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.
# Anzeigen von Leistungsdaten
In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Leistungsdaten in der Amazon-Redshift-Konsole anzeigen können, einschließlich Informationen zur Cluster- und Abfrageleistung. Dazu können Sie direkt in der Amazon-Redshift-Konsole Alarme zu Clustermetriken erstellen.
Wenn Sie Leistungsdaten in der Amazon-Redshift-Konsole anzeigen, tun Sie dies für einzelne Cluster. Die Leistungsdatengraphen für einen Cluster ermöglichen Ihnen den Zugriff auf Daten zur Beantwortung der häufigsten Fragen zur Leistung. Für einige Leistungsdaten (siehe [Leistungsdaten in Amazon Redshift](metrics-listing.md)) können Sie mit CloudWatch auch die Metrikdiagramme weiter anpassen. Sie können beispielsweise längere Zeiten auswählen oder Metriken über Cluster hinweg kombinieren. Weitere Informationen zum Arbeiten mit der CloudWatch-Konsole finden Sie unter [Leistungskennzahlen in der Konsole CloudWatch](using-cloudwatch-console.md).
Weitere Informationen zum Überwachen, Isolieren und Optimieren Ihrer Abfragen mithilfe der Abfrageüberwachungsfunktionen in der Amazon-Redshift-Konsole finden Sie im folgenden Video.
[](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/Wdvb5iYVnLg)
**Topics**
+ [
# Anzeigen von Cluster-Leistungsdaten
](performance-metrics-perf.md)
+ [
# Anzeigen der Abfrageverlaufsdaten
](performance-metrics-query-history.md)
+ [
# Anzeigen von Datenbankleistungsdaten
](performance-metrics-database-performance.md)
+ [
# Anzeigen der Parallelität des Workloads und der Parallelitätsskalierungsdaten
](performance-metrics-concurrency-scaling.md)
+ [
# Automatische Optimierungsdaten anzeigen
](performance-metrics-autonomics.md)
+ [
# Anzeigen von Abfragen und Ladevorgänge
](performance-metrics-queries.md)
+ [
# Anzeige und Analyse der Abfragedetails
](performance-metrics-query-execution-details.md)
+ [
# Anzeigen der Cluster-Leistung während der Ausführung von Abfragen
](performance-metrics-query-cluster.md)
+ [
# Anzeigen von Cluster-Metriken während der Ausführung von Lade-Operationen
](performance-metrics-loads.md)
+ [
# Anzeige der Tabelle zur Cluster-Workload-Aufschlüsselung
](analyze-workload-performance.md)
# Anzeigen von Cluster-Leistungsdaten
Mithilfe von Cluster-Metriken in Amazon Redshift können Sie die folgenden gängigen Leistungsaufgaben durchführen:
+ Feststellung, ob die Clustermetriken in einem bestimmten Zeitraum abnorm sind und, falls dies der Fall ist, Identifizierung der Abfragen, die dafür verantwortlich sind.
+ Prüfung, ob sich frühere oder aktuelle Abfragen auf die Clusterleistung auswirken. Wenn Sie eine problematische Abfrage identifizieren, können Sie Einzelheiten dazu anzeigen, einschließlich der Clusterleistung während der Ausführung der Abfrage. Diese Informationen können Ihnen dabei helfen, herauszufinden, warum die Abfrage langsam durchgeführt wurde, und was Sie tun können, um ihre Leistung zu verbessern.
**So zeigen Sie Leistungsdaten an:**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Clusters** (Cluster) und dann den Namen eines Clusters aus der Liste aus, um die Details zu dem Cluster aufzurufen. Die Details des Clusters werden möglicherweise unter anderem auf den Registerkarten **Cluster-Leistung**, **Abfrageüberwachung**, **Datenbanken**, **Datashares**, **Zeitpläne**, **Wartung** und **Eigenschaften** angezeigt.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Cluster performance (Cluster-Leistung)** für Leistungsinformationen, einschließlich der folgenden, aus:
+ **CPU-Nutzung**
+ **Percentage disk space used (Prozentualer Festplattenspeicherverbrauch)**
+ **Datenbankverbindungen**
+ **Gesundheitsstatus**
+ **Query duration (Abfragedauer)**
+ **Query throughput (Abfrage Durchsatz)**
+ **Concurrency scaling activity (Parallelitätsskalierungsaktivität)**
Viele weitere Metriken sind verfügbar. Um die verfügbaren Metriken anzuzeigen und die angezeigten auszuwählen, wählen Sie das **Preferences (Präferenzen)**-Symbol aus.
## Diagramme der Clusterleistung
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Diagramme, die in der neuen Amazon-Redshift-Konsole angezeigt werden.
+ **CPU utilization (CPU-Auslastung)** – zeigt den Prozentsatz der CPU-Auslastung für alle Knoten (Führungs- und Rechenknoten) an. Um einen Zeitpunkt zu ermitteln, zu dem die Clusterauslastung am niedrigsten ist, bevor die Clustermigration oder andere ressourcenaufwändige Vorgänge geplant wird, überwachen Sie dieses Diagramm, um die CPU-Auslastung pro einzelnem Knoten oder für alle Knoten anzuzeigen.
