid | f | 0 sales | listid | t | 0 sales | sellerid | f | 0 sales | buyerid | f | 0 sales | eventid | f | 0 sales | dateid | f | 1 sales | qtysold | f | 0 sales | pricepaid | f | 0 sales | commission | f | 0 sales | saletime | f | 0 sales1_simple | listid | t | 0 sales1_simple | dateid | f | 1 sales1_simple | qtysold | f | 0 sales2_limit | listid | f | 0 sales2_limit | dateid | f | 0 sales2_limit | qtysold | f | 0 sales3_orderbylistid | listid | t | 1 sales3_orderbylistid | dateid | f | 0 sales3_orderbylistid | qtysold | f | 0 sales4_orderbyqty | listid | t | 0 sales4_orderbyqty | dateid | f | 0 sales4_orderbyqty | qtysold | f | 1 sales5_groupby | listid | f | 0 sales5_groupby | dateid | f | 0 sales5_groupby | sum | f | 0 ``` 結果の概要を次の表に示します。分かりやすいように、説明プランからコスト、行、幅の詳細を省略しています。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_CTAS_usage_notes.html) CTAS ステートメントでは、分散スタイルとソートキーを明示的に指定できます。例えば、次のステートメントは、EVEN 分散を使用してテーブルを作成し、ソートキーとして SALESID を指定します。 ``` create table sales_disteven diststyle even sortkey (salesid) as select eventid, venueid, dateid, eventname from event; ``` ## 圧縮エンコード ENCODE AUTO は、テーブルのデフォルトになっています。Amazon Redshift は、テーブル内のすべての列の圧縮エンコードを自動的に管理します。 ## 受信データの分散 受信データのハッシュ分散スキームが、ターゲットテーブルのスキームと同じ場合、データをロードするときに、データを物理的に分散させる必要はありません。例えば、新しいテーブルに分散キーが設定されており、同じキー列で分散されている別のテーブルからデータが挿入される場合、同じノードとスライスを使用してデータが所定の位置にロードされます。ただし、ソーステーブルとターゲットテーブルの両方が EVEN 分散に設定されている場合、データはターゲットテーブルで再分散されます。 ## 自動 ANALYZE 操作 Amazon Redshift は、CTAS コマンドで作成したテーブルを自動的に分析します。最初に作成したとき、これらのテーブルに ANALYZE コマンドを実行する必要はありません。変更する場合は、他のテーブルと同じように分析する必要があります。