从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# 分配示例
<a name="c_Distribution_examples"></a>

以下示例显示如何根据您在 CREATE TABLE 语句中定义的选项分配数据。

## DISTKEY 示例
<a name="c_Distribution_examples-distkey-examples"></a>

查看 TICKIT 数据库中的 USERS 表的 schema。USERID 定义为 SORTKEY 列和 DISTKEY 列：

```
select "column", type, encoding, distkey, sortkey 
from pg_table_def where tablename = 'users';
    
    column     |          type          | encoding | distkey | sortkey
---------------+------------------------+----------+---------+---------
 userid        | integer                | none     | t       |       1
 username      | character(8)           | none     | f       |       0
 firstname     | character varying(30)  | text32k  | f       |       0

...
```

USERID 是该表上分配列的良好选择。如果您查询 SVV\$1DISKUSAGE 系统视图，就会发现该表的分配非常均匀。列编号从零开始，因此，USERID 为第 0 列。

```
select slice, col, num_values as rows, minvalue, maxvalue
from svv_diskusage
where name='users' and col=0 and rows>0
order by slice, col;

slice| col | rows  | minvalue | maxvalue
-----+-----+-------+----------+----------
0    | 0   | 12496 | 4        | 49987
1    | 0   | 12498 | 1        | 49988
2    | 0   | 12497 | 2        | 49989
3    | 0   | 12499 | 3        | 49990
(4 rows)
```

表包含 49990 行。rows (num\$1values) 列显示每个切片包含大致相同的行数。minvalue 和 maxvalue 列显示每个切片上值的范围。每个切片都包含几乎整个值范围，因此，很有可能每个切片都会参与筛选用户 ID 范围的查询执行过程。

本示例演示了一个小型测试系统上的分配。切片的总数通常会高得多。

如果您通常使用 STATE 列联接或组合，则您可能会选择根据 STATE 列分配。以下示例显示您使用与 USERS 表相同的数据创建一个新表，但将 DISTKEY 设为 STATE 列的情况。在这种情况下，分配不平均。切片 0（13587 行）的行数比切片 3（10150 行）多约 30%。在大得多的表中，这种程度的分配偏斜可能会对查询处理产生负面影响。

```
create table userskey distkey(state) as select * from users;

select slice, col, num_values as rows, minvalue, maxvalue from svv_diskusage
where name = 'userskey' and col=0 and rows>0
order by slice, col;

slice | col | rows  | minvalue | maxvalue
------+-----+-------+----------+----------
    0 |   0 | 13587 |        5 |    49989
    1 |   0 | 11245 |        2 |    49990
    2 |   0 | 15008 |        1 |    49976
    3 |   0 | 10150 |        4 |    49986
(4 rows)
```

## DISTSTYLE EVEN 示例
<a name="c_Distribution_examples-diststyle-even-example"></a>

如果您使用与 USERS 表相同的数据创建一个新表，但将 DISTSTYLE 设为 EVEN，则行总是在所有切片上均匀分配。

```
create table userseven diststyle even as 
select * from users;

select slice, col, num_values as rows, minvalue, maxvalue from svv_diskusage
where name = 'userseven' and col=0 and rows>0
order by slice, col;

slice | col | rows  | minvalue | maxvalue
------+-----+-------+----------+----------
    0 |   0 | 12497 |        4 |    49990
    1 |   0 | 12498 |        8 |    49984
    2 |   0 | 12498 |        2 |    49988
    3 |   0 | 12497 |        1 |    49989  
(4 rows)
```

但是，由于分配不是基于特定的列，查询处理性能可能会下降，特别是当该表联接到其他表时。联接列分配缺失通常会影响能够高效执行的联接操作类型。当两张表依据各自的联接列分配和排序时，联接、聚合和组合操作都能得到优化。

## DISTSTYLE ALL 示例
<a name="c_Distribution_examples-diststyle-all-example"></a>

如果您使用与 USERS 表相同的数据创建一个新表，但将 DISTSTYLE 设为 ALL，则所有行都分配到每个节点的第一个切片上。

```
select slice, col, num_values as rows, minvalue, maxvalue from svv_diskusage
where name = 'usersall' and col=0 and rows > 0
order by slice, col;

slice | col | rows  | minvalue | maxvalue
------+-----+-------+----------+----------
    0 |   0 | 49990 |        4 |    49990
    2 |   0 | 49990 |        2 |    49990

(4 rows)
```