Amazon Redshift wird UDFs ab dem 1. November 2025 die Erstellung von neuem Python nicht mehr unterstützen. Wenn Sie Python verwenden möchten UDFs, erstellen Sie das UDFs vor diesem Datum liegende. Bestehendes Python UDFs wird weiterhin wie gewohnt funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im Blogbeitrag
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Analysieren des Abfragezusammenfassung
Wenn Sie die Ausführungsschritte und die Statistik etwas detaillierter benötigen als in dem Abfrageplan, den EXPLAIN ausgibt, verwenden Sie die Systemansichten SVL_QUERY_SUMMARY und SVL_QUERY_REPORT.
SVL_QUERY_SUMMARY zeigt Abfragestatistiken für die Stream an. Sie können die ausgegebenen Informationen verwenden, um Probleme in Zusammenhang mit besonders kostenintensiven Schritten, Schritten mit besonders langer Ausführungszeit und Schritten, bei denen Daten auf den Datenträger geschrieben werden, zu identifizieren.
Die Systemansicht SVL_QUERY_REPORT zeigt Informationen ähnlich denen von SVL_QUERY_SUMMARY an, allerdings nicht nach Streams angeordnet, sondern nach den Slices auf den Verarbeitungsknoten. Sie können diese Informationen auf Slice-Ebene verwenden, um eine ungleichmäßige Datenverteilung in dem Cluster zu erkennen (eine „verzerrte“ Datenverteilung). Eine verzerrte Datenverteilung zwingt einige Knoten dazu, mehr Arbeit zu verrichten als andere, was die Abfrageleistung beeinträchtigt.
Themen
