

 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。

# Amazon Redshift Serverless 主控台
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若要了解如何開始使用 Amazon Redshift Serverless 主控台，請觀看以下影片。

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/eq4o26Hpuac/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=eq4o26Hpuac)


## Serverless 儀表板
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在 **Serverless 儀表板**頁面上，您可以檢視資源摘要和用量圖表。
+ **命名空間概觀** — 此區段會顯示命名空間內的快照和資料共用數量。
+ **工作群組** — 此區段會顯示 Amazon Redshift Serverless 內的所有工作群組。
+ **查詢指標** — 此區段會顯示過去 1 小時的查詢活動。
+ **使用的 RPU 容量** — 此區段會顯示過去 1 小時使用的容量。
+ **免費試用** – 本節顯示您 AWS 帳戶中剩餘的免費試用點數。這涵蓋了同一帳戶下 Amazon Redshift Serverless 資源和操作 (包括快照、儲存、工作群組等) 的所有用量。
+ **警示** — 此區段會顯示您在 Amazon Redshift Serverless 中所設定的警示。

## 資料備份
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在**資料備份**索引標籤上，您可以使用以下項目：
+ **快照** — 您可以建立、刪除和管理 Amazon Redshift Serverless 資料的快照。預設保留期間為 `indefinitely`，但您可以將保留期間設定為 1 到 3653 天之間的任何值。您可以授權 從快照 AWS 帳戶 還原命名空間。
+ **復原點** — 顯示系統所自動建立、可讓您從過去 24 小時內的意外寫入或刪除情況中復原的復原點。若要復原資料，您可以將復原點還原至任何可用的命名空間。如果您想要延長復原點的保留期間，則可以從復原點建立快照。預設保留期間為 `indefinitely`，但您可以將保留期間設定為 1 到 3653 天之間的任何值。

## 資料存取
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在**資料存取**索引標籤上，您可以使用下列項目：
+ **網路和安全**設定 — 您可以檢視 VPC 相關的值、 AWS KMS 加密值和稽核記錄值。您只能更新稽核記錄。
+ **AWS KMS key** — 用來加密 Amazon Redshift Serverless 中資源的 AWS KMS key 。
+ **許可** — 您可以管理 Amazon Redshift Serverless 所能擔任以代表您使用資源的 IAM 角色。如需詳細資訊，請參閱[Amazon Redshift Serverless 中的身分和存取管理](serverless-iam.md)。
+ **Redshift 受管 VPC 端點** — 您可以從其他 VPC 或子網路存取您的 Amazon Redshift Serverless 執行個體。如需詳細資訊，請參閱[從其他 VPC 端點連線至 Amazon Redshift Serverless](serverless-connecting.md#serverless-vpc-connect)。

## 限制
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在**限制**索引標籤上，您可以使用以下項目：
+ **以 Redshift 處理單元 (RPU) 為單位的基本容量**設定 — 您可以設定用來處理工作負載的基本容量。若要改善查詢效能，請增加您的 RPU 值。
+ **用量限制** — Amazon Redshift Serverless 執行個體可在動作啟動前的期間內使用的運算資源上限。您可以限制 Amazon Redshift Serverless 用來執行工作負載的資源數量。用量的測量單位是 Redshift 處理單元 (RPU) 小時。RPU 小時是一小時內所使用的 RPU 數量。您可以決定在達到所設定的限制值時會發生的動作，如下所示：
  + 傳送提醒。
  + 在系統資料表中記錄項目。
  + 關閉使用者查詢。

  您最多可以設定四個限制。
+  **查詢限制** — 您可以新增限制以監控效能和限制。如需查詢監控限制的相關資訊，請參閱 [WLM 查詢監控規則](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-wlm-query-monitoring-rules.html)。

如需詳細資訊，請參閱[Amazon Redshift Serverless 的運算容量](serverless-capacity.md)。

## 資料共用
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在**資料共用**索引標籤上，您可以使用以下項目：
+ **我的命名空間中建立的資料共用**設定 — 您可以建立資料共用，並與其他命名空間和 AWS 帳戶共用。
+ **其他命名空間和 AWS 帳戶的資料共用** — 您可以從其他命名空間和 AWS 帳戶的資料共用建立資料庫。

如需資料共用的相關資訊，請參閱 [Amazon Redshift Serverless 中的資料共用](serverless-datasharing.md)。

## 查詢和資料庫監控
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在**查詢和資料庫監控**頁面上，您可以檢視**查詢歷史記錄**和**資料庫效能**的圖表。

在**查詢歷史記錄**索引標籤上，您會看到下列圖表 (您可以在**查詢清單**和**資源指標**之間進行選擇)：
+ **查詢執行期** — 此圖表會顯示在相同時間範圍內執行的查詢。選擇圖表中的長條可檢視更多的查詢執行詳細資訊。
+ **查詢與載入** — 此區段會依**查詢 ID** 列出查詢和載入。
+ **已使用的 RPU 容量** — 此圖表會顯示以 Redshift 處理單元 (RPU) 為單位的整體容量。
+ **資料庫連線數** — 此圖表會顯示作用中資料庫連線的數目。

## 資料庫效能
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在**資料庫效能**索引標籤上，您會看到下列圖表：
+ **每秒完成的查詢數** — 此圖表會顯示每秒完成的平均查詢數目。
+ **查詢持續時間** — 此圖表會顯示完成查詢的平均時間長度。
+ **資料庫連線數** — 此圖表會顯示作用中資料庫連線的數目。
+ **執行中的查詢數** — 此圖表會顯示給定時間的執行中查詢總數。
+ **排入佇列的查詢數** — 此圖表會顯示給定時間的已排入佇列查詢總數。
+ **查詢執行時間明細** — 此圖表會顯示依查詢類型的查詢所花執行時間總數。

## 資源監控
<a name="serverless-console-resource-monitoring"></a>

在**資源監控**頁面上，您可以檢視已取用資源的圖表。您可以根據數個面向來篩選資料。
+ **指標篩選條件** — 您可以使用指標篩選條件來選取特定工作群組的篩選條件，以及選擇時間範圍和時間間隔。
+ **已使用的 RPU 容量** — 此圖表會顯示以 Redshift 處理單元 (RPU) 為單位的整體容量。
+ **運算用量** — 此圖表會顯示所選時間範圍內，依期間分類的 RPU 時數用量。對於少於 6 小時的時間範圍，RPU 時數會以精確的時間顯示。對於 6 小時或以上的時間範圍，RPU 時數會顯示為平均值。
+ **自動最佳化收費秒數的額外運算** – 此圖表顯示所選時間範圍的自動資料庫最佳化收費的 RPU 秒數。當您的 Amazon Redshift 使用額外的運算資源來執行自動最佳化時，會向您收取費用。如需詳細資訊，請參閱[為自動資料庫最佳化配置額外的運算資源](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_extra-compute-autonomics.html)。

## 資料共用
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在**資料共用**頁面上，您可以管理**在我的帳戶中**和**從其他帳戶**資料共用。如需資料共用的相關資訊，請參閱 [Amazon Redshift Serverless 中的資料共用](serverless-datasharing.md)。

## AWS Glue Data Catalog
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在 **AWS Glue Data Catalog** 索引標籤中，您可以檢視命名空間在 AWS Glue Data Catalog中的註冊狀態。此索引標籤在您開始註冊程序後才會顯示。如需註冊 命名空間的詳細資訊 AWS Glue Data Catalog，請參閱《[Amazon Redshift 資料庫開發人員指南》中的 Amazon Redshift 的 Apache Iceberg 相容性](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/iceberg-integration_overview.html)。