Amazon Redshift unterstützt die Verwendung von Python-UDFs nach dem 30. Juni 2026 nicht mehr. Wir werden damit beginnen, es schrittweise durchzusetzen. Weitere Informationen zum Ende der Lebensdauer von Python und zu den Migrationsoptionen 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.
In der SVL_QUERY_REPORT-Systemansicht können Sie Informationen sehen, die denen für SVL_QUERY_SUMMARY ähneln, nur nach Rechenknotensegment und nicht nach Stream. 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.
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