从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。
# 用于日志记录的 STL 视图
STL 系统视图从 Amazon Redshift 日志文件中生成，以提供该系统的历史记录。
这些文件位于数据仓库集群中的每个节点上。STL 视图提取日志中的信息并将信息的格式设置为可供系统管理员使用的视图。
**日志保留** – STL 系统视图保留七天的日志历史记录。所有集群大小和节点类型的日志保留均得到保证，并且不受集群工作负载变化的影响。日志保留也不会受到集群状态（例如集群暂停）的影响。仅当集群是新集群时，您的日志历史记录才会少于七天。您不必执行任何操作即可保留日志，但必须定期将日志数据复制到其他表，或将其上传到 Amazon S3，以保留超过 7 天的日志数据。
**Topics**
+ [STL\$1AGGR](r_STL_AGGR.md)
+ [STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG](r_STL_ALERT_EVENT_LOG.md)
+ [STL\$1ANALYZE](r_STL_ANALYZE.md)
+ [STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION](r_STL_ANALYZE_COMPRESSION.md)
+ [STL\$1BCAST](r_STL_BCAST.md)
+ [STL\$1COMMIT\$1STATS](r_STL_COMMIT_STATS.md)
+ [STL\$1CONNECTION\$1LOG](r_STL_CONNECTION_LOG.md)
+ [STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md)
+ [STL\$1DELETE](r_STL_DELETE.md)
+ [STL\$1DISK\$1FULL\$1DIAG](r_STL_DISK_FULL_DIAG.md)
+ [STL\$1DIST](r_STL_DIST.md)
+ [STL\$1ERROR](r_STL_ERROR.md)
+ [STL\$1EXPLAIN](r_STL_EXPLAIN.md)
+ [STL\$1FILE\$1SCAN](r_STL_FILE_SCAN.md)
+ [STL\$1HASH](r_STL_HASH.md)
+ [STL\$1HASHJOIN](r_STL_HASHJOIN.md)
+ [STL\$1INSERT](r_STL_INSERT.md)
+ [STL\$1LIMIT](r_STL_LIMIT.md)
+ [STL\$1LOAD\$1COMMITS](r_STL_LOAD_COMMITS.md)
+ [STL\$1LOAD\$1ERRORS](r_STL_LOAD_ERRORS.md)
+ [STL\$1LOADERROR\$1DETAIL](r_STL_LOADERROR_DETAIL.md)
+ [STL\$1MERGE](r_STL_MERGE.md)
+ [STL\$1MERGEJOIN](r_STL_MERGEJOIN.md)
+ [STL\$1MV\$1STATE](r_STL_MV_STATE.md)
+ [STL\$1NESTLOOP](r_STL_NESTLOOP.md)
+ [STL\$1PARSE](r_STL_PARSE.md)
+ [STL\$1PLAN\$1INFO](r_STL_PLAN_INFO.md)
+ [STL\$1PROJECT](r_STL_PROJECT.md)
+ [STL\$1QUERY](r_STL_QUERY.md)
+ [STL\$1QUERY\$1METRICS](r_STL_QUERY_METRICS.md)
+ [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md)
+ [STL\$1REPLACEMENTS](r_STL_REPLACEMENTS.md)
+ [STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS](r_STL_RESTARTED_SESSIONS.md)
+ [STL\$1RETURN](r_STL_RETURN.md)
+ [STL\$1S3CLIENT](r_STL_S3CLIENT.md)
+ [STL\$1S3CLIENT\$1ERROR](r_STL_S3CLIENT_ERROR.md)
+ [STL\$1SAVE](r_STL_SAVE.md)
+ [STL\$1SCAN](r_STL_SCAN.md)
+ [STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md)
+ [STL\$1SESSIONS](r_STL_SESSIONS.md)
+ [STL\$1SORT](r_STL_SORT.md)
+ [STL\$1SSHCLIENT\$1ERROR](r_STL_SSHCLIENT_ERROR.md)
+ [STL\$1STREAM\$1SEGS](r_STL_STREAM_SEGS.md)
+ [STL\$1TR\$1CONFLICT](r_STL_TR_CONFLICT.md)
+ [STL\$1UNDONE](r_STL_UNDONE.md)
+ [STL\$1UNIQUE](r_STL_UNIQUE.md)
+ [STL\$1UNLOAD\$1LOG](r_STL_UNLOAD_LOG.md)
+ [STL\$1USAGE\$1CONTROL](r_STL_USAGE_CONTROL.md)
+ [STL\$1USERLOG](r_STL_USERLOG.md)
+ [STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md)
+ [STL\$1VACUUM](r_STL_VACUUM.md)
+ [STL\$1WINDOW](r_STL_WINDOW.md)
+ [STL\$1WLM\$1ERROR](r_STL_WLM_ERROR.md)
+ [STL\$1WLM\$1RULE\$1ACTION](r_STL_WLM_RULE_ACTION.md)
+ [STL\$1WLM\$1QUERY](r_STL_WLM_QUERY.md)
# STL\$1AGGR
分析查询的聚合执行步骤。这些步骤发生于执行聚合函数和 GROUP BY 语句期间。
STL\$1AGGR 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1AGGR 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_AGGR.html)
## 示例查询
返回有关 SLICE 1 和 TBL 239 的聚合执行步骤的信息。
```
select query, segment, bytes, slots, occupied, maxlength, is_diskbased, workmem, type
from stl_aggr where slice=1 and tbl=239
order by rows
limit 10;
```
```
query | segment | bytes | slots | occupied | maxlength | is_diskbased | workmem | type
-------+---------+-------+---------+----------+-----------+--------------+-----------+--------
562 | 1 | 0 | 4194304 | 0 | 0 | f | 383385600 | HASHED
616 | 1 | 0 | 4194304 | 0 | 0 | f | 383385600 | HASHED
546 | 1 | 0 | 4194304 | 0 | 0 | f | 383385600 | HASHED
547 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
685 | 1 | 32 | 4194304 | 1 | 0 | f | 383385600 | HASHED
652 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
680 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
658 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
686 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
695 | 1 | 32 | 4194304 | 1 | 0 | f | 383385600 | HASHED
(10 rows)
```
# STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG
当查询优化程序发现可能指示性能问题的条件时记录警报。使用 STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG 视图标识用于改进查询性能的机会。
一个查询包含多个区段，而且每个区段包含一个或多个步骤。有关更多信息，请参阅 [查询处理](c-query-processing.md)。
STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_ALERT_EVENT_LOG.html)
## 使用说明
您可以使用 STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG 来标识查询中的潜在问题，然后按照[查询性能优化](c-optimizing-query-performance.md)中的做法来优化数据库设计并重新编写查询。STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG 将记录以下警报：
+ **缺失统计数据**
统计数据缺失。在加载数据或进行大量更改之后运行 ANALYZE 并结合使用 STATUPDATE 和 COPY 操作。有关更多信息，请参阅 [设计查询的 Amazon Redshift 最佳实践](c_designing-queries-best-practices.md)。
+ **嵌套循环**
一个嵌套循环通常是一个笛卡尔积。评估您的查询以确保所有参与表均已高效地联接。
+ **选择性非常强的筛选条件**
返回的行与扫描的行的比率小于 0.05。扫描的行数是 `rows_pre_user_filter` 的值，而返回的行数是 [STL\$1SCAN](r_STL_SCAN.md) 系统视图中的行数值。表示查询正在扫描数量极其大的行来确定结果集。这可能是由于排序键缺失或不正确导致的。有关更多信息，请参阅 [排序键](t_Sorting_data.md)。
+ **过多的虚影行**
扫描跳过了相对大量的标记为已删除但未抽空的行或已插入但未提交的行。有关更多信息，请参阅 [对表执行 vacuum 操作](t_Reclaiming_storage_space202.md)。
+ **大型分配**
为进行哈希联接或聚合重新分配了超过 1000000 的行。有关更多信息，请参阅 [用于优化查询的数据分配](t_Distributing_data.md)。
+ **大型广播**
为进行哈希联接广播了超过了 1000000 的行。有关更多信息，请参阅 [用于优化查询的数据分配](t_Distributing_data.md)。
+ **顺序执行**
DS\$1DIST\$1ALL\$1INNER 重新分配方式已在查询计划中指明，此方式强制实施序列执行，因为整个内部表已重新分配到单个节点。有关更多信息，请参阅 [用于优化查询的数据分配](t_Distributing_data.md)。
## 示例查询
以下查询显示了四种查询的警报事件。
```
SELECT query, substring(event,0,25) as event,
substring(solution,0,25) as solution,
trim(event_time) as event_time from stl_alert_event_log order by query;
query | event | solution | event_time
-------+-------------------------------+------------------------------+---------------------
6567 | Missing query planner statist | Run the ANALYZE command | 2014-01-03 18:20:58
7450 | Scanned a large number of del | Run the VACUUM command to rec| 2014-01-03 21:19:31
8406 | Nested Loop Join in the query | Review the join predicates to| 2014-01-04 00:34:22
29512 | Very selective query filter:r | Review the choice of sort key| 2014-01-06 22:00:00
(4 rows)
```
# STL\$1ANALYZE
记录 [ANALYZE](r_ANALYZE.md) 操作的详细信息。
STL\$1ANALYZE 只对超级用户可见。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY](SYS_ANALYZE_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_ANALYZE.html)
## 示例查询
以下示例联接 STV\$1TBL\$1PERM 以显示表名称和执行详细信息。
```
select distinct a.xid, trim(t.name) as name, a.status, a.rows, a.modified_rows, a.starttime, a.endtime
from stl_analyze a
join stv_tbl_perm t on t.id=a.table_id
where name = 'users'
order by starttime;
xid | name | status | rows | modified_rows | starttime | endtime
-------+-------+-----------------+-------+---------------+---------------------+--------------------
1582 | users | Full | 49990 | 49990 | 2016-09-22 22:02:23 | 2016-09-22 22:02:28
244287 | users | Full | 24992 | 74988 | 2016-10-04 22:50:58 | 2016-10-04 22:51:01
244712 | users | Full | 49984 | 24992 | 2016-10-04 22:56:07 | 2016-10-04 22:56:07
245071 | users | Skipped | 49984 | 0 | 2016-10-04 22:58:17 | 2016-10-04 22:58:17
245439 | users | Skipped | 49984 | 1982 | 2016-10-04 23:00:13 | 2016-10-04 23:00:13
(5 rows)
```
# STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION
记录在 COPY 或 ANALYZE COMPRESSION 命令期间压缩分析操作的详细信息。
STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY](r_SYS_ANALYZE_COMPRESSION_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_ANALYZE_COMPRESSION.html)
## 示例查询
以下示例检查在同一个会话中运行的最后一个 COPY 命令对 `lineitem` 表执行压缩分析的详细信息。
```
select xid, tbl, btrim(tablename) as tablename, col, old_encoding, new_encoding, best_compression_encoding, mode
from stl_analyze_compression
where xid = (select xid from stl_query where query = pg_last_copy_id()) order by col;
xid | tbl | tablename | col | old_encoding | new_encoding | best_compression_encoding | mode
------+--------+-----------+-----+-----------------+-----------------+---------------------------+----------------
5308 | 158961 | $lineitem | 0 | mostly32 | az64 | delta | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 1 | mostly32 | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 2 | lzo | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 3 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 4 | bytedict | az64 | bytedict | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 5 | mostly32 | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 6 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 7 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 8 | lzo | lzo | lzo | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 9 | runlength | runlength | runlength | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 10 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 11 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 12 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 13 | bytedict | bytedict | bytedict | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 14 | bytedict | bytedict | bytedict | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 15 | text255 | text255 | text255 | ON
(16 rows)
```
# STL\$1BCAST
记录有关在执行广播数据的查询步骤期间的网络活动的信息。将按照在对给定切片执行给定步骤期间通过网络发送的行、字节和数据包的数量来捕获网络流量。步骤的持续时间是记录的开始时间与结束时间之差。
要在查询中标识广播步骤，请在 SVL\$1QUERY\$1SUMMARY 视图中查找 bcast 标签或者运行 EXPLAIN 命令，然后查找包括 bcast 的步骤属性。
STL\$1BCAST 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1BCAST 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_BCAST.html)
### 示例查询
以下示例返回查询的广播信息，其中有一个或多个数据包而且查询的开始时间与结束时间之差为一秒或一秒以上。
```
select query, slice, step, rows, bytes, packets, datediff(seconds, starttime, endtime)
from stl_bcast
where packets>0 and datediff(seconds, starttime, endtime)>0;
```
```
query | slice | step | rows | bytes | packets | date_diff
-------+-------+------+------+-------+---------+-----------
453 | 2 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
798 | 2 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
1408 | 2 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
2993 | 0 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
