Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# Amazon Redshift Spectrum
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このセクションでは、Redshift Spectrum を使用して Amazon S3 からデータを効率的に読み取る方法について説明します。

Amazon Redshift Spectrum を使用すると、効率的にクエリを実行し、Amazon Redshift テーブルにデータをロードすることなく、Amazon S3 のファイルから構造化および半構造化されたデータを取得できます。Redshift Spectrum クエリでは超並列処理を採用しており、大きなデータセットに対する処理が非常に高速で実行されます。処理の多くは Redshift Spectrum レイヤーで生じ、データの大部分が Amazon S3 に保持されます。複数のクラスターが Amazon S3 で同じデータセットを同時にクエリできます。クラスターごとにデータをコピーする必要はありません。

**Topics**
+ [Amazon Redshift Spectrum の概要](c-spectrum-overview.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum の開始方法](c-getting-started-using-spectrum.md)
+ [Amazon Redshift から Amazon S3 Tables をクエリする](querying-s3Tables.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum 用の IAM ポリシー](c-spectrum-iam-policies.md)
+ [Redshift Spectrum と AWS Lake Formation](spectrum-lake-formation.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum でクエリ用のデータファイルを作成する](c-spectrum-data-files.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum 用の外部スキーマ](c-spectrum-external-schemas.md)
+ [Redshift Spectrum 用の外部テーブル](c-spectrum-external-tables.md)
+ [Amazon Redshift での Apache Iceberg テーブルの使用](querying-iceberg.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum クエリパフォーマンス](c-spectrum-external-performance.md)
+ [データ処理オプション](t_setting-data-handling-options.md)
+ [例: Redshift Spectrum での相関サブクエリの実行](c_performing-correlated-subqueries-spectrum.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum でのメトリクス](c-spectrum-metrics.md)
+ [Amazon Redshift Spectrum でのクエリのトラブルシューティング](c-spectrum-troubleshooting.md)
+ [チュートリアル: Amazon Redshift Spectrum を使用したネストデータのクエリ](tutorial-query-nested-data.md)