쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

STL_PLAN_INFO - Amazon Redshift

STL_PLAN_INFO

STL_PLAN_INFO 뷰는 쿼리의 EXPLAIN 출력을 행 집합으로 표시하는 데 사용됩니다. 이 테이블은 쿼리 계획을 살펴볼 수 있는 대체 방법이기도 합니다.

STL_PLAN_INFO는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성 섹션을 참조하세요.

참고

STL_PLAN_INFO에는 기본 프로비저닝된 클러스터에서 실행되는 쿼리만 포함됩니다. 동시성 크기 조정 클러스터 또는 서버리스 네임스페이스에서 실행되는 쿼리는 포함되지 않습니다. 기본 클러스터, 동시성 크기 조정 클러스터, 서버리스 네임스페이스 모두에서 실행되는 쿼리에 대한 설명 계획에 액세스하려면 SYS 모니터링 뷰인 SYS_QUERY_DETAIL을 사용하는 것이 좋습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다.

테이블 열

열 명칭 데이터 유형 설명
userid 정수 항목을 생성한 사용자의 ID.
쿼리 정수 쿼리 ID. 쿼리 열을 사용하여 다른 시스템 테이블 및 보기를 조인할 수 있습니다.
nodeid 정수 계획 노드 식별자. 쿼리 실행 시 이 식별자를 통해 노드가 1개 이상의 단계로 매핑됩니다.
segment 정수 쿼리 세그먼트를 식별할 수 있는 번호
step 정수 쿼리 단계를 식별할 수 있는 번호
locus 정수 단계가 실행되는 위치로 컴퓨터 노드이면 0이고, 리더 노드이면 1입니다.
plannode 정수 계획 노드의 열거 값. plannode 열의 열거형 값은 다음 테이블을 참조하세요. (STL_EXPLAIN 테이블의 PLANNODE 열에는 계획 노드 텍스트가 포함됩니다)
startupcost double precision 이 단계의 첫 번째 행을 반환하는 상대적 예상 비용
totalcost double precision 단계를 실행하는 상대적 예상 비용
rows bigint 단계에서 산출될 것으로 예상되는 행의 수
bytes bigint 단계에서 산출될 것으로 예상되는 바이트 수

샘플 쿼리

다음은 단순한 SELECT 쿼리에서 EXPLAIN 명령을 사용하여 반환되는 쿼리 계획과 STL_PLAN_INFO 뷰에 대한 쿼리를 실행하여 반환되는 쿼리 계획을 비교하는 예입니다.

explain select * from category; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------- XN Seq Scan on category (cost=0.00..0.11 rows=11 width=49) (1 row) select * from category; catid | catgroup | catname | catdesc -------+----------+-----------+-------------------------------------------- 1 | Sports | MLB | Major League Baseball 3 | Sports | NFL | National Football League 5 | Sports | MLS | Major League Soccer ... select * from stl_plan_info where query=256; query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost | totalcost | rows | bytes -------+--------+---------+------+-------+----------+-------------+-----------+------+------- 256 | 1 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539 256 | 1 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539 (2 rows)

이번 예에서 PLANNODE 104는 CATEGORY 테이블에 대한 순차적 스캔을 의미합니다.

select distinct eventname from event order by 1; eventname ------------------------------------------------------------------------ .38 Special 3 Doors Down 70s Soul Jam A Bronx Tale ... explain select distinct eventname from event order by 1; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------- XN Merge (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576 width=17) Merge Key: eventname -> XN Network (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576 width=17) Send to leader -> XN Sort (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576 width=17) Sort Key: eventname -> XN Unique (cost=0.00..109.98 rows=576 width=17) -> XN Seq Scan on event (cost=0.00..87.98 rows=8798 width=17) (8 rows) select * from stl_plan_info where query=240 order by nodeid desc; query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost | totalcost | rows | bytes -------+--------+---------+------+-------+----------+------------------+------------------+------+-------- 240 | 5 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566 240 | 5 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566 240 | 4 | 0 | 2 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792 240 | 4 | 0 | 3 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792 240 | 4 | 1 | 0 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792 240 | 4 | 1 | 1 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792 240 | 3 | 1 | 2 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792 240 | 3 | 2 | 0 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792 240 | 2 | 2 | 1 | 0 | 123 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792 240 | 1 | 3 | 0 | 0 | 122 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792 (10 rows)
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