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 の概念の説明 Amazon Redshift Serverless を使用すると、プロビジョニングされたデータウェアハウスをすべて設定しなくても、データにアクセスして分析することができます。リソースは自動的にプロビジョニングされて、データウェアハウス容量はインテリジェントにスケーリングされ、要求が厳しく、予測不可能なワークロードであっても高速なパフォーマンスを実現します。データウェアハウスがアイドル状態のときには課金されず、使用した分のみ支払います。Amazon Redshift クエリエディタ v2 またはお好みのビジネスインテリジェンス (BI) ツールで、データをロードしてクエリを直ちに開始することができます。使いやすい管理不要の環境で、最高のコストパフォーマンスと使い慣れた SQL 機能をお楽しみください。 Amazon Redshift を初めて使用する方には、以下のセクションを初めに読むことをお勧めします。 + [Amazon Redshift Serverless 機能の概要](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-considerations.html) - このトピックでは、Amazon Redshift Serverless の概要と、その主要な機能について説明します。 + [主なサービスと料金設定](https://aws.amazon.com/redshift/redshift-serverless) — この製品詳細ページでは、Amazon Redshift Serverless の主なサービスと料金設定を確認できます。 + [Amazon Redshift Serverless データウェアハウスの使用を開始サーバーレスデータウェアハウスの使用開始](new-user-serverless.md)。 — このトピックでは、Amazon Redshift Serverless データウェアハウスを作成する方法と、クエリエディタ v2 を使用してデータのクエリを開始する方法について説明します。 Amazon Redshift リソースを手動で管理したい場合は、データクエリのニーズに合わせてプロビジョニングされたクラスターを作成することができます。詳細については、「[Amazon Redshift クラスター](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/working-with-clusters.html)」を参照してください。 組織が適格であり、Amazon Redshift Serverless が利用できない AWS リージョン でクラスターが作成されている場合、Amazon Redshift 無料トライアルプログラムでクラスターを作成できる場合があります。**[このクラスターを何に使用する予定ですか?]** という質問に対して、**[本番稼働用]** または **[無料トライアル]** のいずれかを選択します。**[無料トライアル]** を選択したときには、dc2.large ノードタイプの設定を作成します。無料トライアルの選択に関する詳細については、「[Amazon Redshift 無料トライアル](https://aws.amazon.com/redshift/free-trial/)」を参照してください。Amazon Redshift Serverless が利用可能な AWS リージョン の一覧については、*Amazon Web Services 全般のリファレンス*の「[Redshift Serverless API](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/redshift-service.html)」に記載されている Amazon Redshift エンドポイントを参照してください。 以下に、Amazon Redshift Serverless の主要な概念をいくつか示します。 + **名前空間** - データベースオブジェクトとユーザーのコレクションです。名前空間は、スキーマ、テーブル、ユーザー、データ共有、スナップショットなど、Amazon Redshift Serverless で使用するすべてのリソースをグループ化します。 + **ワークグループ** - コンピューティングリソースの集合です。ワークグループには、Amazon Redshift Serverless が計算タスクを実行するために使用するコンピューティングリソースが含まれています。このようなリソースの例としては、Redshift 処理ユニット (RPU)、セキュリティグループ、使用制限などがあります。ワークグループには、Amazon Redshift Serverless コンソール、AWS Command Line Interface、または Amazon Redshift Serverless API を使用して設定できるネットワークとセキュリティ設定があります。 名前空間とワークグループリソースの設定の詳細については、「[名前空間の使用](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-console-configure-namespace-working.html)」と「[ワークグループの使用](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-console-configure-workgroup-working.html)」を参照してください。 以下に、Amazon Redshift でプロビジョニングされたクラスターの主要な概念をいくつか示します: + **クラスター** – Amazon Redshift データウェアハウスの中核となるインフラストラクチャコンポーネントは、クラスターです。 クラスターは、1 つまたは複数の*コンピューティングノード*で構成されます。*コンピューティングノード*は、コンパイルされたコードを実行します。 クラスターが 2 つ以上のコンピューティングノードでプロビジョニングされている場合、追加の*リーダーノード*がコンピューティングノードを調整します。リーダーノードは、ビジネスインテリジェンスツールやクエリエディタなどのアプリケーションとの外部通信を処理します。クライアントアプリケーションはリーダーノードとのみ直接通信します。コンピューティングノードは外部アプリケーションに対して透過的です。 + **データベース** – クラスターには、1 つ以上の*データベース*が含まれています。 ユーザーデータは、コンピューティングノード上の 1 つ以上のデータベースに保存されます。SQL クライアントはリーダーノードと通信し、リーダーノードは実行中のクエリをコンピューティングノードと調整します。コンピューティングノードとリーダーノードの詳細については、[データウェアハウスシステムのアーキテクチャ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_high_level_system_architecture.html)を参照してください。データベース内では、ユーザーデータは 1 つ以上のスキーマに編成されます。 Amazon Redshift はリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) であり、他の RDBMS アプリケーションと互換性があります。それは、標準的な RDBMS と同じ機能、データの挿入や削除といったオンライントランザクション処理 (OLTP) 機能を提供します。Amazon Redshift は、データセットのハイパフォーマンスなバッチ分析とレポート作成にも最適化されています。 以下に、Amazon Redshift の一般的なデータ処理フローの説明とともに、フローのさまざまな部分の説明を示します。Amazon Redshift システムアーキテクチャーの詳細については、[データウェアハウスシステムのアーキテクチャ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_high_level_system_architecture.html)を参照してください。 次の図表は、Amazon Redshift の一般的なデータ処理フローを示しています。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/gsg/images/architecture.png) Amazon Redshift *データウェアハウス*は、エンタープライズクラスのリレーショナルデータベースのクエリおよび管理を行うためのシステムです。Amazon Redshift では、ビジネスインテリジェンス (BI) や、レポート作成、データ処理、分析用のツールなど、多種類のアプリケーションとのクライアント接続をサポートしています。分析クエリを実行するときは、大量のデータを複数のステージからなる操作で取得、比較、および評価して、最終的な結果を生成します。 *データ取り込み*レイヤーでは、さまざまなタイプのデータソースが、構造化データ、半構造化データ、非構造化データをデータストレージレイヤーに継続的にアップロードします。このデータストレージエリアは、さまざまな消費準備状態のデータを保存するステージングエリアとして機能します。ストレージの例として、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットがあります。 オプションの*データ処理*レイヤーでは、ソースデータは、抽出、変換、ロード (ETL)、または抽出、ロード、変換 (ELT) パイプラインを使用して、前処理、検証、変換を行います。これらの生のデータセットは、ETL オペレーションを使用して洗練されます。ETLエンジンの例はAWS Glueです。 *データ消費*レイヤーでは、データが Amazon Redshift クラスターにロードされ、そこで分析ワークロードを実行できます。 分析ワークロードの例については、「[外部データソースへのクエリ](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/gsg/data-querying.html)」を参照してください。