

 Amazon Redshift unterstützt UDFs ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung von neuem Python. Das bestehende Python UDFs wird bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im [Blog-Posting](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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# Bewährte Methoden für Amazon Redshift zum Laden von Daten
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Das Laden sehr großer Datasets kann sehr lange dauern und die Datenverarbeitungsressourcen stark belasten. Wie Ihre Daten geladen werden, kann sich auch auf die Abfrageleistung auswirken. Dieser Abschnitt erläutert bewährte Methoden für das effiziente Laden von Daten mit COPY-Befehlen, Masseneinfügungen und Staging-Tabellen. 

**Topics**
+ [In einem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Daten laden.](c_best-practices-loading-take-loading-data-tutorial.md)
+ [Verwenden eines COPY-Befehls zum Laden von Daten](c_best-practices-use-copy.md)
+ [Verwenden eines einzelnen COPY-Befehls zum Laden aus mehreren Dateien](c_best-practices-single-copy-command.md)
+ [Laden von Datendateien](c_best-practices-use-multiple-files.md)
+ [Komprimieren Ihrer Datendateien](c_best-practices-compress-data-files.md)
+ [Prüfen der Datendateien vor und nach einem Ladevorgang](c_best-practices-verifying-data-files.md)
+ [Verwenden einer Mehrzeileneinfügung](c_best-practices-multi-row-inserts.md)
+ [Verwenden einer Masseneinfügung](c_best-practices-bulk-inserts.md)
+ [Laden von Daten in Sortierschlüsselreihenfolge](c_best-practices-sort-key-order.md)
+ [Laden von Daten in sequenziellen Blöcken](c_best-practices-load-data-in-sequential-blocks.md)
+ [Verwenden von Zeitreihentabellen](c_best-practices-time-series-tables.md)
+ [Planen rund um Wartungszeitfenster](c_best-practices-avoid-maintenance.md)