Veröffentlicht am: Nov 28, 2022

Amazon Redshift unterstützt jetzt neue SQL-Funktionen, nämlich MERGE, ROLLUP, CUBE und GROUPING SETS, um die Erstellung von mehrdimensionalen Analyseanwendungen und die Einbeziehung sich schnell ändernder Daten in Redshift zu vereinfachen. Darüber hinaus bietet Amazon Redshift jetzt Unterstützung für eine größere, halbstrukturierte Datengröße (bis zu 16 MB) beim Einlesen verschachtelter Daten aus JSON- und PARQUET-Quelldateien. Zusammen reduzieren diese Verbesserungen den Aufwand für die Codekonvertierung, wenn Sie von anderen Data Warehouse-Systemen zu Amazon Redshift migrieren, und tragen zur Verbesserung der Leistung bei.

Für Amazon Redshift-Kunden, die von anderen Data Warehouse-Systemen migrieren oder regelmäßig schnell wechselnde Daten in ihr Redshift-Warehouse einspeisen müssen, bietet ein einziger MERGE-SQL-Befehl jetzt eine einfachere Möglichkeit zum bedingten Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Zieltabellen auf der Grundlage vorhandener und neuer Quelldaten. Wenn Sie mehrdimensionale Analysen durchführen müssen, können Sie Ihre Anwendungen jetzt vereinfachen, indem Sie die komplexe Aggregationslogik auslagern und OLAP-Abfragen wie ROLLUP, CUBE und GROUPING SETS als Teil der SQL direkt auf dem Amazon Redshift-Warehouse ausführen. Mit diesen neuen Befehlen können Sie komplexen Datenverarbeitungscode in Ihren Anwendungen vermeiden und außerdem Ihre Leistung verbessern, indem Sie diese Analysen innerhalb von Amazon Redshift ausführen. Mit der Unterstützung größerer, halbstrukturierter Daten, die von 1 MB bis 16 MB reichen, können Sie auch Dateningestionspipelines mit großen verschachtelten Daten vereinfachen, indem Sie die Vorverarbeitung dieser Dateien vor dem Laden in Redshift minimieren. 

Diese neuen SQL-Funktionen, die Data Warehouse-Migrationen in Amazon Redshift vereinfachen und beschleunigen, sind als Vorschau in den folgenden AWS-Regionen: verfügbar: USA Ost (Ohio), USA Ost (Nord-Virginia), USA West (Oregon), Asien-Pazifik (Tokio), Europa (Irland), Europa (Stockholm). 

Weitere Informationen finden Sie in unserer Dokumentation