Amazon Redshift tidak akan lagi mendukung pembuatan Python UDFs baru mulai Patch 198. Python yang ada UDFs akan terus berfungsi hingga 30 Juni 2026. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [posting blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Tabel sistem dan tampilan referensi
Amazon Redshift memiliki banyak tabel dan tampilan sistem yang berisi informasi tentang bagaimana sistem berfungsi. Anda dapat menanyakan tabel dan tampilan sistem ini dengan cara yang sama seperti Anda akan menanyakan tabel database lainnya. Bagian ini menunjukkan beberapa contoh query tabel sistem dan menjelaskan:
+ Bagaimana berbagai jenis tabel dan tampilan sistem dihasilkan
+ Jenis informasi apa yang dapat Anda peroleh dari tabel ini
+ Cara menggabungkan tabel sistem Amazon Redshift ke tabel katalog
+ Cara mengelola pertumbuhan file log tabel sistem
Beberapa tabel sistem hanya dapat digunakan oleh AWS staf untuk tujuan diagnostik. Bagian berikut membahas tabel sistem yang dapat ditanyakan untuk informasi yang berguna oleh administrator sistem atau pengguna database lainnya.
**catatan**
Tabel sistem tidak termasuk dalam backup cluster otomatis atau manual (snapshot). Tampilan sistem STL mempertahankan tujuh hari riwayat log. Mempertahankan log tidak memerlukan tindakan pelanggan apa pun, tetapi jika Anda ingin menyimpan data log selama lebih dari 7 hari, Anda harus menyalinnya secara berkala ke tabel lain atau membongkarnya ke Amazon S3.
**Topics**
+ [
## Jenis tabel dan tampilan sistem
](#c_types-of-system-tables-and-views)
+ [
## Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem
](#c_visibility-of-data)
+ [
## Memigrasi kueri khusus yang disediakan ke kueri tampilan pemantauan SYS
](#sys_view_migration-use_cases)
+ [
## Meningkatkan pelacakan pengenal kueri menggunakan tampilan pemantauan SYS
](#sys_view_migration-query-id)
+ [
## Kueri tabel sistem, proses, dan id sesi
](#system-table-query-process-session-ids)
+ [
# Tampilan metadata SVV
](svv_views.md)
+ [
# Tampilan pemantauan SYS
](serverless_views-monitoring.md)
+ [
# Pemetaan tampilan sistem untuk bermigrasi ke tampilan pemantauan SYS
](sys_view_migration.md)
+ [
# Pemantauan sistem (hanya disediakan)
](c_intro_system_views.md)
+ [
# Tabel katalog sistem
](c_intro_catalog_views.md)
## Jenis tabel dan tampilan sistem
Ada beberapa jenis tabel dan tampilan sistem:
+ Tampilan SVV berisi informasi tentang objek database dengan referensi ke tabel STV sementara.
+ Tampilan SYS digunakan untuk memantau penggunaan kueri dan beban kerja untuk klaster yang disediakan dan grup kerja tanpa server.
+ Tampilan STL dihasilkan dari log yang telah disimpan ke disk untuk memberikan riwayat sistem.
+ Tabel STV adalah tabel sistem virtual yang berisi snapshot dari data sistem saat ini. Mereka didasarkan pada data dalam memori sementara dan tidak disimpan ke log berbasis disk atau tabel biasa.
+ Tampilan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi.
+ Tampilan SVL memberikan detail tentang kueri pada cluster utama.
Tabel dan tampilan sistem tidak menggunakan model konsistensi yang sama seperti tabel biasa. Penting untuk mengetahui masalah ini saat menanyakannya, terutama untuk tabel STV dan tampilan SVV. Misalnya, diberikan tabel biasa t1 dengan kolom c1, Anda akan mengharapkan bahwa kueri berikut tidak mengembalikan baris:
```
select * from t1
where c1 > (select max(c1) from t1)
```
Namun, kueri berikut terhadap tabel sistem mungkin mengembalikan baris:
```
select * from stv_exec_state
where currenttime > (select max(currenttime) from stv_exec_state)
```
Alasan kueri ini mungkin mengembalikan baris adalah karena waktu saat ini bersifat sementara dan dua referensi dalam kueri mungkin tidak mengembalikan nilai yang sama saat dievaluasi.
Di sisi lain, kueri berikut mungkin tidak mengembalikan baris:
```
select * from stv_exec_state
where currenttime = (select max(currenttime) from stv_exec_state)
```
## Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem
**catatan**
Amazon Redshift secara otomatis menutupi kolom tabel sistem tertentu saat mencatat informasi tentang kueri yang dibuat ke tampilan Katalog Data untuk mencegah pemaparan metadata sensitif. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Logging aman](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/db-auditing-secure-logging.html) di *Panduan Manajemen Amazon Redshift*.
Ada dua kelas visibilitas untuk data dalam tabel dan tampilan sistem: terlihat oleh pengguna dan terlihat oleh pengguna super.
