Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。
本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 查詢耗費太長時間
您的查詢可能由於下列原因而花費太長的時間。我們建議以下故障診斷方法。
**資料表未進行優化**
設定資料表的排序索引鍵、配送樣式和壓縮編碼，以善加利用平行處理。如需詳細資訊，請參閱[自動資料表最佳化](t_Creating_tables.md)
**查詢正在寫入磁碟**
您的查詢可能會在查詢執行的至少一部分寫入至磁碟。如需詳細資訊，請參閱[查詢效能改善](query-performance-improvement-opportunities.md)。
**查詢必須等候其他查詢完成**
您可以透過建立查詢佇列和指派不同類型的查詢至適當的佇列，來改善整體系統效能。如需詳細資訊，請參閱[工作負載管理](cm-c-implementing-workload-management.md)。
**查詢未進行優化**
分析解釋計畫以尋找重新寫入查詢或最佳化資料庫的機會。如需詳細資訊，請參閱[建立和解譯查詢計畫](c-the-query-plan.md)。
**查詢需要更多記憶體來執行**
如果特定查詢需要更多記憶體，您可以透過增加[wlm\_query\_slot\_count](r_wlm_query_slot_count.md)來增加可用記憶體。
**資料庫要求執行 VACUUM 命令**
每當您新增、刪除或修改大量資料列時執行 VACUUM 命令，除非您以排序索引鍵順序載入您的資料。VACUUM 命令會重新組織您的資料以保有排序順序和還原效能。如需詳細資訊，請參閱[清空資料表](t_Reclaiming_storage_space202.md)。
## 疑難排解長期執行查詢的其他資源
以下是有助於調整查詢的系統檢視主題和其他文件章節：
+ [STV\_INFLIGHT](r_STV_INFLIGHT.md) 系統檢視會顯示叢集上執行的查詢。將它與 [STV\_RECENTS](r_STV_RECENTS.md) 一起使用，以確定當前正在執行或最近完成的查詢會很有幫助。
+ [SYS\_QUERY\_HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md)對於疑難排解很有用。它顯示 DDL 和 DML 查詢以及相關屬性，例如其目前的狀態 (例如 `running` 或 `failed`)、每個查詢執行所花費的時間，以及查詢是否在並行擴展叢集上執行。
+ [STL\_QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md) 會擷取 SQL 命令的查詢文字。此外，將 STL\_QUERYTEXT 聯結至 STV\_INFLIGHT 的 [SVV\_QUERY\_INFLIGHT](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md)，會顯示更多查詢中繼資料。
+ 交易鎖定衝突可能是查詢效能問題的可能來源。如需目前在資料表上保留鎖定之交易的相關資訊，請參閱[SVV\_TRANSACTIONS](r_SVV_TRANSACTIONS.md)。
+ [識別最適合調整的查詢](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/diagnostic-queries-for-query-tuning.html#identify-queries-that-are-top-candidates-for-tuning)會提供疑難排解查詢，協助您判斷最近執行的查詢最耗時。這可以幫助您將精力集中在需要改進的查詢上。
+ 如果您想要進一步探索查詢管理並瞭解如何管理查詢佇列，[工作負載管理](cm-c-implementing-workload-management.md)顯示如何執行此操作。工作負載管理是一項進階功能，我們建議您在大多數情況下自動化工作負載