Amazon Redshift unterstützt UDFs ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung von neuem Python. Das bestehende Python UDFs wird bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im [Blog-Posting](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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.

# Verwenden der Ansicht SVL\$1QUERY\$1REPORT
<a name="using-SVL-Query-Report"></a>

Gehen Sie wie folgt vor, um mit [SVL\$1QUERY\$1REPORT](r_SVL_QUERY_REPORT.md) eine Abfragezusammenfassung nach Slices zu analysieren:

1. Führen Sie die folgende Abfrage aus, um die Abfrage-ID anzuzeigen:

   ```
   select query, elapsed, substring
   from svl_qlog
   order by query
   desc limit 5;
   ```

   Untersuchen Sie den Abfrageausschnitt im Feld `substring`, um herauszufinden, welcher `query`-Wert Ihrer Abfrage entspricht. Wenn Sie die Abfrage mehrmals ausgeführt haben, verwenden Sie den `query`-Wert aus der Zeile mit dem niedrigeren `elapsed`-Wert. Dies ist die Zeile für die kompilierte Version. Wenn Sie viele Abfragen ausgeführt haben, können Sie den in der LIMIT-Klausel verwendeten Wert heraufsetzen, um sicherzustellen, dass die Abfrage berücksichtigt wird.

1. Wählen Sie Zeilen aus SVL\$1QUERY\$1REPORT für Ihre Abfrage aus. Ordnen Sie die Ergebnisse nach Segment, Schritt, verbrauchter Zeit und Zeilen an:

   ```
   select * from svl_query_report where query = MyQueryID order by segment, step, elapsed_time, rows;
   ```

1. Überprüfen Sie, ob auch alle Slices etwa dieselbe Anzahl an Zeilen verarbeiten:  
![\[Eine Liste von Datenslices, die zum Ausführen einer Abfrage verwendet werden. Jedes Slice verarbeitet ungefähr die gleiche Anzahl von Zeilen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/dg/images/SVL_QUERY_REPORT_rows.png)

   Überprüfen Sie auch, ob auch alle Slices etwa dieselbe Verarbeitungsdauer haben:  
![\[Eine Liste von Datenslices, die zum Ausführen einer Abfrage verwendet werden. Jedes Slice benötigt ungefähr die gleiche Zeit.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/dg/images/SVL_QUERY_REPORT_elapsed_time.png)

   Große Unterschiede zwischen diesen Werten können auf eine verzerrte Datenverteilung hinweisen, weil für diese Abfrage nicht der beste Verteilungsstil verwendet wird. Empfohlene Lösungen finden Sie unter [Suboptimale Datenverteilung](query-performance-improvement-opportunities.md#suboptimal-data-distribution).