Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。 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](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-wlm-dynamic-properties.html)。 ## 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。 **注意** 以下顯示屬性將同時在說明中列出其 Amazon Redshift 主控台名稱，以及對應的 JSON 屬性名稱。 下表摘要顯示屬性適用於自動 WLM 或是手動 WLM。 **** | WLM 屬性 | 自動 WLM | 手動 WLM | | --- | --- | --- | | Auto WLM (自動 WLM) | 是 | 是 | | 啟用短期查詢加速 | 是 | 是 | | 短期查詢最長執行時間 | 是 | 是 | | Priority | 是 | 否 | | 佇列類型 | 是 | 是 | | 佇列名稱 | 是 | 是 | | 並行擴展模式 | 是 | 是 | | 並行 | 否 | 是 | | 使用者群組 | 是 | 是 | | 使用者群組萬用字元 | 是 | 是 | | 查詢群組 | 是 | 是 | | 查詢群組萬用字元 | 是 | 是 | | 使用者角色 | 是 | 是 | | 使用者角色萬用字元 | 是 | 是 | | Timeout (逾時) | 否 | 已棄用 | | 記憶體 | 否 | 是 | | 查詢監控規則 | 是 | 是 | 下列清單說明您可以設定的 WLM 屬性。 **Auto WLM (自動 WLM)** **Auto WLM (自動 WLM)** 設為 `true` 可啟用自動 WLM。自動 WLM 會將**主體的並行**和**記憶體 (%)** 的值設為 `Auto`。Amazon Redshift 可管理查詢並行和記憶體配置。預設值為 `true`。 JSON 屬性：`auto_wlm` **Enable short query acceleration (啟用短期查詢加速)** 短期查詢加速 (SQA) 可排定讓短期執行的查詢優先於長期執行的查詢。SQA 會在專用佇列中執行短期查詢，所以 SQA 查詢不會被迫在佇列中排在長期查詢後面等待。SQA 可讓短期執行的查詢更快開始執行，使用者會更快看到結果。啟用 SQA 時，您也可以指定短期查詢的最長執行時間。若要啟用 SQA，請使用 `true`。預設值為 `false`。此設定適用於每個參數群組，而不是佇列。 JSON 屬性：`short_query_queue` ****短期查詢最長執行時間**** 啟用 SQA 時，您可指定 0，讓 WLM 動態設定短期查詢的最長執行時間。或者，您也可以指定 1–20 秒 (以毫秒為單位) 的值。預設值為 `0`。 JSON 屬性：`max_execution_time` **優先順序** 優先順序設定在佇列中執行之查詢的優先順序。若要設定優先順序，**WLM mode (WLM 模式)** 必須設定為 **Auto WLM (自動 WLM)**；也就是說，`auto_wlm` 必須是 `true`。優先順序值可以是 `highest`、`high`、`normal`、`low` 和 `lowest`。預設值為 `normal`。 JSON 屬性：`priority` **佇列類型** 佇列類型指定佇列由 **Auto WLM (自動 WLM)** 或 **Manual WLM (手動 WLM)** 使用。將 `queue_type` 設定為 `auto` 或 `manual`。若沒有指定，則預設為 `manual`。 JSON 屬性：`queue_type` **佇列名稱** 佇列的名稱。您可以根據商業需求設定佇列名稱。佇列名稱在 WLM 組態內必須是唯一的，最多可包含 64 個英數字元、底線或空格，且不能包含引號。例如，如果您有 ETL 查詢的佇列，則可以將其命名為 `ETL queue`。此名稱用於指標、系統資料表值和 Amazon Redshift 主控台中，以識別佇列。使用來自這些來源之名稱的查詢和報告必須能夠處理名稱的變更。先前，佇列名稱是由 Amazon Redshift 產生的。佇列的預設名稱是 `Queue 1`、`Queue 2` 到最後一個名為 `Default queue` 的佇列。 如果您變更佇列名稱，WLM 佇列指標的 `QueueName` 維度值 (例如 WLMQueueLength、WLMQueueWaitTime、WLMQueriesCompletedPerSecond、WLMQueryDuration、WLMRunningQueries 等) 也會變更。因此，如果您變更佇列的名稱，則可能需要變更您已設定的 CloudWatch 警報。 