Πώς συνδέεται το Redshift με το R;

Redshift Είναι μια ισχυρή υπηρεσία αποθήκευση δεδομένων στο σύννεφο προσφέρεται από την Amazon Web Services (AWS). Αφ 'ετέρου, R Είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη γλώσσα προγραμματισμού για την ανάλυση δεδομένων και τη δημιουργία στατιστικών μοντέλων. Τόσο το Redshift όσο και το R είναι πολύ πολύτιμα εργαλεία στον κόσμο της επιστήμης δεδομένων και όταν χρησιμοποιούνται μαζί, μπορούν να προσφέρουν ακόμη πιο ισχυρές λύσεις. Σε αυτό το άρθρο, θα διερευνήσουμε πώς συνδέστε το Redshift με το R, και τα οφέλη που μπορεί να προσφέρει στους επαγγελματίες που εργάζονται με μεγάλο όγκο δεδομένων και προηγμένα αναλυτικά στοιχεία.

Το πρώτο βήμα συνδέστε το Redshift με το R είναι να εγκαταστήσετε το πακέτο redshiftR, η οποία είναι μια βιβλιοθήκη R που έχει σχεδιαστεί για να αλληλεπιδρά με το Redshift. Αφού εγκατασταθούν, οι βιβλιοθήκες πρέπει να φορτωθούν στο R και να δημιουργηθεί η σύνδεση με τη βάση δεδομένων Redshift. Αυτό θα απαιτήσει λεπτομέρειες σύνδεσης, όπως όνομα διακομιστή, βάση δεδομένων, όνομα χρήστη και κωδικό πρόσβασης. Μόλις δημιουργηθεί η σύνδεση, μπορείτε να ξεκινήσετε τη μεταφορά δεδομένων μεταξύ Redshift και R.

Μόλις δημιουργηθεί η σύνδεση, μπορούν να εκτελεστούν διαφορετικές λειτουργίες στο Redshift από το R. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τη μεταφόρτωση και την εξαγωγή δεδομένων, την εκτέλεση του Ερωτήματα SQL, δημιουργία και τροποποίηση πινάκων και πολλά άλλα. Επιπλέον, το Redshift προσφέρει μια ποικιλία συναρτήσεων στατιστικής και ανάλυσης δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν από το R για την εκτέλεση πιο προηγμένων εργασιών. Η ενοποίηση αυτών των δύο εργαλείων παρέχει στους επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων α αποτελεσματικό τρόπο της εργασίας με μεγάλα σύνολα από δεδομένα cloud χρησιμοποιώντας τη δύναμη του R.

Συνδυάζοντας τα χαρακτηριστικά και τις δυνατότητες των Redshift και R, οι επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων μπορούν να αξιοποιήσουν στο έπακρο τις δεξιότητες και τις γνώσεις τους. Το Redshift παρέχει την κλιμακούμενη αποθήκευση και την απόδοση που απαιτούνται για τη διαχείριση μεγάλων όγκων δεδομένων, ενώ το R προσφέρει ένα πλούσιο σύνολο εργαλείων και βιβλιοθηκών για στατιστική ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων. Μαζί, δημιουργούν μια ισχυρή λύση ανάλυσης δεδομένων cloud που μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα πιο αποτελεσματικά και με ακρίβεια.

Εν ολίγοις, η σύνδεση μεταξύ Redshift και R επιτρέπει στους επαγγελματίες της επιστήμης δεδομένων να επωφεληθούν πλήρως από αυτά τα δύο ισχυρά εργαλεία. Με την επεκτάσιμη χωρητικότητα αποθήκευσης του Redshift και τις δυνατότητες μοντελοποίησης και ανάλυσης του R, οι χρήστες μπορούν να εκτελούν ανάλυση δεδομένων μεγάλης κλίμακας και να αποκτήσουν πολύτιμες πληροφορίες για τη λήψη αποφάσεων. Εάν είστε επαγγελματίας της επιστήμης δεδομένων που εργάζεστε με μεγάλους όγκους δεδομένων στο cloud, η σύνδεση του Redshift με το R μπορεί να είναι μια πολύ ενδιαφέρουσα επιλογή.

