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。

# マテリアライズドビューを使用して、半構造化データを SUPER 列にシュレッダー処理する
<a name="r_shred_super"></a>

Amazon Redshift では、マテリアライズドビューを使用してデータを SUPER 列にシュレッダー処理することで、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。シュレッダー処理とは、半構造化 JSON や XML などの複雑なデータ型を、より小さくフラットな列に分割するプロセスを指します。SUPER 列は、シュレッダー処理されたデータを高速スキャンできるよう最適化された特殊な形式の列型ストレージです。

以下のセクションでは、Amazon Redshift でマテリアライズドビューを使用してデータを SUPER 列にシュレッダー処理する手順と考慮事項について説明します。

次の例は、ネストされたデータをシュレッディングするマテリアライズドビュー定義を示しています。結果の列は引き続き SUPER データ型です。

```
SELECT c.c_name, o.o_orderstatus
FROM customer_orders_lineitem c, c.c_orders o;
```

以下の例は、シュレッドされたデータから従来の Amazon Redshift スカラー列を作成するマテリアライズドビュー定義を示しています。

```
SELECT c.c_name, c.c_orders[0].o_totalprice
FROM customer_orders_lineitem c;
```

単一のマテリアライズドビュー super\$1mv を作成して、両方のクエリを高速化できます。

最初のクエリに応答するには、属性 o\$1orderstatus を実体化する必要があります。ネストされたナビゲーションやネスト解除を伴わないため、属性 c\$1name を省略できます。また、ベーステーブルをマテリアライズドビューと結合できるようにするには、customer\$1orders\$1lineitem の属性 c\$1custkey をマテリアライズドビューに含める必要があります。

2 番目のクエリに答えるには、c\$1orders の属性 o\$1totalprice と配列インデックス o\$1idx も実体化する必要があります。したがって、c\$1orders のインデックス 0 にアクセスすることができます。

```
CREATE MATERIALIZED VIEW super_mv distkey(c_custkey) sortkey(c_custkey) AS (
  SELECT c_custkey, o.o_orderstatus, o.o_totalprice, o_idx
  FROM customer_orders_lineitem c, c.c_orders o AT o_idx
);
```

マテリアライズドビュー super\$1mv の属性 o\$1orderstatus および o\$1totalprice は SUPER です。

マテリアライズドビュー super\$1mv は、ベーステーブル customer\$1orders\$1lineitem が変更されると、増分的に更新されます。

```
REFRESH MATERIALIZED VIEW super_mv;
INFO: Materialized view super_mv was incrementally updated successfully.
```

最初の PartiQL クエリを通常の SQL クエリとして書き換えるには、次のように customer\$1orders\$1lineitem と super\$1mv を結合します。

```
SELECT c.c_name, v.o_orderstatus
FROM customer_orders_lineitem c 
JOIN super_mv v ON c.c_custkey = v.c_custkey;
```

同様に、2 番目の PartiQL クエリを書き換えることができます。次の例では、o\$1idx = 0 のフィルターを使用します。

```
SELECT c.c_name, v.o_totalprice
FROM customer_orders_lineitem c 
JOIN super_mv v ON c.c_custkey = v.c_custkey
WHERE v.o_idx = 0;
```

CREATE MATERIALIZED VIEW コマンドで、ディストリビューションキーとして c\$1custkey を指定し、super\$1mv のソートキーを指定します。Amazon Redshift は、c\$1custkey が customer\$1orders\$1lineitem のディストリビューションキーおよびソートキーでもあると仮定して、効率的なマージ結合を実行します。そうでない場合は、c\$1custkey を customer\$1orders\$1lineitem のソートキーおよびディストリビューションキーとして次のように指定できます。

```
ALTER TABLE customer_orders_lineitem
ALTER DISTKEY c_custkey, ALTER SORTKEY (c_custkey);
```

EXPLAIN ステートメントを使用して、書き換えられたクエリに対して Amazon Redshift がマージ結合を実行することを確認します。

```
EXPLAIN
      SELECT c.c_name, v.o_orderstatus
      FROM customer_orders_lineitem c JOIN super_mv v ON c.c_custkey = v.c_custkey;
      
      QUERY PLAN                                              
      ------------------------------------------------------------------------------------------------------
      XN Merge Join DS_DIST_NONE  (cost=0.00..34701.82 rows=1470776 width=27)
      Merge Cond: ("outer".c_custkey = "inner".c_custkey)
      ->  XN Seq Scan on mv_tbl__super_mv__0 derived_table2  (cost=0.00..14999.86 rows=1499986 width=13)
      ->  XN Seq Scan on customer_orders_lineitem c  (cost=0.00..999.96 rows=99996 width=30)
      (4 rows)
```