JSON 屬性：`name` **Concurrency Scaling mode (並行擴展模式)** 若要啟用佇列的並行擴展，請將 **Concurrency Scaling mode (並行擴展模式)** 設定為 `auto`。當路由至佇列的查詢數量超過佇列設定的並行時，合格查詢將前往擴展叢集。當有可用的空位時，查詢會執行於主要叢集。預設值為 `off`。 JSON 屬性：`concurrency_scaling` **並行數量** 手動 WLM 佇列中可同時執行的查詢數量。此屬性僅適用於手動 WLM。如果並行擴展已啟用，當佇列達到並行層級 (查詢槽) 時，合格查詢將前往擴展叢集。如果並行擴展未啟用，查詢會在佇列中等待，直到有空位為止。範圍介於 1 與 50 之間。 JSON 屬性：`query_concurrency` **User Groups (使用者群組)** 逗號分隔的使用者群組名稱清單。使用者群組的成員在資料庫內執行查詢時，其查詢會路由至與其使用者群組相關聯的佇列。 JSON 屬性：`user_group` **User Group Wildcard (使用者群組萬用字元)** 布林值類型，用以指示是否啟用使用者群組的萬用字元。如果為 0，表示萬用字元為停用；如果為 1，表示萬用字元為啟用。當萬用字元啟用時，您可以在執行查詢時使用 "\$1" 或 "?" 來指定多個使用者群組。如需詳細資訊，請參閱[萬用字元](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-defining-query-queues.html#wlm-wildcards)。 JSON 屬性：`user_group_wild_card` **Query Groups (查詢群組)** 逗號分隔的查詢群組清單。查詢群組的成員在資料庫內執行查詢時，其查詢會路由至與其查詢群組相關聯的佇列。 JSON 屬性：`query_group` **Query Group Wildcard (查詢群組萬用字元)** 布林值類型，用以指示是否啟用查詢群組的萬用字元。如果為 0，表示萬用字元為停用；如果為 1，表示萬用字元為啟用。當萬用字元啟用時，您可以在執行查詢時使用 "\$1" 或 "?" 來指定多個查詢群組。如需詳細資訊，請參閱[萬用字元](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-defining-query-queues.html#wlm-wildcards)。 JSON 屬性：`query_group_wild_card` **使用者角色** 逗號分隔的使用者角色清單。具有該使用者角色的成員在資料庫內執行查詢時，其查詢會路由至與其使用者角色相關聯的佇列。如需使用者角色的相關資訊，請參閱[角色型存取控制 (RBAC)](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/t_Roles.html)。 JSON 屬性：`user_role` **使用者角色萬用字元** 布林值類型，用以指示是否啟用查詢群組的萬用字元。如果為 0，表示萬用字元為停用；如果為 1，表示萬用字元為啟用。當萬用字元啟用時，您可以在執行查詢時使用 "\$1" 或 "?" 來指定多個查詢群組。如需詳細資訊，請參閱[萬用字元](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-defining-query-queues.html#wlm-wildcards)。 JSON 屬性：`user_role_wild_card` **Timeout (ms) (逾時 (毫秒))** WLM 逾時 (`max_execution_time`) 已作廢。使用自動 WLM 時無法使用此功能。這時請改成使用 `query_execution_time` 建立查詢監控規則 (QMR)，以限制查詢的經歷執行時間。如需詳細資訊，請參閱 [WLM 查詢監控規則](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-wlm-query-monitoring-rules.html)。 查詢遭取消前所能執行的最長時間 (毫秒)。在某些情況下，唯讀查詢 (例如 SELECT 陳述式) 可能因為 WLM 逾時而被取消。在這些情況下，WLM 會嘗試根據 WLM 佇列指派規則，將查詢路由至下一個相符的佇列。如果查詢不符合任何其他的佇列定義，此查詢將取消；不會指派給預設佇列。如需詳細資訊，請參閱 [WLM 查詢佇列跳轉](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-defining-query-queues.html#wlm-queue-hopping)。WLM 逾時不會套用到已達到 `returning` 狀態的查詢。