5045 | 3 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
8073 | 3 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
8163 | 3 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
9212 | 1 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
9873 | 1 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
(9 rows)
```
# STL\$1COMMIT\$1STATS
提供与提交性能相关的指标，包括提交的各个阶段的时间和提交的数据块的数量。查询 STL\$1COMMIT\$1STATS 以确定提交时使用的是事务的哪个部分以及出现了多少队列。
STL\$1COMMIT\$1STATS 仅对超级用户可见。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_COMMIT_STATS.html)
## 示例查询
```
select node, datediff(ms,startqueue,startwork) as queue_time,
datediff(ms, startwork, endtime) as commit_time, queuelen
from stl_commit_stats
where xid = 2574
order by node;
node | queue_time | commit_time | queuelen
-----+--------------+-------------+---------
-1 | 0 | 617 | 0
0 | 444950725641 | 616 | 0
1 | 444950725636 | 616 | 0
```
# STL\$1CONNECTION\$1LOG
记录身份验证尝试以及连接与断开连接。
STL\$1CONNECTION\$1LOG 仅对超级用户可见。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1CONNECTION\$1LOG](SYS_CONNECTION_LOG.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_CONNECTION_LOG.html)
## 示例查询
要查看打开连接的详细信息，请运行以下查询。
```
select recordtime, username, dbname, remotehost, remoteport
from stl_connection_log
where event = 'initiating session'
and pid not in
(select pid from stl_connection_log
where event = 'disconnecting session')
order by 1 desc;
recordtime | username | dbname | remotehost | remoteport
--------------------+-------------+------------+---------------+------------
2014-11-06 20:30:06 | rdsdb | dev | [local] |
2014-11-06 20:29:37 | test001 | test | 10.49.42.138 | 11111
2014-11-05 20:30:29 | rdsdb | dev | 10.49.42.138 | 33333
2014-11-05 20:28:35 | rdsdb | dev | [local] |
(4 rows)
```
以下示例反映了一次失败的身份验证尝试和一次成功的连接与断开连接。
```
select event, recordtime, remotehost, username
from stl_connection_log order by recordtime;
event | recordtime | remotehost | username
-----------------------+---------------------------+--------------+---------
authentication failure | 2012-10-25 14:41:56.96391 | 10.49.42.138 | john
authenticated | 2012-10-25 14:42:10.87613 | 10.49.42.138 | john
initiating session | 2012-10-25 14:42:10.87638 | 10.49.42.138 | john
disconnecting session | 2012-10-25 14:42:19.95992 | 10.49.42.138 | john
(4 rows)
```
以下示例显示了 ODBC 驱动程序的版本、客户端计算机上的操作系统以及用于连接到 Amazon Redshift 集群的插件。在此示例中，使用的插件用于使用登录名和密码进行标准 ODBC 驱动程序身份验证。
```
select driver_version, os_version, plugin_name from stl_connection_log;
driver_version | os_version | plugin_name
----------------------------------------+-----------------------------------+--------------------
Amazon Redshift ODBC Driver 1.4.15.0001 | Darwin 18.7.0 x86_64 | none
Amazon Redshift ODBC Driver 1.4.15.0001 | Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | none
```
以下示例显示了客户端计算机上的操作系统版本、驱动程序版本和协议版本。
```
select os_version, driver_version, protocol_version from stl_connection_log;
os_version | driver_version | protocol_version
--------------------------------+------------------------------+--------------------
Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | Redshift JDBC Driver 2.0.0.0 | 2
Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | Redshift JDBC Driver 2.0.0.0 | 2
Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | Redshift JDBC Driver 2.0.0.0 | 2
```
# STL\$1DDLTEXT
捕获在系统上运行的以下 DDL 语句。
这些 DDL 语句包括以下查询和对象：
+ CREATE SCHEMA、TABLE、VIEW
+ DROP SCHEMA、TABLE、VIEW
+ ALTER SCHEMA、TABLE
另请参阅 [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md)、[STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md) 和 [SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md)。这些视图提供了在系统上运行的 SQL 命令的时间表，此历史记录非常适合用于排查问题以及创建所有系统活动的审计跟踪记录。
使用 STARTTIME 和 ENDTIME 列了解在某个给定时间段内记录了哪些语句。SQL 文本的长数据块已分为 200 个字符长的行；SEQUENCE 列标识了属于一个语句的文本片段。
STL\$1DDLTEXT 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_DDLTEXT.html)
## 示例查询
以下查询将返回包含以前运行的 DDL 语句的记录。
```
select xid, starttime, sequence, substring(text,1,40) as text
from stl_ddltext order by xid desc, sequence;
```
以下是显示了四个 CREATE TABLE 语句的示例输出。DDL 语句显示在 `text` 列，为方便阅读，该列已被截断。
```
xid | starttime | sequence | text
------+----------------------------+----------+------------------------------------------
1806 | 2013-10-23 00:11:14.709851 | 0 | CREATE TABLE supplier ( s_suppkey int4 N
1806 | 2013-10-23 00:11:14.709851 | 1 | s_comment varchar(101) NOT NULL )
1805 | 2013-10-23 00:11:14.496153 | 0 | CREATE TABLE region ( r_regionkey int4 N
1804 | 2013-10-23 00:11:14.285986 | 0 | CREATE TABLE partsupp ( ps_partkey int8
1803 | 2013-10-23 00:11:14.056901 | 0 | CREATE TABLE part ( p_partkey int8 NOT N
1803 | 2013-10-23 00:11:14.056901 | 1 | ner char(10) NOT NULL , p_retailprice nu
(6 rows)
```
### 重新构造存储的 SQL
以下 SQL 列出了存储在 STL\$1DDLTEXT 的 `text` 列中的行。这些行按 `xid` 和 `sequence` 排序。如果原始 SQL 的长度超过 200 个字符并有多个行，则 STL\$1DDLTEXT 可以按 `sequence` 包含多个行。
```
SELECT xid, sequence, LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END, '') WITHIN GROUP (ORDER BY sequence) as query_statement
FROM stl_ddltext GROUP BY xid, sequence ORDER BY xid, sequence;
```
```
xid | sequence | query_statement
--------+-----------+-----------------
7886671 0 create external schema schema_spectrum_uddh\nfrom data catalog\ndatabase 'spectrum_db_uddh'\niam_role ''\ncreate external database if not exists;
7886752 0 CREATE EXTERNAL TABLE schema_spectrum_uddh.soccer_league\n(\n league_rank smallint,\n prev_rank smallint,\n club_name varchar(15),\n league_name varchar(20),\n league_off decimal(6,2),\n le
7886752 1 ague_def decimal(6,2),\n league_spi decimal(6,2),\n league_nspi smallint\n)\nROW FORMAT DELIMITED \n FIELDS TERMINATED BY ',' \n LINES TERMINATED BY '\\n\\l'\nstored as textfile\nLOCATION 's
7886752 2 3://mybucket-spectrum-uddh/'\ntable properties ('skip.header.line.count'='1');
...
```
要重新构造存储在 STL\$1DDLTEXT 的 `text` 列中的 SQL，请运行以下 SQL 语句。它聚合了 `text` 列中的一个或多个段的 DDL 语句。在运行重新构造的 SQL 之前，将任何 (`\n`) 特殊字符替换为 SQL 客户端中的新行。以下 SELECT 语句的结果按顺序将三个行放在一起，以便在 `query_statement` 字段中重新构建 SQL。
```
SELECT LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END) WITHIN GROUP (ORDER BY sequence) as query_statement
FROM stl_ddltext GROUP BY xid, endtime order by xid, endtime;
```
```
query_statement
--------------
create external schema schema_spectrum_uddh\nfrom data catalog\ndatabase 'spectrum_db_uddh'\niam_role ''\ncreate external database if not exists;
CREATE EXTERNAL TABLE schema_spectrum_uddh.soccer_league\n(\n league_rank smallint,\n prev_rank smallint,\n club_name varchar(15),\n league_name varchar(20),\n league_off decimal(6,2),\n league_def decimal(6,2),\n league_spi decimal(6,2),\n league_nspi smallint\n)\nROW FORMAT DELIMITED \n FIELDS TERMINATED BY ',' \n LINES TERMINATED BY '\\n\\l'\nstored as textfile\nLOCATION 's3://mybucket-spectrum-uddh/'\ntable properties ('skip.header.line.count'='1');
```
# STL\$1DELETE
分析查询的删除执行步骤。
STL\$1DELETE 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1DELETE 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_DELETE.html)
## 示例查询
为了在 STL\$1DELETE 中创建行，以下示例将一行插入到 EVENT 表中，然后删除该行。
首先，将一行插入到 EVENT 表中并确认已插入该行。
```
insert into event(eventid,venueid,catid,dateid,eventname)
values ((select max(eventid)+1 from event),95,9,1857,'Lollapalooza');
```
```
select * from event
where eventname='Lollapalooza'
order by eventid;
```
```
eventid | venueid | catid | dateid | eventname | starttime
---------+---------+-------+--------+--------------+---------------------
4274 | 102 | 9 | 1965 | Lollapalooza | 2008-05-01 19:00:00
4684 | 114 | 9 | 2105 | Lollapalooza | 2008-10-06 14:00:00
5673 | 128 | 9 | 1973 | Lollapalooza | 2008-05-01 15:00:00
5740 | 51 | 9 | 1933 | Lollapalooza | 2008-04-17 15:00:00
5856 | 119 | 9 | 1831 | Lollapalooza | 2008-01-05 14:00:00
6040 | 126 | 9 | 2145 | Lollapalooza | 2008-11-15 15:00:00
7972 | 92 | 9 | 2026 | Lollapalooza | 2008-07-19 19:30:00
8046 | 65 | 9 | 1840 | Lollapalooza | 2008-01-14 15:00:00
8518 | 48 | 9 | 1904 | Lollapalooza | 2008-03-19 15:00:00
8799 | 95 | 9 | 1857 | Lollapalooza |
(10 rows)
```
现在，删除您添加到 EVENT 表中的行并确认已删除该行。
```
delete from event
where eventname='Lollapalooza' and eventid=(select max(eventid) from event);
```
```
select * from event
where eventname='Lollapalooza'
order by eventid;
```
```
eventid | venueid | catid | dateid | eventname | starttime
---------+---------+-------+--------+--------------+---------------------
4274 | 102 | 9 | 1965 | Lollapalooza | 2008-05-01 19:00:00
4684 | 114 | 9 | 2105 | Lollapalooza | 2008-10-06 14:00:00
5673 | 128 | 9 | 1973 | Lollapalooza | 2008-05-01 15:00:00
5740 | 51 | 9 | 1933 | Lollapalooza | 2008-04-17 15:00:00
5856 | 119 | 9 | 1831 | Lollapalooza | 2008-01-05 14:00:00
6040 | 126 | 9 | 2145 | Lollapalooza | 2008-11-15 15:00:00
7972 | 92 | 9 | 2026 | Lollapalooza | 2008-07-19 19:30:00
8046 | 65 | 9 | 1840 | Lollapalooza | 2008-01-14 15:00:00
8518 | 48 | 9 | 1904 | Lollapalooza | 2008-03-19 15:00:00
(9 rows)
```
然后，查询 stl\$1delete 以查看删除的执行步骤。在本示例中，查询返回 300 多行，因此已缩短下面的输出以便于显示。
```
select query, slice, segment, step, tasknum, rows, tbl from stl_delete order by query;
```
```
query | slice | segment | step | tasknum | rows | tbl
-------+-------+---------+------+---------+------+--------
7 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 100000
7 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 100000
8 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 100001
8 | 1 | 0 | 1 | 2 | 0 | 100001
9 | 0 | 0 | 1 | 4 | 0 | 100002
9 | 1 | 0 | 1 | 4 | 0 | 100002
10 | 0 | 0 | 1 | 6 | 0 | 100003
10 | 1 | 0 | 1 | 6 | 0 | 100003
11 | 0 | 0 | 1 | 8 | 0 | 100253
11 | 1 | 0 | 1 | 8 | 0 | 100253
12 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 100255
12 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 100255
13 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 100257
13 | 1 | 0 | 1 | 2 | 0 | 100257
14 | 0 | 0 | 1 | 4 | 0 | 100259
14 | 1 | 0 | 1 | 4 | 0 | 100259
...
