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。

# DML コマンドによるテーブルのロード
<a name="t_Updating_tables_with_DML_commands"></a>

Amazon Redshift は、テーブルの行の変更に利用できる標準のデータ操作言語 (DML) コマンド (INSERT、UPDATE、DELETE) をサポートします。TRUNCATE コマンドを使用し、高速一括削除を実行することもできます。

**注記**  
大量のデータをロードする場合は [COPY](r_COPY.md) コマンドを使用することを強くお勧めします。個々に INSERT ステートメントを使ってテーブルにデータを入力すると著しく時間がかかる場合があります。または、他の Amazon Redshift データベーステーブルにデータが既に存在する場合、パフォーマンスを向上させるには INSERT INTO ... SELECT FROM または CREATE TABLE AS を使用します。詳細については、「[INSERT](r_INSERT_30.md)」または「[CREATE TABLE AS](r_CREATE_TABLE_AS.md)」を参照してください。

テーブルで行を挿入、更新、削除するとき、それが変更前と比較して相当な数になる場合、完了時にテーブルに ANALYZE および VACUUM コマンドを実行します。アプリケーションの小さな変更の数が時間とともに累積される場合、定期的に ANALYZE および VACUUM コマンドを実行するように日程を計画することもできます。詳細については、「[テーブルを分析する](t_Analyzing_tables.md)」および「[テーブルのバキューム処理](t_Reclaiming_storage_space202.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [新しいデータの更新と挿入](t_updating-inserting-using-staging-tables-.md)