查看查询历史记录 - Amazon Redshift
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

查看查询历史记录

您可以使用 Amazon Redshift 中的查询历史记录指标执行以下操作:

  • 隔离和诊断查询性能问题。

  • 比较同一时间线上的查询运行时间指标和集群性能指标,以查看这两者之间可能相关的程度。这样做有助于识别性能不佳的查询,寻找瓶颈查询和确定您是否需要为您的工作负载调整集群大小。

  • 通过在时间线中选择特定查询,向下钻取到该查询的详细信息。当 Query ID (查询 ID) 和其他属性显示在此图表下方的行中时,您可以选择查询以查看查询详细信息。详细信息包括如查询的 SQL 语句、执行详细信息和查询计划等。有关更多信息,请参阅查看查询详细信息

  • 确定加载作业是否成功完成并满足服务等级协议 (SLA)。

显示查询历史记录数据

  1. 登录到Amazon Web Services Management Console,然后打开 Amazon Redshift 控制台https://console.aws.amazon.com/redshift/

  2. 在导航菜单上,选择 CLUSTERS (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,其中可以包括集群性能查询监控查询数据库数据共享Schedules维护, 和属性选项卡。

  3. 为查询相关指标选择 Query monitoring (查询监控) 选项卡。

  4. Query monitoring (查询监控) 部分中,选择 Query history (查询历史记录) 选项卡。

    使用窗口上的控件,您可以在 Query list (查询列表)Cluster metrics (集群指标) 之间切换。

    选择 Query list (查询列表) 时,该选项卡包括以下图表:

    • Query runtime (查询运行时间)— 时间线上的查询活动。使用此图表可查看哪些查询在同一时间范围内运行。选择查询以查看更多查询执行详细信息。x 轴显示选定的期间。您可以通过正在运行、已完成、加载等筛选图形化的查询。每个条形表示一个查询,条形的长度表示其运行时间(从条形开始到结束)。查询可以包括 SQL 数据操作语句(如 SELECT、INSERT、DELETE)和加载(如 COPY)。默认情况下,显示所选时间段内运行时间最长的前 100 个查询。

    • Queries and loads (查询和加载)— 集群上运行的查询和加载列表。此窗口包含一个选项,用于在查询当前正在运行时 Terminate query (终止查询)

    选择 Cluster metrics (集群指标) 时,该选项卡包括以下图表:

    • Query runtime (查询运行时间)— 时间线上的查询活动。使用此图表可查看哪些查询在同一时间范围内运行。选择查询以查看更多查询执行详细信息。

    • CPU 使用率— 按领导节点和计算节点平均值分列的集群 CPU 利用率。

    • Storage capacity used (已使用的存储容量)— 已使用的存储容量百分比。

    • Active database connections (活动的数据库连接数)— 集群的活动的数据库连接数。

处理查询历史记录图表时,请考虑以下事项:

  • 选择一个在 Query runtime (查询运行时间) 图表上表示某特定查询的条形,以查看有关该查询的详细信息。也可以在 Queries and loads (查询和加载) 列表中选择查询 ID 以查看其详细信息。

  • 您可以轻扫以选择 Query runtime (查询运行时间) 图表的某个部分进行放大以显示特定时间段。

  • Query runtime (查询运行时间) 图表上,要使所选筛选条件考虑所有数据,请向前翻动 Queries and loads (查询和加载) 列表中列出的所有页面。

  • 您可以更改显示在Queries and loads (查询和加载)列表中显示的首选项窗口设置齿轮图标

  • 这些区域有:Queries and loads (查询和加载)列表也可以通过从左侧导航器导航来显示查询图标,Queries and loads (查询和加载)。有关更多信息,请参阅查看查询和加载

查询历史记录图表

以下示例显示新的 Amazon Redshift 控制台中显示的图表。

注意

Amazon Redshift 控制台图表仅包含最新 100,000 个查询的数据。

  • Query runtime (查询运行时间)

  • Queries and loads (查询和加载)

  • CPU 使用率

  • Storage capacity used (已使用的存储容量)

  • Active database connections (活动的数据库连接数)