Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del parche 198. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando hasta el 30 de junio de 2026. Para obtener más información, consulte la [publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). # STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG Registra una alerta cuando el optimizador de consultas identifica condiciones que podrían indicar problemas de rendimiento. Utilice la vista STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG para identificar oportunidades de mejora del rendimiento de las consultas. Una consulta consta de distintos segmentos y cada segmento consta de uno o más pasos. Para obtener más información, consulte [Procesamiento de consultas](c-query-processing.md). STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG es visible para todos los usuarios. Los superusuarios pueden ver todas las filas; los usuarios normales solo pueden ver sus datos. Para obtener más información, consulte [Visibilidad de datos en las tablas y vistas de sistema](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data). **nota** STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG solo contiene consultas que se ejecutan en los clústeres aprovisionados principales. No contiene consultas que se ejecutan en clústeres de escalado simultáneo ni en espacios de nombres sin servidor. Para acceder a los planes de explicación de consultas ejecutadas tanto en los clústeres principales como en los clústeres de escalado simultáneo y en los espacios de nombres sin servidor, le recomendamos que utilice la vista de supervisión de SYS [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md). Los datos de la vista de monitoreo SYS están formateados para que sean más fáciles de usar y entender. ## Columnas de la tabla [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/redshift/latest/dg/r_STL_ALERT_EVENT_LOG.html) ## Notas de uso Puede utilizar STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG para identificar posibles problemas en sus consultas; luego, siga las prácticas descritas en [‎‎‎‎Ajuste del rendimiento de las consul‎tas](c-optimizing-query-performance.md) para optimizar el diseño de su base de datos y vuelva a escribir sus consultas. STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG registra las siguientes alertas: + **Faltan estadísticas** Faltan estadísticas. Ejecute la función ANALYZE después de la carga de datos o de actualizaciones importantes y utilice la función STATUPDATE con las operaciones COPY. Para obtener más información, consulte [Prácticas recomendadas de Amazon Redshift para el diseño de consultas](c_designing-queries-best-practices.md). + **Bucle anidado ** Un bucle anidado es, por lo general, un producto cartesiano. Evalúe su consulta para asegurarse de que todas las tablas que emplee estén combinadas de forma eficaz. + **Filtro muy selectivo** La relación de filas devueltas respecto a las filas examinadas es inferior al 0,05. Las filas examinadas es el valor de `rows_pre_user_filter` y las filas devueltas es el valor de las filas de la vista de sistema [STL\$1SCAN](r_STL_SCAN.md). Indica que la consulta está examinando una cantidad excepcionalmente grande de filas para determinar el conjunto de resultados. Esto puede deberse a que faltan claves de ordenación, o que estas son incorrectas. Para obtener más información, consulte [Claves de clasificación](t_Sorting_data.md). + **Filas fantasma excesivas ** Un examen omitió una cantidad considerablemente grande de filas que están marcadas como eliminadas pero no limpiadas o filas que fueron insertadas pero no confirmadas. Para obtener más información, consulte [Limpieza de tablas](t_Reclaiming_storage_space202.md). + **Distribución grande ** Más de 1 000 000 filas fueron redistribuidas para una combinación hash o una agregación. Para obtener más información, consulte [Distribución de datos para la optimización de consultas](t_Distributing_data.md). + **Difusión grande ** Más de 1 000 000 filas fueron difundidas para una combinación hash. Para obtener más información, consulte [Distribución de datos para la optimización de consultas](t_Distributing_data.md). + **Ejecución en serie ** En el plan de consulta se indicó un estilo de redistribución DS\$1DIST\$1ALL\$1INNER, lo que exige una ejecución en serie porque toda la tabla interna fue redistribuida a un nodo único. Para obtener más información, consulte [Distribución de datos para la optimización de consultas](t_Distributing_data.md). ## Consultas de ejemplo La siguiente consulta muestra eventos de alerta para cuatro consultas. ``` SELECT query, substring(event,0,25) as event, substring(solution,0,25) as solution, trim(event_time) as event_time from stl_alert_event_log order by query; query | event | solution | event_time -------+-------------------------------+------------------------------+--------------------- 6567 | Missing query planner statist | Run the ANALYZE command | 2014-01-03 18:20:58 7450 | Scanned a large number of del | Run the VACUUM command to rec| 2014-01-03 21:19:31 8406 | Nested Loop Join in the query | Review the join predicates to| 2014-01-04 00:34:22 29512 | Very selective query filter:r | Review the choice of sort key| 2014-01-06 22:00:00 (4 rows) ```