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://www.amazonaws.cn/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# 监控多可用区部署中的查询
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多可用区部署使用在两个可用区中部署的计算资源，并且在给定可用区中的资源不可用时仍可以继续运行。始终使用所有计算资源。这样就可以通过主动-主动方式在两个可用区内执行完全操作，包括读取和写入操作。

您可以在 pg\_catalog Schema 中查询 SYS\_ 视图以监控多可用区部署中的查询运行时。SYS\_ 视图显示来自主集群和辅助集群的查询运行时活动或统计信息。有关监控视图的列表，请参阅[监控视图](https://docs.amazonaws.cn/redshift/latest/dg/serverless-monitoring.html)。

按照以下步骤监控多可用区部署中每个可用区的查询运行时：

1. 导航到 Amazon Redshift 控制台并连接到多可用区部署中的数据库，然后通过查询编辑器运行查询。

1. 在多可用区 Amazon Redshift 部署上运行任何示例查询。

1. 对于多可用区部署，您可以使用 SYS\_QUERY\_HISTORY 表中的 compute\_type 列来识别查询及运行查询的可用区。*primary* 代表在多可用区部署的主集群上运行的查询，*secondary* 代表在多可用区部署的辅助集群上运行的查询。

   以下查询使用 compute\_type 列来监控查询。

   ```
   select (compute_type) as compute_type, left(query_text, 50) query_text from sys_query_history order by start_time desc;
       
    compute_type | query_text
   --------------+-------------------------
      secondary  | select count(*) from t1;
   ```