从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://www.amazonaws.cn/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# Amazon Redshift 加载数据的最佳实践
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加载非常大的数据集可能需要花费很长时间，并且会消耗大量计算资源。数据的加载方式还会影响查询性能。本节介绍使用 COPY 命令、批量插入和临时表有效加载数据的最佳实践。

**Topics**
+ [通过教程学习如何加载数据](c_best-practices-loading-take-loading-data-tutorial.md)
+ [使用 COPY 命令加载数据](c_best-practices-use-copy.md)
+ [使用一个 COPY 命令从多个文件中加载](c_best-practices-single-copy-command.md)
+ [加载数据文件](c_best-practices-use-multiple-files.md)
+ [压缩数据文件](c_best-practices-compress-data-files.md)
+ [在加载前后验证数据文件](c_best-practices-verifying-data-files.md)
+ [使用多行插入](c_best-practices-multi-row-inserts.md)
+ [使用批量插入](c_best-practices-bulk-inserts.md)
+ [按排序键顺序加载数据](c_best-practices-sort-key-order.md)
+ [加载有序数据块中的数据](c_best-practices-load-data-in-sequential-blocks.md)
+ [使用时间序列表](c_best-practices-time-series-tables.md)
+ [计划维护时段](c_best-practices-avoid-maintenance.md)