Hanya pengguna dengan hak superuser yang dapat melihat data dalam tabel yang berada dalam kategori superuser-visible. Pengguna biasa dapat melihat data dalam tabel yang terlihat pengguna. Untuk memberikan akses pengguna reguler ke tabel yang terlihat oleh pengguna super, berikan hak istimewa SELECT pada tabel itu kepada pengguna biasa. Untuk informasi selengkapnya, lihat [HIBAH](r_GRANT.md).
Secara default, di sebagian besar tabel yang terlihat pengguna, baris yang dihasilkan oleh pengguna lain tidak terlihat oleh pengguna biasa. Jika pengguna biasa diberikan [SYSLOG ACCESS UNRESTRICTED](r_ALTER_USER.md#alter-user-syslog-access), pengguna tersebut dapat melihat semua baris dalam tabel yang terlihat pengguna, termasuk baris yang dihasilkan oleh pengguna lain. Untuk informasi selengkapnya, lihat [ALTER USER](r_ALTER_USER.md) atau [BUAT PENGGUNA](r_CREATE_USER.md). Semua baris di SVV\$1TRANSACTIONS dapat dilihat oleh semua pengguna. Untuk informasi selengkapnya tentang visibilitas data, lihat artikel basis AWS re:Post pengetahuan [Bagaimana cara mengizinkan izin pengguna reguler database Amazon Redshift untuk melihat data dalam tabel sistem dari pengguna lain untuk klaster saya](https://repost.aws/knowledge-center/amazon-redshift-system-tables)? .
Untuk tampilan metadata, Amazon Redshift tidak mengizinkan visibilitas ke pengguna yang diberikan SYSLOG ACCESS UNRESTRICTED.
**catatan**
Memberikan pengguna akses tak terbatas ke tabel sistem memberikan visibilitas pengguna ke data yang dihasilkan oleh pengguna lain. Misalnya, STL\$1QUERY dan STL\$1QUERY\$1TEXT berisi teks lengkap pernyataan INSERT, UPDATE, dan DELETE, yang mungkin berisi data sensitif buatan pengguna.
Superuser dapat melihat semua baris di semua tabel. Untuk memberikan akses pengguna reguler ke tabel superuser-visible, [HIBAH](r_GRANT.md) PILIH hak istimewa pada tabel itu kepada pengguna biasa.
### Memfilter kueri yang dihasilkan sistem
Tabel dan tampilan sistem terkait kueri, seperti SVL\$1QUERY\$1SUMMARY, SVL\$1QLOG, dan lainnya, biasanya berisi sejumlah besar pernyataan yang dibuat secara otomatis yang digunakan Amazon Redshift untuk memantau status database. Kueri yang dihasilkan sistem ini dapat dilihat oleh pengguna super, tetapi jarang berguna. Untuk memfilternya saat memilih dari tabel sistem atau tampilan sistem yang menggunakan `userid` kolom, tambahkan kondisi `userid > 1` ke klausa WHERE. Contoh:
```
select * from svl_query_summary where userid > 1
```
## Memigrasi kueri khusus yang disediakan ke kueri tampilan pemantauan SYS
### Bermigrasi dari cluster yang disediakan ke Amazon Redshift Tanpa Server
Jika Anda memigrasikan klaster yang disediakan ke Amazon Redshift Tanpa Server, Anda mungkin memiliki kueri menggunakan tampilan sistem berikut, yang hanya menyimpan data dari kluster yang disediakan.
+ Semua tampilan STL
+ Semua tampilan STV
+ Semua tampilan SVCS
+ Semua tampilan SVL
+ Beberapa tampilan SVV
+ *Untuk daftar lengkap tampilan SVV yang tidak didukung di Amazon Redshift Serverless, lihat daftar di bagian bawah [Memantau kueri dan beban kerja dengan Amazon Redshift Serverless di Panduan Manajemen Pergeseran Merah Amazon](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-monitoring.html).*
Untuk tetap menggunakan kueri Anda, reparasi untuk menggunakan kolom yang ditentukan dalam tampilan pemantauan SYS yang sesuai dengan kolom dalam tampilan khusus yang disediakan. Untuk melihat hubungan pemetaan antara tampilan khusus yang disediakan dan tampilan pemantauan SYS, buka [Pemetaan tampilan sistem untuk bermigrasi ke tampilan pemantauan SYS](sys_view_migration.md)
### Memperbarui kueri sambil tetap berada di klaster yang disediakan
Jika Anda tidak bermigrasi ke Amazon Redshift Tanpa Server, Anda mungkin masih ingin memperbarui kueri yang ada. Tampilan pemantauan SYS dirancang untuk kemudahan penggunaan dan mengurangi kompleksitas, menyediakan rangkaian metrik lengkap untuk pemantauan dan pemecahan masalah yang efektif. Menggunakan tampilan SYS seperti [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) dan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) yang mengkonsolidasikan informasi dari beberapa tampilan khusus yang disediakan, Anda dapat merampingkan kueri Anda.
