Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# 쿼리 성능 튜닝
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Amazon Redshift는 SQL 기반 쿼리를 사용하여 시스템 데이터 및 객체와 상호작용합니다. 데이터 조작 언어(DML)는 데이터를 보거나, 추가하거나, 변경하거나, 삭제하는 데 사용되는 SQL의 하위 집합입니다. 데이터 정의 언어(DDL)는 테이블 및 뷰 같은 데이터베이스 객체를 추가하거나, 변경하거나, 삭제하는 데 사용되는 SQL의 하위 집합입니다.

일단 시스템 설정을 마치면 특히 데이터를 가져오거나 확인하는 [SELECT](r_SELECT_synopsis.md) 명령에서 DML을 가장 많이 사용하게 됩니다. Amazon Redshift에서 데이터 가져오기 쿼리를 효과적으로 작성하려면 먼저 SELECT 문에 대해 이해한 후 [Amazon Redshift 테이블 설계 모범 사례](c_designing-tables-best-practices.md)에서 간략하게 소개한 팁을 적용하여 쿼리 효율성을 극대화할 수 있습니다.

Amazon Redshift의 쿼리 처리 방식에 대해 이해하려면 [쿼리 처리](c-query-processing.md) 및 [쿼리 분석 및 개선 사항](c-query-tuning.md) 섹션을 참조하세요. 그런 다음 진단 도구와 함께 이 정보를 적용하면 쿼리 성능 문제를 찾아내 제거할 수 있습니다.

Amazon Redshift 쿼리에서 발생하는 가장 공통적인 문제와 가장 심각한 문제를 찾아내 해결하는 방법은 [쿼리 문제 해결](queries-troubleshooting.md) 섹션에서 확인할 수 있습니다.

**Topics**
+ [쿼리 처리](c-query-processing.md)
+ [쿼리 분석 및 개선 사항](c-query-tuning.md)
+ [쿼리 문제 해결](queries-troubleshooting.md)