1. 面试官：介绍 Amazon Redshift 压缩策略的原理和作用。

2. 面试官：详细解释 Amazon Redshift 中的压缩编码，包括列压缩和编码的选择原则。

3. 面试官：探讨 Amazon Redshift 压缩策略如何影响查询性能，并提出相关优化建议。

4. 面试官：分析在 Amazon Redshift 中如何选择合适的排序键和分布键以优化查询性能。

5. 面试官：讨论 Amazon Redshift 中的表设计和数据分区策略对查询性能的影响，并给出最佳实践建议。

6. 面试官：解释 Amazon Redshift 中的数据压缩类型和压缩方式，以及它们在查询优化中的作用。

7. 面试官：详细介绍 Amazon Redshift 中的列存储和行存储优化特性，以及在不同场景下的应用和影响。

8. 面试官：讨论 Amazon Redshift 中的查询并行处理和数据分布方式对查询性能的影响，并分析优化策略。

9. 面试官：分析 Amazon Redshift 中的查询计划生成和执行过程，以及如何优化查询计划以提高性能。

10. 面试官：探讨 Amazon Redshift 数据加载方式对查询性能的影响，比较不同加载方式的优缺点，并提出优化建议。