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/)。

# 使用 DML 命令加载表
<a name="t_Updating_tables_with_DML_commands"></a>

Amazon Redshift 支持标准数据操作语言 (DML) 命令（INSERT、UPDATE 和 DELETE），您可以使用这些命令修改表中的行。您还可使用 TRUNCATE 命令执行快速批量删除。

**注意**  
我们强烈建议您使用 [COPY](r_COPY.md) 命令来加载大量数据。使用单个 INSERT 语句填充表可能过于缓慢。此外，如果您的数据在其他 Amazon Redshift 数据库表中已经存在，请使用 INSERT INTO ... SELECT FROM 或 CREATE TABLE AS 来提高性能。有关更多信息，请参阅 [INSERT](r_INSERT_30.md) 或 [CREATE TABLE AS](r_CREATE_TABLE_AS.md)。

如果您插入、更新或删除了表中的大量行（相对于更改前的行数），请在完成后对表运行 ANALYZE 和 VACUUM 命令。如果在经过一段时间之后您的应用程序中累积了大量小更改，则可能需要安排定期运行 ANALYZE 和 VACUUM 命令。有关更多信息，请参阅[分析表](t_Analyzing_tables.md)和[对表执行 vacuum 操作](t_Reclaiming_storage_space202.md)。

**Topics**
+ [更新和插入新数据](t_updating-inserting-using-staging-tables-.md)