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Uso de tabelas de séries temporais - Amazon Redshift

O Amazon Redshift deixará de oferecer suporte ao uso de UDFs em Python após 30 de junho de 2026. Começaremos a aplicar essa alteração em fases. Consulte mais informações sobre os detalhes do fim da vida útil do Python e as opções de migração na publicação do blog publicada em 30 de junho de 2025.

Uso de tabelas de séries temporais

Se seus dados têm um período de retenção fixo, você pode organizá-los como uma sequência de tabelas de séries temporais. Nessa sequência, cada tabela é idêntica, mas contém dados para diferentes períodos.

É possível remover dados antigos com facilidade simplesmente executando um comando DROP TABLE nas tabelas correspondentes. Essa abordagem é muito mais rápida do que o processo de executar um comando DELETE em grande escala e evita que você precise executar um processo VACUUM subsequente para recuperar espaço. Para ocultar o fato de que os dados estão armazenados em diferentes tabelas, você pode criar uma exibição UNION ALL. Ao excluir dados antigos, refina a exibição UNION ALL para remover as tabelas descartadas. Da mesma forma, à medida que carrega novos períodos de tempo em novas tabelas, adicione as novas tabelas à exibição. Para orientar o otimizador a ignorar a verificação nas tabelas que não correspondem ao filtro de consulta, sua definição de exibição filtra por intervalo de datas que corresponde a cada tabela.

Evite ter muitas tabelas na exibição UNION ALL. Cada tabela adicional adiciona um curto tempo de processamento à consulta. As tabelas não precisam usar o mesmo período. Por exemplo, você pode ter tabelas para períodos diferentes, como diariamente, mensalmente ou anualmente.

Se você usa tabelas de séries temporais com uma coluna de time stamp para a chave de classificação, você efetivamente carrega seus dados na ordem da chave de classificação. Isso elimina a necessidade de realizar vacuum para reclassificar os dados. Para obter mais informações, consulte Carregar os dados por ordem de chave de classificação.