Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 將資料載入循序區塊
<a name="c_best-practices-load-data-in-sequential-blocks"></a>

如果您需要新增大量資料，將資料依據排序順序載入循序區塊，即可無需執行清除。

例如，假設您需要載入 2017 年 1 月至 2017 年 12 月的活動資料表。假設每個月都在單一檔案中，請載入一月、二月等的資料列。當您載入完成時，資料表已完全排序，無需執行清空。如需詳細資訊，請參閱[使用時間序列資料表](c_best-practices-time-series-tables.md)。

載入非常大的資料集時，需要排序的空間可能會超過可用的總空間。藉由將資料載入至較小的區塊，可在每次載入時，使用較少的中間排序空間。此外，如果 COPY 失敗並轉返時，載入較小的區塊可使其較容易重新啟動。