1. Εγκατάσταση και διαμόρφωση των Redshift και R

Μπορεί να είναι μια πολύπλοκη διαδικασία, αλλά μόλις γίνει σωστά, έχετε έναν ισχυρό συνδυασμό για ανάλυση δεδομένων. Στη συνέχεια, θα περιγράψουμε τα απαραίτητα βήματα για τη δημιουργία της σύνδεσης μεταξύ Redshift και R, που θα σας επιτρέψουν να εκτελέσετε ερωτήματα και να δημιουργήσετε οπτικοποιήσεις δεδομένων αποτελεσματικά.

1. Εγκατάσταση του Redshift: Το πρώτο βήμα είναι να εγκαταστήσετε και να διαμορφώσετε το Amazon Redshift, μια υπηρεσία cloud data warehouse. Για να το κάνετε αυτό, πρέπει να έχετε λογαριασμό Amazon Web Services (AWS) και να αποκτήσετε πρόσβαση στον πίνακα διαχείρισης του AWS. Από εδώ, μπορεί να δημιουργηθεί μια παρουσία Redshift, επιλέγοντας τον κατάλληλο τύπο και μέγεθος κόμβου για τα δεδομένα που θα χειριστούν. Μόλις δημιουργηθεί η παρουσία, θα πρέπει να λάβετε υπόψη τις πληροφορίες σύνδεσης, όπως το όνομα κεντρικού υπολογιστή, τη θύρα και τα διαπιστευτήρια πρόσβασης.

2. Εγκατάσταση του R και του RStudio: Το επόμενο βήμα είναι η εγκατάσταση του R και του RStudio στον τοπικό υπολογιστή. Η R είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που ειδικεύεται στην ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων, ενώ η RStudio είναι ένα ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης (IDE) που διευκολύνει τη σύνταξη και την εκτέλεση κώδικα στο R. Και τα δύο εργαλεία είναι ανοιχτού κώδικα και μπορούν να ληφθούν δωρεάν από το αντίστοιχο sitios web αξιωματικοί. Κατά την εγκατάσταση, είναι σημαντικό να επιλέξετε τις κατάλληλες επιλογές, όπως τον κατάλογο εγκατάστασης και τυχόν πρόσθετα πακέτα που θα χρειαστούν αργότερα.

3. Διαμόρφωση σύνδεσης: Μόλις εγκατασταθούν τα Redshift, R και RStudio, πρέπει να δημιουργηθεί η μεταξύ τους σύνδεση. Για αυτό, χρησιμοποιούνται συγκεκριμένες βιβλιοθήκες ή πακέτα R που επιτρέπουν την αλληλεπίδραση με το Redshift. Ένα από τα πιο δημοφιλή πακέτα είναι το "RPostgreSQL", το οποίο παρέχει λειτουργίες για σύνδεση και αναζήτηση βάσεων δεδομένων PostgreSQL, συμβατές με το Redshift. Για να χρησιμοποιήσετε αυτό το πακέτο, πρέπει να εγκαταστήσετε μια πρόσθετη βιβλιοθήκη υποστήριξης που ονομάζεται "psqlODBC", η οποία επιτρέπει τη δημιουργία της σύνδεσης μεταξύ R και Redshift χρησιμοποιώντας ένα πρόγραμμα οδήγησης ODBC. Οι συναρτήσεις εντός του πακέτου RPostgreSQL μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την αναζήτηση και τον χειρισμό των δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στο Redshift.

Συνοπτικά, η σύνδεση μεταξύ Redshift και R είναι δυνατή μέσω της σωστής εγκατάστασης και διαμόρφωσης και των δύο συστημάτων. Μόλις δημιουργηθεί η σύνδεση, μπορείτε να αξιοποιήσετε τη δύναμη του Redshift για αποθήκευση και διαχείριση δεδομένων και να χρησιμοποιήσετε το R για ανάλυση και οπτικοποίηση αυτών των δεδομένων. Με αυτά τα βήματα, ενεργοποιείται μια αποτελεσματική και ευέλικτη ροή εργασίας, επιτρέποντάς σας να εκμεταλλευτείτε πλήρως τις δυνατότητες και των δύο συστημάτων.