## Meningkatkan pelacakan pengenal kueri menggunakan tampilan pemantauan SYS
SYS memantau tampilan seperti seperti [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) dan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) berisi kolom query\$1id, yang menyimpan pengenal untuk kueri pengguna. Demikian pula, tampilan hanya disediakan seperti [KUERI STL\$1](r_STL_QUERY.md) dan [SVL\$1QLOG](r_SVL_QLOG.md) berisi kolom kueri, yang juga menyimpan pengidentifikasi kueri. Namun, pengidentifikasi kueri yang direkam dalam tampilan sistem SYS berbeda dari yang direkam dalam tampilan khusus yang disediakan.
Perbedaan antara nilai kolom query\$1id tampilan SYS dan nilai kolom kueri tampilan khusus yang disediakan adalah sebagai berikut:
+ Dalam tampilan SYS, kolom query\$1id mencatat kueri yang dikirimkan pengguna dalam bentuk aslinya. Pengoptimal Amazon Redshift mungkin memecahnya menjadi kueri turunan untuk meningkatkan kinerja, tetapi satu kueri yang Anda jalankan masih hanya akan memiliki satu baris. [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) Jika Anda ingin melihat kueri anak individu, Anda dapat menemukannya di[SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md).
+ Dalam tampilan khusus yang disediakan, kolom kueri merekam kueri pada tingkat kueri anak. Jika pengoptimal Amazon Redshift menulis ulang kueri asli Anda menjadi beberapa kueri turunan, akan ada beberapa baris [KUERI STL\$1](r_STL_QUERY.md) dengan nilai pengenal kueri yang berbeda untuk satu kueri yang Anda jalankan.
Saat Anda memigrasikan kueri pemantauan dan diagnostik dari tampilan khusus yang disediakan ke tampilan SYS, pertimbangkan perbedaan ini dan edit kueri Anda sesuai dengan itu. Untuk informasi selengkapnya tentang cara Amazon Redshift memproses kueri, lihat. [Perencanaan kueri dan alur kerja eksekusi](c-query-planning.md)
### Contoh
Untuk contoh cara Amazon Redshift merekam kueri secara berbeda dalam tampilan pemantauan khusus yang disediakan dan SYS, lihat contoh kueri berikut. Ini adalah kueri yang ditulis karena Anda akan menjalankannya di Amazon Redshift.
```
SELECT
s_name
, COUNT(*) AS numwait
FROM
supplier,
lineitem l1,
orders,
nation
WHERE s_suppkey = l1.l_suppkey
AND o_orderkey = l1.l_orderkey
AND o_orderstatus = 'F'
AND l1.l_receiptdate > l1.l_commitdate
AND EXISTS (SELECT
*
FROM
lineitem l2
WHERE l2.l_orderkey = l1.l_orderkey
AND l2.l_suppkey <> l1.l_suppkey )
AND NOT EXISTS (SELECT
*
FROM
lineitem l3
WHERE l3.l_orderkey = l1.l_orderkey
AND l3.l_suppkey <> l1.l_suppkey
AND l3.l_receiptdate > l3.l_commitdate )
AND s_nationkey = n_nationkey
AND n_name = 'UNITED STATES'
GROUP BY
s_name
ORDER BY
numwait DESC
, s_name LIMIT 100;
```
Di bawah tenda, pengoptimal kueri Amazon Redshift menulis ulang kueri yang dikirimkan pengguna di atas menjadi 5 kueri turunan.
Query anak pertama membuat tabel sementara untuk mewujudkan subquery.
```
CREATE TEMP TABLE volt_tt_606590308b512(l_orderkey
, l_suppkey
, s_name ) AS SELECT
l1.l_orderkey
, l1.l_suppkey
, public.supplier.s_name
FROM
public.lineitem AS l1,
public.nation,
public.orders,
public.supplier
WHERE l1.l_commitdate < l1.l_receiptdate
AND l1.l_orderkey = public.orders.o_orderkey
AND l1.l_suppkey = public.supplier.s_suppkey
AND public.nation.n_name = 'UNITED STATES'::CHAR(8)
AND public.nation.n_nationkey = public.supplier.s_nationkey
AND public.orders.o_orderstatus = 'F'::CHAR(1);
```
Kueri anak kedua mengumpulkan statistik dari tabel sementara.
```
padb_fetch_sample: select count(*) from volt_tt_606590308b512;
```
Kueri anak ketiga membuat tabel sementara lain untuk mewujudkan subquery lain, mereferensikan tabel sementara yang dibuat di atas.
