检查DAG的schedule_interval是否被正确地设置。如果schedule_interval太短，可能会导致DAG的运行数量超出了Airflow的默认限制。可以尝试将schedule_interval调高一些。

检查DAG所依赖的传感器或任务是否成功完成，并且在Airflow中已被标记为已完成。如果存在失败的依赖关系，则DAG将处于等待状态，并且不会启动。

如果DAG已被标记为已完成，则可以从Airflow的数据库中删除对应的记录，以便重新执行。可以通过以下代码实现：

from airflow import models, settings
from airflow.models import DagRun

dag_id = 'dag_id_to_delete'
session = settings.Session()
dag_runs = session.query(DagRun).filter(DagRun.dag_id == dag_id).all()

for dag_run in dag_runs:
    session.delete(dag_run)
    session.commit()

如果上述方法都无法解决问题，则可以考虑重建Airflow的元数据数据库，以确保数据库没有损坏。可以按以下步骤操作：

• 停止所有Airflow进程

• 删除Airflow数据库：rm -rf /path/to/airflowdb

• 重新初始化Airflow数据库：airflow initdb

• 启动Airflow daemon：airflow webserver -p 8080 & airflow scheduler

• 重新创建DAG并测试。