Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# 좁은 테이블의 스토리지 최적화
<a name="c_load_compression_hidden_cols"></a>

열은 극히 적지만 행의 수는 아주 많은 테이블의 경우, 3개의 숨겨진 메타데이터 ID 열(INSERT\$1XID, DELETE\$1XID, ROW\$1ID)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\$1XID 열이 잘 압축되지 않습니다. 여러 COPY 명령을 사용하는 경우에는 vacuum 작업을 수행해야 하지만 INSERT\$1XID의 압축은 개선되지 않습니다.