Amazon Redshift는 2025년 11월 1일부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. Python UDF를 사용하려면 이 날짜 이전에 UDF를 생성하세요. 기존 Python UDF는 정상적으로 계속 작동합니다. 자세한 내용은 블로그 게시물
좁은 테이블의 스토리지 최적화
열은 극히 적지만 행의 수는 아주 많은 테이블의 경우, 3개의 숨겨진 메타데이터 ID 열(INSERT_XID, DELETE_XID, ROW_ID)이 테이블의 디스크 공간 중 불균형하게 많은 양을 사용합니다.
숨겨진 열의 압축을 최적화하기 위해서는 가능하다면 단일 COPY 트랜잭션에서 테이블을 로드하세요. 여러 개의 별도의 COPY 명령을 사용하여 테이블을 로드하는 경우, INSERT_XID 열이 잘 압축되지 않습니다. 여러 COPY 명령을 사용하는 경우에는 vacuum 작업을 수행해야 하지만 INSERT_XID의 압축은 개선되지 않습니다.
