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。

# Amazon Redshift でのデータのロード
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Amazon Redshift データベースにデータをロードするには、いくつかの方法があります。データのロード元として一般的なソースの 1 つは、Amazon S3 ファイルです。次の表は、Amazon S3 ソースから開始する場合に使用するいくつかの方法を示しています。

[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/t_Loading_data.html)

COPY コマンドは、テーブルをロードする最も効率的な方法です。INSERT コマンドを使ってデータをテーブルに追加することもできます。ただし、COPY コマンドを使ったほうが効率的です。COPY コマンドは、複数のデータファイルまたは複数のデータストリームから同時に読み込むことができます。Amazon Redshift はワークロードを Amazon Redshift ノードに割り当て、ノードスライス間での行のソートやデータの分散など、ロードオペレーションを並列で実行します。

**注記**  
Amazon Redshift Spectrum の外部テーブルは読み込み専用です。外部テーブルには COPY または INSERT できません。

Amazon Redshift が他の AWS リソースのデータにアクセスするには、これらのリソースにアクセスして必要なアクションを実行するためのアクセス許可が必要です。AWS Identity and Access Management (IAM) を使用すると、Amazon Redshift のリソースとデータに対するユーザーのアクセスを制限できます。

初回のデータロードの後、大量のデータを追加、変更、削除した場合、VACUUM コマンドを実行してデータを再編成し、削除後の領域を利用可能な状態に戻してください。また、ANALYZE コマンドを実行し、テーブル統計を更新します。

**Topics**
+ [COPY コマンドを使ってテーブルをロードする](t_Loading_tables_with_the_COPY_command.md)
+ [S3 イベント統合を作成して Amazon S3 バケットからファイルを自動的にコピーする](loading-data-copy-job.md)
+ [DML コマンドによるテーブルのロード](t_Updating_tables_with_DML_commands.md)
+ [ディープコピーを実行する](performing-a-deep-copy.md)
+ [テーブルを分析する](t_Analyzing_tables.md)
+ [テーブルのバキューム処理](t_Reclaiming_storage_space202.md)
+ [同時書き込み操作を管理する](c_Concurrent_writes.md)
+ [チュートリアル: Amazon S3 からデータをロードする](tutorial-loading-data.md)