Amazon Redshift unterstützt ab dem 1. November 2025 nicht mehr die Erstellung neuer Python-UDFs. Wenn Sie Python-UDFs verwenden möchten, erstellen Sie die UDFs vor diesem Datum. Bestehende Python-UDFs funktionieren weiterhin wie gewohnt. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting
SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS
Zeichnet das Auftreten, die Transaktions-ID und andere nützliche Informationen auf, wenn ein Schema-Kontingent überschritten wird. Diese Systemtabelle ist eine Übersetzung von STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.
r_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS ist für alle Benutzer sichtbar. Superuser können alle Zeilen sehen; reguläre Benutzer können nur ihre eigenen Daten sehen. Weitere Informationen finden Sie unter Sichtbarkeit der Daten in Systemtabellen und Ansichten.
Tabellenspalten
| Spaltenname | Datentyp | Beschreibung |
|---|---|---|
| owner_id | Ganzzahl | Die ID des Schemabesitzers. |
| user_id | Ganzzahl | ID des Benutzers, der den Eintrag generiert hat. |
| transaction_id | bigint | Die mit der Anweisung verbundene Transaktions-ID. |
| session_id | Ganzzahl | Die mit der Anweisung verbundene Prozess-ID. |
| schema_id | integer | Die Namespace- oder Schema-ID. |
| schema_name | Zeichen (128) | Der Namespace- oder Schemaname. |
| quota | integer | Die Menge an Speicherplatz (in MB), die das Schema verwenden kann. |
| disk_usage | integer | Der Speicherplatz (in MB), der zurzeit vom Schema verwendet wird. |
| record_time | Timestamp ohne Zeitzone | Der Zeitpunkt, an dem die Verletzung aufgetreten ist. |
Beispielabfragen
Die folgende Abfrage zeigt das Ergebnis einer Kontingentverletzung:
SELECT user_id, TRIM(schema_name) "schema_name", quota, disk_usage, record_time FROM sys_schema_quota_violations WHERE SCHEMA_NAME = 'sales_schema' ORDER BY timestamp DESC;
Diese Abfrage gibt die folgende Beispielausgabe für das angegebene Schema zurück:
user_id| schema_name | quota | disk_usage | record_time -------+--------------+-------+------------+---------------------------- 104 | sales_schema | 2048 | 2798 | 2020-04-20 20:09:25.494723 (1 row)