```
CREATE TEMP TABLE volt_tt_606590308c2ef(l_orderkey
, l_suppkey) AS (SELECT
volt_tt_606590308b512.l_orderkey
, volt_tt_606590308b512.l_suppkey
FROM
public.lineitem AS l2,
volt_tt_606590308b512
WHERE l2.l_suppkey <> volt_tt_606590308b512.l_suppkey
AND l2.l_orderkey = volt_tt_606590308b512.l_orderkey)
EXCEPT distinct (SELECT volt_tt_606590308b512.l_orderkey, volt_tt_606590308b512.l_suppkey
FROM public.lineitem AS l3, volt_tt_606590308b512
WHERE l3.l_commitdate < l3.l_receiptdate
AND l3.l_suppkey <> volt_tt_606590308b512.l_suppkey
AND l3.l_orderkey = volt_tt_606590308b512.l_orderkey);
```
Kueri anak keempat kembali mengumpulkan statistik tabel sementara.
```
padb_fetch_sample: select count(*) from volt_tt_606590308c2ef
```
Kueri anak terakhir menggunakan tabel sementara yang dibuat di atas untuk menghasilkan output.
```
SELECT
volt_tt_606590308b512.s_name AS s_name
, COUNT(*) AS numwait
FROM
volt_tt_606590308b512,
volt_tt_606590308c2ef
WHERE volt_tt_606590308b512.l_orderkey = volt_tt_606590308c2ef.l_orderkey
AND volt_tt_606590308b512.l_suppkey = volt_tt_606590308c2ef.l_suppkey
GROUP BY
1
ORDER BY
2 DESC
, 1 ASC LIMIT 100;
```
Dalam tampilan sistem khusus yang disediakan STL\$1QUERY, Amazon Redshift merekam lima baris pada tingkat kueri turunan, sebagai berikut:
```
SELECT userid, xid, pid, query, querytxt::varchar(100);
FROM stl_query
WHERE xid = 48237350
ORDER BY xid, starttime;
userid | xid | pid | query | querytxt
--------+----------+------------+----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------
101 | 48237350 | 1073840810 | 12058151 | CREATE TEMP TABLE volt_tt_606590308b512(l_orderkey, l_suppkey, s_name) AS SELECT l1.l_orderkey, l1.l
101 | 48237350 | 1073840810 | 12058152 | padb_fetch_sample: select count(*) from volt_tt_606590308b512
101 | 48237350 | 1073840810 | 12058156 | CREATE TEMP TABLE volt_tt_606590308c2ef(l_orderkey, l_suppkey) AS (SELECT volt_tt_606590308b512.l_or
101 | 48237350 | 1073840810 | 12058168 | padb_fetch_sample: select count(*) from volt_tt_606590308c2ef
101 | 48237350 | 1073840810 | 12058170 | SELECT s_name , COUNT(*) AS numwait FROM supplier, lineitem l1, orders, nation WHERE s_suppkey = l1.
(5 rows)
```
Dalam tampilan pemantauan SYS SYS\$1QUERY\$1HISTORY, Amazon Redshift merekam kueri sebagai berikut:
```
SELECT user_id, transaction_id, session_id, query_id, query_text::varchar(100)
FROM sys_query_history
WHERE transaction_id = 48237350
ORDER BY start_time;
user_id | transaction_id | session_id | query_id | query_text
---------+----------------+------------+----------+------------------------------------------------------------------------------------------------------
101 | 48237350 | 1073840810 | 12058149 | SELECT s_name , COUNT(*) AS numwait FROM supplier, lineitem l1, orders, nation WHERE s_suppkey = l1.
```
Di SYS\$1QUERY\$1DETAIL, Anda dapat menemukan detail tingkat kueri anak menggunakan nilai query\$1id dari SYS\$1QUERY\$1HISTORY. Kolom child\$1query\$1sequence menunjukkan urutan kueri anak dieksekusi. Untuk informasi selengkapnya tentang kolom di SYS\$1QUERY\$1DETAIL, lihat. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)
```
select user_id,
query_id,
child_query_sequence,
stream_id,
segment_id,
step_id,
start_time,
end_time,
duration,
blocks_read,
blocks_write,
local_read_io,
remote_read_io,
data_skewness,
time_skewness,
is_active,
spilled_block_local_disk,
spilled_block_remote_disk
from sys_query_detail
where query_id = 12058149
and step_id = -1
order by query_id,
child_query_sequence,
stream_id,
segment_id,
step_id;
user_id | query_id | child_query_sequence | stream_id | segment_id | step_id | start_time | end_time | duration | blocks_read | blocks_write | local_read_io | remote_read_io | data_skewness | time_skewness | is_active | spilled_block_local_disk | spilled_block_remote_disk
---------+----------+----------------------+-----------+------------+---------+----------------------------+----------------------------+----------+-------------+--------------+---------------+----------------+---------------+---------------+-----------+--------------------------+---------------------------
