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.

# SYS\$1QUERY\$1HISTORY
<a name="SYS_QUERY_HISTORY"></a>

Verwenden Sie SYS\$1QUERY\$1HISTORY, um Details zu Benutzerabfragen anzuzeigen. Jede Zeile stellt eine Benutzerabfrage mit akkumulierten Statistiken für einige der Felder dar. Diese Ansicht enthält viele Arten von Abfragen, wie Data Definition Language (DDL), Data Manipulation Language (DML), Kopieren, Entladen und Amazon Redshift Spectrum. Sie enthält sowohl ausgeführte als auch abgeschlossene Abfragen.

SYS\$1QUERY\$1HISTORY ist für alle Benutzer sichtbar. Superuser können alle Zeilen sehen; reguläre Benutzer können nur ihre eigenen Daten sehen. Weitere Informationen finden Sie unter [Sichtbarkeit der Daten in Systemtabellen und Ansichten](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).

**Anmerkung**  
Um zu überprüfen, ob eine Transaktion, die die ausgeführte Abfrage enthält, erfolgreich festgeschrieben wurde, müssen Sie einen Join-Vorgang zwischen Systemtabellen und der `sys_transaction_history`-Tabelle ausführen. Beispiel:  

```
SELECT 
    qh.transaction_id,
    qh.query_id,
    qh.status AS query_status,
    qh.query_type,
    TRIM(qh.query_text) AS query_text,
    th.status AS transaction_status
FROM 
    sys_query_history qh
LEFT JOIN 
    sys_transaction_history th ON qh.transaction_id = th.transaction_id;
```

## Tabellenspalten
<a name="SYS_QUERY_HISTORY-table-columns"></a>

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_HISTORY.html)

## Beispielabfragen
<a name="SYS_QUERY_HISTORY-sample-queries"></a>

Die folgende Abfrage gibt laufende und in der Warteschlange stehende Abfragen zurück.

```
SELECT user_id,
       query_id,
       transaction_id,
       session_id,
       status,
       trim(database_name) AS database_name,
       start_time,
       end_time,
       result_cache_hit,
       elapsed_time,
       queue_time,
       execution_time
FROM sys_query_history
WHERE status IN ('running','queued')
ORDER BY start_time;
```

Beispielausgabe.

```
 user_id | query_id | transaction_id | session_id | status  | database_name |        start_time         |          end_time          | result_cache_hit | elapsed_time | queue_time | execution_time
---------+----------+----------------+------------+---------+---------------+---------------------------+----------------------------+------------------+--------------+------------+----------------
     101 |   760705 |         852337 | 1073832321 | running | tpcds_1t      | 2022-02-15 19:03:19.67849 | 2022-02-15 19:03:19.739811 | f                |        61321 |          0 |              0
```

Die folgende Abfrage gibt Startzeit, Endzeit, Warteschlangenzeit, verstrichene Zeit, Planungszeit und andere Metadaten für eine bestimmte Abfrage zurück.

```
SELECT user_id,
       query_id,
       transaction_id,
       session_id,
       status,
       trim(database_name) AS database_name,
       start_time,
       end_time,
       result_cache_hit,
       elapsed_time,
       queue_time,
       execution_time,
       planning_time,
       trim(query_text) as query_text
FROM sys_query_history
WHERE query_id = 3093;
```

Beispielausgabe.

```
user_id | query_id | transaction_id | session_id |   status   | database_name |         start_time         |          end_time          | result_cache_hit | elapsed_time | queue_time | execution_time | planning_time | query_text
--------+----------+----------------+------------+------------+---------------+----------------------------+----------------------------+------------------+--------------+------------+----------------+---------------+-------------------------------------
    106 |     3093 |          11759 | 1073750146 | success    | dev           | 2023-03-16 16:53:17.840214 | 2023-03-16 16:53:18.106588 | f                |       266374 |          0 |         105725 |        136589 | select count(*) from item;
```

