Amazon Redshift unterstützt die Verwendung von Python-UDFs nach dem 30. Juni 2026 nicht mehr. Wir werden damit beginnen, es schrittweise durchzusetzen. Weitere Informationen zu den Einzelheiten zum Ende der Lebensdauer und zu den Migrationsoptionen von Python finden Sie in dem Blogbeitrag
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Amazon Redshift und PostgreSQL
Themen
Amazon Redshift basiert auf PostgreSQL. Zwischen Amazon Redshift und PostgreSQL gibt es eine Reihe wichtiger Unterschiede, die Sie berücksichtigen müssen, wenn Sie Ihre Data-Warehouse-Anwendungen entwerfen und entwickeln.
Amazon Redshift wurde speziell für OLAP- (Online Analytic Processing) und BI-Anwendungen (Business Intelligence) entwickelt, die komplexe Abfragen für großen Datasätze erfordern. Da Amazon Redshift sehr unterschiedliche Anforderungen erfüllen soll, unterscheiden sich das spezialisierte Datenspeicher-Schema und die Abfrageausführungs-Engine erheblich von der Umsetzung in PostgreSQL. Während beispielsweise OLTP-Anwendungen (Online Transaction Processing) Daten in der Regel in Zeilen speichern, speichert Amazon Redshift Daten in Spalten und verwendet spezielle Datenkomprimierungskodierungen für eine optimale Speichernutzung und Festplatte. I/O Einige PostgreSQL-Features, die für kleinere OLTP-Verarbeitungen geeignet sind, etwa sekundäre Indizes oder effiziente Einzeilen-Datenmanipulationsoperationen, wurden ausgelassen, um die Leistung zu verbessern.
Detaillierte Informationen zu der Amazon-Redshift-Systemarchitektur für Data Warehouses finden Sie unter Architektur von Amazon Redshift.
PostgreSQL 9.x enthält einige Funktionen, die in Amazon Redshift nicht unterstützt werden. Darüber hinaus gibt es eine Reihe wichtiger Unterschiede zwischen Amazon-Redshift-SQL und PostgreSQL, die Sie kennen müssen. Dieser Abschnitt hebt die Unterschiede zwischen Amazon Redshift und PostgreSQL hervor und bietet eine Anleitung für die Entwicklung eines Data Warehouse, bei dem alle Vorteile der Umsetzung in Amazon-RedshiftSQL in vollem Umfang genutzt werden.
