Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 블로그 게시물
쿼리 실행 분석
쿼리의 실행 세부 정보를 분석하여 쿼리의 수행 방식을 이해하고 최적화가 필요한 잠재적 영역을 식별할 수 있습니다. 쿼리를 분석하면 관련 단계, 각 단계에 소요된 시간, 처리된 데이터 양 등 쿼리 계획에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 일반적인 사용 사례로는 실행 속도가 느린 쿼리 문제 해결, 데이터 배포 전략 최적화, 쿼리 재작성 또는 인덱싱 기회 파악 등이 있습니다.
쿼리를 분석하려면
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AWS Management Console에 로그인한 후 https://console.aws.amazon.com/redshiftv2/
에서 Amazon Redshift 콘솔을 엽니다. -
탐색 메뉴에서 쿼리를 선택한 다음 쿼리 및 로드(Queries and loads)를 선택하여 계정에 대한 쿼리 목록을 표시합니다. 쿼리를 찾으려면 이 페이지의 설정을 변경해야 할 수도 있습니다.
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목록에서 쿼리 식별자를 선택하여 쿼리 세부 정보를 표시합니다.
쿼리 세부 정보 페이지에는 쿼리 세부 정보 및 Query plan(쿼리 계획) 탭이 쿼리 지표와 함께 포함되어 있습니다.
참고
쿼리 런타임 그래프에서 쿼리를 드릴다운할 때 클러스터 세부 정보 페이지의 쿼리 기록 탭에서 쿼리 세부 정보 페이지로 이동할 수도 있습니다.
쿼리 세부 정보 페이지는 다음 섹션을 포함합니다.
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다음 스크린샷과 같이 다시 작성된 쿼리의 목록.
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다음 스크린샷과 같이 쿼리 세부 정보 섹션.
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실행된 SQL 및 실행에 대한 [실행 세부 정보(Execution details)]가 포함된 [쿼리 세부 정보(Query details)] 탭.
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쿼리 계획 단계 및 쿼리 계획에 대한 기타 정보가 포함된 쿼리 계획 탭. 이 테이블에는 쿼리가 실행될 때의 클러스터에 대한 그래프도 포함되어 있습니다.
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클러스터 상태
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CPU 사용률
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사용된 스토리지 용량
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활성 데이터베이스 연결
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