![\[Ein Bild des CPU-Auslastungsdiagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das den Prozentsatz der CPU-Auslastung für jeden Knoten zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-cpu-utilization.png)
+ **Maintenance mode (Wartungsmodus)** – zeigt mithilfe der Indikatoren `On` und `Off` an, ob sich der Cluster zu einem bestimmten Zeitpunkt im Wartungsmodus befindet. Sie können den Zeitpunkt sehen, zu dem der Cluster gewartet wird. Sie können diese Zeit dann mit Operationen korrelieren, die mit dem Cluster durchgeführt werden, um seine zukünftigen Ausfallzeiten für wiederkehrende Ereignisse abzuschätzen.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das zeigt, ob der Wartungsmodus On oder Off lautet.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-maintenance-mode.png)
+ **Percentage disk space used (Prozentualer Speicherplatzverbrauch)** – zeigt den Anteil des verwendeten Speicherplatzes pro Rechenknoten (nicht für den Cluster als Ganzes) an. Sie können dieses Diagramm untersuchen, um die Datenträgerauslastung zu überwachen. Wartungsvorgänge wie VACUUM und COPY verwenden temporären Zwischenspeicher für ihre Sortiervorgänge. Eine Spitze in der Datenträgernutzung ist daher zu erwarten.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das den Prozentsatz des Festplattenspeicherverbrauchs für jeden Knoten zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-percentage-disk-space-used.png)
+ **Read throughput (Lesedurchsatz)** – zeigt die durchschnittliche Zahl der Megabyte an, die pro Sekunde vom Datenträger gelesen werden. Sie können dieses Diagramm auswerten, um den entsprechenden physischen Aspekt des Clusters zu überwachen. Dieser Durchsatz beinhaltet nicht den Netzwerkdatenverkehr zwischen den Instances im Cluster und dessen Volume.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das den Lesedurchsatz für jeden Knoten zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-read-throughput.png)
+ **Leselatenz** — Zeigt die durchschnittliche Zeit an, die für I/O Festplattenlesevorgänge pro Millisekunde benötigt wird. Sie können die Reaktionszeiten für die zurückzugebenden Daten anzeigen. Wenn die Latenz hoch ist, bedeutet dies, dass der Absender mehr Zeit im Leerlauf verbringt (keine neuen Pakete sendet), was Geschwindigkeit des Durchsatzanstiegs verringert.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das die Leselatenz für jeden Knoten zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-read-latency.png)
+ **Write throughput (Schreibdurchsatz)** – zeigt die durchschnittliche Zahl der Megabyte an, die pro Sekunde auf den Datenträger geschrieben werden. Sie können diese Metrik auswerten, um den entsprechenden physischen Aspekt des Clusters zu überwachen. Dieser Durchsatz beinhaltet nicht den Netzwerkdatenverkehr zwischen den Instances im Cluster und dessen Volume.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das den Schreibdurchsatz für jeden Knoten zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-write-throughput.png)
+ **Schreiblatenz** — Zeigt die durchschnittliche Zeit in Millisekunden an, die für Schreibvorgänge auf der Festplatte benötigt wird. I/O Sie können die Zeit für die Rückgabe der Schreibbestätigung auswerten. Wenn die Latenz hoch ist, bedeutet dies, dass der Absender mehr Zeit im Leerlauf verbringt (keine neuen Pakete sendet), was Geschwindigkeit des Durchsatzanstiegs verringert.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das die Schreiblatenz für jeden Knoten zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-write-latency.png)
+ **Database connections (Datenbankverbindungen)** – zeigt die Anzahl der Datenbankverbindungen zu einem Cluster an. Sie können dieses Diagramm verwenden, um zu sehen, wie viele Verbindungen mit der Datenbank hergestellt werden, und um einen Zeitpunkt zu ermitteln, zu dem die Clusterauslastung am niedrigsten ist.
![\[Diagramm in der Amazon-Redshift-Konsole, das die Anzahl der Datenbankverbindungen zu einem Cluster zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-database-connections.png)
+ **Total table count (Gesamtanzahl der Tabellen)** – zeigt die Anzahl der Benutzertabellen an, die zu einem bestimmten Zeitpunkt innerhalb eines Clusters geöffnet sind. Sie können die Clusterleistung überwachen, wenn die Anzahl geöffneter Tabellen hoch ist.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das die gesamte Tabellenanzahl für einen Cluster zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-total-table-count.png)
+ **Health status (Integritätsstatus)** – zeigt den Zustand des Clusters als `Healthy` oder `Unhealthy` an. Wenn der Cluster eine Verbindung zu seiner Datenbank herstellen kann und eine einfache Abfrage erfolgreich ausführt, gilt der Cluster als fehlerfrei. Andernfalls ist der Cluster fehlerhaft. Ein fehlerhafter Status kann auftreten, wenn die Auslastung der Cluster-Datenbank sehr hoch ist, oder falls ein Konfigurationsproblem mit einer Datenbank auf dem Cluster vorliegt.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das den Integritätsstatus für einen Cluster zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-health-status.png)
+ **Query duration (Abfragedauer)** – zeigt die durchschnittliche Zeit für das Abschließen einer Abfrage in Mikrosekunden an. Sie können die Daten in diesem Diagramm vergleichen, um die I/O Leistung innerhalb des Clusters zu messen und gegebenenfalls die zeitaufwändigsten Abfragen zu optimieren.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das die Abfragedauer für einen Cluster zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-query-duration.png)
+ **Query throughput (Abfragedurchsatz)** – zeigt die durchschnittliche Anzahl abgeschlossener Abfragen pro Sekunde an. Sie können Daten in diesem Diagramm analysieren, um die Datenbankleistung zu messen und die Fähigkeit des Systems zu charakterisieren, ein Mehrbenutzer-Workload auf ausgewogene Weise zu unterstützen.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das den Abfragedurchsatz für einen Cluster zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-query-throughput.png)
+ **Query duration per WLM queue (Abfragedauer pro WLM-Warteschlange)** – zeigt die durchschnittliche Zeit für das Abschließen einer Abfrage in Mikrosekunden an. Sie können die Daten in diesem Diagramm vergleichen, um die I/O Leistung pro WLM-Warteschlange zu messen und gegebenenfalls die zeitaufwändigsten Abfragen zu optimieren.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das die Abfragedauer pro WLM-Warteschlange zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-query-duration-per-wlm-queue.png)
+ **Query throughput per WLM queue (Abfragedurchsatz pro WLM-Warteschlange)** – zeigt die durchschnittliche Anzahl abgeschlossener Abfragen pro Sekunde an. Sie können Daten in diesem Diagramm analysieren, um die Datenbankleistung pro WLM-Warteschlange zu messen.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das den Abfragedurchsatz pro WLM-Warteschlange zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-query-throughput-per-wlm-queue.png)
+ **Concurrency scaling activity (Nebenläufigkeitsskalierungsaktivität)** – zeigt die Anzahl der aktiven Nebenläufigkeitsskalierungs-Cluster an. Bei aktivierter Nebenläufigkeitsskalierung fügt Amazon Redshift automatisch zusätzliche Cluster-Kapazität hinzu, wenn diese benötigt wird, um eine gestiegene Zahl von gleichzeitigen Leseabfragen zu verarbeiten.
