Wählen Sie Ihre Cookie-Einstellungen aus

Wir verwenden essentielle Cookies und ähnliche Tools, die für die Bereitstellung unserer Website und Services erforderlich sind. Wir verwenden Performance-Cookies, um anonyme Statistiken zu sammeln, damit wir verstehen können, wie Kunden unsere Website nutzen, und Verbesserungen vornehmen können. Essentielle Cookies können nicht deaktiviert werden, aber Sie können auf „Anpassen“ oder „Ablehnen“ klicken, um Performance-Cookies abzulehnen.

Wenn Sie damit einverstanden sind, verwenden AWS und zugelassene Drittanbieter auch Cookies, um nützliche Features der Website bereitzustellen, Ihre Präferenzen zu speichern und relevante Inhalte, einschließlich relevanter Werbung, anzuzeigen. Um alle nicht notwendigen Cookies zu akzeptieren oder abzulehnen, klicken Sie auf „Akzeptieren“ oder „Ablehnen“. Um detailliertere Entscheidungen zu treffen, klicken Sie auf „Anpassen“.

Laden von Daten in sequenziellen Blöcken - Amazon Redshift

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Laden von Daten in sequenziellen Blöcken

Wenn Sie große Mengen von Daten laden müssen, laden Sie die Daten in sequenziellen Blöcken gemäß der Sortierreihenfolge, damit keine Bereinigung erforderlich ist.

Nehmen Sie beispielsweise an, Sie müssen eine Tabelle mit Ereignissen von Januar 2017 bis Dezember 2017 laden. Wenn sich jeder Monat in einer einzigen Datei befindet, laden Sie die Zeilen für Januar, dann Februar usw. Ihre Tabelle ist nach Abschluss des Ladevorgangs vollständig sortiert und Sie müssen keine Bereinigung durchführen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Zeitreihentabellen.

Beim Laden sehr großer Datasets kann der für die Sortierung erforderliche Platz den gesamten verfügbaren Platz überschreiten. Durch das Laden in kleineren Blöcken verwenden Sie sehr viel weniger temporären Sortierplatz bei jedem Ladevorgang. Darüber hinaus erleichtert das Laden kleinerer Blöcke den Neustart, wenn COPY fehlschlägt und zurückgefahren wird.

DatenschutzNutzungsbedingungen für die WebsiteCookie-Einstellungen
© 2025, Amazon Web Services, Inc. oder Tochtergesellschaften. Alle Rechte vorbehalten.