Amazon Redshift unterstützt UDFs ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung von neuem Python. Das bestehende Python UDFs wird bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im [Blog-Posting](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
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# STV\$1INFLIGHT
Verwenden Sie die Tabelle STV\$1INFLIGHT, um festzustellen, welche Abfragen derzeit auf dem Cluster ausgeführt werden. Bei der Fehlerbehebung ist dies hilfreich, um den Status lang andauernder Abfragen zu überprüfen.
STV\$1INFLIGHT zeigt keine Abfragen nur mit Führungsknoten. Weitere Informationen finden Sie unter [Exklusive Führungsknotenfunktionen](c_SQL_functions_leader_node_only.md). STV\$1INFLIGHT ist für alle Benutzer sichtbar. Superuser können alle Zeilen sehen; reguläre Benutzer können nur ihre eigenen Daten sehen. Weitere Informationen finden Sie unter [Sichtbarkeit der Daten in Systemtabellen und Ansichten](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Einige oder alle Daten in dieser Tabelle sind auch in der SYS-Überwachungsansicht [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) zu finden. Die Daten in der SYS-Überwachungsansicht sind so formatiert, dass sie leichter verwendbar und besser verständlich sind. Wir empfehlen Ihnen, für Ihre Abfragen die SYS-Überwachungsansicht zu verwenden.
## Fehlerbehebung mit STV\$1INFLIGHT
Wenn Sie STV\$1INFLIGHT verwenden, um Fehler im Hinblick auf die Leistung einer Abfrage oder einer Sammlung von Abfragen zu beheben, beachten Sie Folgendes:
+ Lang andauernde offene Transaktionen erhöhen im Allgemeinen die Last. Diese offenen Transaktionen können zu längeren Laufzeiten für andere Abfragen führen.
+ Lang andauernde COPY- und ETL-Aufträge können sich auf andere Abfragen auswirken, die im Cluster ausgeführt werden, wenn sie viele Rechenressourcen in Anspruch nehmen. In den meisten Fällen erhöht das Verlagern dieser lang andauernden Aufträgen auf Zeiten geringer Auslastung die Leistung für Berichts- oder Analyse-Workloads.
+ Es gibt Ansichten, die verwandte Informationen zu STV\$1INFLIGHT bereitstellen. Dazu gehören [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md), die den Abfragetext für SQL-Befehle erfasst, und [SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md), die STV\$1INFLIGHT mit STL\$1QUERYTEXT verbindet. Sie können auch [STV\$1RECENTS](r_STV_RECENTS.md) mit STV\$1INFLIGHT zur Fehlerbehebung verwenden. STV\$1RECENTS kann beispielsweise angeben, ob sich bestimmte Abfragen im Status *Wird ausgeführt* oder *Fertig* befinden. Wenn Sie diese Informationen mit den Ergebnissen von STV\$1INFLIGHT kombinieren, erhalten Sie mehr Informationen über die Eigenschaften einer Abfrage und die Auswirkungen auf die Rechenressourcen.
Sie können laufende Abfragen auch mithilfe der Amazon-Redshift-Konsole überwachen.
## Tabellenspalten
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/dg/r_STV_INFLIGHT.html)
## Beispielabfragen
Um alle derzeit auf der Datenbank ausgeführten Abfragen anzuzeigen, geben Sie die folgende Abfrage ein:
```
select * from stv_inflight;
```
Die Beispielausgabe unten zeigt zwei derzeit ausgeführte Abfragen, einschließlich der STV\$1INFLIGHT-Abfrage selbst und einer Abfrage, die mit einem Skript mit der Bezeichnung ausgeführt wurde `avgwait.sql`:
```
select slice, query, trim(label) querylabel, pid,
starttime, substring(text,1,20) querytext
from stv_inflight;
slice|query|querylabel | pid | starttime | querytext
-----+-----+-----------+-----+--------------------------+--------------------
1011 | 21 | | 646 |2012-01-26 13:23:15.645503|select slice, query,
1011 | 20 |avgwait.sql| 499 |2012-01-26 13:23:14.159912|select avg(datediff(
(2 rows)
```
Die folgende Abfrage wählt mehrere Spalten aus, einschließlich concurrency\$1scaling\$1status. Diese Spalte gibt an, ob Abfragen an den Nebenläufigkeitsskalierungs-Cluster gesendet werden. Wenn der Wert für einige Ergebnisse `1` lautet, ist dies ein Hinweis darauf, dass Rechenressourcen für die Nebenläufigkeitsskalierung verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Nebenläufigkeitsskalierung](concurrency-scaling.md).
```
select userid,
query,
pid,
starttime,
text,
suspended,
concurrency_scaling_status
from STV_INFLIGHT;
```
Die Beispielausgabe zeigt, wie eine Abfrage an den Nebenläufigkeitsskalierungs-Cluster gesendet wird.
```
query | pid | starttime | text | suspended | concurrency_scaling_status
--------+---------+----------------------------|------------------------|---------------|-------------------------------
1234567 | 123456 | 2012-01-26 13:23:15.645503 | select userid, query... 0 1
2345678 | 234567 | 2012-01-26 13:23:14.159912 | select avg(datediff(... 0 0
(2 rows)
```
Weitere Tipps zur Fehlerbehebung bei der Abfrageleistung finden Sie unter [Fehlerbehebung für Abfragen](queries-troubleshooting.md).