![\[Ein Bild des Diagramms in der Amazon-Redshift-Konsole, das die Anzahl der aktiven Nebenläufigkeitsskalierungs-Cluster zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/cluster-performance-concurrency-scaling-activity.png)
# Anzeigen der Abfrageverlaufsdaten
Sie können Abfrageverlaufsmetriken in Amazon Redshift verwenden, um Folgendes zu tun:
+ Isolieren und Diagnostizieren von Abfrageleistungsproblemen.
+ Vergleichen Sie Abfragelaufzeitmetriken und Cluster-Leistungsmetriken auf derselben Zeitachse, um zu sehen, wie die beiden zusammenhängen könnten. Auf diese Weise können Sie Abfragen mit geringer Leistung identifizieren, Engpassabfragen finden und feststellen, ob Sie für Ihren Workload die Größe Ihres Clusters anpassen müssen.
+ Zeigen Sie die Details einer bestimmten Abfrage an, indem Sie sie auf der Zeitachse auswählen. Wenn die **Query ID (Abfrage-ID)** und andere Eigenschaften in einer Zeile unterhalb des Diagramms angezeigt werden, können Sie die Abfrage auswählen, um Abfragedetails anzuzeigen. Zu den Details gehören zum Beispiel die SQL-Anweisung der Abfrage, Ausführungsdetails und der Abfrageplan. Weitere Informationen finden Sie unter [Anzeige und Analyse der Abfragedetails](performance-metrics-query-execution-details.md).
+ Stellen Sie fest, ob Ihre Ladeaufträge erfolgreich abgeschlossen wurden und ob Sie Ihre Service Level Agreements einhalten (SLAs).
**So zeigen Sie Abfrageverlaufsdaten an**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Clusters** (Cluster) und dann den Cluster-Namen aus der Liste aus, um die Details zu dem Cluster aufzurufen. Die Details des Clusters werden möglicherweise unter anderem auf den Registerkarten **Cluster-Leistung**, **Abfrageüberwachung**, **Datenbanken**, **Datashares**, **Zeitpläne**, **Wartung** und **Eigenschaften** angezeigt.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** für Metriken zu Ihren Abfragen aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** die Registerkarte **Query history (Abfrageverlauf)** aus.
Mithilfe der Steuerelemente im Fenster können Sie zwischen **Query list (Abfrageliste)** und **Cluster metrics (Cluster-Metriken)** wechseln.
Wenn Sie **Query list (Abfrageliste)** auswählen, enthält die Registerkarte die folgenden Diagramme:
+ **Query runtime (Abfragelaufzeit)** – die Abfrageaktivität auf einer Zeitachse. Mit diesem Diagramm können Sie anzeigen, welche Abfragen im selben Zeitrahmen ausgeführt werden. Wählen Sie eine Abfrage aus, um weitere Details zur Abfrageausführung anzuzeigen. Die X-Achse zeigt den ausgewählten Zeitraum an. Sie können die als Diagramm dargestellten Abfragen nach „ausgeführt“, „abgeschlossen“, „geladen“ usw. filtern. Jeder Balken stellt eine Abfrage dar, und die Länge des Balkens stellt seine Laufzeit vom Anfang des Balkens bis zum Ende dar. Die Abfragen können SQL-Datenmanipulationsanweisungen (z. B. SELECT, INSERT, DELETE) und Ladevorgänge (z. B. COPY) enthalten. Standardmäßig werden die 100 am längsten ausgeführten Abfragen für den ausgewählten Zeitraum angezeigt.
+ **Queries and loads (Abfragen und Ladevorgänge)** – eine Liste der Abfragen und Ladevorgänge, die auf dem Cluster ausgeführt wurden. Das Fenster enthält die Option **Terminate query (Abfrage beenden)**, wenn gerade eine Abfrage ausgeführt wird.
