1. 面试官：使用Amazon Redshift的系统视图，设计一个查询，以列出每个表的行数、平均行宽和总占用空间。

2. 面试官：探讨Amazon Redshift查询性能调优的方法，结合系统视图，设计一个性能分析报告来识别潜在的性能瓶颈。

3. 面试官：解释Amazon Redshift中ANALYZE命令的作用和使用场景，并举例说明如何利用ANALYZE命令来改善查询性能。

4. 面试官：针对大型Amazon Redshift集群，提出一套完整的性能监控方案，包括指标的收集、分析和报警机制。

5. 面试官：通过分析Amazon Redshift的系统视图和性能指标，提出一套有效的负载均衡策略，以确保大规模查询任务的执行效率和稳定性。

6. 面试官：利用系统视图中的“stl_error”和“stl_query”来跟踪和分析Amazon Redshift中的查询执行错误，设计一个详细的查询错误分析方法。

7. 面试官：探讨Amazon Redshift中“WLM”配置对查询性能的影响，结合系统视图中的相关信息，设计一个综合的WLM优化方案。

8. 面试官：利用Amazon Redshift的“SVV_TABLE_INFO”和其他系统视图，设计一个自动化的表级别性能评估工具，用于识别表的性能瓶颈和优化建议。

9. 面试官：针对Amazon Redshift查询性能的关键指标，设计一个动态的性能监控仪表盘，能够实时展示集群的性能状态和趋势。

10. 面试官：结合Amazon Redshift的性能指标和资源利用情况，设计一个智能化的自动伸缩策略，用于根据实际负载情况动态调整集群的容量和性能配置。