Amazon Redshift dejará de admitir la creación de UDF de Python después del 30 de junio de 2026. Empezaremos a aplicarlo por fases. Para obtener más información sobre los detalles del fin de vida de Python y las opciones de migración, consulte la entrada del blog
Revisión de las alertas de consultas por tablas
La siguiente consulta identifica las tablas que han registrado eventos de alerta y también identifica qué tipo de alertas se activan con mayor frecuencia.
Si el valor de minutes de una fila con una tabla identificada es elevado, controle si esa tabla necesita un mantenimiento de rutina, como tener que ejecutar ANALYZE o VACUUM en esa tabla.
Si el valor count es elevado para una fila, pero el valor de table es nulo, ejecute una consulta con STL_ALERT_EVENT_LOG para el valor de event asociado a fin de investigar por qué esa alerta se activa con tanta frecuencia.
select trim(s.perm_table_name) as table, (sum(abs(datediff(seconds, s.starttime, s.endtime)))/60)::numeric(24,0) as minutes, trim(split_part(l.event,':',1)) as event, trim(l.solution) as solution, max(l.query) as sample_query, count(*) from stl_alert_event_log as l left join stl_scan as s on s.query = l.query and s.slice = l.slice and s.segment = l.segment and s.step = l.step where l.event_time >= dateadd(day, -7, current_Date) group by 1,3,4 order by 2 desc,6 desc;