101 | 12058149 | 1 | 0 | 0 | -1 | 2023-09-27 15:40:38.512415 | 2023-09-27 15:40:38.533333 | 20918 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 44 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 1 | 1 | 1 | -1 | 2023-09-27 15:40:39.931437 | 2023-09-27 15:40:39.972826 | 41389 | 12 | 0 | 12 | 0 | 0 | 77 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 1 | 2 | 2 | -1 | 2023-09-27 15:40:40.584412 | 2023-09-27 15:40:40.613982 | 29570 | 32 | 0 | 32 | 0 | 0 | 25 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 1 | 2 | 3 | -1 | 2023-09-27 15:40:40.582038 | 2023-09-27 15:40:40.615758 | 33720 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 1 | 3 | 4 | -1 | 2023-09-27 15:40:46.668766 | 2023-09-27 15:40:46.705456 | 36690 | 24 | 0 | 15 | 0 | 0 | 17 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 1 | 4 | 5 | -1 | 2023-09-27 15:40:46.707209 | 2023-09-27 15:40:46.709176 | 1967 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 18 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 1 | 4 | 6 | -1 | 2023-09-27 15:40:46.70656 | 2023-09-27 15:40:46.71289 | 6330 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 1 | 5 | 7 | -1 | 2023-09-27 15:40:46.71405 | 2023-09-27 15:40:46.714343 | 293 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 2 | 0 | 0 | -1 | 2023-09-27 15:40:52.083907 | 2023-09-27 15:40:52.087854 | 3947 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 35 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 2 | 1 | 1 | -1 | 2023-09-27 15:40:52.089632 | 2023-09-27 15:40:52.091129 | 1497 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 2 | 1 | 2 | -1 | 2023-09-27 15:40:52.089008 | 2023-09-27 15:40:52.091306 | 2298 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 3 | 0 | 0 | -1 | 2023-09-27 15:40:56.882013 | 2023-09-27 15:40:56.897282 | 15269 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 29 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 3 | 1 | 1 | -1 | 2023-09-27 15:40:59.718554 | 2023-09-27 15:40:59.722789 | 4235 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 13 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 3 | 2 | 2 | -1 | 2023-09-27 15:40:59.800382 | 2023-09-27 15:40:59.807388 | 7006 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 58 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 3 | 3 | 3 | -1 | 2023-09-27 15:41:06.488685 | 2023-09-27 15:41:06.493825 | 5140 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 56 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 3 | 3 | 4 | -1 | 2023-09-27 15:41:06.486206 | 2023-09-27 15:41:06.497756 | 11550 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 3 | 4 | 5 | -1 | 2023-09-27 15:41:06.499201 | 2023-09-27 15:41:06.500851 | 1650 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 3 | 4 | 6 | -1 | 2023-09-27 15:41:06.498609 | 2023-09-27 15:41:06.500949 | 2340 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 3 | 5 | 7 | -1 | 2023-09-27 15:41:06.502945 | 2023-09-27 15:41:06.503282 | 337 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 4 | 0 | 0 | -1 | 2023-09-27 15:41:06.62899 | 2023-09-27 15:41:06.631452 | 2462 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 22 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 4 | 1 | 1 | -1 | 2023-09-27 15:41:06.632313 | 2023-09-27 15:41:06.63391 | 1597 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 4 | 1 | 2 | -1 | 2023-09-27 15:41:06.631726 | 2023-09-27 15:41:06.633813 | 2087 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 5 | 0 | 0 | -1 | 2023-09-27 15:41:12.571974 | 2023-09-27 15:41:12.584234 | 12260 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 39 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 5 | 0 | 1 | -1 | 2023-09-27 15:41:12.569815 | 2023-09-27 15:41:12.585391 | 15576 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 5 | 1 | 2 | -1 | 2023-09-27 15:41:13.758513 | 2023-09-27 15:41:13.76401 | 5497 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 39 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 5 | 1 | 3 | -1 | 2023-09-27 15:41:13.749 | 2023-09-27 15:41:13.772987 | 23987 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 32 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 5 | 2 | 4 | -1 | 2023-09-27 15:41:13.799526 | 2023-09-27 15:41:13.813506 | 13980 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 62 | f | 0 | 0
101 | 12058149 | 5 | 2 | 5 | -1 | 2023-09-27 15:41:13.798823 | 2023-09-27 15:41:13.813651 | 14828 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | 0
(28 rows)
```
## Kueri tabel sistem, proses, dan id sesi
Saat menganalisis kueri, proses, dan id sesi yang muncul di tabel sistem, perhatikan hal-hal berikut:
+ Nilai id kueri (dalam kolom seperti `query_id` dan`query`) dapat digunakan kembali dari waktu ke waktu.
+ Id proses atau nilai id sesi (dalam kolom seperti`process_id`,`pid`, dan`session_id`) dapat digunakan kembali dari waktu ke waktu.
+ Nilai id transaksi (dalam kolom seperti `transaction_id` dan`xid`) adalah unik.
# Tampilan metadata SVV
Tampilan SVV adalah tampilan sistem di Amazon Redshift yang berisi informasi tentang objek database. Perhatikan bahwa meskipun mereka menyimpan informasi seperti izin pengguna atau nama tabel, mereka tidak dimaksudkan untuk bergabung dengan relasi yang dibuat pengguna.
