Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux Python UDFs à compter du 1er novembre 2025. Si vous souhaitez utiliser Python UDFs, créez la version UDFs antérieure à cette date. Le Python existant UDFs continuera à fonctionner normalement. Pour plus d’informations, consultez le billet de blog
Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Charger les données dans l’ordre de la clé de tri
Chargez les données dans l'ordre de la clé de tri pour éviter la nécessité d'une opération VACUUM.
Si chaque lot de nouvelles données suit les lignes existantes de votre table et que l'opération COPY n'est pas suffisamment importante pour déclencher certaines optimisations de charge, vos données sont correctement stockées dans l'ordre de tri et vous n'avez pas besoin de faire un vide. Vous n'avez pas besoin de trier au préalable les lignes de chaque chargement, car COPY trie chaque lot de données entrantes au chargement.
Par exemple, supposons que vous chargiez les données chaque jour en fonction de l'activité quotidienne. Si votre clé de tri est une colonne d'horodatage et que l'opération COPY n'est pas suffisamment importante pour déclencher certaines optimisations de charge, vos données sont stockées dans l'ordre de tri. Cet ordre est utilisé, car les données du jour en cours sont toujours ajoutées à la fin des données de la journée précédente. Pour plus d’informations, consultez Charger vos données dans l’ordre de la clé de tri. Pour plus d'informations sur les opérations de purge, consultez Purge des tables.
