Amazon Redshift ne prendra plus en charge l'utilisation des UDF Python après le 30 juin 2026. Nous allons commencer à l'appliquer par étapes. Pour plus d'informations sur les détails de la fin de vie de Python et des options de migration, consultez le billet de
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Optimisation automatique des bases de données
Amazon Redshift héberge un ensemble de fonctionnalités automatisées, appelées collectivement « autonomes », qui améliorent les performances, réduisent la maintenance manuelle et optimisent l'utilisation des ressources. Autonomics exploite l'apprentissage automatique et les processus d'arrière-plan pour gérer efficacement les opérations de base de données, en automatisant de nombreuses tâches de maintenance de routine afin de réduire la charge de travail des administrateurs de base de données.
Le tableau suivant détaille les fonctionnalités autonomes d'Amazon Redshift :
| Fonctionnalité d'autonomie | Description |
|---|---|
Tri automatique par aspiration |
Amazon Redshift réorganise automatiquement les données des tables en fonction des modèles de requête observés pour un ordre de tri optimal. Cette fonctionnalité est activée par défaut pour les tableaux avec des clés de tri spécifiées. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Tri automatique des tables. |
Suppression de vide automatique |
Amazon Redshift exécute automatiquement des opérations d'aspiration pour récupérer de l'espace sur les lignes supprimées et trier les données. Pour plus d'informations sur les opérations de suppression automatique de l'aspirateur, consultezSuppression de vide automatique. |
Optimisation automatique des tables |
Amazon Redshift surveille les performances des requêtes et les métadonnées des tables afin de déterminer automatiquement les meilleures clés de tri et de distribution pour les tables, et choisit le type de compression qui est appliqué à une colonne de valeurs de données lorsque des lignes sont ajoutées à une table. Pour plus d’informations, consultez Optimisation automatique des tables et encodages de compression. |
Analyse automatique |
Amazon Redshift analyse automatiquement les tableaux à mesure que les données qu'ils contiennent changent, garantissant ainsi que le planificateur de requêtes dispose d'informations à jour pour des plans d'exécution optimaux. Pour plus d'informations sur les opérations d'analyse automatique, consultezAnalyse automatique. |
Vues matérialisées automatisées |
Amazon Redshift crée et actualise automatiquement des vues matérialisées en fonction des modèles de requêtes observés. Cela réduit la nécessité pour les utilisateurs de créer ou d'actualiser manuellement des vues pour bénéficier de réponses aux requêtes plus rapides. Pour plus d'informations sur les vues matérialisées, consultezVues matérialisées dans Amazon Redshift. |
Ces fonctionnalités autonomes sont activées par défaut et s'exécutent automatiquement en arrière-plan pendant les périodes de faible trafic afin d'optimiser les performances de votre cluster. Vous pouvez vous référer aux valeurs des paramètres par défaut dans le guide de gestion Amazon Redshift pour configurer les fonctionnalités automatiques.
Pour les clusters ou les groupes de travail présentant un trafic élevé et soutenu, nous recommandons d'activer des ressources de calcul supplémentaires pour une optimisation continue. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Allocation de ressources de calcul supplémentaires pour l'optimisation automatique des bases de données.
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