在Apache Airflow中，你可以使用PythonOperator来执行任务，并在任务成功或失败时打印日志信息。

以下是一个示例代码，展示了如何在任务成功时打印“查询成功”，在任务失败时打印“查询失败”。

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def run_query():
    try:
        # 在这里执行查询操作
        # 如果查询成功，打印“查询成功”
        print("查询成功")
    except Exception as e:
        # 如果查询失败，打印“查询失败”
        print("查询失败")
        raise e

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
}

with DAG('example_dag', schedule_interval='@daily', default_args=default_args, catchup=False) as dag:
    task = PythonOperator(
        task_id='run_query_task',
        python_callable=run_query,
        dag=dag
    )

在上面的示例代码中，我们使用了PythonOperator来创建一个任务，并将其命名为run_query_task。该任务的执行逻辑在run_query函数中定义。在函数中，我们使用try-except语句来捕获可能的异常。如果查询成功，我们使用print函数打印“查询成功”。如果查询失败，我们使用print函数打印“查询失败”，并使用raise语句重新抛出异常。

当你运行这个DAG时，任务将按照指定的调度间隔定期执行。在任务成功或失败时，你将在Airflow的日志中看到相应的输出。成功的输出将显示“查询成功”，失败的输出将显示“查询失败”。