2. Αρχική σύνδεση: δημιουργήστε τη σύνδεση μεταξύ Redshift και R

La αρχική σύνδεση μεταξύ Redshift και R είναι απαραίτητο για να μπορείτε να κάνετε ανάλυση δεδομένων και οπτικοποιήσεις αποτελεσματικά. Για να δημιουργηθεί αυτή η σύνδεση, είναι απαραίτητο να ακολουθήσετε μια σειρά βημάτων που θα εγγυηθούν μια ρευστή αλληλεπίδραση μεταξύ των δύο πλατφορμών. Ακολουθούν τα βασικά βήματα για τη δημιουργία της σύνδεσης:

1. Εγκατάσταση και διαμόρφωση του προγράμματος-πελάτη Amazon Redshift: Για να ξεκινήσετε, πρέπει να εγκαταστήσετε το πρόγραμμα-πελάτη Amazon Redshift στο περιβάλλον R. Αυτό το πρόγραμμα-πελάτης παρέχει τα απαραίτητα εργαλεία για τη σύνδεση σε μια παρουσία του Redshift και την εκτέλεση ερωτημάτων και λειτουργιών εξαγωγής δεδομένων. Βεβαιωθείτε ότι ακολουθείτε τις κατάλληλες οδηγίες εγκατάστασης και διαμόρφωσης για το λειτουργικό σας σύστημα.
2. Διαμόρφωση διαπιστευτηρίων σύνδεσης: Μόλις εγκατασταθεί ο πελάτης, είναι σημαντικό να διαμορφώσετε τα διαπιστευτήρια σύνδεσης. Αυτά τα διαπιστευτήρια περιλαμβάνουν το όνομα κεντρικού υπολογιστή Redshift, τη θύρα σύνδεσης, το όνομα χρήστη και τον κωδικό πρόσβασης. Αυτές οι λεπτομέρειες είναι απαραίτητες για τη δημιουργία μιας επιτυχημένης σύνδεσης μεταξύ R και Redshift. Φροντίστε να λάβετε αυτές τις πληροφορίες από τον διαχειριστή της βάσης δεδομένων σας ή τον πάροχο υπηρεσιών Amazon.
3. Εισαγωγή βιβλιοθηκών και δημιουργία σύνδεσης: Αφού εγκατασταθεί ο πελάτης και διαμορφωθούν τα διαπιστευτήρια, είναι απαραίτητο να εισαγάγετε τις βιβλιοθήκες R που είναι απαραίτητες για την αλληλεπίδραση με το Redshift. Αυτό μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση library() στο R. Στη συνέχεια, η σύνδεση πρέπει να πραγματοποιηθεί χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση dbConnect(), παρέχοντας τα διαπιστευτήρια και άλλες λεπτομέρειες σύνδεσης ως ορίσματα. Μόλις δημιουργηθεί επιτυχώς η σύνδεση, μπορείτε να αρχίσετε να αλληλεπιδράτε με τη βάση δεδομένων Redshift από το R.

Συνοπτικά, καθιερώνοντας το αρχική σύνδεση μεταξύ Redshift και R είναι μια διαδικασία που απαιτεί να ακολουθήσετε μια σειρά βημάτων, από την εγκατάσταση του προγράμματος-πελάτη Amazon Redshift έως τη διαμόρφωση των διαπιστευτηρίων σύνδεσης και την εισαγωγή βιβλιοθηκών στο R. Μόλις επιτευχθεί μια επιτυχημένη σύνδεση, είναι δυνατή η εκτέλεση ανάλυσης δεδομένων και οπτικοποιήσεων χρησιμοποιώντας τα ισχυρά χαρακτηριστικά του Redshift και την ευελιξία του R.

