自 2025 年 11 月 1 日起，Amazon Redshift 將不再支援建立新的 Python UDFs。如果您想要使用 Python UDFs，請在該日期之前建立 UDFs。現有的 Python UDFs將繼續如常運作。如需詳細資訊，請參閱部落格文章 。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

工作負載管理

您可在 Amazon Redshift 中用工作負載管理 (WLM) 定義可用的查詢佇列數量，以及查詢如何路由至佇列進行處理。WLM 為參數群組組態的一部分。叢集將使用在其相關聯參數群組中指定的 WLM 組態。

建立參數群組時，預設的 WLM 組態將包含一個佇列，其最多可同時執行五個查詢。如果您想更有效地控制查詢處理功能，可新增其他佇列並設定其各自的 WLM 屬性。您所新增的每個佇列都會擁有相同的預設 WLM 組態，除非您設定其屬性。

新增額外的佇列時，組態中最後一個佇列為預設佇列。除非查詢依照 WLM 組態中的條件路由至其他佇列，否則皆由預設佇列處理。您可以為預設佇列指定模式和並行層級 (查詢槽)，但無法指定預設佇列的使用者群組或查詢群組。

如同其他參數，您也無法修改預設參數群組中的 WLM 組態。與預設參數群組相關聯的叢集永遠使用預設的 WLM 組態。若要修改 WLM 組態，請建立新的參數群組，然後將該參數群組與需要自訂 WLM 組態的任何叢集相關聯。

WLM 動態和靜態屬性

WLM 屬性分為動態和靜態兩種。您可在不重新啟動叢集的情形下，將動態屬性套用至資料庫，但靜態屬性需要重新啟動叢集才能讓變更生效。如需動態和靜態組態屬性的相關資訊，請參閱 WLM 動態和靜態組態屬性。

WLM 組態參數的屬性

您可以使用 Amazon Redshift 主控台、 AWS CLI、Amazon Redshift API 或其中一個 AWS SDKs 來設定 WLM。WLM 組態使用多項屬性定義佇列行為，例如跨佇列的記憶體配置、佇列中可同時執行的查詢數量等。

下表摘要顯示屬性適用於自動 WLM 或是手動 WLM。

下列清單說明您可以設定的 WLM 屬性。

如需這些屬性和用於設定查詢佇列的策略的相關資訊，請參閱《Amazon Redshift 資料庫開發人員指南》中的實作工作負載管理。

使用 設定 WLM 參數 AWS CLI

若要設定 WLM，您必須修改 wlm_json_configuration 參數。wlm_json_configuration 屬性值的大小上限為 8000 個字元。其值使用 JavaScript 物件標記法 (JSON) 格式。如果您使用 AWS CLI、Amazon Redshift API 或其中一個 AWS SDKs 來設定 WLM，請使用本節的其餘部分來了解如何建構 wlm_json_configuration 參數的 JSON 結構。

範例

以下範例是以自動 WLM 定義一個佇列的預設 WLM 組態。

{
   "auto_wlm": true
}

範例

以下範例為自訂的 WLM 組態，其定義一個並行層級 (查詢槽) 為 5 的手動 WLM 佇列。

{
   "query_concurrency":5
}

語法

預設的 WLM 組態非常簡單，只有一個佇列和一個屬性。您可以新增更多佇列，並為 JSON 結構的每個佇列設定多重屬性。以下語法代表用於設定有多重屬性之多重佇列的 JSON 結構：

[
   {
      "ParameterName":"wlm_json_configuration", "ParameterValue":
         "[
             {
                "q1_first_property_name":"q1_first_property_value",
                "q1_second_property_name":"q1_second_property_value", 
                ...
             },
             {
                "q2_first_property_name":"q2_first_property_value",
                "q2_second_property_name":"q2_second_property_value", 
                ...
             }
             ...

         ]"
   }
]

在上述範例中，開頭為 q1 的代表性屬性為第一個佇列陣列中的物件。這些物件中每個均有名稱/值對；name 和 value 共同設定了第一個佇列的 WLM 屬性。開頭為 q2 的代表性屬性為第二個佇列陣列中的物件。如果您需要更多佇列，可為其他的每個佇列新增額外的陣列，並設定各物件的屬性。

修改 WLM 組態時，即使您只需要變更佇列中的一個屬性，仍必須加入佇列的完整結構。因為整個 JSON 結構會與 wlm_json_configuration 參數值一起以字串傳入。

將 AWS CLI 命令格式化

使用 AWS CLI時，wlm_json_configuration 參數需要特定格式。使用的格式需視用戶端作業系統而定。作業系統會使用不同方式來包圍 JSON 結構，以從命令列正確傳送。如需如何在 Linux、Mac OS X 和 Windows 作業系統中建構合適命令的詳細資訊，請參閱下列各節。如需有關在 AWS CLI 中一般括住 JSON 資料結構差異的詳細資訊，請參閱AWS Command Line Interface 《 使用者指南》中的引號字串。

