从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# 分析查询执行
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可以分析查询的执行详细信息，来了解其执行情况并确定潜在的优化区域。通过分析查询，可以深入了解查询计划，包括所涉及的步骤、每个步骤所花费的时间以及处理的数据量。常见用例包括对运行缓慢的查询进行故障排除、优化数据分配策略以及确定查询重写或编制索引的机会。

**分析查询**

1. 登录到 AWS 管理控制台并打开 Amazon Redshift 控制台，网址：[https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)。

1. 在导航菜单上，选择**查询和加载**以便显示您的账户的查询列表。您可能需要在该页面上更改设置才能找到您的查询。

1. 在列表中选择**查询**标识符以便显示**查询详细信息**。

   **查询详细信息**页面包含**查询详细信息**和**查询计划**选项卡以及查询相关指标。
**注意**  
当您向下钻取**查询运行时间**图表中的查询时，您还可以从**集群详细信息**页面、**查询历史记录**选项卡中导航至**查询详细信息**页面。

**查询详细信息**页面包含以下部分：
+ **重写查询**的列表，如以下屏幕截图所示。  
![表中显示重写查询的列表，并将开始时间、持续时间、状态和查询 ID 等属性显示为列名。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/mgmt/images/query-details-rewritten-queries.png)
+ **查询详细信息**部分，如以下屏幕截图所示。  
![控制台中的查询详细信息部分，显示特定查询的属性。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/mgmt/images/query-details-query.png)
+ **查询详细信息**选项卡，其中包含所运行的 **SQL** 和有关此运行的**执行详细信息**。
+ **查询计划**选项卡，其中包含**查询计划**步骤和有关此查询计划的其他信息。此表还包含当查询运行时的集群的图表。
  + **集群运行状况**   
![控制台的集群运行状况部分，显示工作负载运行期间的集群运行状况。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/mgmt/images/query-details-cluster-health-status.png)
  + **CPU 使用率**   
![控制台中的 CPU 使用率部分，显示集群 CPU 利用率的折线图，以分钟为增量。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/mgmt/images/query-details-cpu-utilization.png)
  + **已使用的存储容量**   
![控制台中的已用存储容量部分，显示已用存储容量百分比的折线图，以分钟为增量。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/mgmt/images/query-details-storage-capacity-used.png)
  + **活动的数据库连接数**   
![控制台中的活动数据库连接部分，显示一段时间内集群的活动数据库连接数的折线图。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/mgmt/images/query-details-active-database-connections.png)