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。 # STL\_DIST 記錄在執行遞送資料的查詢步驟期間網路活動的相關資訊。網路流量是藉由資料列數、位元組數和封包數所擷取的，而這些資料列、位元組和封包是在特定配量上的特定步驟期間透過網路傳送的。步驟的持續時間是記錄的開始時間與結束時間之間的差異。 若要識別查詢中的配送步驟，請尋找 QUERY\_SUMMARY 檢視中的 dist 標籤，或執行 EXPLAIN 命令，然後尋找包含 dist 的步驟屬性。 所有使用者都可看見 STL\_DIST。超級使用者可以看見所有資料列；一般使用者只能看見自己的資料。如需詳細資訊，請參閱[系統資料表和檢視中資料的可見性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。 **注意** STL\_DIST 僅包含在主佈建叢集上執行的查詢。但不包含在並行擴縮叢集上或無伺服器命名空間上執行的查詢。若要存取在主要叢集、並行擴縮叢集和無伺服器命名空間上執行的查詢說明計畫，建議您使用 SYS 監控檢視 [SYS\_QUERY\_DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)。SYS 監視檢視中的資料會格式化為更易於使用和理解。 ## 資料表欄 | 欄名稱 | 資料類型 | 說明 | | --- | --- | --- | | userid | integer | 產生項目的使用者之 ID。 | | query | integer | 查詢 ID。查詢欄可用於加入其他系統表格與檢視。 | | 分割 | integer | 識別執行查詢之配量的數字。 | | segment | integer | 識別查詢區段的號碼。 | | step | integer | 執行的查詢步驟。 | | starttime | timestamp | 查詢開始的時間，以 UTC 表示。總時間包括佇列和執行。秒小數部分的精確度為 6 位元。例如：2009-06-12 11:29:19.131358。 | | endtime | timestamp | 查詢完成的時間，以 UTC 表示。總時間包括佇列和執行。秒小數部分的精確度為 6 位元。例如：2009-06-12 11:29:19.131358。 | | tasknum | integer | 指派執行步驟的查詢任務程序編號。 | | rows | bigint | 已處理的列總數。 | | 位元組 | bigint | 步驟的所有輸出欄之大小 (位元組)。 | | packets | integer | 透過網路傳送的封包總數。 | ## 範例查詢 下列範例傳回查詢的配送資訊，其中具有一個或多個封包，且持續時間大於零。 ``` 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) ```