Redshift 中的满载 - DROP 与 TRUNCATE
Full Load in Redshift - DROP vs TRUNCATE
作为 Redshift 日常负载的一部分，我有几个表要删除并全部加载，（数据量很小，不到 100 万）。
我的问题是，就 Redshift 中的 CPU 利用率和内存而言，以下两种策略中的哪一种更好：
1）截断数据
2) 删除并重新创建 Table.
如果我截断表，我是否应该每天对表执行 Vacuum，因为我读到过频繁删除和重新创建数据库中的表会导致页面碎片化。
其中一张表我想启用压缩。那么，每天用编码创建 DDL 有什么缺点吗？
请指教！谢谢！
如果删除表，您将失去分配给这些表的权限。如果您有这些表的视图，它们将会过时。
Truncate 是一个更好的选择，truncate 不需要 vacuum 或 analyze，它是为这样的用例构建的。
作为 Redshift 日常负载的一部分，我有几个表要删除并全部加载，（数据量很小，不到 100 万）。
我的问题是，就 Redshift 中的 CPU 利用率和内存而言，以下两种策略中的哪一种更好： 1）截断数据 2) 删除并重新创建 Table.
如果我截断表，我是否应该每天对表执行 Vacuum，因为我读到过频繁删除和重新创建数据库中的表会导致页面碎片化。
其中一张表我想启用压缩。那么，每天用编码创建 DDL 有什么缺点吗？
请指教！谢谢！
如果删除表，您将失去分配给这些表的权限。如果您有这些表的视图，它们将会过时。
Truncate 是一个更好的选择，truncate 不需要 vacuum 或 analyze，它是为这样的用例构建的。