在当今信息技术飞速发展的时代，数据量的爆炸性增长对企业的数据存储和处理能力提出了更高的要求。Amazon Redshift 作为一个基于云的大型数据仓库解决方案，为企业提供了一个高效、可扩展的数据处理平台。企业可以在易于访问的“集群”中存储从几百兆到拍字节级别的数据，并通过该平台的存储系统并行搜索数据。
Amazon Redshift 能够分析跨数据仓库、操作数据库和数据湖的结构化和半结构化数据，利用 SQL 以及 AWS 设计的技术和机器学习，提供任何规模下的最佳性价比。Redshift 的自动化管理涵盖了配置、维护备份和安全等行政操作，使得用户可以专注于数据分析和业务决策，而无需担心底层的基础设施管理。
Redshift 的模块化节点设计使其能够快速扩展以应对大规模数据的需求。其多层结构允许同时执行多个请求，最小化等待时间。此外，Redshift 集群可以进一步划分为切片，以便对数据集进行更详细的洞察。Redshift 数据库还完全利用了亚马逊的云服务器架构，包括访问 Amazon S3 进行数据备份。
Redshift 支持 VPC，允许用户在虚拟网络环境中运行 Redshift 并控制集群访问。数据加密是 Redshift 的另一大特点，可以在创建表时对数据进行加密和自定义。客户端与 Redshift 之间的通信使用 SSL 加密。Redshift 数据仓库中的节点数量可以根据需要快速扩展，同时不牺牲性能。
与标准数据仓库技术相比，Amazon Redshift 是一个成本较低的替代方案。它没有前期费用，没有长期承诺，并且基于需求的定价系统。Redshift 是一个面向列的 OLAP（在线分析处理）数据库，基于 PostgreSQL 8.0.2 数据库构建。这意味着 Redshift 可以使用标准 SQL 查询。然而，这并不是它与其他服务的区别所在。Redshift 通过快速响应对包含艾字节数据的大型数据库进行的查询来区分自己。
Redshift 像任何其他集群或分布式数据库模型一样，在集群范式中运行，有一个主节点和多个工作节点。由于它基于 Postgres，它与 Postgres 有许多相似之处，特别是查询语言，几乎与结构化查询语言（SQL）相同。这个版本的 Redshift 允许创建几乎所有重要的数据库对象，包括数据库、表、视图，甚至是存储过程。
Redshift 的大规模并行处理（MPP）架构使得快速查询成为可能。MPP 利用大量计算机处理器并行工作来执行必要的计算。有时，这些进程可以由分布在不同服务器上的处理器提供。
Amazon Redshift 分析用户工作负载，并使用高级算法修改数据的物理结构以提高查询性能。自动表优化选择最优的排序和分布键来提高集群上工作负载的性能。如果 Amazon Redshift 认为使用某个键可以提高集群性能，表将自动更改，无需管理员干预。自动真空删除、自动表排序和自动分析等附加功能最小化了人工 Redshift 集群维护和调整的需求，以获得新集群和生产工作负载的最佳性能。
Amazon Redshift数据共享使能够将 Amazon Redshift 的易用性、性能和成本效益从单个集群扩展到多集群部署，同时交换数据。数据共享允许 Redshift 集群即时、细致、快速地访问数据，而无需复制或移动数据。数据共享使用户能够实时访问数据，确保他们查看的数据是最新的和一致的，就像在数据仓库中更新的一样。
即使在工作负载变化或并发用户活动的情况下，Amazon Redshift 的高级机器学习能力也确保了出色的吞吐量和性能。为了动态管理速度和并发性，同时帮助优先考虑业务关键工作负载，Amazon Redshift 采用高级算法预测和分类传入查询，根据它们的运行时间和资源需求。简短查询加速（SQA）将仪表板应用程序中的简短查询路由到快速队列进行快速处理，而不是被大型查询拖慢。自动工作负载管理（WLM）使用机器学习通过动态管理内存和并行性来优化查询速度。此外，即使提交了数百个问题，现在也可以快速调整最重要的请求的优先级。
尽管 Redshift 是一个出色的数据仓库平台，但整个服务已经为一种类型的工作负载和分析处理进行了调整和优化。然而，它也有一些局限性。
当 Redshift 用于数据仓库时，索引成为一个挑战。Redshift 使用分布和排序键来索引和存储数据。要在数据库上工作，需要了解这些键背后的概念。AWS 没有提供一种方法来仅用基本技能更改或管理键。