Amazon Redshift wird UDFs ab dem 1. November 2025 die Erstellung von neuem Python nicht mehr unterstützen. Wenn Sie Python verwenden möchten UDFs, erstellen Sie das UDFs vor diesem Datum liegende. Bestehendes Python UDFs wird weiterhin wie gewohnt funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting
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Einführung in Amazon Redshift
Willkommen beim Datenbankentwicklerhandbuch zu Amazon Redshift. Dieser Leitfaden konzentriert sich auf die Verwendung von Amazon Redshift zur Erstellung und Verwaltung eines Data Warehouses. Wenn Sie als Designer, Softwareentwickler oder Administrator mit Datenbanken arbeiten, finden Sie hier die Informationen, die Sie benötigen, um Ihr Data Warehouse zu entwerfen, zu erstellen, abzufragen und zu pflegen.
Amazon Redshift ist ein vollständig verwalteter Data-Warehouse-Service in Petabytegröße in der Cloud. Mit Amazon Redshift Serverless können Sie auf Daten zugreifen und diese analysieren, ohne die üblichen Konfigurationen wie bei einem bereitgestellten Data Warehouse vornehmen zu müssen. Ressourcen werden automatisch bereitgestellt und die Data-Warehouse-Kapazität wird intelligent skaliert, um eine schnelle Leistung selbst für anspruchsvollste und unvorhersehbare Workloads zu erzielen. Es fallen keine Kosten an, wenn das Data Warehouse inaktiv ist, Sie zahlen also nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Unabhängig von der Größe des Datensatzes können Sie Daten laden und sofort mit der Abfrage beginnen. Hierfür können Sie Amazon Redshift Query Editor v2 oder Ihr bevorzugtes Business Intelligence (BI)-Tool nutzen. Profitieren Sie von einem optimalen Preis-Leistungs-Verhältnis und nutzen Sie vertraute SQL-Funktionen in einer benutzerfreundlichen Umgebung ohne Verwaltungsaufwand.
Themen
Voraussetzungen für die Verwendung von Amazon Redshift
In diesem Thema werden die Voraussetzungen beschrieben, die für die Verwendung von Amazon Redshift erforderlich sind.
Bevor Sie diesen Leitfaden verwenden, sollten Sie den Abschnitt Erste Schritte mit Data Warehouses von Redshift Serverless lesen, in dem die Durchführung der folgenden Aufgaben beschrieben wird.
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Erstellen Sie ein Data Warehouse mit Amazon Redshift Serverless.
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Laden von Beispieldaten mit Amazon Redshift Query Editor v2
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Laden von Daten aus Amazon S3
Sie sollten auch wissen, wie Sie Ihren SQL-Client verwenden und über ein grundlegendes Verständnis der SQL-Sprache verfügen.
