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 S3 からデータをロードする
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COPY コマンドは Amazon Redshift の超並列処理 (MPP) アーキテクチャを利用し、Amazon S3 バケット内の単一もしくは複数のファイルとの間で、データの読み取りやロードを並列的に実行します。ファイルが圧縮されている場合は、データを複数のファイルに分割することで、並列処理の長所を最大限に活用できます。(このルールには例外があります。詳細については、「[データファイルのロード](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_best-practices-use-multiple-files.html)」を参照してください。) また、テーブルで分散キーを設定することによっても、並列処理の長所を最大化できます。分散キーの詳細については、「[クエリ最適化のためのデータのディストリビューション](t_Distributing_data.md)」を参照してください。

データは、ターゲットテーブルの各行に 1 行が対応するようにロードされます。データファイルのフィールドは左から右の順でテーブル列に一致します。データファイルのフィールドは固定幅か文字区切りになります。デフォルトの区切り文字はパイプ (\$1) です。デフォルトでは、すべてのテーブル列がロードされますが、任意の列のリストをカンマ区切りで指定することもできます。COPY コマンドに指定された列リストに含まれていない列については、デフォルト値がロードされます。詳細については、「[デフォルトの列値をロードする](c_loading_default_values.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [圧縮および非圧縮のファイルからのデータのロード](t_splitting-data-files.md)
+ [Amazon S3 にファイルをアップロードして COPY で使用する](t_uploading-data-to-S3.md)
+ [COPY コマンドを使用し、Amazon S3 からロードする](t_loading-tables-from-s3.md)