Wenn Sie **Cluster metrics (Cluster-Metriken)** auswählen, enthält die Registerkarte die folgenden Diagramme:
+ **Query runtime (Abfragelaufzeit)** – die Abfrageaktivität auf einer Zeitachse. Mit diesem Diagramm können Sie anzeigen, welche Abfragen im selben Zeitrahmen ausgeführt werden. Wählen Sie eine Abfrage aus, um weitere Details zur Abfrageausführung anzuzeigen.
+ **CPU utilization (CPU-Auslastung)** – die CPU-Auslastung des Clusters nach Führungsknoten und Durchschnitt der Rechenknoten.
+ **Storage capacity used (Verwendete Speicherkapazität)** – der prozentuale Anteil der genutzten Speicherkapazität.
+ **Active database connections (Aktive Datenbankverbindungen)** – die Anzahl aktiver Datenbankverbindungen mit dem Cluster.
Berücksichtigen Sie Folgendes, wenn Sie mit den Abfrageverlaufsdiagrammen arbeiten:
+ Wählen Sie im Diagramm **Query runtime (Abfrage-Laufzeit)** einen Balken aus, der eine bestimmte Abfrage darstellt, um Details zu dieser Abfrage anzuzeigen. Sie können auch eine Abfrage-ID für **Queries and loads (Abfragen und Ladevorgänge)** auswählen, um deren Details anzuzeigen.
+ Sie können wischen, um einen Abschnitt des Diagramms **Query runtime (Abfragelaufzeit)** auszuwählen und so die Ansicht zu vergrößern, damit ein bestimmter Zeitraum angezeigt wird.
+ Damit alle Daten vom ausgewählten Filter berücksichtigt werden, blättern Sie im Diagramm **Query runtime (Abfragelaufzeit)** durch alle Seiten, die in der Liste „ **Queries and loads (Abfragen und Ladevorgänge)** aufgeführt sind.
+ Sie können die Spalten und die Anzahl der Zeilen, die in der Liste **Queries and loads (Abfragen und Ladevorgänge)** angezeigt werden, über das **Zahnradsymbol für Einstellungen** ändern.
+ Die Liste **Queries and loads (Abfragen und Ladevorgänge)** kann auch angezeigt werden, indem Sie über das linke **Queries (Abfragen)**-Symbol des Navigators zu **Queries and loads (Abfragen und Ladevorgänge)** navigieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Anzeigen von Abfragen und Ladevorgänge](performance-metrics-queries.md).
## Diagramme des Abfrageverlaufs
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Diagramme, die in der neuen Amazon-Redshift-Konsole angezeigt werden.
**Anmerkung**
Die Diagramme in der Amazon-Redshift-Konsole enthalten nur Daten für die letzten 100 000 Abfragen.
+ **Query runtime (Abfrage-Laufzeit)**
![\[Diagramm mit der Abfrageaktivität auf einer Zeitleiste zur Veranschaulichung der Abfragen im selben Zeitrahmen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/query-history-query-runtime.png)
+ **Queries and loads (Abfragen und Ladevorgänge)**
![\[Tabelle mit einer Liste von Abfragen und Ladevorgängen mit Attributen wie Startzeit, Dauer, Status und Abfrage-ID als Spalten.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/query-history-queries-and-loads.png)
+ **CPU-Nutzung**
![\[Liniendiagramm, das die CPU-Auslastung in Schritten von 15 Minuten zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/query-history-cpu-utilization.png)
+ **Verwendete Speicherkapazität**
![\[Liniendiagramm, das den Prozentsatz der genutzten Speicherkapazität in Schritten von 15 Minuten zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/query-history-storage-capacity-used.png)
+ **Active database connections (Aktive Datenbankverbindungen)**
![\[Liniendiagramm, das die Anzahl der aktiven Datenbankverbindungen in Schritten von 15 Minuten anzeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/query-history-active-database-connections.png)
# Anzeigen von Datenbankleistungsdaten
Sie können mit den Datenbankleistungsmetriken in Amazon Redshift Folgendes tun:
+ Analysieren Sie die von Abfragen benötigte Zeit anhand von Verarbeitungsschritten. Sie können nach ungewöhnlichen Tendenzen suchen, die in der Menge der in einer Phase verbrachten Zeit auftreten.
+ Sie können die Anzahl der Abfragen, die Dauer und den Durchsatz von Abfragen nach Zeitbereichen (kurz, mittel, lang) analysieren.
+ Sie können nach Trends in der Menge der Abfragewartezeit nach Abfragepriorität (Niedrigste, Niedrig, Normal, Hoch, Höchste, Kritische) suchen.
+ Sie können nach Trends in der Abfragedauer, dem Durchsatz oder der Wartezeit nach WLM-Warteschlange suchen.
**So zeigen Sie Datenbankleistungsdaten an**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Clusters** (Cluster) und dann den Cluster-Namen aus der Liste aus, um die Details zu dem Cluster aufzurufen. Die Details des Clusters werden möglicherweise einschließlich der Registerkarten **Cluster-Leistung**, **Abfrageüberwachung**, **Datenbanken**, **Datashares**, **Zeitpläne**, **Wartung** und **Eigenschaften** angezeigt.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** für Metriken zu Ihren Abfragen aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** die Registerkarte **Database performance (Datenbankleistung)** aus.
Mithilfe der Steuerelemente im Fenster können Sie zwischen **Cluster metrics (Cluster-Metriken)** und **WLM queue metrics (WLM-Warteschlangenmetriken)** wechseln.
