STL_HASHJOIN - Amazon Redshift
テーブルの列サンプルクエリ

Amazon Redshift は、2025 年 11 月 1 日以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。Python UDF を使用する場合は、その日付より前に UDF を作成してください。既存の Python UDF は引き続き通常どおり機能します。詳細については、ブログ記事を参照してください。

STL_HASHJOIN

ハッシュ結合を実行するステップをクエリについて分析します。

STL_HASHJOIN はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。詳細については、「システムテーブルとビューのデータの可視性」を参照してください。

注記

STL_HASHJOIN には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー SYS_QUERY_DETAIL を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。

テーブルの列

列名 データ型 説明
userid integer エントリを生成したユーザーの ID。
query integer クエリ ID。クエリ列は、他の各種システムテーブルおよびビューを結合するために使用できます。
slice integer クエリが実行されていたスライスを識別する番号。
segment integer クエリセグメントを識別する番号。
step integer 実行されたクエリステップ。
starttime timestamp UTC で表されたクエリの開始時間。合計時間にはキューイングと実行が含まれます。秒の小数部は 6 桁の精度で表されます。例: 2009-06-12 11:29:19.131358。
endtime timestamp クエリの実行が完了した時刻 (UTC)。合計時間にはキューイングと実行が含まれます。秒の小数部は 6 桁の精度で表されます。例: 2009-06-12 11:29:19.131358。
tasknum integer ステップ実行に割り当てられたクエリタスク処理の数。
rows bigint 処理された合計行数。
tbl integer テーブル ID。
num_parts integer ハッシュステップでハッシュテーブルが分割された後のパーティションの総数。
join_type integer ステップの結合タイプ。

  • 0. クエリは内部結合を使用。

  • 1. クエリは左外部結合を使用。

  • 2. クエリは完全外部結合を使用。

  • 3. クエリは右外部結合を使用。

  • 4. クエリは UNION 演算子を使用。

  • 5. クエリは IN 条件を使用。

  • 6. この情報は、内部使用に限定されています。

  • 7. この情報は、内部使用に限定されています。

  • 8. この情報は、内部使用に限定されています。

  • 9. この情報は、内部使用に限定されています。

  • 10. この情報は、内部使用に限定されています。

  • 11. この情報は、内部使用に限定されています。

  • 12. この情報は、内部使用に限定されています。
hash_looped character(1) この情報は、内部使用に限定されています。
switched_parts character(1) ビルド (外部) 側とプローブ (内部) 側が入れ替えられたかどうかを示します。
used_prefetching character(1) この情報は、内部使用に限定されています。
hash_segment integer 対応するハッシュステップのセグメント。
hash_step integer 対応するハッシュステップのステップ番号。
checksum bigint この情報は、内部使用に限定されています。
ディストリビューション integer この情報は、内部使用に限定されています。

サンプルクエリ

次の例では、クエリ 720 のハッシュ結合で使用されたパーティションの数が返されます。

select query, slice, tbl, num_parts
from stl_hashjoin
where query=720 limit 10; 
 query | slice | tbl | num_parts
-------+-------+-----+-----------
   720 |     0 | 243 |         1
   720 |     1 | 243 |         1
(2 rows)