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Überprüfen von Abfragewarnungen nach Tabelle - Amazon Redshift

Amazon Redshift unterstützt die Verwendung von Python-UDFs nach dem 30. Juni 2026 nicht mehr. Wir werden damit beginnen, es schrittweise durchzusetzen. Weitere Informationen zu den Einzelheiten zum Ende der Lebensdauer und zu den Migrationsoptionen von Python finden Sie in dem Blogbeitrag, der am 30. Juni 2025 veröffentlicht wurde.

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.

Überprüfen von Abfragewarnungen nach Tabelle

Die folgende Abfrage identifiziert Tabellen, für die Warnereignisse protokolliert wurden, und gibt an, welche Arten von Warnungen am häufigsten ausgelöst wurden.

Wenn in einer aufgeführten Tabelle der minutes-Wert für eine Zeile besonders hoch ist, überprüfen Sie, ob für die betreffende Tabelle routinemäßige Wartungsaufgaben durchgeführt werden können, beispielsweise durch Ausführen von ANALYZE oder VACUUM für die betreffende Tabelle.

Wenn der Wert count für eine Zeile hoch ist, gleichzeitig der Wert table aber Null, führen Sie für den zugehörigen event-Wert eine Abfrage über STL_ALERT_EVENT_LOG durch, um herauszufinden, warum die Warnung so oft ausgelöst wird.

select trim(s.perm_table_name) as table, (sum(abs(datediff(seconds, s.starttime, s.endtime)))/60)::numeric(24,0) as minutes, trim(split_part(l.event,':',1)) as event, trim(l.solution) as solution, max(l.query) as sample_query, count(*) from stl_alert_event_log as l left join stl_scan as s on s.query = l.query and s.slice = l.slice and s.segment = l.segment and s.step = l.step where l.event_time >= dateadd(day, -7, current_Date) group by 1,3,4 order by 2 desc,6 desc;