Wenn Sie **Cluster metrics (Cluster-Metriken)** auswählen, enthält die Registerkarte die folgenden Diagramme:
+ **Workload execution breakdown (Aufschlüsselung der Workload-Ausführung)** – die Zeit, die für die Abfrageverarbeitungsphasen benötigt wird.
+ **Queries by duration range (Abfragen nach Zeitdauerbereich)** – die Anzahl kurzer, mittlerer und langer Abfragen.
+ **Query throughput (Abfragedurchsatz)** – die durchschnittliche Anzahl der pro Sekunde abgeschlossenen Abfragen.
+ **Query duration (Abfragedauer)** – die durchschnittliche Zeit zur Ausführung einer Abfrage.
+ **Average queue wait time by priority (Durchschnittliche Warteschlangenwartezeit nach Priorität)** – die Zeit, die Abfragen insgesamt mit Warten in der WLM-Warteschlange verbracht haben (nach Abfragepriorität).
Wenn Sie **WLM queue metrics (WLM-Warteschlangenmetriken)** auswählen, enthält die Registerkarte die folgenden Diagramme:
+ **Query duration by queue (Abfragedauer nach Warteschlange)** – die durchschnittliche Abfragedauer nach WLM-Warteschlange.
+ **Query throughput by queue (Abfragedurchsatz nach Warteschlange)** – die durchschnittliche Anzahl von Abfragen, die pro Sekunde abgeschlossen wurden, nach WLM-Warteschlange.
+ **Query wait time by queue (Wartezeit für Abfragen nach Warteschlange)** – die durchschnittliche Zeit, die Abfragen mit Warten verbracht haben, nach WLM-Warteschlange.
## Diagramme der Datenbankleistung
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Diagramme, die in der neuen Amazon-Redshift-Konsole angezeigt werden.
+ **Workload Execution Breakdown (Aufgliederung der Workload-Ausführung)**
![\[Vertikales Balkendiagramm, das die Dauer der Abfrageverarbeitungsphasen in Schritten von Tagen anzeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-workload-execution-breakdown.png)
+ **Queries by duration range (Abfragen nach Dauerbereich)**
![\[Vertikales Balkendiagramm, das die Anzahl der Abfragen in Schritten von Tagen anzeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-queries-by-duration.png)
+ **Query throughput (Abfrage Durchsatz)**
![\[Liniendiagramm, das den durchschnittlichen Abfragedurchsatz in Schritten von Tagen zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-query-throughput.png)
+ **Query duration (Abfragedauer)**
![\[Liniendiagramm, das die durchschnittliche Abfragedauer in Schritten von Tagen zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-query-duration.png)
+ **Average queue wait time by priority (Durchschnittliche Wartezeit der Warteschlange nach Priorität)**
![\[Liniendiagramm, das die durchschnittliche Wartezeit in der Warteschlange in Schritten von Tagen zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-queue-wait-by-priority.png)
+ **Query duration by queue (Abfragedauer nach Warteschlange)**
![\[Liniendiagramm, das die durchschnittliche Abfragedauer pro Warteschlange in Schritten von Tagen zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-query-duration-by-queue.png)
+ **Query throughput by queue (Abfragedurchsatz nach Warteschlange)**
![\[Liniendiagramm, das den durchschnittlichen Abfragedurchsatz pro Warteschlange in Schritten von Tagen zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-query-throughput-by-queue.png)
+ **Query wait time by queue (Wartezeit für die Abfrage nach Warteschlange)**
![\[Liniendiagramm, das die durchschnittliche Wartezeit für Abfragen pro Warteschlange in Schritten von Tagen zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-queue-wait-by-queue.png)
# Anzeigen der Parallelität des Workloads und der Parallelitätsskalierungsdaten
Mit Nebenläufigkeitsskalierungsmetriken in Amazon Redshift können Sie Folgendes tun:
+ Analysieren Sie, ob Sie die Anzahl von Abfragen in der Warteschlange reduzieren können, indem Sie die Parallelität skalieren. Sie können nach WLM-Warteschlange oder für alle WLM-Warteschlangen vergleichen.
+ Anzeigen von Nebenläufigkeitsskalierungsaktivitäten in Nebenläufigkeitsskalierungs-Clustern. So können Sie feststellen, ob die Nebenläufigkeitsskalierung durch `max_concurrency_scaling_clusters` begrenzt wird. Wenn dies zutrifft, können Sie `max_concurrency_scaling_clusters` im DB-Parameter erhöhen.
+ Anzeigen der Gesamtnutzung der Nebenläufigkeitsskalierung für alle Nebenläufigkeitsskalierungs-Cluster zusammen.
**So zeigen Sie die Parallelitäts-Skalierungsdaten an:**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Clusters** (Cluster) und dann den Cluster-Namen aus der Liste aus, um die Details zu dem Cluster aufzurufen. Die Details des Clusters werden möglicherweise unter anderem auf den Registerkarten **Cluster-Leistung**, **Abfrageüberwachung**, **Datenbanken**, **Datashares**, **Zeitpläne**, **Wartung** und **Eigenschaften** angezeigt.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** für Metriken zu Ihren Abfragen aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** die Registerkarte **Workload Concurrency (Workload-Parallelität)** aus.