3. Εισαγάγετε δεδομένα από το Redshift στο R

1. Εγκατάσταση πακέτου: Πριν ξεκινήσετε, πρέπει να βεβαιωθείτε ότι έχετε εγκαταστήσει τα κατάλληλα πακέτα. Για να γίνει αυτό, συνιστάται η χρήση του πακέτου "RPostgreSQL" για τη σύνδεση με το Redshift και "dplyr" για τη διαχείριση δεδομένων. Αυτά τα πακέτα μπορούν να εγκατασταθούν χρησιμοποιώντας τη λειτουργία install.packages() στο Ρ.

2. Δημιουργία της σύνδεσης: Μόλις εγκατασταθούν τα πακέτα, πρέπει να δημιουργηθεί η σύνδεση μεταξύ Redshift και R. Αυτό απαιτεί την παροχή πληροφοριών σύνδεσης όπως όνομα χρήστη, κωδικός πρόσβασης, κεντρικός υπολογιστής και θύρα. Χρησιμοποιώντας τη λειτουργία dbConnect() από το πακέτο "RPostgreSQL", μπορεί να πραγματοποιηθεί μια επιτυχημένη σύνδεση με το Redshift.

3. Εισαγωγή δεδομένων: Μόλις δημιουργηθεί η σύνδεση, μπορείτε να προχωρήσετε στην εισαγωγή των δεδομένων από το Redshift στο R. Για να το κάνετε αυτό, πρέπει να εκτελέσετε ένα ερώτημα SQL χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση dbGetQuery(). Αυτό το ερώτημα μπορεί να περιλαμβάνει φίλτρα, συνθήκες και επιλογή συγκεκριμένων στηλών. Τα αποτελέσματα του ερωτήματος μπορούν να αποθηκευτούν σε ένα αντικείμενο στο R για μεταγενέστερη ανάλυση και χειρισμό χρησιμοποιώντας συναρτήσεις από το πακέτο «dplyr».

4. Χειρισμός και ανάλυση δεδομένων στο R από το Redshift

Το Redshift είναι μια ισχυρή υπηρεσία αποθήκευσης δεδομένων cloud που επιτρέπει στις εταιρείες να επεξεργάζονται και να αναλύουν μεγάλους όγκους πληροφοριών σε ένα αποτελεσματικό τρόπο. Ενώ το Redshift προσφέρει μια ποικιλία εργαλείων και ερωτημάτων SQL για εργασία με δεδομένα, είναι επίσης δυνατός ο χειρισμός και η ανάλυση αυτών των δεδομένων χρησιμοποιώντας τη R, μια ευρέως χρησιμοποιούμενη γλώσσα στατιστικού προγραμματισμού.

Η σύνδεση μεταξύ Redshift και R μπορεί να επιτευχθεί χρησιμοποιώντας το πακέτο «RPostgreSQL». Αυτό το πακέτο επιτρέπει στους χρήστες R να συνδέονται με βάσεις δεδομένων PostgreSQL, η οποία είναι η υποκείμενη τεχνολογία στο Redshift. Η σύνδεση πραγματοποιείται μέσω α συμβολοσειρά σύνδεσης που περιλαμβάνει πληροφορίες όπως όνομα χρήστη, κωδικό πρόσβασης και όνομα βάσης δεδομένων. Μόλις συνδεθούν, οι χρήστες μπορούν εισαγωγή τα απαραίτητα δεδομένα από το Redshift στο R και να εκτελέσετε διάφορες λειτουργίες χειρισμού και ανάλυσης.

Μόλις εισαχθούν δεδομένα στο R από το Redshift, οι χρήστες μπορούν να επωφεληθούν από όλες τις δυνατότητες και τη λειτουργικότητα του R για εκτέλεση διερευνητική ανάλυση, στατιστική μοντελοποίηση, οπτικοποιήσεις και άλλα. Το R προσφέρει ένα ευρύ φάσμα πακέτων και βιβλιοθηκών που διευκολύνουν αυτές τις εργασίες, όπως dplyr για χειρισμό δεδομένων, ggplot2 για οπτικοποίηση και tidyverse για επεξεργασία δεδομένων. Επιπλέον, η υπολογιστική ισχύς του R σάς επιτρέπει να εκτελείτε πολύπλοκους υπολογισμούς και να εφαρμόζετε προηγμένους αλγόριθμους για να ανακαλύψετε κρυφά μοτίβα και αποκτήστε πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στο Redshift.