**catatan**
Amazon Redshift melaporkan PERINGATAN, bukan ERROR, jika respons database gagal karena alasan apa pun. Amazon Redshift tidak mengirim pesan ERROR saat Anda menanyakan objek di datashare.
**Topics**
+ [
# SVV\$1ACTIVE\$1KURSOR
](r_SVV_ACTIVE_CURSORS.md)
+ [
# SVV\$1ALL\$1COLUMNS
](r_SVV_ALL_COLUMNS.md)
+ [
# SVV\$1ALL\$1SCHEMAS
](r_SVV_ALL_SCHEMAS.md)
+ [
# SVV\$1ALL\$1TABLES
](r_SVV_ALL_TABLES.md)
+ [
# SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS
](r_SVV_ALTER_TABLE_RECOMMENDATIONS.md)
+ [
# SVV\$1ATTACHED\$1MASKING\$1POLICY
](r_SVV_ATTACHED_MASKING_POLICY.md)
+ [
# SVV\$1COLUMNS
](r_SVV_COLUMNS.md)
+ [
# SVV\$1COLUMN\$1PRIVILEGES
](r_SVV_COLUMN_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1COPY\$1JOB\$1INTEGRATIONS
](SVV_COPY_JOB_INTEGRATIONS.md)
+ [
# SVV\$1DATABASE\$1PRIVILEGES
](r_SVV_DATABASE_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1DATASHARE\$1PRIVILEGES
](r_SVV_DATASHARE_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1DATASHARES
](r_SVV_DATASHARES.md)
+ [
# SVV\$1DATASHARE\$1CONSUMER
](r_SVV_DATASHARE_CONSUMERS.md)
+ [
# SVV\$1DATASHARE\$1OBJECTS
](r_SVV_DATASHARE_OBJECTS.md)
+ [
# SVV\$1DEFAULT\$1PRIVILEGES
](r_SVV_DEFAULT_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1DISKUSAGE
](r_SVV_DISKUSAGE.md)
+ [
# SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS
](r_SVV_EXTERNAL_COLUMNS.md)
+ [
# SVV\$1EXTERNAL\$1DATABASES
](r_SVV_EXTERNAL_DATABASES.md)
+ [
# SVV\$1EXTERNAL\$1PARTITIONS
](r_SVV_EXTERNAL_PARTITIONS.md)
+ [
# SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS
](r_SVV_EXTERNAL_SCHEMAS.md)
+ [
# SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES
](r_SVV_EXTERNAL_TABLES.md)
+ [
# SVV\$1FUNCTION\$1PRIVILEGES
](r_SVV_FUNCTION_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1GEOGRAPHY\$1COLUMNS
](r_SVV_GEOGRAPHY_COLUMNS.md)
+ [
# SVV\$1GEOMETRY\$1COLUMNS
](r_SVV_GEOMETRY_COLUMNS.md)
+ [
# SVV\$1IAM\$1PRIVILEGES
](r_SVV_IAM_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1IDENTITY\$1PROVIDERS
](r_SVV_IDENTITY_PROVIDERS.md)
+ [
# SVV\$1INTEGRASI
](r_SVV_INTEGRATION.md)
+ [
# SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1MAPPING
](r_SVV_INTEGRATION_TABLE_MAPPING.md)
+ [
# SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1STATE
](r_SVV_INTEGRATION_TABLE_STATE.md)
+ [
# SVV\$1INTERLEAVED\$1COLUMNS
](r_SVV_INTERLEAVED_COLUMNS.md)
+ [
# SVV\$1LANGUAGE\$1PRIVILEGES
](r_SVV_LANUGAGE_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1MASKING\$1POLICY
](r_SVV_MASKING_POLICY.md)
+ [
# SVV\$1ML\$1MODEL\$1INFO
](r_SVV_ML_MODEL_INFO.md)
+ [
# SVV\$1ML\$1MODEL\$1PRIVILEGES
](r_SVV_ML_MODEL_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1MV\$1KETERGANTUNGAN
](r_SVV_MV_DEPENDENCY.md)
+ [
# SVV\$1MV\$1INFO
](r_SVV_MV_INFO.md)
+ [
# SVV\$1QUERY\$1DALAM PENERBANGAN
](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md)
+ [
# SVV\$1QUERY\$1STATE
](r_SVV_QUERY_STATE.md)
+ [
# SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS
](r_SVV_REDSHIFT_COLUMNS.md)
+ [
# SVV\$1REDSHIFT\$1DATABASES
](r_SVV_REDSHIFT_DATABASES.md)
+ [
# SVV\$1REDSHIFT\$1FUNCTIONS
](r_SVV_REDSHIFT_FUNCTIONS.md)
+ [
# SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMA\$1KUOTA
](r_SVV_REDSHIFT_SCHEMA_QUOTA.md)
+ [
# SVV\$1REDSHIFT\$1SKEMA
](r_SVV_REDSHIFT_SCHEMAS.md)
+ [
# SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES
](r_SVV_REDSHIFT_TABLES.md)
+ [
# SVV\$1RELATION\$1PRIVILEGES
](r_SVV_RELATION_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY
](r_SVV_RLS_APPLIED_POLICY.md)
+ [
# SVV\$1RLS\$1ATTACHED\$1POLICY
](r_SVV_RLS_ATTACHED_POLICY.md)
+ [
# SVV\$1RLS\$1POLICY
](r_SVV_RLS_POLICY.md)
+ [
# SVV\$1RLS\$1RELASI
](r_SVV_RLS_RELATION.md)
+ [
# SVV\$1ROLE\$1HIBAH
](r_SVV_ROLE_GRANTS.md)
+ [
# SVV\$1ROLE
](r_SVV_ROLES.md)
+ [
# SVV\$1SCHEMA\$1PRIVILEGES
](r_SVV_SCHEMA_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1STATE
](r_SVV_SCHEMA_QUOTA_STATE.md)
+ [
