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。

# 選擇最佳的排序索引鍵
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Amazon Redshift 依據排序索引鍵，將您的資料以排序順序儲存於磁碟。Amazon Redshift 查詢最佳化工具使用排序順序來決定最佳查詢計畫。

**注意**  
當您使用自動資料表最佳化時，您不需要選擇資料表的排序索引鍵。如需詳細資訊，請參閱[自動資料表最佳化](t_Creating_tables.md)。

部分最佳做法建議如下：
+ 若要讓 Amazon Redshift 選擇適當的排序順序，請為排序索引鍵指定 `AUTO`。
+ 如果會經常查詢較新的資料，請指定時間戳記欄位做為排序索引鍵的前導欄。

  查詢將更有效率，因為它們會跳過位於時間範圍之外的整個區塊。
+ 如果您經常對一個欄位進行範圍篩選或相等篩選，請指定該欄位做為排序索引鍵。

   Amazon Redshift 可跳過讀取該欄位的整個資料區塊。它可以這麼做是因為它會追蹤儲存於每個區塊的最小與最大欄位值，並跳過不適用於述詞範圍的區塊。
+ 如果您經常聯結資料表，請指定聯結欄位做為排序索引鍵與分佈索引鍵。

  這麼做可以讓查詢最佳化工具選擇排序合併聯結，而非較慢的雜湊聯結。由於資料已經以聯結索引鍵進行排序，查詢最佳化工具可跳過排序合併聯結的排序階段。