Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del parche 198. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando hasta el 30 de junio de 2026. Para obtener más información, consulte la [publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
# Tiempo de ejecución de consulta demasiado largo
La consulta puede tardar demasiado por los siguientes motivos. Le sugerimos los siguientes enfoques de resolución de problemas.
**Falta de optimización en las tablas**
Configure la clave de ordenación, el estilo de distribución y la codificación de compresión de las tablas para sacar el máximo provecho del procesamiento en paralelo. Para obtener más información, consulte [Optimización de tablas automática](t_Creating_tables.md)
**Consulta guardada en el disco**
Es posible que sus consultas se estén guardando en el disco, al menos una parte de la ejecución de las consultas. Para obtener más información, consulte [Mejora del rendimiento de las consultas](query-performance-improvement-opportunities.md).
**Consulta actual es espera hasta que otras consultas finalicen**
Puede mejorar el rendimiento general del sistema mediante la creación de colas de consultas y la asignación de diferentes tipos de consultas a las colas correspondientes. Para obtener más información, consulte [Administración de la carga de trabajo](cm-c-implementing-workload-management.md).
**Falta de optimización en las consultas**
Analice el plan de explicación para encontrar oportunidades de reescritura de las consultas o de optimización de la base de datos. Para obtener más información, consulte [Creación e interpretación de un plan de consultas](c-the-query-plan.md).
**Mayor memoria para la ejecución de consultas**
Si una consulta específica necesita más memora, puede aumentar la memoria disponible si aumenta el recuento [wlm\_query\_slot\_count](r_wlm_query_slot_count.md).
**Ejecución de un comando VACUUM basado en la base de datos**
Ejecute el comando VACUUM siempre que añada, elimine o modifique una cantidad importante de filas, a menos que cargue sus datos en orden de clave de ordenación. El comando VACUUM reorganiza sus datos para conservar la ordenación y el rendimiento de la restauración. Para obtener más información, consulte [Limpieza de tablas](t_Reclaiming_storage_space202.md).
## Recursos adicionales para solucionar problemas de consultas de larga duración
A continuación, se indican temas de la vista del sistema y otras secciones de la documentación que resultan útiles para la optimización de consultas:
+ La vista del sistema [STV\_INFLIGHT](r_STV_INFLIGHT.md) muestra las consultas que se están ejecutando en el clúster. Puede ser útil utilizarlo junto con [STV\_RECENTS](r_STV_RECENTS.md) para determinar qué consultas se están ejecutando en ese momento o se han completado recientemente.
+ [SYS\_QUERY\_HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) es útil para solucionar problemas. Muestra las consultas DDL y DML con propiedades pertinentes como su estado actual, por ejemplo `running` o `failed`, el tiempo que tardó cada una en ejecutarse y si una consulta se ejecutó en un clúster con escalado de simultaneidad.
+ [STL\_QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md) captura el texto de la consulta para los comandos SQL. Además, [SVV\_QUERY\_INFLIGHT](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md), que une STL\_QUERYTEXT a STV\_INFLIGHT, muestra más metadatos de consulta.
+ Un conflicto entre transacciones y bloqueos puede ser un posible origen de problemas de rendimiento de las consultas. Para obtener información sobre las transacciones que actualmente mantienen bloqueos en las tablas, consulte [SVV\_TRANSACTIONS](r_SVV_TRANSACTIONS.md).
+ [Identificación de consultas que deben ajustarse con prioridad](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/diagnostic-queries-for-query-tuning.html#identify-queries-that-are-top-candidates-for-tuning) proporciona una consulta de solución de problemas que lo ayuda a determinar qué consultas ejecutadas recientemente consumieron más tiempo. Esto puede ayudarlo a centrar sus esfuerzos en las consultas que necesitan mejoras.
+ Si desea profundizar en la administración de consultas y comprender cómo administrar las colas de consultas, [Administración de la carga de trabajo](cm-c-implementing-workload-management.md) le muestra cómo hacerlo. La administración de cargas de trabajo es una característica avanzada y recomendamos la administración automatizada de cargas de trabajo en la mayoría de los casos.