範例

下列命令範例為名為 example-parameter-group 的參數群組設定手動 WLM。該組態啟用短期查詢加速，短期查詢的最長執行時間設為 0，指示 WLM 動態設定數值。ApplyType 設定為 dynamic。此設定表示對參數中動態屬性進行的任何變更將立即套用，除非組態有任何其他靜態變更。該組態定義三個佇列，內容如下：

aws redshift modify-cluster-parameter-group 
--parameter-group-name example-parameter-group 
--parameters
'[
  {
    "query_concurrency": 4,
    "max_execution_time": 20000,
    "memory_percent_to_use": 25,
    "query_group": ["report"],
    "query_group_wild_card": 1,
    "user_group": [],
    "user_group_wild_card": 0,
    "user_role": [],
    "user_role_wild_card": 0,
    "concurrency_scaling": "auto", 
    "queue_type": "manual"
  },
  {
    "query_concurrency": 5,
    "memory_percent_to_use": 40,
    "query_group": [],
    "query_group_wild_card": 0,
    "user_group": [
      "admin",
      "dba"
    ],
    "user_group_wild_card": 0,
    "user_role": [],
    "user_role_wild_card": 0,
    "concurrency_scaling": "off",
    "queue_type": "manual"    
  },
  {
    "query_concurrency": 5,
    "query_group": [],
    "query_group_wild_card": 0,
    "user_group": [],
    "user_group_wild_card": 0,
    "user_role": [],
    "user_role_wild_card": 0,
    "concurrency_scaling": "auto",
    "queue_type": "manual"    
  },
  {"short_query_queue": true}
]'

以下是為自動 WLM 組態設定 WLM 查詢監控規則的範例。下列範例建立名為 example-monitoring-rules 的參數群組。此組態定義與先前範例中相同的三個佇列，但不再指定 query_concurrency 和 memory_percent_to_use。組態還新增了以下規則和查詢優先順序：

aws redshift modify-cluster-parameter-group 
--parameter-group-name example-monitoring-rules 
--parameters
'[ {
  "query_group" : [ "report" ],
  "query_group_wild_card" : 1,
  "user_group" : [ ],
  "user_group_wild_card" : 0,
  "user_role": [ ],
  "user_role_wild_card": 0,
  "concurrency_scaling" : "auto",
  "rules" : [{
    "rule_name": "rule_1",
    "predicate": [{
      "metric_name": "query_cpu_time",
      "operator": ">",
      "value": 1000000 },
      { "metric_name": "query_blocks_read",
      "operator": ">",
      "value": 1000
    } ],
    "action" : "log"
  } ],
   "priority": "normal",
   "queue_type": "auto"
}, {  
  "query_group" : [ ],
  "query_group_wild_card" : 0,
  "user_group" : [ "admin", "dba" ],
  "user_group_wild_card" : 0,
  "user_role": [ ],
  "user_role_wild_card": 0,
  "concurrency_scaling" : "off",
  "rules" : [ {
    "rule_name": "rule_2",
    "predicate": [
      {"metric_name": "query_execution_time",
      "operator": ">",
      "value": 600000000},
      {"metric_name": "scan_row_count",
      "operator": ">",
      "value": 1000000000}],
      "action": "abort"}],
   "priority": "high",
   "queue_type": "auto"

}, {
  "query_group" : [ ],
  "query_group_wild_card" : 0,
  "user_group" : [ ],
  "user_group_wild_card" : 0,
  "user_role": [ ],
  "user_role_wild_card": 0,
  "concurrency_scaling" : "auto",
  "priority": "low",
  "queue_type": "auto",
  "auto_wlm": true
}, {
  "short_query_queue" : true
} ]'

使用命令列 AWS CLI 中的 搭配 JSON 檔案來設定 WLM

您可以使用 AWS CLI 來修改 wlm_json_configuration 參數，並以 JSON 檔案的形式傳遞 parameters 引數的值。

aws redshift modify-cluster-parameter-group --parameter-group-name myclusterparaametergroup --parameters file://modify_pg.json 

--parameters 的引數會儲存在 modify_pg.json 檔案中。檔案位置會以您的作業系統的格式指定。如需詳細資訊，請參閱​從檔案載入參數。以下顯示 modify_pg.json JSON 檔案內容的範例。

[
    {
        "ParameterName": "wlm_json_configuration",
        "ParameterValue": "[{\"user_group\":\"example_user_group1\",\"query_group\": \"example_query_group1\", \"query_concurrency\":7},{\"query_concurrency\":5}]"
    }
]                        

[
    {
        "ParameterName": "wlm_json_configuration",
        "ParameterValue": "[{\"query_group\":[\"reports\"],\"query_group_wild_card\":0,\"query_concurrency\":4,\"max_execution_time\":20000,\"memory_percent_to_use\":25},{\"user_group\":[\"admin\",\"dba\"],\"user_group_wild_card\":1,\"query_concurrency\":5,\"memory_percent_to_use\":40},{\"query_concurrency\":5,\"memory_percent_to_use\":35},{\"short_query_queue\": true, \"max_execution_time\": 5000 }]",
        "ApplyType": "dynamic"
    }
]            

在 Linux 和 macOS X 作業系統的命令列 AWS CLI 中使用 來設定 WLM 的規則

請遵循這些規則，在一行上執行具有參數的 AWS CLI 命令：

在 Microsoft Windows 作業系統 AWS CLI 上使用 Windows PowerShell 設定 WLM 的規則

請遵循這些規則，在一行上執行具有參數的 AWS CLI 命令：

在 Windows 作業系統上使用命令提示設定 WLM 的規則

請遵循這些規則，在一行上執行具有參數的 AWS CLI 命令：