```
# STL\$1DISK\$1FULL\$1DIAG
有关磁盘已满时记录的错误的日志信息。
STL\$1DISK\$1FULL\$1DIAG 仅对超级用户可见。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_DISK_FULL_DIAG.html)
## 示例查询
以下示例返回有磁盘已满错误时存储的数据的详细信息。
```
select * from stl_disk_full_diag
```
以下示例将 `currenttime` 转换为时间戳。
```
select '2000-01-01'::timestamp + (currenttime/1000000.0)* interval '1 second' as currenttime,node_num,query_id,temp_blocks from pg_catalog.stl_disk_full_diag;
```
```
currenttime | node_num | query_id | temp_blocks
----------------------------+----------+----------+-------------
2019-05-18 19:19:18.609338 | 0 | 569399 | 70982
2019-05-18 19:37:44.755548 | 0 | 569580 | 70982
2019-05-20 13:37:20.566916 | 0 | 597424 | 70869
```
# STL\$1DIST
记录有关在执行分配数据的查询步骤期间的网络活动的信息。将按照在对给定切片执行给定步骤期间通过网络发送的行、字节和数据包的数量来捕获网络流量。步骤的持续时间是记录的开始时间与结束时间之差。
要标识查询中的分配步骤，请在 QUERY\$1SUMMARY 视图中查找 dist 标签或者运行 EXPLAIN 命令，然后查找包含 dist 的步骤属性。
STL\$1DIST 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1DIST 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_DIST.html)
## 示例查询
以下示例返回具有一个或多个数据包且持续时间大于零的查询的分配信息。
```
select query, slice, step, rows, bytes, packets,
datediff(seconds, starttime, endtime) as duration
from stl_dist
where packets>0 and datediff(seconds, starttime, endtime)>0
order by query
limit 10;
```
```
query | slice | step | rows | bytes | packets | duration
--------+-------+------+--------+---------+---------+-----------
567 | 1 | 4 | 49990 | 6249564 | 707 | 1
630 | 0 | 5 | 8798 | 408404 | 46 | 2
645 | 1 | 4 | 8798 | 408404 | 46 | 1
651 | 1 | 5 | 192497 | 9226320 | 1039 | 6
669 | 1 | 4 | 192497 | 9226320 | 1039 | 4
675 | 1 | 5 | 3766 | 194656 | 22 | 1
696 | 0 | 4 | 3766 | 194656 | 22 | 1
705 | 0 | 4 | 930 | 44400 | 5 | 1
111525 | 0 | 3 | 68 | 17408 | 2 | 1
(9 rows)
```
# STL\$1ERROR
记录由 Amazon Redshift 数据库引擎生成的内部处理错误。STL\$1ERROR 不记录 SQL 错误或消息。STL\$1ERROR 中的信息对排除某些错误非常有用。AWS Support 工程师可能要求您提供此信息来作为故障排除过程的一部分。
STL\$1ERROR 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
有关在使用 Copy 命令加载数据时可生成的错误代码的列表，请参阅[加载错误参考](r_Load_Error_Reference.md)。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_ERROR.html)
## 示例查询
以下示例检索了 STL\$1ERROR 中的错误信息。
```
select process, errcode, linenum as line,
trim(error) as err
from stl_error;
process | errcode | line | err
--------------+---------+------+------------------------------------------------------------------
padbmaster | 8001 | 194 | Path prefix: s3://redshift-downloads/testnulls/venue.txt*
padbmaster | 8001 | 529 | Listing bucket=redshift-downloads prefix=tests/category-csv-quotes
padbmaster | 2 | 190 | database "template0" is not currently accepting connections
padbmaster | 32 | 1956 | pq_flush: could not send data to client: Broken pipe
(4 rows)
```
# STL\$1EXPLAIN
显示已提交供执行的查询的 EXPLAIN 计划。
STL\$1EXPLAIN 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1EXPLAIN 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1EXPLAIN](SYS_QUERY_EXPLAIN.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_EXPLAIN.html)
## 示例查询
考虑聚合联接查询的以下 EXPLAIN 输出：
```
explain select avg(datediff(day, listtime, saletime)) as avgwait
from sales, listing where sales.listid = listing.listid;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
XN Aggregate (cost=6350.30..6350.31 rows=1 width=16)
-> XN Hash Join DS_DIST_NONE (cost=47.08..6340.89 rows=3766 width=16)
Hash Cond: ("outer".listid = "inner".listid)
-> XN Seq Scan on listing (cost=0.00..1924.97 rows=192497 width=12)
-> XN Hash (cost=37.66..37.66 rows=3766 width=12)
-> XN Seq Scan on sales (cost=0.00..37.66 rows=3766 width=12)
(6 rows)
```
如果您运行此查询且其查询 ID 为 10，则您可以使用 STL\$1EXPLAIN 表来查看 EXPLAIN 命令返回的同类信息：
```
select query,nodeid,parentid,substring(plannode from 1 for 30),
substring(info from 1 for 20) from stl_explain
where query=10 order by 1,2;
query| nodeid |parentid| substring | substring
-----+--------+--------+--------------------------------+-------------------
10 | 1 | 0 |XN Aggregate (cost=6717.61..6 |
10 | 2 | 1 | -> XN Merge Join DS_DIST_NO | Merge Cond:("outer"
10 | 3 | 2 | -> XN Seq Scan on lis |
10 | 4 | 2 | -> XN Seq Scan on sal |
(4 rows)
```
请考虑以下查询：
```
select event.eventid, sum(pricepaid)
from event, sales
where event.eventid=sales.eventid
group by event.eventid order by 2 desc;
eventid | sum
--------+----------
289 | 51846.00
7895 | 51049.00
1602 | 50301.00
851 | 49956.00
7315 | 49823.00
...
```
如果此查询的 ID 为 15，则以下系统视图查询返回已完成的计划节点。在这种情况下，将反转节点的顺序以显示执行的实际顺序：
```
select query,nodeid,parentid,substring(plannode from 1 for 56)
from stl_explain where query=15 order by 1, 2 desc;
query|nodeid|parentid| substring
-----+------+--------+--------------------------------------------------------
15 | 8 | 7 | -> XN Seq Scan on eve
15 | 7 | 5 | -> XN Hash(cost=87.98..87.9
15 | 6 | 5 | -> XN Seq Scan on sales(cos
15 | 5 | 4 | -> XN Hash Join DS_DIST_OUTER(cos
15 | 4 | 3 | -> XN HashAggregate(cost=862286577.07..
15 | 3 | 2 | -> XN Sort(cost=1000862287175.47..10008622871
15 | 2 | 1 | -> XN Network(cost=1000862287175.47..1000862287197.
15 | 1 | 0 |XN Merge(cost=1000862287175.47..1000862287197.46 rows=87
(8 rows)
```
以下查询检索包含一个窗口函数的任何查询计划的查询 ID：
```
select query, trim(plannode) from stl_explain
where plannode like '%Window%';
query| btrim
-----+------------------------------------------------------------------------
26 | -> XN Window(cost=1000985348268.57..1000985351256.98 rows=170 width=33)
27 | -> XN Window(cost=1000985348268.57..1000985351256.98 rows=170 width=33)
(2 rows)
```
# STL\$1FILE\$1SCAN
返回通过使用 COPY 命令加载数据时 Amazon Redshift 读取的文件。
查询此视图可帮助排查数据加载错误。STL\$1FILE\$1SCAN 可对于精确查找并行数据加载中的问题特别有用，因为并行数据加载通常只需一个 COPY 命令即可加载许多文件。
STL\$1FILE\$1SCAN 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1FILE\$1SCAN 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1LOAD\$1DETAIL](SYS_LOAD_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_FILE_SCAN.html)
## 示例查询
以下查询检索花费了超过 1,000,000 微秒来让 Amazon Redshift 读取任何文件的名称和加载时间：
```
select trim(name)as name, loadtime from stl_file_scan
where loadtime > 1000000;
```
此查询返回以下示例输出：
```
name | loadtime
---------------------------+----------
listings_pipe.txt | 9458354
allusers_pipe.txt | 2963761
allevents_pipe.txt | 1409135
tickit/listings_pipe.txt | 7071087
tickit/allevents_pipe.txt | 1237364
tickit/allusers_pipe.txt | 2535138
listings_pipe.txt | 6706370
allusers_pipe.txt | 3579461
allevents_pipe.txt | 1313195
tickit/allusers_pipe.txt | 3236060
tickit/listings_pipe.txt | 4980108
(11 rows)
```
# STL\$1HASH
分析查询的哈希执行步骤。
STL\$1HASH 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1HASH 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_HASH.html)
## 示例查询
以下示例返回有关在查询 720 的哈希中使用的分区数量的信息，并指示在磁盘上未运行任何步骤。
```
select slice, rows, bytes, occupied, workmem, num_parts, est_rows, num_blocks_permitted, is_diskbased
from stl_hash
where query=720 and segment=5
order by slice;
```
```
slice | rows | bytes | occupied | workmem | num_parts | est_rows | num_blocks_permitted | is_diskbased
-------+------+--------+----------+----------+-----------+----------+----------------------+--------------
0 | 145 | 585800 | 1 | 88866816 | 16 | 1 | 52 f
1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 16 | 1 | 52 f
(2 rows)
```
# STL\$1HASHJOIN
分析查询的哈希联接执行步骤。
STL\$1HASHJOIN 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1HASHJOIN 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_HASHJOIN.html)
## 示例查询
以下示例返回在查询 720 的哈希联接中使用的分区的数量。
```
select query, slice, tbl, num_parts
from stl_hashjoin
where query=720 limit 10;
```
```
query | slice | tbl | num_parts
-------+-------+-----+-----------
720 | 0 | 243 | 1
720 | 1 | 243 | 1
(2 rows)
```
# STL\$1INSERT
分析查询的插入执行步骤。
STL\$1INSERT 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1INSERT 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_INSERT.html)
## 示例查询
以下示例返回最近查询的插入执行步骤。
```
select slice, segment, step, tasknum, rows, tbl
from stl_insert
where query=pg_last_query_id();
```
```
slice | segment | step | tasknum | rows | tbl
-------+---------+------+---------+-------+--------
0 | 2 | 2 | 15 | 24958 | 100548
1 | 2 | 2 | 15 | 25032 | 100548
(2 rows)
```
# STL\$1LIMIT
分析在 SELECT 查询中使用 LIMIT 子句时发生的执行步骤。
STL\$1LIMIT 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1LIMIT 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_LIMIT.html)
## 示例查询
为了在 STL\$1LIMIT 中生成行，此示例首先使用 LIMIT 子句对 VENUE 表运行了以下查询。
```
select * from venue
order by 1
limit 10;
```
```
venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats
---------+----------------------------+-----------------+------------+------------
1 | Toyota Park | Bridgeview | IL | 0
2 | Columbus Crew Stadium | Columbus | OH | 0
3 | RFK Stadium | Washington | DC | 0
4 | CommunityAmerica Ballpark | Kansas City | KS | 0
5 | Gillette Stadium | Foxborough | MA | 68756
6 | New York Giants Stadium | East Rutherford | NJ | 80242
7 | BMO Field | Toronto | ON | 0
8 | The Home Depot Center | Carson | CA | 0
9 | Dick's Sporting Goods Park | Commerce City | CO | 0
10 | Pizza Hut Park | Frisco | TX | 0
(10 rows)
```
然后，运行以下查询来查找您已对 VENUE 表运行的最后一个查询的查询 ID。
```
select max(query)
from stl_query;
```
```
max
--------
127128
(1 row)
```
或者，您可以运行以下查询来验证查询 ID 是否对应于之前运行的 LIMIT 查询。
```
select query, trim(querytxt)
from stl_query
where query=127128;
```
```
query | btrim
--------+------------------------------------------
127128 | select * from venue order by 1 limit 10;
(1 row)
```
最后，运行以下查询来返回有关 STL\$1LIMIT 表中的 LIMIT 查询的信息。
```
select slice, segment, step, starttime, endtime, tasknum
from stl_limit
where query=127128
order by starttime, endtime;
```
```
slice | segment | step | starttime | endtime | tasknum
-------+---------+------+----------------------------+----------------------------+---------
1 | 1 | 3 | 2013-09-06 22:56:43.608114 | 2013-09-06 22:56:43.609383 | 15
0 | 1 | 3 | 2013-09-06 22:56:43.608708 | 2013-09-06 22:56:43.609521 | 15
10000 | 2 | 2 | 2013-09-06 22:56:43.612506 | 2013-09-06 22:56:43.612668 | 0
(3 rows)
```
# STL\$1LOAD\$1COMMITS
返回用于跟踪或排查数据加载的信息。
此视图记录了在每个数据文件加载到数据库表中时的进度。
STL\$1LOAD\$1COMMITS 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1LOAD\$1COMMITS 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1LOAD\$1DETAIL](SYS_LOAD_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_LOAD_COMMITS.html)
## 示例查询
以下示例返回上次 COPY 操作的详细信息。
```
select query, trim(filename) as file, curtime as updated
from stl_load_commits
where query = pg_last_copy_id();
query | file | updated
-------+----------------------------------+----------------------------
28554 | s3://dw-tickit/category_pipe.txt | 2013-11-01 17:14:52.648486
(1 row)
```
以下查询包含 TICKIT 数据库中初次加载表时的条目：
```
select query, trim(filename), curtime
from stl_load_commits
where filename like '%tickit%' order by query;
```
```
query | btrim | curtime
-------+---------------------------+----------------------------
22475 | tickit/allusers_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:23.274186
22478 | tickit/venue_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:25.070604
22480 | tickit/category_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:27.333472
22482 | tickit/date2008_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:28.608305
22485 | tickit/allevents_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:29.99489
22487 | tickit/listings_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:37.632939
22593 | tickit/allusers_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:08.400491
22596 | tickit/venue_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:10.056055
22598 | tickit/category_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:11.465049
22600 | tickit/date2008_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:12.461502
22603 | tickit/allevents_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:14.785124
22605 | tickit/listings_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:20.170594
(12 rows)
```
向此系统视图的日志文件写入一个记录的事实并不表示加载操作已作为其所属的事务的一部分成功提交。要验证加载提交，请查询 STL\$1UTILITYTEXT 视图并查找与 COPY 事务对应的 COMMIT 记录。例如，此查询基于针对 STL\$1UTILITYTEXT 的子查询联接 STL\$1LOAD\$1COMMITS 和 STL\$1QUERY：
```
select l.query,rtrim(l.filename),q.xid
from stl_load_commits l, stl_query q
where l.query=q.query
and exists
(select xid from stl_utilitytext where xid=q.xid and rtrim("text")='COMMIT');
query | rtrim | xid
-------+---------------------------+-------
22600 | tickit/date2008_pipe.txt | 68311
22480 | tickit/category_pipe.txt | 68066
7508 | allusers_pipe.txt | 23365
7552 | category_pipe.txt | 23415
7576 | allevents_pipe.txt | 23429
7516 | venue_pipe.txt | 23390
7604 | listings_pipe.txt | 23445
22596 | tickit/venue_pipe.txt | 68309
22605 | tickit/listings_pipe.txt | 68316
22593 | tickit/allusers_pipe.txt | 68305
22485 | tickit/allevents_pipe.txt | 68071
7561 | allevents_pipe.txt | 23429
7541 | category_pipe.txt | 23415
7558 | date2008_pipe.txt | 23428
22478 | tickit/venue_pipe.txt | 68065
526 | date2008_pipe.txt | 2572
7466 | allusers_pipe.txt | 23365
22482 | tickit/date2008_pipe.txt | 68067
22598 | tickit/category_pipe.txt | 68310
22603 | tickit/allevents_pipe.txt | 68315
22475 | tickit/allusers_pipe.txt | 68061
547 | date2008_pipe.txt | 2572
22487 | tickit/listings_pipe.txt | 68072
7531 | venue_pipe.txt | 23390
7583 | listings_pipe.txt | 23445
(25 rows)
```
以下示例突出显示 is\$1partial 和 start\$1offset 列值。
```
-- Single large file copy without scan range
SELECT count(*) FROM stl_load_commits WHERE query = pg_last_copy_id();
1
-- Single large uncompressed, delimited file copy with scan range
SELECT count(*) FROM stl_load_commits WHERE query = pg_last_copy_id();
16
-- Scan range offset logging in the file at 64MB boundary.
