Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。 本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # 自動資料表最佳化 自動資料表最佳化是一項自我調整功能，可透過套用排序和分佈索引鍵來自動最佳化資料表的設計，而無須管理員介入。透過使用自動化來調整資料表的設計，您可以快速開始並獲得最快的效能，而無需花費時間來手動調整和實作資料表最佳化。 自動資料表最佳化會持續觀察查詢與資料表的互動方式。其使用進階人工智慧方法來選擇排序和分佈索引鍵，以最佳化叢集工作負載的效能。如果 Amazon Redshift 判定套用索引鍵可改善叢集效能，則資料表會在叢集建立後的數小時內自動進行修改，而且會盡可能降低對查詢造成的影響。 為了充分利用此自動化功能，Amazon Redshift 管理員會建立新資料表，或修改現有資料表以使其能夠使用自動最佳化。分佈樣式或排序索引鍵為 `AUTO` 的現有資料表已啟用自動化功能。當您對這些資料表執行查詢時，Amazon Redshift 會判斷排序索引鍵或分佈索引鍵是否能改善效能。如果是的話，Amazon Redshift 就會自動修改資料表，而不需要管理員介入。如果執行最低限度的查詢數目，則會在啟動叢集後的數小時內套用最佳化。 如果 Amazon Redshift 判斷分佈索引鍵可改善查詢的效能，則分佈樣式為 `AUTO` 的資料表可以將其分佈樣式變更為 `KEY`。 **Topics** + [啟用、停用和監控自動資料表最佳化](c_ato-enabling-disabling-monitoring.md) + [從 Autonomics 管理工作負載排除](t_Manage_workload_exclusion.md) + [欄壓縮以縮減儲存資料的大小](t_Compressing_data_on_disk.md) + [分配資料以實現查詢最佳化](t_Distributing_data.md) + [排序索引鍵](t_Sorting_data.md) + [資料表限制](t_Defining_constraints.md)