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.

# 자동 테이블 최적화
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자동 테이블 최적화는 관리자 개입 없이 정렬 및 배포 키를 적용하여 테이블 디자인을 자동으로 최적화하는 자체 조정 기능입니다. 자동화를 사용하여 테이블 설계를 조정하면 테이블 최적화를 수동으로 조정하고 구현하는 데 시간을 투자할 필요 없이 시작하고 가장 빠른 성능을 얻을 수 있습니다.

자동 테이블 최적화는 쿼리와 테이블의 상호 작용 방식을 지속적으로 관찰합니다. 고급 인공 지능 방법으로 정렬 및 배포 키를 선택하여 클러스터의 워크로드에 대한 성능을 최적화합니다. Amazon Redshift에서 키를 적용하면 클러스터 성능이 향상되었다고 판단하면 쿼리에 대한 영향을 최소화하면서 클러스터가 생성된 시점으로부터 몇 시간 이내에 테이블이 자동으로 변경됩니다.

이 자동화를 활용하기 위해 Amazon Redshift 관리자가 새 테이블을 생성하거나 자동 최적화를 사용할 수 있도록 기존 테이블을 변경합니다. 배포 스타일 또는 정렬 키가 `AUTO`인 기존 테이블이 이미 자동화에 사용됩니다. 이러한 테이블에 대해 쿼리를 실행하면 Amazon Redshift가 정렬 키 또는 배포 키가 성능을 향상시킬지 결정합니다. 이 경우 Amazon Redshift는 관리자 개입 없이 자동으로 테이블을 수정합니다. 최소 수의 쿼리를 실행하면 클러스터가 시작된 후 몇 시간 이내에 최적화가 적용됩니다.

 Amazon Redshift에서 배포 키가 쿼리 성능을 향상시킨다고 판단하면 배포 스타일이 `AUTO`인 테이블은 배포 스타일을 `KEY`로 변경할 수 있습니다.

**Topics**
+ [자동 테이블 최적화 사용, 사용 해제, 모니터링](c_ato-enabling-disabling-monitoring.md)
+ [Autonomics에서 워크로드 제외 관리](t_Manage_workload_exclusion.md)
+ [열 압축으로 저장된 데이터 크기 축소](t_Compressing_data_on_disk.md)
+ [쿼리 최적화를 위한 데이터 배포](t_Distributing_data.md)
+ [정렬 키](t_Sorting_data.md)
+ [테이블 제한 사항](t_Defining_constraints.md)