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/)。

# 查看集群工作负载细分图表
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您可以通过查看控制台中的工作负载执行细分图表，详细查看工作负载的性能。我们用 QueryRuntimeBreakdown 指标提供的数据生成图表。使用此图表，您可以看到查询在各个处理阶段（如等待和规划）中花费的时间。

**注意**  
未显示单节点集群的工作负载执行细分图表。

下面的指标列表描述了各个处理阶段：
+ `QueryPlanning`：分析和优化 SQL 语句所花的时间。
+ `QueryWaiting`：在工作负载管理 (WLM) 队列中等待的时间。
+ `QueryExecutingRead`：运行读取查询所花的时间。
+ `QueryExecutingInsert`：运行插入查询所花的时间。
+ `QueryExecutingDelete`：运行删除查询所花的时间。
+ `QueryExecutingUpdate`：运行更新查询所花的时间。
+ `QueryExecutingCtas`：运行 CREATE TABLE AS 查询所花的时间。
+ `QueryExecutingUnload`：运行卸载查询所花的时间。
+ `QueryExecutingCopy`：运行复制查询所花的时间。

例如，Amazon Redshift 控制台中的以下图表显示了查询在计划、等待、读取和写入阶段花费的时间量。您可以将此图表中的结果与其他指标组合以进行进一步分析。在某些情况下，您的图表可能显示具有较短持续时间（由 `QueryDuration` 指标度量）的查询在等待阶段花费了较长时间。在这些情况下，您可以增加特定队列的 WLM 并发速率以提高吞吐量。

以下是工作负载执行细分图的示例。在该图中，y 轴值是指定时间内每个阶段的平均持续时间，显示为堆叠条形图。

![\[显示查询处理阶段持续时间的垂直条形图，以天为增量。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/mgmt/images/database-performance-workload-execution-breakdown.png)


下图说明了 Amazon Redshift 如何聚合并发会话的查询处理。

![\[水平条形图，x 轴表示会话数量，y 轴表示时间。每个会话都是一个水平条形，按不同的查询状态划分。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/redshift/latest/mgmt/images/querybreakdownschematic.png)


**查看集群工作负载细分图表**

1. 登录到 AWS 管理控制台并打开 Amazon Redshift 控制台，网址：[https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/](https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/)。

1. 在导航菜单上，选择**集群**，然后从列表中选择集群名称以打开其详细信息。此时将显示集群的详细信息，其中可能包括**集群性能**、**查询监控**、**数据库**、**数据共享**、**计划**、**维护**和**属性**选项卡。

1. 为查询相关指标选择**查询监控**选项卡。

1. 在**查询监控**部分中，选择**数据库性能**和**集群指标**。

   以堆积条形图的形式绘制以下指标在所选时间范围内的图形：
   + **计划**时间 
   + **等待**时间 
   + **提交**时间 
   + **执行**时间