Die Registerkarte enthält folgende Diagramme:
+ **Queued vs. Running queries on the cluster (Abfragen in der Warteschlange vs. ausgeführte Abfragen auf dem Cluster)** – die Anzahl der ausgeführten Abfragen (Haupt-Cluster und Nebenläufigkeitsskalierungs-Cluster) im Vergleich zur Anzahl der Abfragen, die in allen WLM-Warteschlangen im Cluster warten.
+ **Queued vs. Running queries per queue (Abfragen in der Warteschlange vs. ausgeführte Abfragen pro Warteschlange)** – die Anzahl der ausgeführten Abfragen (Haupt-Cluster und Nebenläufigkeitsskalierungs-Cluster) im Vergleich zur Anzahl der Abfragen, die in jeder WLM-Warteschlange warten.
+ **Concurrency scaling activity (Nebenläufigkeitsskalierungsaktivität)** – die Anzahl der Nebenläufigkeitsskalierungs-Cluster, die Abfragen aktiv verarbeiten.
+ **Concurrency scaling usage (Nutzung der Nebenläufigkeitsskalierung)** – die Nutzung von Nebenläufigkeitsskalierungs-Clustern mit aktiver Abfrageverarbeitungsaktivität.
## Diagramme der Parallelität des Workloads
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Diagramme, die in der neuen Amazon-Redshift-Konsole angezeigt werden. Um ähnliche Diagramme in Amazon zu erstellen CloudWatch, können Sie die Parallelitätsskalierung und die CloudWatch WLM-Metriken verwenden. Weitere Informationen zu CloudWatch Metriken für Amazon Redshift finden Sie unter[Leistungsdaten in Amazon Redshift](metrics-listing.md).
+ **Queued vs. Running queries on the cluster** (Abfragen in der Warteschlange vs. ausgeführte Abfragen auf dem Cluster)
![\[Vertikales Balkendiagramm in Schritten von Tagen, wobei jeder Balken in zwei verschiedene Farben unterteilt ist. Eine zeigt die durchschnittliche Anzahl der Abfragen in der Warteschlange in einem Cluster und die andere die durchschnittlich ausgeführten Abfragen auf demselben Cluster.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/workload-concurrency-queued-vs-running-cluster.png)
+ **Queued vs. Running queries per queue** (Abfragen in der Warteschlange vs. ausgeführte Abfragen pro Warteschlange)
![\[Vertikales Balkendiagramm in Schritten von Tagen, das die Anzahl der laufenden Abfragen im Vergleich zur Anzahl der Abfragen in jeder Warteschlange anzeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/workload-concurrency-queued-vs-running-per-queue.png)
+ **Concurrency scaling activity (Parallelitätsskalierungsaktivität)**
![\[Horizontales Punktdiagramm in Schritten von Tagen, das die Anzahl der Parallelitätsskalierungscluster zeigt, die Abfragen aktiv verarbeiten.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/workload-concurrency-concurrency-scaling-activity.png)
+ **Concurrency scaling usage (Nutzung der Parallelitätsskalierung)**
![\[Horizontales Liniendiagramm in Schritten von Tagen, das die Nutzung von Parallelitätsskalierungsclustern mit aktiver Abfrageverarbeitungsaktivität zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/workload-concurrency-concurrency-scaling-usage.png)
# Automatische Optimierungsdaten anzeigen
Die Amazon Redshift Redshift-Konsole bietet Informationen zu automatischen Optimierungen oder Autonomics, die mit zusätzlichen Rechenressourcen ausgeführt werden. Sie können diese Informationen verwenden, um die Nutzung zu verfolgen und zu überwachen, ob Nutzungslimits erreicht wurden. Amazon Redshift stellt Ihnen zwar nicht die autonome Ausführung auf dem bereitgestellten Cluster selbst in Rechnung, aber es stellt Ihnen die autonome Ausführung mit zusätzlichen Rechenressourcen in Rechnung. Weitere Informationen finden Sie unter [Zuweisen zusätzlicher Rechenressourcen für automatische Datenbankoptimierungen](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_extra-compute-autonomics.html) im *Amazon Redshift Database* Developer Guide.
**Um zusätzliche Computing-Autonomics-Daten einzusehen**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Clusters** (Cluster) und dann den Namen eines Clusters aus der Liste aus, um die Details zu dem Cluster aufzurufen.
1. Wählen Sie auf der Detailseite des Clusters im Drop-down-Menü **Aktionen** die Option **Nutzungslimit verwalten** aus. Sie können auch die Registerkarte **Wartung** für einen Cluster auswählen, dann nach unten scrollen und **Nutzungslimits erstellen** auswählen.
1. Das Diagramm mit zusätzlichen Daten zur Rechenautonomie wird unter dem Abschnitt „**Nutzungslimit für zusätzliche Rechenleistung für automatische Optimierung**“ angezeigt. Das Diagramm zeigt, wie lange Amazon Redshift in einem bestimmten Zeitraum autonome Systeme unter Verwendung zusätzlicher Rechenressourcen ausführt.
# Anzeigen von Abfragen und Ladevorgänge
Die Amazon-Redshift-Konsole bietet Informationen zu Abfragen und Ladevorgängen, die in der Datenbank ausgeführt werden. Sie können mithilfe dieser Informationen Abfragen identifizieren und reparieren, deren Verarbeitung lange Zeit in Anspruch nimmt, und die Engpässe verursachen, durch die andere Abfragen nicht effizient verarbeitet werden können. Sie können die Abfrageinformationen in der Amazon-Redshift-Konsole verwenden, um die Abfrageverarbeitung zu überwachen.