SELECT start_offset FROM stl_load_commits
WHERE query = pg_last_copy_id() ORDER BY start_offset;
0
67108864
134217728
201326592
268435456
335544320
402653184
469762048
536870912
603979776
671088640
738197504
805306368
872415232
939524096
1006632960
```
# STL\$1LOAD\$1ERRORS
显示所有 Amazon Redshift 加载错误的记录。
STL\$1LOAD\$1ERRORS 包含所有 Amazon Redshift 加载错误的历史记录。有关可能的加载错误和说明的全面列表，请参阅[加载错误参考](r_Load_Error_Reference.md)。
在您查询 STL\$1LOAD\$1ERRORS 以了解有关错误的一般信息后，可查询 [STL\$1LOADERROR\$1DETAIL](r_STL_LOADERROR_DETAIL.md) 以获取其他详细信息，如发生解析错误的准确的数据行和列。
STL\$1LOAD\$1ERRORS 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1LOAD\$1ERRORS 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL](SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_LOAD_ERRORS.html)
## 示例查询
以下查询将 STL\$1LOAD\$1ERRORS 联接到 STL\$1LOADERROR\$1DETAIL 以查看最近加载期间发生的错误的详细信息。
```
select d.query, substring(d.filename,14,20),
d.line_number as line,
substring(d.value,1,16) as value,
substring(le.err_reason,1,48) as err_reason
from stl_loaderror_detail d, stl_load_errors le
where d.query = le.query
and d.query = pg_last_copy_id();
query | substring | line | value | err_reason
-------+-------------------+------+----------+----------------------------
558| allusers_pipe.txt | 251 | 251 | String contains invalid or
unsupported UTF8 code
558| allusers_pipe.txt | 251 | ZRU29FGR | String contains invalid or
unsupported UTF8 code
558| allusers_pipe.txt | 251 | Kaitlin | String contains invalid or
unsupported UTF8 code
558| allusers_pipe.txt | 251 | Walter | String contains invalid or
unsupported UTF8 code
```
以下示例结合使用 STL\$1LOAD\$1ERRORS 和 STV\$1TBL\$1PERM 来创建新视图，然后使用该视图来确定在将数据加载到 EVENT 表中时发生的错误：
```
create view loadview as
(select distinct tbl, trim(name) as table_name, query, starttime,
trim(filename) as input, line_number, colname, err_code,
trim(err_reason) as reason
from stl_load_errors sl, stv_tbl_perm sp
where sl.tbl = sp.id);
```
接下来，以下查询实际返回在加载 EVENT 表时发生的最后一个错误：
```
select table_name, query, line_number, colname, starttime,
trim(reason) as error
from loadview
where table_name ='event'
order by line_number limit 1;
```
查询返回 EVENT 表发生的最后一个加载错误。如果未发生任何加载错误，则查询返回零行。在此示例中，查询返回一个错误：
```
table_name | query | line_number | colname | error | starttime
------+-----+----+----+--------------------------------------------------------+----------------------
event | 309 | 0 | 5 | Error in Timestamp value or format [%Y-%m-%d %H:%M:%S] | 2014-04-22 15:12:44
(1 row)
```
在 COPY 命令自动拆分大的、未压缩的、以文本分隔的文件数据以促进并行化的情况下，*line\$1number*、*is\$1partial* 和 *start\$1offset* 列显示与拆分有关的信息。（在原始文件中行号不可用的情况下，行号可能是未知的。）
```
--scan ranges information
SELECT line_number, POSITION, btrim(raw_line), btrim(raw_field_value),
btrim(err_reason), is_partial, start_offset FROM stl_load_errors
WHERE query = pg_last_copy_id();
--result
-1,51,"1008771|13463413|463414|2|28.00|38520.72|0.06|0.07|NO|1998-08-30|1998-09-25|1998-09-04|TAKE BACK RETURN|RAIL|ans cajole sly","NO","Char length exceeds DDL length",1,67108864
```
# STL\$1LOADERROR\$1DETAIL
显示使用 COPY 命令加载表时发生的数据解析错误的日志记录。为了节省磁盘空间，对于每个加载操作，每个节点切片最多记录 20 个错误。
在将数据行中的某个字段加载到表时，如果 Amazon Redshift 无法解析该字段，则会发生解析错误。例如，如果表列应为整数数据类型，而且数据文件包含该字段中的字母字符串，则它会导致解析错误。
在您查询 [STL\$1LOAD\$1ERRORS](r_STL_LOAD_ERRORS.md) 以了解有关错误的一般信息之后，请查询 STL\$1LOADERROR\$1DETAIL 以获取其他详细信息，如发生解析错误的准确的数据行和列。
STL\$1LOADERROR\$1DETAIL 视图包含所有数据列，其中包括解析错误发生的列及其之前的列。使用 VALUE 字段来查看实际已在此列（包括在发生此错误之前已正确解析的列）中解析的数据值。
此视图对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1LOADERROR\$1DETAIL 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL](SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_LOADERROR_DETAIL.html)
## 示例查询
以下查询将 STL\$1LOAD\$1ERRORS 联接到 STL\$1LOADERROR\$1DETAIL 以查看加载 EVENT 表（表 ID 为 100133）时发生的解析错误的详细信息：
```
select d.query, d.line_number, d.value,
le.raw_line, le.err_reason
from stl_loaderror_detail d, stl_load_errors le
where
d.query = le.query
and tbl = 100133;
```
以下示例输出显示已加载成功的列，包括存在错误的列。在此示例中，在第三个列中发生解析错误之前已成功加载两个列，第三个列中应为整数的字段不正确地解析为了字符串。由于该字段应为整数，因此它将字符串“aaa”（未初始化的数据）解析为了 null 并生成了解析错误。输出显示原始值、解析的值和错误原因：
```
query | line_number | value | raw_line | err_reason
-------+-------------+-------+----------+----------------
4 | 3 | 1201 | 1201 | Invalid digit
4 | 3 | 126 | 126 | Invalid digit
4 | 3 | | aaa | Invalid digit
(3 rows)
```
当查询联接 STL\$1LOAD\$1ERRORS 和 STL\$1LOADERROR\$1DETAIL 时，它将显示数据行中每列的错误原因，这只是意味着该行中发生了错误。结果中的最后一行是发生解析错误的实际列。
# STL\$1MERGE
分析查询的合并执行步骤。在合并并行操作（如排序和联接）的结果以进行后续处理时，将会发生这些步骤。
STL\$1MERGE 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1MERGE 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_MERGE.html)
## 示例查询
以下示例返回 10 个合并执行结果。
```
select query, step, starttime, endtime, tasknum, rows
from stl_merge
limit 10;
```
```
query | step | starttime | endtime | tasknum | rows
-------+------+---------------------+---------------------+---------+------
9 | 0 | 2013-08-12 20:08:14 | 2013-08-12 20:08:14 | 0 | 0
12 | 0 | 2013-08-12 20:09:10 | 2013-08-12 20:09:10 | 0 | 0
15 | 0 | 2013-08-12 20:10:24 | 2013-08-12 20:10:24 | 0 | 0
20 | 0 | 2013-08-12 20:11:27 | 2013-08-12 20:11:27 | 0 | 0
26 | 0 | 2013-08-12 20:12:28 | 2013-08-12 20:12:28 | 0 | 0
32 | 0 | 2013-08-12 20:14:33 | 2013-08-12 20:14:33 | 0 | 0
38 | 0 | 2013-08-12 20:16:43 | 2013-08-12 20:16:43 | 0 | 0
44 | 0 | 2013-08-12 20:17:05 | 2013-08-12 20:17:05 | 0 | 0
50 | 0 | 2013-08-12 20:18:48 | 2013-08-12 20:18:48 | 0 | 0
56 | 0 | 2013-08-12 20:20:48 | 2013-08-12 20:20:48 | 0 | 0
(10 rows)
```
# STL\$1MERGEJOIN
分析查询的合并联接步骤。
STL\$1MERGEJOIN 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1MERGEJOIN 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_MERGEJOIN.html)
## 示例查询
以下示例返回最近查询的合并联接结果。
```
select sum(s.qtysold), e.eventname
from event e, listing l, sales s
where e.eventid=l.eventid
and l.listid= s.listid
group by e.eventname;
select * from stl_mergejoin where query=pg_last_query_id();
```
```
userid | query | slice | segment | step | starttime | endtime | tasknum | rows | tbl
--------+-------+-------+---------+------+---------------------+---------------------+---------+------+-----
100 | 27399 | 3 | 4 | 4 | 2013-10-02 16:30:41 | 2013-10-02 16:30:41 | 19 |43428 | 240
100 | 27399 | 0 | 4 | 4 | 2013-10-02 16:30:41 | 2013-10-02 16:30:41 | 19 |43159 | 240
100 | 27399 | 2 | 4 | 4 | 2013-10-02 16:30:41 | 2013-10-02 16:30:41 | 19 |42778 | 240
100 | 27399 | 1 | 4 | 4 | 2013-10-02 16:30:41 | 2013-10-02 16:30:41 | 19 |43091 | 240
```
# STL\$1MV\$1STATE
STL\$1MV\$1STATE 视图对于实体化视图的每次状态转换包含一行。
有关实体化视图的更多信息，请参阅[Amazon Redshift 中的实体化视图](materialized-view-overview.md)。
STL\$1MV\$1STATE 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1MV\$1STATE](SYS_MV_STATE.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_MV_STATE.html)
下表显示了 `event_desc` 和 `state` 的示例组合。
```
event_desc | state
-------------------------+---------------
TRUNCATE | Recompute
TRUNCATE | Recompute
Small table conversion | Recompute
Vacuum | Recompute
Column was renamed | Unrefreshable
Column was dropped | Unrefreshable
Table was renamed | Unrefreshable
Column type was changed | Unrefreshable
Schema name was changed | Unrefreshable
```
## 示例查询
要查看实体化视图的状态转换的日志，请运行以下查询。
```
select * from stl_mv_state;
```
此查询返回以下示例输出：
```
userid | starttime | xid | event_desc | db_name | base_table_schema | base_table_name | mv_schema | mv_name | state
--------+----------------------------+------+-----------------------------+---------+----------------------+----------------------+----------------------+---------------+---------------
138 | 2020-02-14 02:21:25.578885 | 5180 | TRUNCATE | dev | public | mv_base_table | public | mv_test | Recompute
138 | 2020-02-14 02:21:56.846774 | 5275 | Column was dropped | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
100 | 2020-02-13 22:09:53.041228 | 1794 | Column was renamed | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
1 | 2020-02-13 22:10:23.630914 | 1893 | ALTER TABLE ALTER SORTKEY | dev | public | mv_base_table_sorted | public | mv_test | Recompute
1 | 2020-02-17 22:57:22.497989 | 8455 | ALTER TABLE ALTER DISTSTYLE | dev | public | mv_base_table | public | mv_test | Recompute
173 | 2020-02-17 22:57:23.591434 | 8504 | Table was renamed | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
173 | 2020-02-17 22:57:27.229423 | 8592 | Column type was changed | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
197 | 2020-02-17 22:59:06.212569 | 9668 | TRUNCATE | dev | schemaf796e415850f4f | mv_base_table | schemaf796e415850f4f | mv_test | Recompute
138 | 2020-02-14 02:21:55.705655 | 5226 | Column was renamed | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
1 | 2020-02-14 02:22:26.292434 | 5325 | ALTER TABLE ALTER SORTKEY | dev | public | mv_base_table_sorted | public | mv_test | Recompute
```
# STL\$1NESTLOOP
分析查询的嵌套循环的联接执行步骤。
STL\$1NESTLOOP 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1NESTLOOP 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_NESTLOOP.html)