5. Βελτιστοποίηση ερωτημάτων στο Redshift για βελτίωση της απόδοσης στο R

La βελτιστοποίηση ερωτημάτων στο Redshift είναι απαραίτητη για τη βελτίωση της απόδοσης ερωτημάτων στο R. Το Redshift είναι μια υπηρεσία αποθήκευσης δεδομένων cloud που επιτρέπει στους χρήστες να αναλύουν μεγάλους όγκους δεδομένων αποτελεσματικά. Ωστόσο, εάν τα ερωτήματα δεν βελτιστοποιηθούν σωστά, μπορούν να επηρεάσουν αρνητικά την απόδοση των λειτουργιών στο R.

Παρακάτω είναι μερικά Στρατηγικές για τη βελτιστοποίηση των ερωτημάτων στο Redshift και βελτιώστε την απόδοση στο R:

1. Δημιουργία βελτιστοποιημένων δομών δεδομένων: Για να βελτιωθεί η απόδοση ερωτημάτων στο Redshift, είναι σημαντικό να σχεδιάσετε μια σωστή δομή δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει την αποτελεσματική οργάνωση δεδομένων σε πίνακες και τη στρατηγική χρήση κλειδιών ταξινόμησης και διανομής. Επιπλέον, συνιστάται να διατηρείτε ενημερωμένα στατιστικά στοιχεία, ώστε το εργαλείο βελτιστοποίησης ερωτημάτων να μπορεί να λαμβάνει πιο ακριβείς αποφάσεις.

2. Εφαρμογή τεχνικών κατάτμησης: Η κατάτμηση δεδομένων είναι μια βασική τεχνική για την επιτάχυνση των ερωτημάτων στο Redshift. Συνιστάται να χωρίσετε μεγάλα σύνολα δεδομένων σε μικρότερα διαμερίσματα και να τα διανείμετε σε όλο το σύμπλεγμα Redshift. Αυτό επιτρέπει στα ερωτήματα να επεξεργάζονται μόνο τις σχετικές κατατμήσεις, μειώνοντας τον χρόνο εκτέλεσης του ερωτήματος.

3. Χρησιμοποιώντας αναλυτικά ερωτήματα: Το Redshift είναι βελτιστοποιημένο για αναλυτικά ερωτήματα παρά για ερωτήματα συναλλαγών. Επομένως, συνιστάται η χρήση αναλυτικών συναρτήσεων και τελεστών Redshift για την εκτέλεση πολύπλοκων υπολογισμών και χειρισμών δεδομένων. Αυτές οι λειτουργίες έχουν σχεδιαστεί για την επεξεργασία μεγάλου όγκου δεδομένων αποτελεσματικά και μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την απόδοση του ερωτήματος στο R.

6. Αξιοποίηση της λειτουργικότητας Redshift στο R για προηγμένα αναλυτικά στοιχεία

Η λειτουργικότητα του Redshift στο R είναι ένα προηγμένο εργαλείο που επιτρέπει στους αναλυτές να επωφεληθούν πλήρως από τις δυνατότητες και των δύο συστημάτων για την εκτέλεση εξελιγμένων αναλύσεων. Για τη σύνδεση του Redshift με το R, χρησιμοποιείται η συνάρτηση «dbConnect» του πακέτου «RPostgreSQL», η οποία επιτρέπει τη δημιουργία απευθείας σύνδεσης με τη βάση δεδομένων. Μόλις δημιουργηθεί η σύνδεση, οι χρήστες έχουν πρόσβαση σε όλους τους πίνακες και τις προβολές Redshift, καθιστώντας εύκολη την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στο cloud.

