2026 年 6 月 30 日之后，Amazon Redshift 不再支持使用 Python UDF。我们将分阶段开始执行。有关 Python 生命周期终止和迁移选项详情的更多信息，请参阅 2025 年 6 月 30 日发布的[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# 分析查询摘要
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要获取比 [EXPLAIN](r_EXPLAIN.md) 生成的查询计划更详细的执行步骤和统计数据，请使用 [SVL\_QUERY\_SUMMARY](r_SVL_QUERY_SUMMARY.md) 和 [SVL\_QUERY\_REPORT](r_SVL_QUERY_REPORT.md) 系统视图。

SVL\_QUERY\_SUMMARY 按流提供查询统计数据。您可以利用它提供的信息发现与高昂成本步骤、耗时步骤及写入磁盘步骤有关的问题。

SVL\_QUERY\_REPORT 系统视图为您提供与 SVL\_QUERY\_SUMMARY 相似的信息，但其按计算节点切片而非按流提供信息。您可以利用切片级信息检测跨集群的不均匀数据分配（也称作数据分配偏斜），后者会导致某些节点执行更多的工作，从而影响查询的性能。

**Topics**
+ [使用 SVL\_QUERY\_SUMMARY 视图](using-SVL-Query-Summary.md)
+ [使用 SVL\_QUERY\_REPORT 视图](using-SVL-Query-Report.md)
+ [将查询计划映射到查询摘要](query-plan-summary-map.md)