Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。
# STV\$1INFLIGHT
クラスターで現在どのクエリが実行されているかを調べるには、STV\$1INFLIGHT テーブルを使用します。トラブルシューティングを行う場合、実行時間が長いクエリのステータスを確認するのに役立ちます。
STV\$1INFLIGHT はリーダーノードのみのクエリは表示しません。詳細については、「[リーダーノード専用関数](c_SQL_functions_leader_node_only.md)」を参照してください。STV\$1INFLIGHT 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](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)」を参照してください。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。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。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## STV\$1INFLIGHT によるトラブルシューティング
STV\$1INFLIGHT を使用してクエリまたはクエリのコレクションのパフォーマンスのトラブルシューティングを行う場合は、次の点に注意してください。
+ 実行時間の長いオープントランザクションでは、一般的に負荷が増加します。これらのオープントランザクションにより、他のクエリの実行時間が長くなる可能性があります。
+ 実行時間が長い COPY ジョブと ETL ジョブは、大量のコンピューティングリソースを消費している場合、クラスターで実行されている他のクエリに影響する可能性があります。ほとんどの場合、これらの実行時間の長いジョブをあまり使用しない時間帯に移動すると、レポートや分析のワークロードのパフォーマンスが向上します。
+ STV\$1INFLIGHT に関連する情報を提供するビューがあります。これらには、SQL コマンドのクエリテキストをキャプチャする [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md) と、STV\$1INFLIGHT を STL\$1QUERYTEXT に結合する [SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md) が含まれます。トラブルシューティングのために、[STV\$1RECENTS](r_STV_RECENTS.md) を STV\$1INFLIGHT で使用することもできます。例えば、STV\$1RECENTS は、特定のクエリの状態が*実行中*または*完了*であるかを示すことができます。この情報を STV\$1INFLIGHT の結果と組み合わせると、クエリのプロパティとコンピューティングリソースへの影響に関する詳細情報を得ることができます。
Amazon Redshift コンソールを使用して実行中のクエリをモニタリングすることもできます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_INFLIGHT.html)
## サンプルクエリ
データベースで現在実行中のアクティブなクエリをすべて表示するには、以下のクエリを入力します。
```
select * from stv_inflight;
```
以下の出力例には、STV\$1INFLIGHT クエリ自体と、`avgwait.sql` というスクリプトから実行されているクエリが表示されています。
```
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)
```
次のクエリは、concurrency\$1scaling\$1status を含む複数の列を選択します。この列は、クエリが同時実行スケーリングクラスターに送信されているかどうかを示します。一部の結果で値が `1` である場合は、同時実行スケーリングコンピューティングリソースが使用されていることを示します。詳細については、「[同時実行スケーリング](concurrency-scaling.md)」を参照してください。
```
select userid,
query,
pid,
starttime,
text,
suspended,
concurrency_scaling_status
from STV_INFLIGHT;
```
サンプル出力は、1 つのクエリが同時実行スケーリングクラスターに送信されていることを示しています。
```
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)
```
クエリパフォーマンスのトラブルシューティングの詳細については、「[クエリのトラブルシューティング](queries-troubleshooting.md)」を参照してください。