若要檢視查詢的狀態，請參閱 [STV\$1WLM\$1QUERY\$1STATE](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_STATE.html) 系統資料表。 JSON 屬性：`max_execution_time` **Memory (%) (記憶體 (%))** 配置給佇列的記憶體百分比。若您要為至少一個佇列指定記憶體百分比，您必須為所有其他佇列指定總共 100% 的記憶體。如果所有佇列合計的記憶體配置低於 100%，則未配置的記憶體由該服務管理。該服務可將未配置的記憶體，暫時提供給需要更多記憶體來處理的佇列。 JSON 屬性：`memory_percent_to_use` **查詢監控規則** 您可以使用 WLM 查詢監控規則依照指定的條件或述詞持續監控查詢的 WLM 佇列。例如，您可監控經常使用過多系統資源的查詢，並在查詢超過指定的效能邊界時啟動指定動作。 如果您選擇以程式設計方式建立規則，強烈建議您使用主控台來產生 JSON，再加入參數群組定義中。 您需將查詢監控規則與特定的查詢佇列相關聯。每個佇列最多可以有 25 個規則，而全部佇列合計最多 25 規則。 JSON 屬性：`rules` JSON 屬性階層： ``` rules rule_name predicate metric_name operator value action value ``` 針對每個規則，您指定下列屬性： + `rule_name` — 規則名稱在 WLM 組態內必須是唯一的。規則名稱最多為 32 個英數字元或底線，且不可含有空格和問號。 + `predicate` — 每個規則最多可以有三個述詞。針對每個述詞，您指定下列屬性。 + `metric_name` — 如需指標清單，請參閱《Amazon Redshift 資料庫開發人員指南》**中的[查詢監控指標](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-wlm-query-monitoring-rules.html#cm-c-wlm-query-monitoring-metrics)。 + `operator` — 運算子為 `=`、`<` 和 `>`。 + `value` — 觸發動作之指定指標的閾值。 + `action` — 每個規則都與一個動作相關聯。有效的動作為： + `log` + `hop` (僅適用於手動 WLM) + `abort` + `change_query_priority` (僅適用於自動 WLM) 以下範例顯示名為 `rule_1`、含有兩個述詞和 `hop` 動作之 WLM 查詢監控規則的 JSON。 ``` "rules": [ { "rule_name": "rule_1", "predicate": [ { "metric_name": "query_execution_time", "operator": ">", "value": 100000 }, { "metric_name": "query_blocks_read", "operator": ">", "value": 1000 } ], "action": "hop" } ] ``` 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](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm-c-implementing-workload-management.html)。 ## 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。 **注意** 如果您使用 Amazon Redshift 主控台來設定 WLM，則不需要了解 JSON 格式，因為該主控台提供更簡單的方式來新增佇列及設定屬性。如需使用主控台來設定 WLM 的相關資訊，請參閱[修改參數群組](parameter-group-modify.md)。 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。 ### 格式化 AWS CLI 命令 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[引用字串](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-using-param.html#quoting-strings)。 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： + 第一個佇列可讓使用者指定 `report` 為佇列中的標籤 (如 `query_group` 屬性中所指定)，以協助將查詢路由至該佇列。`report*` 標籤將啟用萬用字元搜尋，因此不需要精確指定要路由至佇列的查詢。例如，`reports` 和 `reporting` 皆符合此查詢群組。