Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# 순차적 블록으로 데이터 로드
<a name="c_best-practices-load-data-in-sequential-blocks"></a>

대용량의 데이터를 추가해야 하는 경우에는 정렬 순서에 따라 순차적 블록으로 데이터를 로드하여 정리 요건을 제거합니다.

예를 들어 2017년 1월부터 2017년 12월까지 이벤트가 포함된 테이블을 로드한다고 가정하겠습니다. 각 월이 단일 파일에 있다고 가정하면 1월, 2월 등의 순서로 행을 로드합니다. 그러면 행의 로드가 완료된 후에도 테이블이 완벽하게 정렬되어 따로 정리할 필요가 없습니다. 자세한 내용은 [시계열 테이블 사용](c_best-practices-time-series-tables.md) 섹션을 참조하세요.

대용량의 데이터 세트를 로드할 때는 정렬에 필요한 공간이 사용 가능한 전체 공간보다 클 수 있습니다. 이 경우 더 작은 블록으로 데이터를 로드하면 개별 로드에 대한 중간 정렬 공간이 크게 줄어듭니다. 또한 COPY가 실패하여 롤백되는 경우에도 더 작은 블록을 로드하면 더 쉽게 다시 시작할 수 있습니다.