Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
SVL_QUERY_REPORT
Amazon Redshift membuat tampilan SVL_QUERY_REPORT dari UNION sejumlah tabel sistem Amazon Redshift STL untuk memberikan informasi tentang langkah-langkah kueri yang telah diselesaikan.
Tampilan ini memecah informasi tentang kueri yang diselesaikan berdasarkan irisan dan langkah demi langkah, yang dapat membantu mengatasi masalah node dan irisan di cluster Amazon Redshift.
SVL_QUERY_REPORT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem.
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan SYS_QUERY_DETAIL pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
Kolom tabel
| Nama kolom | Jenis data | Deskripsi |
|---|---|---|
| userid | integer | ID pengguna yang membuat entri. |
| kueri | integer | ID kueri. Dapat digunakan untuk bergabung dengan berbagai tabel dan tampilan sistem lainnya. |
| mengiris | integer | Irisan data tempat langkahnya berjalan. |
| segmen | integer |
Nomor segmen. Kueri terdiri dari beberapa segmen, dan setiap segmen terdiri dari satu atau lebih langkah. Segmen kueri dapat berjalan secara paralel. Setiap segmen berjalan dalam satu proses. |
| langkah | integer | Langkah kueri yang selesai. |
| start_time | timestamp | Waktu yang tepat di UTC saat segmen mulai dieksekusi, dengan 6 digit presisi untuk detik pecahan. Misalnya: 2012-12-12 11:29:19.131358 |
| waktu_akhir | timestamp | Waktu yang tepat di UTC ketika segmen selesai dieksekusi, dengan 6 digit presisi untuk detik pecahan. Misalnya: 2012-12-12 11:29:19.131467 |
| berlalu_waktu | bigint | Waktu (dalam mikrodetik) yang dibutuhkan segmen untuk dijalankan. |
| baris | bigint | Jumlah baris yang dihasilkan oleh langkah (per irisan). Angka ini mewakili jumlah baris untuk irisan yang dihasilkan dari eksekusi langkah, bukan jumlah baris yang diterima atau diproses oleh langkah. Dengan kata lain, ini adalah jumlah baris yang bertahan dari langkah dan diteruskan ke langkah berikutnya. |
| bytes | bigint | Jumlah byte yang dihasilkan oleh langkah (per irisan). |
| label | arang (256) | Label langkah, yang terdiri dari nama langkah kueri dan, bila berlaku, ID tabel dan nama tabel (misalnya,scan tbl=100448 name =user). Tabel tiga digit IDs biasanya mengacu pada pemindaian tabel transien. Ketika Anda melihat
tbl=0, biasanya mengacu pada pemindaian nilai konstan. |
| is_diskbased | karakter (1) | Apakah langkah kueri ini dilakukan sebagai operasi berbasis disk: true (t) atau false (f). Hanya langkah-langkah tertentu, seperti hash, sortir, dan langkah agregat, yang dapat masuk ke disk. Banyak jenis langkah selalu dilakukan dalam memori. |
| workmem | bigint | Jumlah memori kerja (dalam byte) ditetapkan ke langkah query. Nilai ini adalah ambang query_working_mem yang dialokasikan untuk digunakan selama eksekusi, bukan jumlah memori yang sebenarnya digunakan |
| is_rrscan | karakter (1) | Jika true (t), menunjukkan bahwa pemindaian terbatas rentang digunakan pada langkah tersebut. |
| is_delayed_scan | karakter (1) | Jika true (t), menunjukkan bahwa pemindaian tertunda digunakan pada langkah tersebut. |
| baris_pre_filter | bigint | Untuk pemindaian tabel permanen, jumlah baris yang dipancarkan sebelum memfilter baris yang ditandai untuk dihapus (baris hantu) dan sebelum menerapkan filter kueri yang ditentukan pengguna. |
Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan kemiringan data dari baris yang dikembalikan untuk kueri dengan kueri ID 279. Gunakan kueri ini untuk menentukan apakah data database didistribusikan secara merata di atas irisan di cluster gudang data:
select query, segment, step, max(rows), min(rows), case when sum(rows) > 0 then ((cast(max(rows) -min(rows) as float)*count(rows))/sum(rows)) else 0 end from svl_query_report where query = 279 group by query, segment, step order by segment, step;
Kueri ini harus mengembalikan data yang mirip dengan output sampel berikut:
query | segment | step | max | min | case ------+---------+------+----------+----------+---------------------- 279 | 0 | 0 | 19721687 | 19721687 | 0 279 | 0 | 1 | 19721687 | 19721687 | 0 279 | 1 | 0 | 986085 | 986084 | 1.01411202804304e-06 279 | 1 | 1 | 986085 | 986084 | 1.01411202804304e-06 279 | 1 | 4 | 986085 | 986084 | 1.01411202804304e-06 279 | 2 | 0 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408 279 | 2 | 2 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408 279 | 3 | 0 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408 279 | 3 | 2 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408 279 | 3 | 3 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408 279 | 4 | 0 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408 279 | 4 | 1 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408 279 | 4 | 2 | 1 | 1 | 0 279 | 5 | 0 | 1 | 1 | 0 279 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0 279 | 6 | 0 | 20 | 20 | 0 279 | 6 | 1 | 1 | 1 | 0 279 | 7 | 0 | 1 | 1 | 0 279 | 7 | 1 | 0 | 0 | 0 (19 rows)