Die folgende Abfrage listet die 10 neuesten SELECT-Abfragen auf.

```
SELECT query_id,
       transaction_id,
       session_id,
       start_time,
       elapsed_time,
       queue_time,
       execution_time,
       returned_rows,
       returned_bytes
FROM sys_query_history
WHERE query_type = 'SELECT'
ORDER BY start_time DESC limit 10;
```

Beispielausgabe.

```
 query_id | transaction_id | session_id |         start_time         | elapsed_time | queue_time | execution_time | returned_rows | returned_bytes
----------+----------------+------------+----------------------------+--------------+------------+----------------+---------------+----------------
   526532 |          61093 | 1073840313 | 2022-02-09 04:43:24.149603 |       520571 |          0 |         481293 |             1 |           3794
   526520 |          60850 | 1073840313 | 2022-02-09 04:38:27.24875  |       635957 |          0 |         596601 |             1 |           3679
   526508 |          60803 | 1073840313 | 2022-02-09 04:37:51.118835 |       563882 |          0 |         503135 |             5 |          17216
   526505 |          60763 | 1073840313 | 2022-02-09 04:36:48.636224 |       649337 |          0 |         589823 |             1 |            652
   526478 |          60730 | 1073840313 | 2022-02-09 04:36:11.741471 |     14611321 |          0 |       14544058 |             0 |              0
   526467 |          60636 | 1073840313 | 2022-02-09 04:34:11.91463  |     16711367 |          0 |       16633767 |             1 |            575
   511617 |         617946 | 1074009948 | 2022-01-20 06:21:54.44481  |      9937090 |          0 |        9899271 |           100 |          12500
   511603 |         617941 | 1074259415 | 2022-01-20 06:21:45.71744  |      8065081 |          0 |        7582500 |           100 |           8889
   511595 |         617935 | 1074128320 | 2022-01-20 06:21:44.030876 |      1051270 |          0 |        1014879 |             1 |             72
   511584 |         617931 | 1074030019 | 2022-01-20 06:21:42.764088 |       609033 |          0 |         485887 |           100 |           8438
```

 Die folgende Abfrage zeigt die tägliche Anzahl ausgewählter Abfragen und die durchschnittlich verstrichene Abfragezeit. 

```
SELECT date_trunc('day',start_time) AS exec_day,
       status,
       COUNT(*) AS query_cnt,
       AVG(datediff (microsecond,start_time,end_time)) AS elapsed_avg
FROM sys_query_history
WHERE query_type = 'SELECT'
AND start_time >= '2022-01-14'
AND start_time <= '2022-01-18'
GROUP BY exec_day,
         status
ORDER BY exec_day,
         status;
```

Beispielausgabe.

```
      exec_day       | status  | query_cnt | elapsed_avg
---------------------+---------+-----------+------------
 2022-01-14 00:00:00 | success |      5253 |  56608048
 2022-01-15 00:00:00 | success |      7004 |  56995017
 2022-01-16 00:00:00 | success |      5253 |  57016363
 2022-01-17 00:00:00 | success |      5309 |  55236784
 2022-01-18 00:00:00 | success |      8092 |  54355124
```

Die folgende Abfrage zeigt die Leistung der täglich verstrichenen Abfragezeit.

```
SELECT distinct date_trunc('day',start_time) AS exec_day,
       query_count.cnt AS query_count,
       Percentile_cont(0.5) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS P50_runtime,
       Percentile_cont(0.8) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS P80_runtime,
       Percentile_cont(0.9) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS P90_runtime,
       Percentile_cont(0.99) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS P99_runtime,
       Percentile_cont(1.0) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS max_runtime
FROM sys_query_history
LEFT JOIN (SELECT  date_trunc('day',start_time) AS day, count(*) cnt
           FROM sys_query_history
           WHERE query_type = 'SELECT'
           GROUP by 1) query_count
ON date_trunc('day',start_time) = query_count.day
WHERE query_type = 'SELECT'
ORDER BY exec_day;
```

