Amazon Redshift unterstützt UDFs ab Patch 198 nicht mehr die Erstellung von neuem Python. Das bestehende Python UDFs wird bis zum 30. Juni 2026 weiterhin funktionieren. Weitere Informationen finden Sie im [Blog-Posting](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# SVV\$1DISKUSAGE
<a name="r_SVV_DISKUSAGE"></a>

Amazon Redshift erstellt die Systemansicht SVV\$1DISKUSAGE durch Verbindung der Tabellen STV\$1TBL\$1PERM und STV\$1BLOCKLIST. Die Ansicht SVV\$1DISKUSAGE enthält Informationen zur Datenzuweisung für die Tabellen in einer Datenbank.

Verwenden Sie aggregierte Abfragen mit SVV\$1DISKUSAGE wie die folgenden Beispiele zeigen, um die Anzahl der Festplattenblöcke zu bestimmen, die pro Datenbank, Tabelle, Slice oder Spalte zugewiesen sind. Jeder Datenblock nimmt 1 MB in Anspruch. Sie können auch [STV\$1PARTITIONS](r_STV_PARTITIONS.md) verwenden, um zusammenfassende Informationen zur Festplattennutzung anzuzeigen.

SVV\$1DISKUSAGE ist nur für Superuser sichtbar. Weitere Informationen finden Sie unter [Sichtbarkeit der Daten in Systemtabellen und Ansichten](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).

**Anmerkung**  
Diese Ansicht ist nur verfügbar, wenn bereitgestellte Cluster abgefragt werden.

## Tabellenspalten
<a name="r_SVV_DISKUSAGE-table-rows"></a>

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/redshift/latest/dg/r_SVV_DISKUSAGE.html)

## Beispielabfragen
<a name="r_SVV_DISKUSAGE-sample-queries"></a>

SVV\$1DISKUSAGE enthält eine Zeile pro zugewiesenem Festplattenblock, so dass eine Abfrage mit Auswahl aller Zeilen möglicherweise eine sehr große Zahl von Zeilen ausgibt. Wir empfehlen, nur aggregierte Abfragen mit SVV\$1DISKUSAGE zu verwenden.

Ausgabe der höchsten jemals zu Spalte 6 in der Tabelle USERS (der Spalte EMAIL) Anzahl von Blöcken:

```
select db_id, trim(name) as tablename, max(blocknum)
from svv_diskusage
where name='users' and col=6
group by db_id, name;

db_id  | tablename | max
--------+-----------+-----
175857 | users     |   2
(1 row)
```

Die folgende Abfrage gibt ähnliche Ergebnisse für alle Spalten in einer großen 10-Spalten-Tabelle mit der Bezeichnung SALESNEW aus. (Die letzten drei Zeilen, für die Spalten 10 bis 12, beziehen sich auf die verborgenen Metadatenspalten.) 

```
select db_id, trim(name) as tablename, col, tbl, max(blocknum)
from svv_diskusage
where name='salesnew'
group by db_id, name, col, tbl
order by db_id, name, col, tbl;

db_id  | tablename  | col |  tbl   | max
--------+------------+-----+--------+-----
175857 | salesnew   |   0 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   1 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   2 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   3 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   4 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   5 | 187605 |  79
175857 | salesnew   |   6 | 187605 |  79
175857 | salesnew   |   7 | 187605 | 302
175857 | salesnew   |   8 | 187605 | 302
175857 | salesnew   |   9 | 187605 | 302
175857 | salesnew   |  10 | 187605 |   3
175857 | salesnew   |  11 | 187605 |   2
175857 | salesnew   |  12 | 187605 | 296
(13 rows)
```