**So zeigen Sie Abfrage-Leistungsdaten an:**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Queries and loads** (Abfragen und Ladevorgänge) aus, um die Liste der Abfragen für Ihr Konto anzuzeigen.
Standardmäßig zeigt die Liste Abfragen für alle Ihre Cluster der letzten 24 Stunden an. Sie können den Bereich des angezeigten Datums in der Konsole ändern.
**Wichtig**
Die Liste **Queries and loads (Abfragen und Laden)** zeigt die am längsten laufenden Abfragen im System an (bis zu 100 Abfragen).
# Anzeige und Analyse der Abfragedetails
Mit einem Abfrage-ID können Sie Details einer Abfrage anzeigen. Zu den Details gehören z. B. der Abschlussstatus, die Dauer und die SQL-Anweisung der Abfrage sowie, ob es sich um eine Benutzerabfrage oder eine von Amazon Redshift umgeschriebene Abfrage handelt. Eine *Benutzerabfrage* ist eine Abfrage, die entweder von einem SQL-Client oder von einem Business-Intelligence-Tool an Amazon Redshift gesendet wird. Amazon Redshift schreibt die Abfrage möglicherweise neu, um sie zu optimieren, was zu mehreren neu geschriebenen Abfragen führen kann. Der Prozess wird zwar von Amazon Redshift ausgeführt, dennoch sehen Sie umgeschriebene Abfragen zusammen mit der Benutzerabfrage auf der Abfragedetailseite.
**So zeigen Sie eine Abfrage an:**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Queries and loads** (Abfragen und Ladevorgänge) aus, um die Liste der Abfragen für Ihr Konto anzuzeigen. Möglicherweise müssen Sie die Einstellungen auf dieser Seite ändern, um Ihre Anfrage zu finden.
1. Wählen Sie den Identifikator **Query (Abfrage)** in der Liste aus, um **Query details (Abfragedetails)** anzuzeigen.
Die Seite **Query details (Abfragedetails)** enthält **Query details (Abfragedetails)**- und **Query plan (Abfrageplan)**-Registerkarten mit Metriken über die Abfrage.
Zu den Metriken gehören Details zu einer Abfrage wie Startzeit, Abfrage-ID, Status und Dauer. Zu den weiteren Details gehört, ob eine Abfrage auf einem Haupt-Cluster oder einem Nebenläufigkeitsskalierungs-Cluster ausgeführt wurde und ob es sich um eine übergeordnete oder um eine umgeschriebene Abfrage handelt.
# Anzeigen der Cluster-Leistung während der Ausführung von Abfragen
Sie können die Leistung Ihrer Cluster während der Ausführung von Abfragen überwachen, um potenzielle Engpässe zu identifizieren und die Abfrageausführung zu optimieren. Die Anzeige der Clusterleistung während der Ausführung von Abfragen bietet eine Echtzeitansicht der Metriken auf Systemebene wie CPU-Auslastung, Festplatten-E/A und Netzwerkverkehr sowie Details auf Abfrageebene wie Ausführungszeit, verarbeitete Daten und Abfrageschritte. Die folgenden Verfahren führen Sie durch den Zugriff auf und die Interpretation der Leistungskennzahlen, um Ihre bereitgestellten Cluster effektiv zu verwalten und zu optimieren.
**So zeigen Sie die Cluster-Leistung während der Ausführung von Abfragen an**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Clusters** (Cluster) und dann den Cluster-Namen aus der Liste aus, um die Details zu dem Cluster aufzurufen. Die Details des Clusters werden möglicherweise unter anderem auf den Registerkarten **Cluster-Leistung**, **Abfrageüberwachung**, **Datenbanken**, **Datashares**, **Zeitpläne**, **Wartung** und **Eigenschaften** angezeigt.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** aus, um weitere Details anzuzeigen.
Weitere Informationen finden Sie unter [Anzeigen der Abfrageverlaufsdaten](performance-metrics-query-history.md).
# Anzeigen von Cluster-Metriken während der Ausführung von Lade-Operationen
Wenn Sie die Cluster-Leistung während der Ladevorgänge anzeigen, können Sie Abfragen identifizieren, die Ressourcen verbrauchen, und Maßnahmen ergreifen, um deren Auswirkungen zu mindern. Sie können einen Ladevorgang beenden, wenn Sie nicht wünschen, dass er bis zum Abschluss ausgeführt wird.
**Anmerkung**
Die Möglichkeit zum Beenden von Abfragen und Ladevorgängen in der Amazon-Redshift-Konsole unterliegt spezifischen Berechtigungen. Wenn Sie möchten, dass Benutzer Abfragen und Ladevorgänge beenden können, stellen Sie sicher, dass Sie die `redshift:CancelQuerySession` Aktion zu Ihrer AWS Identity and Access Management (IAM-) Richtlinie hinzufügen. Diese Anforderung gilt unabhängig davon, ob Sie die von **Amazon Redshift Read Only** AWS verwaltete Richtlinie auswählen oder eine benutzerdefinierte Richtlinie in IAM erstellen. Benutzer mit der Richtlinie **Amazon Redshift Full Access (Amazon Redshift kompletter Zugriff)** besitzen bereits die notwendige Berechtigung zum Beenden von Abfragen und Ladevorgängen. Weitere Informationen zu Aktionen in IAM-Richtlinien für Amazon Redshift finden Sie unter [Verwaltung des Zugriffs auf -Ressourcen](redshift-iam-access-control-overview.md#redshift-iam-accesscontrol-managingaccess).