# SVV\$1SYSTEM\$1PRIVILEGES
](r_SVV_SYSTEM_PRIVILEGES.md)
+ [
# SVV\$1TABLE\$1INFO
](r_SVV_TABLE_INFO.md)
+ [
# SVV\$1TABLES
](r_SVV_TABLES.md)
+ [
# SVV\$1TRANSAKSI-TRANSAKSI
](r_SVV_TRANSACTIONS.md)
+ [
# SVV\$1USER\$1HIBAH
](r_SVV_USER_GRANTS.md)
+ [
# SVV\$1USER\$1INFO
](r_SVV_USER_INFO.md)
+ [
# SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS
](r_SVV_VACUUM_PROGRESS.md)
+ [
# SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY
](r_SVV_VACUUM_SUMMARY.md)
# SVV\$1ACTIVE\$1KURSOR
SVV\$1ACTIVE\$1CURSORS menampilkan detail untuk kursor yang saat ini terbuka. Untuk informasi selengkapnya, lihat [MENYATAKAN](declare.md).
SVV\$1ACTIVE\$1CURSORS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data). Pengguna hanya dapat melihat kursor yang dibuka oleh pengguna tersebut. Superuser dapat melihat semua kursor.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ACTIVE_CURSORS.html)
# SVV\$1ALL\$1COLUMNS
Gunakan SVV\$1ALL\$1COLUMNS untuk melihat gabungan kolom dari tabel Amazon Redshift seperti yang ditunjukkan dalam SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS dan daftar gabungan semua kolom eksternal dari semua tabel eksternal. Untuk informasi tentang kolom Amazon Redshift, lihat. [SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS](r_SVV_REDSHIFT_COLUMNS.md)
SVV\$1ALL\$1COLUMNS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ALL_COLUMNS.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan output dari SVV\$1ALL\$1COLUMNS.
```
SELECT *
FROM svv_all_columns
WHERE database_name = 'tickit_db'
AND TABLE_NAME = 'tickit_sales_redshift'
ORDER BY COLUMN_NAME,
SCHEMA_NAME
LIMIT 5;
database_name | schema_name | table_name | column_name | ordinal_position | column_default | is_nullable | data_type | character_maximum_length | numeric_precision | numeric_scale | remarks
--------------+-------------+-----------------------+-------------+------------------+----------------+-------------+-----------+--------------------------+-------------------+---------------+---------
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | buyerid | 4 | | NO | integer | | 32 | 0 |
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | commission | 9 | | YES | numeric | | 8 | 2 |
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | dateid | 7 | | NO | smallint | | 16 | 0 |
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | eventid | 5 | | NO | integer | | 32 | 0 |
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | listid | 2 | | NO | integer | | 32 | 0 |
```
# SVV\$1ALL\$1SCHEMAS
Gunakan SVV\$1ALL\$1SCHEMAS untuk melihat gabungan skema Amazon Redshift seperti yang ditunjukkan dalam SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS dan daftar gabungan semua skema eksternal dari semua database. Untuk informasi selengkapnya tentang skema Amazon Redshift, lihat. [SVV\$1REDSHIFT\$1SKEMA](r_SVV_REDSHIFT_SCHEMAS.md)
SVV\$1ALL\$1SCHEMAS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ALL_SCHEMAS.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output dari SVV\$1ALL\$1SCHEMAS.
```
SELECT *
FROM svv_all_schemas
WHERE database_name = 'tickit_db'
ORDER BY database_name,
SCHEMA_NAME;
database_name | schema_name | schema_owner | schema_type | schema_acl | source_database | schema_option
---------------+--------------------+--------------+-------------+------------+-----------------+---------------
tickit_db | public | 1 | shared | | |
```
# SVV\$1ALL\$1TABLES
Gunakan SVV\$1ALL\$1TABLES untuk melihat gabungan tabel Amazon Redshift seperti yang ditunjukkan dalam SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES dan daftar gabungan semua tabel eksternal dari semua skema eksternal. Untuk informasi tentang tabel Amazon Redshift, lihat. [SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES](r_SVV_REDSHIFT_TABLES.md)
SVV\$1ALL\$1TABLES dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ALL_TABLES.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan output dari SVV\$1ALL\$1TABLES.