佇列將從所有佇列的總記憶體中分配到 25%，且最多可同時執行四個查詢。查詢限制的最長時間為 20000 毫秒 (ms)。模式設定為自動，因此當佇列的查詢空位已滿時，合格查詢將傳送到擴展叢集。 + 第二個佇列可讓屬於資料庫中 `admin` 或 `dba` 群組成員的使用者將其查詢路由至佇列，以進行處理。使用者群組不可用萬用字元搜尋，因此使用者必須與資料庫中的群組精確相符，其查詢才會路由至佇列。佇列將從所有佇列的總記憶體中分配到 40%，且最多可同時執行五個查詢。模式設為關閉，因此 admin 或 dba 群組成員傳送的所有查詢都會在主要叢集上執行。 + 組態中的最後一個佇列為預設佇列。此佇列將從所有佇列的總記憶體中分配到 35%，且一次最多可處理五個查詢。模式設為自動。 **注意** 範例以多行顯示，做為示範之用。實際的命令不應包含分行符號。 ``` 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： + 第一個佇列定義名為 `rule_1` 的規則。規則有兩個述詞：`query_cpu_time > 10000000` 和 `query_blocks_read > 1000`。規則動作為 `log`。此佇列的優先順序為 `Normal`。 + 第二個佇列定義名為 `rule_2` 的規則。規則有兩個述詞：`query_execution_time > 600000000` 和 `scan_row_count > 1000000000`。規則動作為 `abort`。此佇列的優先順序為 `Highest`。 + 組態中的最後一個佇列為預設佇列。此佇列的優先順序為 `Low`。 **注意** 範例以多行顯示，做為示範之用。實際的命令不應包含分行符號。 ``` 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](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-usage-parameters.html#cli-usage-parameters-file)。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： + 整個 JSON 結構必須包圍在單引號 (') 和一組括號 ([ ]) 內。 + 所有參數名稱和參數值必須包圍在雙引號 (") 內。 + `ParameterValue` 值內的整個巢狀結構必須包圍在雙引號 (") 和括號 ([ ]) 內。 + 巢狀結構內每個佇列的每個屬性和值必須包圍在大括號 (\$1 \$1) 內。 + 巢狀結構內的每個雙引號 (") 前必須使用反斜線 (\$1) 逸出字元。 + 如為名稱/值對，冒號 (:) 可分隔每個屬性與值。 + 每個名稱/值對用逗號 (,) 區隔。 + 多重佇列在佇列結束大括號 (\$1) 和下一個佇列起始大括號 (\$1) 之間用逗號 (,) 分隔。 #### 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： + 整個 JSON 結構必須包圍在單引號 (') 和一組括號 ([ ]) 內。 + 所有參數名稱和參數值必須包圍在雙引號 (") 內。 + `ParameterValue` 值內的整個巢狀結構必須包圍在雙引號 (") 和括號 ([ ]) 內。 + 巢狀結構內每個佇列的每個屬性和值必須包圍在大括號 (\$1 \$1) 內。 + 巢狀結構內的每個雙引號 (") 和其反斜線 (\$1) 逸出字元前必須使用反斜線 (\$1) 逸出字元。此需求意味著您將使用三個反斜線和一個雙引號，以確定用正確方式傳送屬性 (\$1\$1\$1")。 + 如為名稱/值對，冒號 (:) 可分隔每個屬性與值。 + 每個名稱/值對用逗號 (,) 區隔。 + 多重佇列在佇列結束大括號 (\$1) 和下一個佇列起始大括號 (\$1) 之間用逗號 (,) 分隔。 #### 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： + 整個 JSON 結構必須包圍在雙引號 (") 和一組括號 ([ ]) 內。 + 所有參數名稱和參數值必須包圍在雙引號 (") 內。 + `ParameterValue` 值內的整個巢狀結構必須包圍在雙引號 (") 和括號 ([ ]) 內。 + 巢狀結構內每個佇列的每個屬性和值必須包圍在大括號 (\$1 \$1) 內。 + 巢狀結構內的每個雙引號 (") 和其反斜線 (\$1) 逸出字元前必須使用反斜線 (\$1) 逸出字元。此需求意味著您將使用三個反斜線和一個雙引號，以確定用正確方式傳送屬性 (\$1\$1\$1")。 + 如為名稱/值對，冒號 (:) 可分隔每個屬性與值。 + 每個名稱/值對用逗號 (,) 區隔。 + 多重佇列在佇列結束大括號 (\$1) 和下一個佇列起始大括號 (\$1) 之間用逗號 (,) 分隔。