O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de UDFs do Python a partir do Patch 198. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente até 30 de junho de 2026. Para ter mais informações, consulte a [publicação de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). # Ajustar o desempenho da consulta O Amazon Redshift usa consultas baseadas em linguagem de consulta estruturada (SQL) para interagir com dados e objetos no sistema. A linguagem de manipulação de dados (DML) é um subconjunto da SQL usado para ver, adicionar, alterar e excluir dados. A linguagem de definição de dados (DDL) é um subconjunto de SQL usado para adicionar, alterar excluir objetos do banco de dados, como tabelas e visualizações. Assim que seu sistema for configurado, você normalmente trabalhará mais com DML, especialmente o comando [SELECT](r_SELECT_synopsis.md) para recuperar e visualizar dados. Para gravar consultas de recuperação de dados eficazes no Amazon Redshift, familiarize-se com o SELECT e aplique as dicas descritas em [Práticas recomendadas do Amazon Redshift para projetar tabelas](c_designing-tables-best-practices.md) para maximizar a eficiência da consulta. Para entender como o Amazon Redshift processa as consultas, use as seções [Processamento de consulta](c-query-processing.md) e [Análise e aprimoramento de consultas](c-query-tuning.md). Depois, você poderá aplicar essas informações junto com ferramentas de diagnóstico para identificar e remover problemas na performance da consulta. Para identificar e resolver alguns dos problemas mais comuns e mais sérios que você provavelmente encontrará com as consultas do Amazon Redshift, use a seção [Solução de problemas de consulta](queries-troubleshooting.md). **Topics** + [Processamento de consulta](c-query-processing.md) + [Análise e aprimoramento de consultas](c-query-tuning.md) + [Solução de problemas de consulta](queries-troubleshooting.md)