## 示例查询
由于以下查询忽略了联接 CATEGORY 表，因此它会生成一个部分笛卡尔积（不推荐这样做）。这里只是为了说明嵌套循环。
```
select count(event.eventname), event.eventname, category.catname, date.caldate
from event, category, date
where event.dateid = date.dateid
group by event.eventname, category.catname, date.caldate;
```
以下查询显示来自 STL\$1NESTLOOP 视图中的上个查询的结果。
```
select query, slice, segment as seg, step,
datediff(msec, starttime, endtime) as duration, tasknum, rows, tbl
from stl_nestloop
where query = pg_last_query_id();
```
```
query | slice | seg | step | duration | tasknum | rows | tbl
-------+-------+-----+------+----------+---------+-------+-----
6028 | 0 | 4 | 5 | 41 | 22 | 24277 | 240
6028 | 1 | 4 | 5 | 26 | 23 | 24189 | 240
6028 | 3 | 4 | 5 | 25 | 23 | 24376 | 240
6028 | 2 | 4 | 5 | 54 | 22 | 23936 | 240
```
# STL\$1PARSE
分析将字符串解析为二进制值以进行加载的查询步骤。
STL\$1PARSE 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1PARSE 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_PARSE.html)
## 示例查询
以下示例返回切片 1 和分段 0 的所有查询步骤结果，其中的字符串已解析为二进制值。
```
select query, step, starttime, endtime, tasknum, rows
from stl_parse
where slice=1 and segment=0;
```
```
query | step | starttime | endtime | tasknum | rows
-------+------+---------------------+---------------------+---------+--------
669 | 1 | 2013-08-12 22:35:13 | 2013-08-12 22:35:17 | 32 | 192497
696 | 1 | 2013-08-12 22:35:49 | 2013-08-12 22:35:49 | 32 | 0
525 | 1 | 2013-08-12 22:32:03 | 2013-08-12 22:32:03 | 13 | 49990
585 | 1 | 2013-08-12 22:33:18 | 2013-08-12 22:33:19 | 13 | 202
621 | 1 | 2013-08-12 22:34:03 | 2013-08-12 22:34:03 | 27 | 365
651 | 1 | 2013-08-12 22:34:47 | 2013-08-12 22:34:53 | 35 | 192497
590 | 1 | 2013-08-12 22:33:28 | 2013-08-12 22:33:28 | 19 | 0
599 | 1 | 2013-08-12 22:33:39 | 2013-08-12 22:33:39 | 31 | 11
675 | 1 | 2013-08-12 22:35:26 | 2013-08-12 22:35:27 | 38 | 3766
567 | 1 | 2013-08-12 22:32:47 | 2013-08-12 22:32:48 | 23 | 49990
630 | 1 | 2013-08-12 22:34:17 | 2013-08-12 22:34:17 | 36 | 0
572 | 1 | 2013-08-12 22:33:04 | 2013-08-12 22:33:04 | 29 | 0
645 | 1 | 2013-08-12 22:34:37 | 2013-08-12 22:34:38 | 29 | 8798
604 | 1 | 2013-08-12 22:33:47 | 2013-08-12 22:33:47 | 37 | 0
(14 rows)
```
# STL\$1PLAN\$1INFO
使用 STL\$1PLAN\$1INFO 视图以一组行的形式查看一个查询的 EXPLAIN 输出。这是查看查询计划的一种替代方法。
STL\$1PLAN\$1INFO 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1PLAN\$1INFO 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_PLAN_INFO.html)
## 示例查询
以下示例比较了通过使用 EXPLAIN 命令和通过查询 STL\$1PLAN\$1INFO 视图返回的简单 SELECT 查询的查询计划。
```
explain select * from category;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
XN Seq Scan on category (cost=0.00..0.11 rows=11 width=49)
(1 row)
select * from category;
catid | catgroup | catname | catdesc
-------+----------+-----------+--------------------------------------------
1 | Sports | MLB | Major League Baseball
3 | Sports | NFL | National Football League
5 | Sports | MLS | Major League Soccer
...
select * from stl_plan_info where query=256;
query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost | totalcost
| rows | bytes
-------+--------+---------+------+-------+----------+-------------+-----------+------+-------
256 | 1 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539
256 | 1 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539
(2 rows)
```
在本示例中，PLANNODE 104 表示 CATEGORY 表的顺序扫描。
```
select distinct eventname from event order by 1;
eventname
------------------------------------------------------------------------
.38 Special
3 Doors Down
70s Soul Jam
A Bronx Tale
...
explain select distinct eventname from event order by 1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------
XN Merge (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576 width=17)
Merge Key: eventname
-> XN Network (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576
width=17)
Send to leader
-> XN Sort (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576
width=17)
Sort Key: eventname
-> XN Unique (cost=0.00..109.98 rows=576 width=17)
-> XN Seq Scan on event (cost=0.00..87.98 rows=8798
width=17)
(8 rows)
select * from stl_plan_info where query=240 order by nodeid desc;
query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost |
totalcost | rows | bytes
-------+--------+---------+------+-------+----------+------------------+------------------+------+--------
240 | 5 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566
240 | 5 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566
240 | 4 | 0 | 2 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 4 | 0 | 3 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 4 | 1 | 0 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 4 | 1 | 1 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 3 | 1 | 2 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
240 | 3 | 2 | 0 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
240 | 2 | 2 | 1 | 0 | 123 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
240 | 1 | 3 | 0 | 0 | 122 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
(10 rows)
```
# STL\$1PROJECT
包含用于计算表达式的查询步骤的行。
STL\$1PROJECT 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1PROJECT 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_PROJECT.html)
## 示例查询
以下示例返回已用于计算切片 0 和分段 1 的表达式的查询步骤的所有行。
```
select query, step, starttime, endtime, tasknum, rows
from stl_project
where slice=0 and segment=1;
```
```
query | step | starttime | endtime | tasknum | rows
--------+------+---------------------+---------------------+---------+------
86399 | 2 | 2013-08-29 22:01:21 | 2013-08-29 22:01:21 | 25 | -1
86399 | 3 | 2013-08-29 22:01:21 | 2013-08-29 22:01:21 | 25 | -1
719 | 1 | 2013-08-12 22:38:33 | 2013-08-12 22:38:33 | 7 | -1
86383 | 1 | 2013-08-29 21:58:35 | 2013-08-29 21:58:35 | 7 | -1
714 | 1 | 2013-08-12 22:38:17 | 2013-08-12 22:38:17 | 2 | -1
86375 | 1 | 2013-08-29 21:57:59 | 2013-08-29 21:57:59 | 2 | -1
86397 | 2 | 2013-08-29 22:01:20 | 2013-08-29 22:01:20 | 19 | -1
627 | 1 | 2013-08-12 22:34:13 | 2013-08-12 22:34:13 | 34 | -1
86326 | 2 | 2013-08-29 21:45:28 | 2013-08-29 21:45:28 | 34 | -1
86326 | 3 | 2013-08-29 21:45:28 | 2013-08-29 21:45:28 | 34 | -1
86325 | 2 | 2013-08-29 21:45:27 | 2013-08-29 21:45:27 | 28 | -1
86371 | 1 | 2013-08-29 21:57:42 | 2013-08-29 21:57:42 | 4 | -1
111100 | 2 | 2013-09-03 19:04:45 | 2013-09-03 19:04:45 | 12 | -1
704 | 2 | 2013-08-12 22:36:34 | 2013-08-12 22:36:34 | 37 | -1
649 | 2 | 2013-08-12 22:34:47 | 2013-08-12 22:34:47 | 38 | -1
649 | 3 | 2013-08-12 22:34:47 | 2013-08-12 22:34:47 | 38 | -1
632 | 2 | 2013-08-12 22:34:22 | 2013-08-12 22:34:22 | 13 | -1
705 | 2 | 2013-08-12 22:36:48 | 2013-08-12 22:36:49 | 13 | -1
705 | 3 | 2013-08-12 22:36:48 | 2013-08-12 22:36:49 | 13 | -1
3 | 1 | 2013-08-12 20:07:40 | 2013-08-12 20:07:40 | 3 | -1
86373 | 1 | 2013-08-29 21:57:58 | 2013-08-29 21:57:58 | 3 | -1
107976 | 1 | 2013-09-03 04:05:12 | 2013-09-03 04:05:12 | 3 | -1
86381 | 1 | 2013-08-29 21:58:35 | 2013-08-29 21:58:35 | 8 | -1
86396 | 1 | 2013-08-29 22:01:20 | 2013-08-29 22:01:20 | 15 | -1
711 | 1 | 2013-08-12 22:37:10 | 2013-08-12 22:37:10 | 20 | -1
86324 | 1 | 2013-08-29 21:45:27 | 2013-08-29 21:45:27 | 24 | -1
(26 rows)
```
# STL\$1QUERY
返回有关数据库查询的执行信息。
**注意**
STL\$1QUERY 和 STL\$1QUERYTEXT 视图仅包含有关查询的信息，不包含有关其他实用工具和 DDL 命令的信息。对于有关 Amazon Redshift 运行的所有语句的列表和信息，您还可以查询 STL\$1DDLTEXT 和 STL\$1UTILITYTEXT 视图。有关 Amazon Redshift 运行的所有语句的完整列表，您可以查询 SVL\$1STATEMENTTEXT 视图。
STL\$1QUERY 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
请注意，当查询文本长度超过 4000 个字符时，STL\$1QUERY 仅显示截断的数据。要获取完整的查询文本，可以对各行的查询文本使用 UNION。
**注意**
要验证包含已执行查询的事务是否成功提交，您需要在系统表和 `sys_transaction_history` 表之间执行联接操作。例如：
```
SELECT
stlq.xid AS transaction_id,
stlq.query AS query_id,
TRIM(stlq.querytxt) AS query_text,
th.status AS transaction_status
FROM
stl_query stlq
LEFT JOIN
sys_transaction_history th ON stlq.xid = th.transaction_id;
```
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_QUERY.html)
## 示例查询
以下示例列出最近的 5 个查询。
```
select query, trim(querytxt) as sqlquery
from stl_query
order by query desc limit 5;
query | sqlquery
------+--------------------------------------------------
129 | select query, trim(querytxt) from stl_query order by query;
128 | select node from stv_disk_read_speeds;
127 | select system_status from stv_gui_status
126 | select * from systable_topology order by slice
125 | load global dict registry
(5 rows)
```
以下查询按降序返回在 2013 年 2 月 15 日运行的查询所消耗的时间。
```
select query, datediff(seconds, starttime, endtime),
trim(querytxt) as sqlquery
from stl_query
where starttime >= '2013-02-15 00:00' and endtime < '2013-02-16 00:00'
order by date_diff desc;
query | date_diff | sqlquery
-------+-----------+-------------------------------------------
55 | 119 | padb_fetch_sample: select count(*) from category
121 | 9 | select * from svl_query_summary;
181 | 6 | select * from svl_query_summary where query in(179,178);
172 | 5 | select * from svl_query_summary where query=148;
...
