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
쿼리 계획을 쿼리 요약에 매핑
쿼리 요약을 분석하는 경우 쿼리 계획의 작업에서 쿼리 요약의 단계(레이블 필드 값으로 식별)로 매핑하여 더 많은 세부 정보를 확보할 수 있습니다. 다음 테이블은 쿼리 계획 작업을 매핑하여 요약 단계를 쿼리합니다.
| 쿼리 계획 작업 | 레이블 필드 값 | 설명 |
|---|---|---|
Aggregate HashAggregate GroupAggregate |
AGGR | 집계 함수와 GROUP BY 조건을 평가합니다. |
| DS_BCAST_INNER | BCAST(브로드캐스팅) | 테이블 전체 또는 일부 행 집합(테이블에서 필터링된 행 집합 등)을 모든 노드로 브로드캐스팅합니다. |
| 쿼리 계획에 표시되지 않음 | DELETE | 행을 테이블에서 삭제합니다. |
|
DS_DIST_NONE DS_DIST_ALL_NONE DS_DIST_INNER DS_DIST_ALL_INNER DS_DIST_ALL_BOTH |
DIST(분산) | 병렬 조인을 목적으로, 또는 기타 병렬 처리를 위해 행을 노드로 분산시킵니다. |
| HASH | HASH | 해시 조인에서 사용할 목적으로 해시 테이블을 빌드합니다. |
| 해시 조인 | HJOIN(해시 조인) | 두 테이블 또는 중간 결과 집합의 해시 조인을 수행합니다. |
| 쿼리 계획에 표시되지 않음 | INSERT | 행을 테이블에 삽입합니다. |
| Limit | LIMIT | LIMIT 절을 결과 집합에 적용합니다. |
| 병합 | MERGE | 병렬 정렬 또는 조인 작업에서 도출되는 행을 병합합니다. |
| 병합 조인 | MJOIN(병합 조인) | 두 테이블 또는 중간 결과 집합의 병합 조인을 수행합니다. |
| 중첩 루프 | NLOOP(중첩 루프) | 두 테이블 또는 중간 결과 집합의 중첩 루프 조인을 수행합니다. |
| 쿼리 계획에 표시되지 않음 | PARSE | 문자열 구문을 로드할 수 있는 이진 값으로 분석합니다. |
| Project | PROJECT | 표현식을 평가합니다. |
| Network | RETURN | 행을 리더 또는 클라이언트로 반환합니다. |
| 쿼리 계획에 표시되지 않음 | SAVE | 다음 처리 단계에서 사용할 수 있도록 행을 구체화합니다. |
| Seq Scan | SCAN | 테이블 또는 중간 결과 집합을 스캔합니다. |
| 정렬 | SORT | 이후 다른 작업(조인, 집계 등)에서 필요에 따라, 혹은 ORDER BY 절을 충족시킬 목적으로 행 또는 중간 결과 집합을 정렬합니다. |
| 고유 | UNIQUE | 다른 작업에서 필요에 따라 SELECT DISTINCT 절을 적용하거나, 혹은 중복을 제거합니다. |
| 창 | WINDOW | 집계 및 순위 창 함수를 계산합니다. |