**So zeigen Sie die Cluster-Leistung während des Ladevorgangs an:**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Clusters** (Cluster) und dann den Cluster-Namen aus der Liste aus, um die Details zu dem Cluster aufzurufen. Die Details des Clusters werden möglicherweise unter anderem auf den Registerkarten **Cluster-Leistung**, **Abfrageüberwachung**, **Datenbanken**, **Datashares**, **Zeitpläne**, **Wartung** und **Eigenschaften** angezeigt.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** aus, um weitere Details anzuzeigen.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Queries and loads (Abfragen und Laden)** **Loads (Laden)** aus, um die Ladevorgänge eines Clusters anzuzeigen. Wenn eine Abfrage ausgeführt wird, können Sie diese beenden, indem Sie **Terminate query (Abfrage beenden)** auswählen.
# Anzeige der Tabelle zur Cluster-Workload-Aufschlüsselung
Eine detaillierte Ansicht der Performance Ihrer Workload finden Sie in der Workload Execution Breakdown-Tabelle (Aufgliederung der Workload-Ausführung) auf der Konsole. Wir erstellen das Diagramm mit Daten, die von der QueryRuntimeBreakdown Metrik bereitgestellt werden. Anhand dieses Diagramms erkennen Sie, wie viel Zeit Ihre Abfragen in den verschiedenen Bearbeitungsphasen verbringen, wie z. B. Warten und Planen.
**Anmerkung**
Die Workload Execution Breakdown-Tabelle wird bei Einzelknoten-Clustern nicht angezeigt.
In der folgenden Metriken-Liste beschreibt die verschiedenen Bearbeitungsphasen:
+ `QueryPlanning`: Für die Analyse und Optimierung der SQL-Anweisungen aufgewendete Zeit.
+ `QueryWaiting`: Für das Warten in einer WLM-Warteschlange (Workload Management) aufgewendete Zeit.
+ `QueryExecutingRead`: Für die Ausführung von Leseabfragen aufgewendete Zeit.
+ `QueryExecutingInsert`: Für die Ausführung von Einfügungsabfragen aufgewendete Zeit.
+ `QueryExecutingDelete`: Für die Ausführung von Löschabfragen aufgewendete Zeit.
+ `QueryExecutingUpdate`: Für die Ausführung von Aktualisierungsabfragen aufgewendete Zeit.
+ `QueryExecutingCtas`: Für die Ausführung von CREATE TABLE AS-Abfragen aufgewendete Zeit.
+ `QueryExecutingUnload`: Für die Ausführung von Entladeabfragen aufgewendete Zeit.
+ `QueryExecutingCopy`: Für die Ausführung von Kopierabfragen aufgewendete Zeit.
Beispiel: Das folgende Diagramm in der Amazon-Redshift-Konsole zeigt die Dauer, die Abfragen in den Phasen Planen, Warten, Lesen und Schreiben verbracht haben. Sie können die Erkenntnisse aus diesem Diagramm zur weiteren Analyse mit anderen Metriken kombinieren. In einigen Fällen zeigt Ihr Diagramm möglicherweise, dass Abfragen mit kurzer Dauer (wie von der `QueryDuration`-Metrik gemessen) lange Zeit in der Wartephase verbringen, In diesen Fällen können Sie die WLM-Gleichzeitigkeitsrate für eine bestimmte Warteschlange erhöhen, um den Durchsatz zu erhöhen.
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Ausführung des Aufschlüsselungsdiagramms für die Workload-Ausführung. Im Diagramm gibt der Y-Achsenwert die durchschnittliche Dauer jeder Stufe zur angegebenen Zeit an. Dies wird als gestapeltes Balkendiagramm angezeigt.
![\[Vertikales Balkendiagramm, das die Dauer der Abfrageverarbeitungsphasen in Schritten von Tagen anzeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-workload-execution-breakdown.png)
Das folgende Diagramm zeigt, wie Amazon Redshift die Abfrageverarbeitung für gleichzeitige Sitzungen aggregiert.
![\[Horizontales Balkendiagramm mit der Sitzungsnummer auf der x-Achse und der Zeit auf der y-Achse. Jede Sitzung ist ein horizontaler Balken, der in verschiedene Abfragestatus unterteilt ist.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/mgmt/images/querybreakdownschematic.png)
**So zeigen Sie Tabelle zur Cluster-Workload-Aufschlüsselung an**
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Redshift Redshift-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/).
1. Wählen Sie im Navigationsmenü **Clusters** (Cluster) und dann den Cluster-Namen aus der Liste aus, um die Details zu dem Cluster aufzurufen. Die Details des Clusters werden möglicherweise unter anderem auf den Registerkarten **Cluster-Leistung**, **Abfrageüberwachung**, **Datenbanken**, **Datashares**, **Zeitpläne**, **Wartung** und **Eigenschaften** angezeigt.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** für Metriken zu Ihren Abfragen aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Query monitoring (Abfrageüberwachung)** die Option **Database performance (Datenbankleistung)** und dann **Cluster metrics (Clustermetriken)** aus.
Die folgenden Metriken werden für den gewählten Zeitbereich als gestapeltes Balkendiagramm dargestellt:
+ **Plan** Zeit
+ **Wait (Warten)** Zeit
+ **Commit**-Zeit
+ Uhrzeit der **Ausführung**