(189 rows)
```
以下查询显示查询的队列时间和执行时间。`concurrency_scaling_status = 1` 的查询运行在并发扩展集群上。所有其他查询都运行在主集群上。
```
SELECT w.service_class AS queue
, q.concurrency_scaling_status
, COUNT( * ) AS queries
, SUM( q.aborted ) AS aborted
, SUM( ROUND( total_queue_time::NUMERIC / 1000000,2 ) ) AS queue_secs
, SUM( ROUND( total_exec_time::NUMERIC / 1000000,2 ) ) AS exec_secs
FROM stl_query q
JOIN stl_wlm_query w
USING (userid,query)
WHERE q.userid > 1
AND service_class > 5
AND q.starttime > '2019-03-01 16:38:00'
AND q.endtime < '2019-03-01 17:40:00'
GROUP BY 1,2
ORDER BY 1,2;
```
# STL\$1QUERY\$1METRICS
包含已完成在用户定义的查询队列中运行的查询的指标信息（如处理的行数、CPU 利用率、输入/输出和磁盘利用率）。要查看当前运行的活动查询的指标，请参阅 [STV\$1QUERY\$1METRICS](r_STV_QUERY_METRICS.md) 系统视图。
查询指标按一秒的间隔采样。因此，同一查询的不同运行可能返回稍微不同的时间。此外，运行不到 1 秒的查询段可能不会记录。
STL\$1QUERY\$1METRICS 可跟踪和聚合查询、段和步骤级别的指标。有关查询段和步骤的信息，请参阅[查询计划和执行工作流程](c-query-planning.md)。很多指标（如 `max_rows`、`cpu_time` 等）是跨节点切片进行合计的。有关节点切片的更多信息，请参阅[数据仓库系统架构](c_high_level_system_architecture.md)。
要确定行在哪个级别报告指标，请检查 `segment` 和 `step_type` 列。
+ 如果 `segment` 和 `step_type` 均为 `-1`，则行在查询级别报告指标。
+ 如果 `segment` 不为 `-1`，而 `step_type` 为 `-1`，则行在段级别报告指标。
+ 如果 `segment` 和 `step_type` 均不为 `-1`，则行在步骤级别报告指标。
[SVL\$1QUERY\$1METRICS](r_SVL_QUERY_METRICS.md) 视图和 [SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_METRICS_SUMMARY.md) 视图将聚合此视图中的数据并以更容易访问的形式呈现信息。
STL\$1QUERY\$1METRICS 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_QUERY_METRICS.html)
## 示例查询
要查找具有较长的 CPU 时间（1000 秒以上）的查询，请运行以下查询。
```
Select query, cpu_time / 1000000 as cpu_seconds
from stl_query_metrics where segment = -1 and cpu_time > 1000000000
order by cpu_time;
query | cpu_seconds
------+------------
25775 | 9540
```
要查找具有返回超过一百万个行的嵌套循环联接的活动查询，请运行以下查询。
```
select query, rows
from stl_query_metrics
where step_type = 15 and rows > 1000000
order by rows;
query | rows
------+-----------
25775 | 2621562702
```
要查找已运行超过 60 秒且使用的 CPU 时间不到 10 秒的活动查询，请运行以下查询。
```
select query, run_time/1000000 as run_time_seconds
from stl_query_metrics
where segment = -1 and run_time > 60000000 and cpu_time < 10000000;
query | run_time_seconds
------+-----------------
25775 | 114
```
# STL\$1QUERYTEXT
捕获 SQL 命令的查询文本。
查询 STL\$1QUERYTEXT 视图以捕获为以下语句记录的 SQL：
+ SELECT、SELECT INTO
+ INSERT、UPDATE、DELETE
+ COPY
+ UNLOAD
+ 运行 VACUUM 和 ANALYZE 生成的查询
+ CREATE TABLE AS (CTAS)
要查询某个给定时间段中针对这些语句的活动，请联接 STL\$1QUERYTEXT 和 STL\$1QUERY 视图。
**注意**
STL\$1QUERY 和 STL\$1QUERYTEXT 视图仅包含有关查询的信息，不包含有关其他实用工具和 DDL 命令的信息。对于有关 Amazon Redshift 运行的所有语句的列表和信息，您还可以查询 STL\$1DDLTEXT 和 STL\$1UTILITYTEXT 视图。有关 Amazon Redshift 运行的所有语句的完整列表，您可以查询 SVL\$1STATEMENTTEXT 视图。
另请参阅 [STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md)、[STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md) 和 [SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md)。
STL\$1QUERYTEXT 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1TEXT](SYS_QUERY_TEXT.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
请注意，当查询文本长度超过 4000 个字符时，STL\$1QUERYTEXT 仅显示截断的数据。要获取完整的查询文本，可以对各行的查询文本使用 UNION。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_QUERYTEXT.html)
## 示例查询
您可以使用 PG\$1BACKEND\$1PID() 函数检索当前会话的信息。例如，以下查询返回当前会话中完成的查询的查询 ID 和一部分查询文本。
```
select query, substring(text,1,60)
from stl_querytext
where pid = pg_backend_pid()
order by query desc;
query | substring
-------+--------------------------------------------------------------
28262 | select query, substring(text,1,80) from stl_querytext where
28252 | select query, substring(path,0,80) as path from stl_unload_l
28248 | copy category from 's3://dw-tickit/manifest/category/1030_ma
28247 | Count rows in target table
28245 | unload ('select * from category') to 's3://dw-tickit/manifes
28240 | select query, substring(text,1,40) from stl_querytext where
(6 rows)
```
### 重新构造存储的 SQL
要重新构造存储在 STL\$1QUERYTEXT 的`text` 列中的 SQL，请运行 SELECT 语句，以从 `text` 列中的一个或多个部分创建 SQL。在运行重新构造的 SQL 之前，将任何 (`\n`) 特殊字符替换为新行。以下 SELECT 语句的结果是 `query_statement` 字段中重新构造的 SQL 的行。
```
SELECT query, LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END) WITHIN GROUP (ORDER BY sequence) as query_statement, COUNT(*) as row_count
FROM stl_querytext GROUP BY query ORDER BY query desc;
```
例如，以下查询选择 3 列。查询本身超过 200 个字符，并存储在 STL\$1QUERYTEXT 中的几个部分内。
```
select
1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234
FROM stl_querytext;
```
在此示例中，查询存储在 STL\$1QUERYTEXT 的 `text` 列的 2 个部分（行）中。
```
select query, sequence, text
from stl_querytext where query=pg_last_query_id() order by query desc, sequence limit 10;
```
```
query | sequence | text
-------+----------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
45 | 0 | select\n1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234
45 | 1 | \nFROM stl_querytext;
```
要重新构造存储在 STL\$1QUERYTEXT 中的 SQL，请运行以下 SQL。
```
select LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END, '') within group (order by sequence) AS text
from stl_querytext where query=pg_last_query_id();
```
要在客户端中使用生成的重新构造的 SQL，需将任何 (`\n`) 特殊字符替换为新行。
```
text
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
select\n1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234\nFROM stl_querytext;
```
# STL\$1REPLACEMENTS
显示当无效的 UTF-8 字符由带有 ACCEPTINVCHARS 选项的 [COPY](r_COPY.md) 命令替换时所记录的日志。对于每个至少需要一次替换的节点切片上的前 100 行，将为每个行向 STL\$1REPLACEMENTS 添加一个日志条目。
STL\$1REPLACEMENTS 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1NESTLOOP 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS](SYS_COPY_REPLACEMENTS.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_REPLACEMENTS.html)
## 示例查询
以下示例返回最近的 COPY 操作中的替换。
```
select query, session, filename, line_number, colname
from stl_replacements
where query = pg_last_copy_id();
query | session | filename | line_number | colname
------+---------+---------------------------------------------+-------------+--------
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 251 | city
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 317 | city
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 569 | city
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 623 | city
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 694 | city
...
```
# STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS
为了在发生特定内部事件后保持连续可用性，Amazon Redshift 可能会重新启动具有新进程 ID (PID) 的活动会话。在 Amazon Redshift 重新启动会话时，STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS 将记录新 PID 和旧 PID。
有关更多信息，请参阅本部分中后面的示例。
STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_RESTARTED_SESSIONS.html)
## 示例查询
以下示例将 STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS 与 STL\$1SESSIONS 联接以显示已重新启动的会话的用户名。
```
select process, stl_restarted_sessions.newpid, user_name
from stl_sessions
inner join stl_restarted_sessions on stl_sessions.process = stl_restarted_sessions.oldpid
order by process;
...