Beispielausgabe.

```
      exec_day       | query_count | p50_runtime | p80_runtime | p90_runtime | p99_runtime  | max_runtime
---------------------+-------------+-------------+-------------+-------------+--------------+--------------
 2022-01-14 00:00:00 |        5253 |  16816922.0 |  69525096.0 | 158524917.8 | 486322477.52 | 1582078873.0
 2022-01-15 00:00:00 |        7004 |  15896130.5 |  71058707.0 | 164314568.9 | 500331542.07 | 1696344792.0
 2022-01-16 00:00:00 |        5253 |  15750451.0 |  72037082.2 | 159513733.4 | 480372059.24 | 1594793766.0
 2022-01-17 00:00:00 |        5309 |  15394513.0 |  68881393.2 | 160254700.0 | 493372245.84 | 1521758640.0
 2022-01-18 00:00:00 |        8092 |  15575286.5 |  68485955.4 | 154559572.5 | 463552685.39 | 1542783444.0
 2022-01-19 00:00:00 |        5860 |  16648747.0 |  72470482.6 | 166485138.2 | 492038228.67 | 1693483241.0
 2022-01-20 00:00:00 |        1751 |  15422072.0 |  69686381.0 | 162315385.0 | 497066615.00 | 1439319739.0
 2022-02-09 00:00:00 |          13 |   6382812.0 |  17616161.6 |  21197988.4 |  23021343.84 |   23168439.0
```

Die folgende Abfrage zeigt die Abfragetypverteilung.

```
SELECT query_type,
       COUNT(*) AS query_count
FROM sys_query_history
GROUP BY query_type
ORDER BY query_count DESC;
```

Beispielausgabe.

```
 query_type | query_count
------------+-------------
 UTILITY    |      134486
 SELECT     |       38537
 DDL        |        4832
 OTHER      |         768
 LOAD       |         768
 CTAS       |         748
 COMMAND    |          92
```

Im folgenden Beispiel werden die Unterschiede der Abfrage-Hash-Ergebnisse zwischen mehreren Abfragen dargestellt. Beachten Sie die folgenden Abfragen:

```
CREATE TABLE test_table (col1 INT);

INSERT INTO test_table VALUES (1),(2);

SELECT * FROM test_table;

SELECT * FROM test_table;

SELECT col1 FROM test_table;

SELECT * FROM test_table WHERE col1=1;

SELECT * FROM test_table WHERE col1=2;

SELECT query_id, TRIM(user_query_hash) AS user_query_hash, TRIM(generic_query_hash) AS generic_query_hash, TRIM(query_text) AS text FROM sys_query_history ORDER BY start_time
DESC LIMIT 10;
```

Dies ist eine Beispielausgabe.

```
query_id | user_query_hash | generic_query_hash | text
---------+-----------------+--------------------+----------
24723049 | oPuFtjEPLTs=    | oPuFtjEPLTs=       | select query_id, trim(user_query_hash) as user_query_hash, trim(generic_query_hash) as generic_query_hash, query_hash_version, trim(query_text) as text from sys_query_history order by start_time\r\ndesc limit 20
24723045 | Gw2Kwdd8m2I=    | IwfRu8/XAKI=       | select * from test_table where col1=2 limit 100
24723041 | LNw2vx0GDXo=    | IwfRu8/XAKI=       | select * from test_table where col1=1 limit 100
24723036 | H+qep/c82Y8=    | H+qep/c82Y8=       | select col1 from test_table limit 100
24723033 | H+qep/c82Y8=    | H+qep/c82Y8=       | select * from test_table limit 100
24723029 | H+qep/c82Y8=    | H+qep/c82Y8=       | select * from test_table limit 100
24723023 | 50sirx9E1hU=    | uO36Z1a/QYs=       | insert into test_table values (1),(2)
24723021 | YSVnlivZHeo=    | YSVnlivZHeo=       | create table test_table (col1 int)
```

`SELECT * FROM test_table;` und `SELECT col1 FROM test_table;` haben denselben user\$1query\$1hash-Wert, da test\$1table nur eine Spalte hat. `SELECT * FROM test_table WHERE col1=1;` und `SELECT * FROM test_table WHERE col1=2;` haben unterschiedliche user\$1query\$1hash-Werte, aber identische generic\$1query\$1hash-Werte, da die beiden Abfragen außerhalb der Abfrageliterale 1 und 2 identisch sind.