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。

# 設定 JDBC 擷取大小參數
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根據預設，Redshift JDBC 驅動程式會使用環形緩衝區來有效管理記憶體，並防止out-of-memory錯誤。擷取大小參數僅適用於明確停用環緩衝區的情況。如需詳細資訊，請檢閱[連結](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/jdbc20-configuration-options.html#jdbc20-enablefetchringbuffer-option)。在此組態中，您應該設定擷取大小，以控制每個批次中要擷取的資料列數量。

在下列情況下使用擷取大小參數：
+ 您需要精細控制以資料列為基礎的批次
+ 使用需要傳統擷取大小行為的舊版應用程式

當環緩衝區停用時，JDBC 驅動程式預設會一次收集查詢的所有結果。傳回大型結果集的查詢可能會耗用過多記憶體。若要以批次而非一次全部擷取結果集，請在應用程式中設定 JDBC 擷取大小參數。

**注意**  
ODBC 不支援擷取大小。

為求最佳效能，請將擷取大小設定為不會導致記憶體不足錯誤的最高值。較低的擷取大小值會造成更多伺服器來回行程，進而延長執行時間。伺服器會預留資源，包括 WLM 查詢位置和關聯的記憶體，直到用戶端擷取整個結果集或查詢取消為止。適當地調校擷取大小時，那些資源會更快速釋出，使得它們可供其他查詢使用。

**注意**  
如果您必須擷取大型資料集，建議使用 [UNLOAD](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_UNLOAD.html) 陳述式來將資料傳輸至 Amazon S3。使用 UNLOAD 時，運算節點會平行運作，以加速資料的傳輸。

如需設定 JDBC 擷取大小參數的相關資訊，請前往 PostgreSQL 文件中的[根據游標取得結果](https://jdbc.postgresql.org/documentation/query/#getting-results-based-on-a-cursor)。