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。

# 讓 COPY 選擇壓縮編碼
<a name="c_best-practices-use-auto-compression"></a>

當您建立資料表時，可指定壓縮編碼，但在大多數情況下，自動壓縮可產生最佳結果。

ENCODE AUTO 是資料表的預設值。當資料表設定為 ENCODE AUTO 時，Amazon Redshift 會自動管理資料表中所有資料欄的壓縮編碼。如需詳細資訊，請參閱 [CREATE TABLE](r_CREATE_TABLE_NEW.md) 及 [ALTER TABLE](r_ALTER_TABLE.md)。

COPY 命令會在進行載入操作時，自動分析您的資料並將壓縮編碼套用至空資料表。

選擇壓縮編碼時，自動壓縮會平衡整體效能。如果排序索引鍵欄位的壓縮比相同查詢中的其他欄位高出許多，限制範圍的掃描執行效果可能較差。因此，自動壓縮會選擇效率較低的壓縮編碼，以維持排序索引鍵欄位與其他欄位之間的平衡。

假設您資料表的排序索引鍵為日期或時間戳記，而且該資料表使用許多大型 varchar 欄位。在此情況下，如果不壓縮排序索引鍵欄位，您可能會獲得較高的效能。在資料表上執行 [ANALYZE COMPRESSION](r_ANALYZE_COMPRESSION.md) 命令，然後使用編碼以建立新資料表，但省略排序索引鍵的壓縮編碼。

自動壓縮編碼有效能上的成本，但僅限於資料表是空的，而且尚未有壓縮編碼的情況。對於短期資料表及經常建立的資料表，例如臨時資料表，請使用自動壓縮載入資料表一次，或執行 ANALYZE COMPRESSION 命令。然後，使用這些編碼建立新資料表。您可以在 CREATE TABLE 陳述式中新增編碼，或使用 CREATE TABLE LIKE 以相同編碼建立新資料表。

如需詳細資訊，請參閱[利用自動壓縮載入資料表](c_Loading_tables_auto_compress.md)。