La Εκμετάλλευση του Redshift στο R παρέχει στους αναλυτές μια μεγάλη ποικιλία λειτουργιών για προηγμένη ανάλυση. Με τη δυνατότητα εκτέλεσης ερωτημάτων SQL απευθείας από το R, μπορούν να εκτελεστούν πολύπλοκες λειτουργίες όπως φιλτράρισμα, ομαδοποίηση και συνδυασμός δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Επιπλέον, το πακέτο «redshiftTools» προσφέρει μια σειρά από συγκεκριμένες δυνατότητες για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης, όπως διαχείριση συναλλαγών και διαχωρισμό ερωτημάτων σε παρτίδες.

Το Redshift είναι επίσης εξαιρετικά συμβατό με δημοφιλή πακέτα R, πράγμα που σημαίνει ότι οι χρήστες μπορούν να επωφεληθούν από όλες τις λειτουργίες του R για να πραγματοποιήσουν προηγμένη ανάλυση σε τα δεδομένα σας από το Redshift. Αυτό περιλαμβάνει πακέτα οπτικοποίησης, όπως "ggplot2" και "plotly", καθώς και πακέτα στατιστικής μοντελοποίησης, όπως "lm" και "glm". Ο συνδυασμός της δύναμης του Redshift και της ευελιξίας του R επιτρέπει στους αναλυτές να εκτελούν εξελιγμένες αναλύσεις και εντυπωσιακές απεικονίσεις δεδομένων αποτελεσματικά και αποτελεσματικά.

7. Προτεινόμενα εργαλεία και βιβλιοθήκες για εργασία με το Redshift στο R

Υπάρχουν διάφορα προτεινόμενα εργαλεία και βιβλιοθήκες να συνεργαστεί με το Redshift στο R, το οποίο διευκολύνει την ενοποίηση και ανάλυση δεδομένων. Παρακάτω είναι μερικές από τις επιλογές που χρησιμοποιούνται περισσότερο από την κοινότητα προγραμματιστών:

1. RAMAZONRedshift: Αυτή είναι μια βιβλιοθήκη R που σας επιτρέπει να συνδεθείτε μια βάση δεδομένων Redshift, εκτελέστε ερωτήματα SQL και χειριστείτε τα αποτελέσματα που λαμβάνονται. Αυτό το εργαλείο παρέχει μια φιλική διεπαφή για τη διαχείριση δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στο Redshift από το περιβάλλον προγραμματισμού R.

2. dplyr: Αυτή η βιβλιοθήκη χρησιμοποιείται ευρέως στο R για την εκτέλεση εργασιών χειρισμού δεδομένων και μετασχηματισμού. Με το dplyr, είναι δυνατή η σύνδεση σε μια βάση δεδομένων Redshift χρησιμοποιώντας το πακέτο DBI και η εκτέλεση ερωτημάτων SQL απευθείας από το R. Αυτό διευκολύνει την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στο Redshift και την περαιτέρω επεξεργασία τους.

3. RPostgreSQL: Αν και αυτή η βιβλιοθήκη έχει σχεδιαστεί κυρίως για σύνδεση με βάσεις δεδομένων PostgreSQL, σας επιτρέπει επίσης να δημιουργήσετε μια σύνδεση με το Redshift. Το RPostgreSQL είναι μια έγκυρη επιλογή όταν χρειάζεστε μεγαλύτερη ευελιξία και έλεγχο στη σύνδεση και την εκτέλεση ερωτημάτων στο Redshift. Μέσω αυτής της βιβλιοθήκης, είναι δυνατό να εκτελέσετε τα πάντα, από απλά ερωτήματα SQL έως πιο σύνθετες εργασίες διαχείρισης βάσης δεδομένων στο Redshift.

Αυτά είναι μόνο μερικά από τα προτεινόμενα εργαλεία και βιβλιοθήκες να εργαστείτε με το Redshift στο R. Κάθε ένα από αυτά προσφέρει διαφορετικές λειτουργίες και πλεονεκτήματα, επομένως είναι σημαντικό να αξιολογήσετε ποιο ταιριάζει καλύτερα στις συγκεκριμένες απαιτήσεις κάθε έργου. Με τον σωστό συνδυασμό αυτών των εργαλείων, είναι δυνατό να πραγματοποιήσετε αποτελεσματική ανάλυση δεδομένων και να αποκτήσετε πολύτιμες πληροφορίες από τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στο Redshift.