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/).
# STV\$1INFLIGHT
Utilice la tabla STV\$1INFLIGHT para determinar cuáles son las consultas que se están ejecutando en el clúster. Si está solucionando problemas, resulta útil para comprobar el estado de las consultas de larga duración.
STV\$1INFLIGHT no muestra las consultas únicas del nodo principal. Para obtener más información, consulte [Funciones específicas del nodo principal](c_SQL_functions_leader_node_only.md). Todos los usuarios pueden ver STV\$1INFLIGHT. Los superusuarios pueden ver todas las filas; los usuarios normales solo pueden ver sus datos. Para obtener más información, consulte [Visibilidad de datos en las tablas y vistas de sistema](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Algunos o todos los datos de esta tabla también están en la vista de monitoreo SYS [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md). Los datos de la vista de monitoreo SYS están formateados para que sean más fáciles de usar y entender. Se recomienda utilizar la vista de monitoreo SYS para las consultas.
## Solución de problemas con STV\$1INFLIGHT
Si utiliza STV\$1INFLIGHT para solucionar problemas de rendimiento de una consulta o de una colección de consultas, tenga en cuenta lo siguiente:
+ Las transacciones abiertas de larga duración suelen aumentar la carga. Estas transacciones abiertas pueden dar lugar a tiempos de ejecución más largos para otras consultas.
+ Los trabajos COPY y ETL de larga duración pueden afectar a otras consultas que se ejecuten en el clúster, si están consumiendo muchos recursos de computación. En la mayoría de los casos, trasladar estos trabajos de larga duración a momentos de poco uso aumenta el rendimiento de las cargas de trabajo de creación de informes o análisis.
+ Existen vistas que proporcionan información relacionada con STV\$1INFLIGHT. Entre ellas se incluye [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md), que captura el texto de consulta de los comandos SQL, y [SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md), que une STV\$1INFLIGHT a STL\$1QUERYTEXT. También puede utilizar [STV\$1RECENTS](r_STV_RECENTS.md) con STV\$1INFLIGHT para la solución de problemas. Por ejemplo, STV\$1RECENTS puede indicar si determinadas consultas se encuentran en estado *En ejecución* o *Terminado*. La combinación de esta información con los resultados de STV\$1INFLIGHT puede darle más información sobre las propiedades de una consulta y el impacto en los recursos de computación.
También puede monitorear las consultas en ejecución mediante la consola de Amazon Redshift.
## Columnas de la tabla
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/redshift/latest/dg/r_STV_INFLIGHT.html)
## Consultas de ejemplo
Para ver todas las consultas activas que se están ejecutando actualmente en la base de datos, escriba la siguiente consulta:
```
select * from stv_inflight;
```
En el siguiente ejemplo de salida, se muestra dos consultas que se están ejecutando actualmente, incluida la misma consulta STV\$1INFLIGHT y una consulta que se ejecutó desde un script denominado `avgwait.sql`:
```
select slice, query, trim(label) querylabel, pid,
starttime, substring(text,1,20) querytext
from stv_inflight;
slice|query|querylabel | pid | starttime | querytext
-----+-----+-----------+-----+--------------------------+--------------------
1011 | 21 | | 646 |2012-01-26 13:23:15.645503|select slice, query,
1011 | 20 |avgwait.sql| 499 |2012-01-26 13:23:14.159912|select avg(datediff(
(2 rows)
```
La siguiente consulta selecciona varias columnas, como concurrency\$1scaling\$1status. Esta columna indica si las consultas se están enviando al clúster de escalado de simultaneidad. Si el valor es `1` para algunos resultados, es una indicación de que se están utilizando recursos de computación con escalado de simultaneidad. Para obtener más información, consulte [Escalado de simultaneidad](concurrency-scaling.md).
```
select userid,
query,
pid,
starttime,
text,
suspended,
concurrency_scaling_status
from STV_INFLIGHT;
```
La salida de ejemplo muestra el envío de una consulta al clúster de escalado de simultaneidad.
```
query | pid | starttime | text | suspended | concurrency_scaling_status
--------+---------+----------------------------|------------------------|---------------|-------------------------------
1234567 | 123456 | 2012-01-26 13:23:15.645503 | select userid, query... 0 1
2345678 | 234567 | 2012-01-26 13:23:14.159912 | select avg(datediff(... 0 0
(2 rows)
```
Para obtener más consejos sobre la resolución de problemas de rendimiento de las consultas, consulte [Solución de problemas de consultas](queries-troubleshooting.md).