```
# STL\$1RETURN
包含查询中的*返回* 步骤的详细信息。返回步骤将在计算节点上完成的查询的结果返回到领导节点。然后，领导节点合并数据并将结果返回至请求客户端。对于在领导节点上完成的查询，返回步骤将结果返回至客户端。
一个查询包含多个区段，而且每个区段包含一个或多个步骤。有关更多信息，请参阅 [查询处理](c-query-processing.md)。
STL\$1RETURN 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1RETURN 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_RETURN.html)
## 示例查询
以下示例查询显示最近查询中在每个切片上执行的步骤。
```
SELECT query, slice, segment, step, endtime, rows, packets
from stl_return where query = pg_last_query_id();
query | slice | segment | step | endtime | rows | packets
-------+--------+---------+------+----------------------------+------+---------
4 | 2 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.469043 | 3 | 0
4 | 3 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.473321 | 0 | 0
4 | 0 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.469118 | 2 | 0
4 | 1 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.474196 | 0 | 0
4 | 4 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.47704 | 2 | 0
4 | 5 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.478593 | 0 | 0
4 | 12811| 4 | 1 | 2013-12-27 01:43:21.480755 | 0 | 0
(7 rows)
```
# STL\$1S3CLIENT
记录传输时间和其他性能指标。
使用 STL\$1S3CLIENT 表可查找传输 Amazon S3 中的数据所花费的时间。
STL\$1S3CLIENT 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_S3CLIENT.html)
## 示例查询
以下查询返回使用 COPY 命令加载文件花费的时间。
```
select slice, key, transfer_time
from stl_s3client
where query = pg_last_copy_id();
```
结果
```
slice | key | transfer_time
------+-----------------------------+---------------
0 | listing10M0003_part_00 | 16626716
1 | listing10M0001_part_00 | 12894494
2 | listing10M0002_part_00 | 14320978
3 | listing10M0000_part_00 | 11293439
3371 | prefix=listing10M;marker= | 99395
```
以下示例将 `start_time` 和 `end_time` 转换为时间戳。
```
select userid,query,slice,pid,recordtime,start_time,end_time,
'2000-01-01'::timestamp + (start_time/1000000.0)* interval '1 second' as start_ts,
'2000-01-01'::timestamp + (end_time/1000000.0)* interval '1 second' as end_ts
from stl_s3client where query> -1 limit 5;
```
```
userid | query | slice | pid | recordtime | start_time | end_time | start_ts | end_ts
--------+-------+-------+-------+----------------------------+-----------------+-----------------+----------------------------+----------------------------
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.207839 | 616436837154256 | 616436837207838 | 2019-07-14 16:27:17.154256 | 2019-07-14 16:27:17.207838
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.252521 | 616436837208208 | 616436837252520 | 2019-07-14 16:27:17.208208 | 2019-07-14 16:27:17.25252
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.284376 | 616436837208460 | 616436837284374 | 2019-07-14 16:27:17.20846 | 2019-07-14 16:27:17.284374
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.285307 | 616436837208980 | 616436837285306 | 2019-07-14 16:27:17.20898 | 2019-07-14 16:27:17.285306
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.353853 | 616436837302216 | 616436837353851 | 2019-07-14 16:27:17.302216 | 2019-07-14 16:27:17.353851
```
# STL\$1S3CLIENT\$1ERROR
记录从 Amazon S3 加载文件时切片遇到的错误。
使用 STL\$1S3CLIENT\$1ERROR 来查找在从 Amazon S3 传输数据（作为 COPY 命令的一部分）时遇到的错误的详细信息。
STL\$1S3CLIENT\$1ERROR 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_S3CLIENT_ERROR.html)
## 使用说明
如果您看到多个包含“Connection timed out”的错误，您可能遇到了联网问题。如果您使用的是增强型 VPC 路由，请确认您在集群的 VPC 与数据资源之间具有有效的网络路径。有关更多信息，请参阅 [Amazon Redshift 增强型 VPC 路由](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/enhanced-vpc-routing.html)。
## 示例查询
以下查询返回当前会话期间完成的 COPY 命令中的错误。
```
select query, sliceid, substring(key from 1 for 20) as file,
substring(error from 1 for 35) as error
from stl_s3client_error
where pid = pg_backend_pid()
order by query desc;
```
结果
```
query | sliceid | file | error
--------+---------+--------------------+------------------------------------
362228 | 12 | part.tbl.25.159.gz | transfer closed with 1947655 bytes
362228 | 24 | part.tbl.15.577.gz | transfer closed with 1881910 bytes
362228 | 7 | part.tbl.22.600.gz | transfer closed with 700143 bytes r
362228 | 22 | part.tbl.3.34.gz | transfer closed with 2334528 bytes
362228 | 11 | part.tbl.30.274.gz | transfer closed with 699031 bytes r
362228 | 30 | part.tbl.5.509.gz | Unknown SSL protocol error in conne
361999 | 10 | part.tbl.23.305.gz | transfer closed with 698959 bytes r
361999 | 19 | part.tbl.26.582.gz | transfer closed with 1881458 bytes
361999 | 4 | part.tbl.15.629.gz | transfer closed with 2275907 bytes
361999 | 20 | part.tbl.6.456.gz | transfer closed with 692162 bytes r
(10 rows)
```
# STL\$1SAVE
包含查询中的*保存* 步骤的详细信息。保存步骤将输入流保存到一个临时表。临时表是查询执行期间存储中间结果的临时表。
一个查询包含多个区段，而且每个区段包含一个或多个步骤。有关更多信息，请参阅 [查询处理](c-query-processing.md)。
STL\$1SAVE 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1SAVE 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_SAVE.html)
## 示例查询
以下查询显示最近查询中在每个切片上执行的保存步骤。
```
select query, slice, segment, step, tasknum, rows, tbl
from stl_save where query = pg_last_query_id();
query | slice | segment | step | tasknum | rows | tbl
-------+-------+---------+------+---------+------+-----
52236 | 3 | 0 | 2 | 21 | 0 | 239
52236 | 2 | 0 | 2 | 20 | 0 | 239
52236 | 2 | 2 | 2 | 20 | 0 | 239
52236 | 3 | 2 | 2 | 21 | 0 | 239
52236 | 1 | 0 | 2 | 21 | 0 | 239
52236 | 0 | 0 | 2 | 20 | 0 | 239
52236 | 0 | 2 | 2 | 20 | 0 | 239
52236 | 1 | 2 | 2 | 21 | 0 | 239
(8 rows)
```
# STL\$1SCAN
分析查询的表扫描步骤。此表中行的步骤数始终为 0，因为扫描是分段中的第一步。
STL\$1SCAN 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1SCAN 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_SCAN.html)
## 扫描类型
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_SCAN.html)
## 使用说明
理想情况下，`rows` 应相对接近于 `rows_pre_filter`。`rows` 与 `rows_pre_filter` 之间的一个很大的区别是，它意味着执行引擎将要扫描稍后将被丢弃的行（这样做的效率较低）。`rows_pre_filter` 与 `rows_pre_user_filter` 之间的区别是扫描中虚影行的数量。运行 VACUUM 可移除标记为删除的行。`rows` 与 `rows_pre_user_filter` 之间的区别是查询筛选的行的数量。如果用户筛选器丢弃了大量行，则查看您选择的排序列，或者，如果这是由于大量未排序的区域造成的，请运行 vacuum。
## 示例查询
以下示例显示 `rows_pre_filter` 大于 `rows_pre_user_filter`，因为该表已删除尚未真空化的行（虚影行）。
```
SELECT query, slice, segment,step,rows, rows_pre_filter, rows_pre_user_filter
from stl_scan where query = pg_last_query_id();
query | slice | segment | step | rows | rows_pre_filter | rows_pre_user_filter
-------+--------+---------+------+-------+-----------------+----------------------
42915 | 0 | 0 | 0 | 43159 | 86318 | 43159
42915 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0
42915 | 1 | 0 | 0 | 43091 | 86182 | 43091
42915 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0
42915 | 2 | 0 | 0 | 42778 | 85556 | 42778
42915 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0
42915 | 3 | 0 | 0 | 43428 | 86856 | 43428
42915 | 3 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0
42915 | 10000 | 2 | 0 | 4 | 0 | 0
(9 rows)
```
# STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS
记录超出 schema 配额时的匹配项、时间戳、XID 和其他有用信息。
STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.html)
## 示例查询
以下查询显示配额冲突的结果：
```
SELECT userid, TRIM(SCHEMA_NAME) "schema_name", quota, disk_usage, disk_usage_pct, timestamp FROM
stl_schema_quota_violations WHERE SCHEMA_NAME = 'sales_schema' ORDER BY timestamp DESC;
```
此查询返回指定 schema 的以下示例输出：
```
userid | schema_name | quota | disk_usage | disk_usage_pct |timestamp
-------+--------------+-------+------------+----------------+----------------------------
104 | sales_schema | 2048 | 2798 | 136.62 | 2020-04-20 20:09:25.494723
(1 row)
```
# STL\$1SESSIONS
返回有关用户会话历史记录的信息。
STL\$1SESSIONS 与 STV\$1SESSIONS 的不同之处在于，STL\$1SESSIONS 包含会话历史记录，而 STV\$1SESSIONS 包含当前活动会话。
STL\$1SESSIONS 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_SESSIONS.html)
## 示例查询
要查看 TICKIT 数据库的会话历史记录，请键入以下查询：
```
select starttime, process, user_name, timeout_sec, timed_out
from stl_sessions
where db_name='tickit' order by starttime;
```
此查询返回以下示例输出：
```
starttime | process | user_name | timeout_sec | timed_out
---------------------------+---------+------------------------+-------------+-------------
2008-09-15 09:54:06.746705 | 32358 | dwuser | 120 | 1
2008-09-15 09:56:34.30275 | 32744 | dwuser | 60 | 1
2008-09-15 11:20:34.694837 | 14906 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 11:22:16.749818 | 15148 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 14:32:44.66112 | 14031 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 14:56:30.22161 | 18380 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 15:28:32.509354 | 24344 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 16:01:00.557326 | 30153 | dwuser | 120 | 1
2008-09-15 17:28:21.419858 | 12805 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 20:58:37.601937 | 14951 | dwuser | 60 | 1
2008-09-16 11:12:30.960564 | 27437 | dwuser | 60 | 1
2008-09-16 14:11:37.639092 | 23790 | dwuser | 3600 | 1
2008-09-16 15:13:46.02195 | 1355 | dwuser | 120 | 1
2008-09-16 15:22:36.515106 | 2878 | dwuser | 120 | 1
2008-09-16 15:44:39.194579 | 6470 | dwuser | 120 | 1
2008-09-16 16:50:27.02138 | 17254 | dwuser | 120 | 1
2008-09-17 12:05:02.157208 | 8439 | dwuser | 3600 | 0
(17 rows)
```
# STL\$1SORT
显示查询的排序执行步骤，如使用 ORDER BY 处理的步骤。
STL\$1SORT 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1SORT 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_SORT.html)
## 示例查询
以下示例返回切片 0 和分段 1 的排序结果。
```
select query, bytes, tbl, is_diskbased, workmem
from stl_sort
where slice=0 and segment=1;
```
```
query | bytes | tbl | is_diskbased | workmem
-------+---------+-----+--------------+-----------
567 | 3126968 | 241 | f | 383385600
604 | 5292 | 242 | f | 383385600
675 | 104776 | 251 | f | 383385600
525 | 3126968 | 251 | f | 383385600
585 | 5068 | 241 | f | 383385600
630 | 204808 | 266 | f | 383385600
704 | 0 | 242 | f | 0
669 | 4606416 | 241 | f | 383385600
696 | 104776 | 241 | f | 383385600
651 | 4606416 | 254 | f | 383385600
632 | 0 | 256 | f | 0
599 | 396 | 241 | f | 383385600
86397 | 0 | 242 | f | 0
621 | 5292 | 241 | f | 383385600
86325 | 0 | 242 | f | 0
572 | 5068 | 242 | f | 383385600
645 | 204808 | 241 | f | 383385600
590 | 396 | 242 | f | 383385600
(18 rows)
```
# STL\$1SSHCLIENT\$1ERROR
记录由 SSH 客户端发现的所有错误。
STL\$1SSHCLIENT\$1ERROR 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_SSHCLIENT_ERROR.html)
# STL\$1STREAM\$1SEGS
列出流与并发分段之间的关系。
在这种情况下，流是 Amazon Redshift 流。此系统视图不适用于[流式摄取到实体化视图](materialized-view-streaming-ingestion.md)。
STL\$1STREAM\$1SEGS 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1STREAM\$1SEGS 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_STREAM_SEGS.html)
## 示例查询
要查看最近查询的流与并发分段之间的关系，请键入以下查询：
```
select *
from stl_stream_segs
where query = pg_last_query_id();
query | stream | segment
-------+--------+---------
10 | 1 | 2
10 | 0 | 0
10 | 2 | 4
10 | 1 | 3
10 | 0 | 1
(5 rows)
```
# STL\$1TR\$1CONFLICT
显示用于确定并解决与数据库表的事务冲突的信息。
当两个或更多用户正在查询和修改表中的数据行（以使其事务无法序列化）时，会发生事务冲突。如果事务运行一个将会破坏可序列性的语句，将会被停止并回滚。每次发生事务冲突时，Amazon Redshift 都会在包含有关被取消事务详细信息的 STL\$1TR\$1CONFLICT 系统表中写入数据行。有关更多信息，请参阅 [Amazon Redshift 中的隔离级别](c_serial_isolation.md)。
STL\$1TR\$1CONFLICT 仅对超级用户可见。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_TR_CONFLICT.html)
## 示例查询
要返回有关涉及某一特定表的冲突的信息，请运行指定了表 ID 的查询：
```
select * from stl_tr_conflict where table_id=100234
order by xact_start_ts;
xact_id|process_| xact_start_ts | abort_time |table_
|id | | |id
-------+--------+--------------------------+--------------------------+------
1876 | 8551 |2010-03-30 09:19:15.852326|2010-03-30 09:20:17.582499|100234
1928 | 15034 |2010-03-30 13:20:00.636045|2010-03-30 13:20:47.766817|100234
1991 | 23753 |2010-04-01 13:05:01.220059|2010-04-01 13:06:06.94098 |100234
2002 | 23679 |2010-04-01 13:17:05.173473|2010-04-01 13:18:27.898655|100234
(4 rows)
```
您可以从针对可串行性冲突的错误消息的 DETAIL 部分中获取表 ID（错误 1023）。
# STL\$1UNDONE
显示有关已撤消的事务的信息。
STL\$1UNDONE 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_UNDONE.html)
## 示例查询
要查看所有已撤消事务的简明日志，请键入以下命令：
```
select xact_id, xact_id_undone, table_id from stl_undone;
```
此命令返回以下示例输出：
```
xact_id | xact_id_undone | table_id
---------+----------------+----------
1344 | 1344 | 100192
1326 | 1326 | 100192
1551 | 1551 | 100192
(3 rows)
```
# STL\$1UNIQUE
分析在 SELECT 列表中使用 DISTINCT 函数时或者在 UNION 或 INTERSECT 查询中删除重复项时发生的执行步骤。
STL\$1UNIQUE 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1UNIQUE 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_UNIQUE.html)
## 示例查询
假设您运行以下查询：
```
select distinct eventname
from event order by 1;
```
假定上个查询的 ID 是 6313，以下示例显示由分段 0 和 1 中每个切片的唯一步骤生成的行的数量。
```
select query, slice, segment, step, datediff(msec, starttime, endtime) as msec, tasknum, rows
from stl_unique where query = 6313
order by query desc, slice, segment, step;
```
```
query | slice | segment | step | msec | tasknum | rows
-------+-------+---------+------+------+---------+------
6313 | 0 | 0 | 2 | 0 | 22 | 550
6313 | 0 | 1 | 1 | 256 | 20 | 145
6313 | 1 | 0 | 2 | 1 | 23 | 540
6313 | 1 | 1 | 1 | 42 | 21 | 127
6313 | 2 | 0 | 2 | 1 | 22 | 540
6313 | 2 | 1 | 1 | 255 | 20 | 158
6313 | 3 | 0 | 2 | 1 | 23 | 542
6313 | 3 | 1 | 1 | 38 | 21 | 146
(8 rows)
```
# STL\$1UNLOAD\$1LOG
记录卸载操作的详细信息。
STL\$1UNLOAD\$1LOG 为由 UNLOAD 语句创建的每个文件记录一行。例如，如果 UNLOAD 创建 12 个文件，则 STL\$1UNLOAD\$1LOG 将包含 12 个对应的行。
STL\$1UNLOAD\$1LOG 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1UNLOAD\$1LOG 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY](SYS_UNLOAD_HISTORY.md) 和 [SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL](SYS_UNLOAD_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_UNLOAD_LOG.html)
## 示例查询
要获得已由 UNLOAD 命令写入到 Amazon S3 的文件的列表，您可以在 UNLOAD 完成后调用 Amazon S3 列表操作。您还可以查询 STL\$1UNLOAD\$1LOG。
以下查询返回上次完成的查询的 UNLOAD 创建的文件的路径名：
```
select query, substring(path,0,40) as path
from stl_unload_log
where query = pg_last_query_id()
order by path;
```
此命令返回以下示例输出：
```
query | path
-------+--------------------------------------
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0000_part_00
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0001_part_00
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0002_part_00
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0003_part_00
(4 rows)
```
# STL\$1USAGE\$1CONTROL
STL\$1USAGE\$1CONTROL 视图包含在达到使用限制时记录的信息。有关使用限制的更多信息，请参阅《Amazon Redshift 管理指南》**中的[管理使用限制](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-usage-limits.html)。
STL\$1USAGE\$1CONTROL 仅对超级用户可见。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_USAGE_CONTROL.html)
## 示例查询
以下 SQL 示例返回达到使用限制时记录的部分信息。
```
select query, pid, eventtime, feature_type
from stl_usage_control
order by eventtime desc
limit 5;
```
# STL\$1USERLOG
记录数据库用户的以下更改的详细信息。
+ 创建用户
+ 删除用户
+ 更改用户（重命名）
+ 更改用户（更改属性）
STL\$1USERLOG 仅对超级用户可见。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1USERLOG](SYS_USERLOG.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_USERLOG.html)
## 示例查询
以下示例执行四种用户操作，然后查询 STL\$1USERLOG 视图。
```
create user userlog1 password 'Userlog1';
alter user userlog1 createdb createuser;
alter user userlog1 rename to userlog2;
drop user userlog2;
select userid, username, oldusername, action, usecreatedb, usesuper from stl_userlog order by recordtime desc;
```
```
userid | username | oldusername | action | usecreatedb | usesuper
--------+-----------+-------------+---------+-------------+----------
108 | userlog2 | | drop | 1 | 1
108 | userlog2 | userlog1 | rename | 1 | 1
108 | userlog1 | | alter | 1 | 1
108 | userlog1 | | create | 0 | 0
(4 rows)
```
# STL\$1UTILITYTEXT
捕获在数据库上运行的非 SELECT SQL 命令的文本。
查询 STL\$1UTILITYTEXT 视图以捕获在系统上运行的 SQL 语句的下列子集：
+ ABORT、BEGIN、COMMIT、END、ROLLBACK
+ ANALYZE
+ CALL
+ CANCEL
+ COMMENT
+ CREATE、ALTER、DROP DATABASE
+ CREATE、ALTER、DROP USER
+ EXPLAIN
+ GRANT、REVOKE
+ LOCK
+ RESET
+ SET
+ SHOW
+ TRUNCATE
另请参阅 [STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md)、[STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md) 和 [SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md)。
使用 STARTTIME 和 ENDTIME 列了解在某个给定时间段内记录了哪些语句。SQL 文本的长数据块已分为 200 个字符长的行；SEQUENCE 列标识了属于一个语句的文本片段。
STL\$1UTILITYTEXT 系统表同时支持实体化视图的 MANUAL 和 AUTO REFRESH 操作。要在实体化视图上识别 AUTO REFRESH，请找到 `label` 列。所有 AUTO REFRESH 查询都有一个值为 `maintenance` 的标签。
STL\$1UTILITYTEXT 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_UTILITYTEXT.html)
## 示例查询
以下查询返回 2012 年 1 月 26 日运行的“utility”命令的文本。在这种情况下，运行的是一些 SET 命令和一个 SHOW ALL 命令：
```
select starttime, sequence, rtrim(text)
from stl_utilitytext
where starttime like '2012-01-26%'
order by starttime, sequence;
starttime | sequence | rtrim
---------------------------+-----+----------------------------------
2012-01-26 13:05:52.529235 | 0 | show all;
2012-01-26 13:20:31.660255 | 0 | SET query_group to ''
2012-01-26 13:20:54.956131 | 0 | SET query_group to 'soldunsold.sql'
...
```
### 重新构造存储的 SQL
要重新构造存储在 STL\$1UTILITYTEXT 的 `text` 列中的 SQL，请运行 SELECT 语句，以从 `text` 列中的一个或多个部分创建 SQL。在运行重新构造的 SQL 之前，将任何 (`\n`) 特殊字符替换为新行。以下 SELECT 语句的结果是 `query_statement` 字段中重新构造的 SQL 的行。
```
SELECT LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END) WITHIN GROUP (ORDER BY sequence) as query_statement
FROM stl_utilitytext GROUP BY xid order by xid;
```
例如，以下查询将 query\$1group 设置为零的字符串。查询本身超过 200 个字符，并存储在 STL\$1UTILITYTEXT 中的几个部分内。
```
set query_group to '00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 000000';
```
在此示例中，查询存储在 STL\$1UTILITYTEXT 的 `text` 列的 2 个部分（行）中。
```
select query, sequence, text
from stl_utilitytext where query=pg_last_query_id() order by query desc, sequence limit 10;
```
```
starttime | sequence | text
----------------------------+----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2019-07-23 22:55:34.926198 | 0 | set query_group to '00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
2019-07-23 22:55:34.926198 | 1 | 000000';
```
要重新构造存储在 STL\$1UTILITYTEXT 中的 SQL，请运行以下 SQL。
```
select LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END, '') within group (order by sequence) AS query_statement
from stl_utilitytext where query=pg_last_query_id();
```
要在客户端中使用生成的重新构造的 SQL，需将任何 (`\n`) 特殊字符替换为新行。
```
query_statement
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
set query_group to '00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 000000';
```
# STL\$1VACUUM
显示已真空化的表的行和数据块统计数据。
该视图显示了特定于每个 vacuum 操作开始和完成时的信息，并演示了运行此操作的好处。有关运行该命令的要求的信息，请参阅 [VACUUM](r_VACUUM_command.md) 命令描述。
STL\$1VACUUM 仅对超级用户可见。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_VACUUM.html)
## 示例查询
以下查询报告表 108313 的 vacuum 统计数据。此表在一系列插入和删除后已执行 vacuum 操作。
```
select xid, table_id, status, rows, sortedrows, blocks, eventtime,
reclaimable_rows, reclaimable_space_mb
from stl_vacuum where table_id=108313 order by eventtime;
xid | table_id | status | rows | sortedrows | blocks | eventtime | reclaimable_rows | reclaimable_space_mb
-------+----------+-------------------------+------+------------+--------+----------------------+------------------+----------------------
14294 | 108313 | Started | 1950 | 408 | 28 | 2016-05-19 17:36:01 | 984 | 17
14294 | 108313 | Finished | 966 | 966 | 11 | 2016-05-19 18:26:13 | 0 | 0
15126 | 108313 | Skipped(sorted>=95%) | 966 | 966 | 11 | 2016-05-19 18:26:38 | 0 | 0
```
在 VACUUM 启动时，表包含了存储在 28 个 1MB 数据块中的 1,950 行。Amazon Redshift 估计，它可以通过 vacuum 操作回收 984 行或 17 个数据块的磁盘空间。
在状态为“完成”的行中，ROWS 列显示值 966，而 BLOCKS 列值为 11，低于 28。vacuum 回收了估计的磁盘空间量，在 vacuum 操作完成后，没有剩余可回收的行或空间。
在排序阶段（事务 15126），vacuum 无法跳过此表，因为行是按排序键顺序插入的。
以下示例显示在大型 INSERT 操作之后，针对 SALES 表（在此示例中为表 110116）的 SORT ONLY vacuum 操作的统计数据：
```
vacuum sort only sales;
select xid, table_id, status, rows, sortedrows, blocks, eventtime
from stl_vacuum order by xid, table_id, eventtime;
xid |table_id| status | rows |sortedrows|blocks| eventtime
----+--------+-----------------+-------+----------+------+--------------------
...
2925| 110116 |Started Sort Only|1379648| 172456 | 132 | 2011-02-24 16:25:21...
2925| 110116 |Finished |1379648| 1379648 | 132 | 2011-02-24 16:26:28...
```
# STL\$1WINDOW
分析执行窗口函数的查询步骤。
STL\$1WINDOW 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
**注意**
STL\$1WINDOW 仅包含在主预置集群上运行的查询。它不包含在并发扩展集群或无服务器命名空间上运行的查询。要访问在主集群、并发扩展集群和无服务器命名空间上运行的查询的解释计划，我们建议您使用 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_WINDOW.html)
## 示例查询
以下示例返回切片 0 和分段 3 的窗口函数结果。
```
select query, tasknum, rows, is_diskbased, workmem
from stl_window
where slice=0 and segment=3;
```
```
query | tasknum | rows | is_diskbased | workmem
-------+---------+------+--------------+----------
86326 | 36 | 1857 | f | 95256616
705 | 15 | 1857 | f | 95256616
86399 | 27 | 1857 | f | 95256616
649 | 10 | 0 | f | 95256616
(4 rows)
```
# STL\$1WLM\$1ERROR
随时记录发生的任何与 WLM 相关的错误。
STL\$1WLM\$1ERROR 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_WLM_ERROR.html)
# STL\$1WLM\$1RULE\$1ACTION
记录有关从 WLM 查询监控规则生成的与用户定义的队列关联的操作的详细信息。有关更多信息，请参阅 [WLM 查询监控规则](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md)。
STL\$1WLM\$1RULE\$1ACTION 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_WLM_RULE_ACTION.html)
## 示例查询
以下示例查找由查询监控规则停止的查询。
```
Select query, rule
from stl_wlm_rule_action
where action = 'abort'
order by query;
```
# STL\$1WLM\$1QUERY
包含在由 WLM 处理的服务类中每次尝试执行查询的记录。
STL\$1WLM\$1QUERY 对所有用户可见。超级用户可以查看所有行；普通用户只能查看其自己的数据。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。
此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。
## 表列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/dg/r_STL_WLM_QUERY.html)
## 示例查询
**查看在队列中等待和执行的平均查询时间**
以下查询显示 4 以上的服务类的当前配置。有关服务类 ID 的列表，请参阅 [WLM 服务类 ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids)。
以下查询返回针对每个服务类的每个查询在查询队列和执行过程中消耗的平均时间（单位为微秒）。
```
select service_class as svc_class, count(*),
avg(datediff(microseconds, queue_start_time, queue_end_time)) as avg_queue_time,
avg(datediff(microseconds, exec_start_time, exec_end_time )) as avg_exec_time
from stl_wlm_query
where service_class > 4
group by service_class
order by service_class;
```
此查询返回以下示例输出：
```
svc_class | count | avg_queue_time | avg_exec_time
-----------+-------+----------------+---------------
5 | 20103 | 0 | 80415
5 | 3421 | 34015 | 234015
6 | 42 | 0 | 944266
7 | 196 | 6439 | 1364399
(4 rows)
```
**查看在队列中等待和执行的最大查询时间**
以下查询返回针对每个服务类的每个查询在任何查询队列和执行过程中消耗的总时间量（单位为微秒）。
```
select service_class as svc_class, count(*),
max(datediff(microseconds, queue_start_time, queue_end_time)) as max_queue_time,
max(datediff(microseconds, exec_start_time, exec_end_time )) as max_exec_time
from stl_wlm_query
where svc_class > 5
group by service_class
order by service_class;
```
```
svc_class | count | max_queue_time | max_exec_time
-----------+-------+----------------+---------------
6 | 42 | 0 | 3775896
7 | 197 | 37947 | 16379473
(4 rows)
```