```
SELECT *
FROM svv_all_tables
WHERE database_name = 'tickit_db'
ORDER BY TABLE_NAME,
SCHEMA_NAME
LIMIT 5;
database_name | schema_name | table_name | table_type | table_acl | remarks
---------------+-------------+--------------------------+------------+-----------+---------
tickit_db | public | tickit_category_redshift | TABLE | |
tickit_db | public | tickit_date_redshift | TABLE | |
tickit_db | public | tickit_event_redshift | TABLE | |
tickit_db | public | tickit_listing_redshift | TABLE | |
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | TABLE | |
```
Jika nilai table\$1acl adalah null, tidak ada hak akses yang secara eksplisit diberikan ke tabel yang sesuai.
# SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS
Merekam rekomendasi Amazon Redshift Advisor saat ini untuk tabel. Tampilan ini menunjukkan rekomendasi untuk semua tabel, apakah mereka didefinisikan untuk optimasi otomatis atau tidak. Untuk melihat apakah tabel didefinisikan untuk pengoptimalan otomatis, lihat[SVV\$1TABLE\$1INFO](r_SVV_TABLE_INFO.md). Entri hanya muncul untuk tabel yang terlihat di database sesi saat ini. Setelah rekomendasi diterapkan (baik oleh Amazon Redshift atau oleh Anda), itu tidak lagi muncul di tampilan.
SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1REKOMENDATIONS hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ALTER_TABLE_RECOMMENDATIONS.html)
## Kueri Sampel
Dalam contoh berikut, baris dalam hasil menunjukkan rekomendasi untuk kunci distribusi dan kunci sortir. Baris juga menunjukkan apakah rekomendasi memenuhi syarat untuk Amazon Redshift untuk menerapkannya secara otomatis.
```
select type, database, table_id, group_id, ddl, auto_eligible
from svv_alter_table_recommendations;
```
```
type | database | table_id | group_id | ddl | auto_eligible
diststyle | db0 | 117884 | 2 | ALTER TABLE "sch"."dp21235_tbl_1" ALTER DISTSTYLE KEY DISTKEY "c0" | f
diststyle | db0 | 117892 | 2 | ALTER TABLE "sch"."dp21235_tbl_1" ALTER DISTSTYLE KEY DISTKEY "c0" | f
diststyle | db0 | 117885 | 1 | ALTER TABLE "sch"."catalog_returns" ALTER DISTSTYLE KEY DISTKEY "cr_sold_date_sk", ALTER COMPOUND SORTKEY ("cr_sold_date_sk","cr_returned_time_sk") | t
sortkey | db0 | 117890 | -1 | ALTER TABLE "sch"."customer_addresses" ALTER COMPOUND SORTKEY ("ca_address_sk") | t
```
# SVV\$1ATTACHED\$1MASKING\$1POLICY
Gunakan SVV\$1ATTACHED\$1MASKING\$1POLICY untuk melihat semua relasi dan dengan kebijakan yang dilampirkan pada database yang saat ini terhubung. roles/users
Hanya pengguna super dan pengguna dengan [https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_roles-default.html](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_roles-default.html)peran yang dapat melihat SVV\$1ATTACHED\$1MASKING\$1POLICY. Pengguna reguler akan melihat 0 baris.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ATTACHED_MASKING_POLICY.html)
## Fungsi internal
SVV\$1ATTACHED\$1MASKING\$1POLICY mendukung fungsi internal berikut:
### mask\$1get\$1policy\$1for\$1role\$1on\$1column
Dapatkan kebijakan prioritas tertinggi yang berlaku untuk column/role pasangan tertentu.
#### Sintaksis
```
mask_get_policy_for_role_on_column
(relschema,
relname,
colname,
rolename);
```
#### Parameter
*relschema*
Nama skema kebijakan itu ada.
*nama ulang*
Nama tabel di mana kebijakan berada.
*nama*
Nama kolom yang dilampirkan kebijakan.
*rolename*
Nama peran yang dilampirkan kebijakan.
### mask\$1get\$1policy\$1for\$1user\$1on\$1column
Dapatkan kebijakan prioritas tertinggi yang berlaku untuk column/user pasangan tertentu.
#### Sintaksis
```
mask_get_policy_for_user_on_column
(relschema,
relname,
colname,
username);
```
#### Parameter
*relschema*
Nama skema kebijakan itu ada.
*nama ulang*
Nama tabel di mana kebijakan berada.
*nama*
Nama kolom yang dilampirkan kebijakan.
*rolename*
Nama pengguna kebijakan dilampirkan.
# SVV\$1COLUMNS
[Gunakan SVV\$1COLUMNS untuk melihat informasi katalog tentang kolom tabel dan tampilan lokal dan eksternal, termasuk tampilan yang mengikat akhir.](r_CREATE_VIEW.md#r_CREATE_VIEW_late-binding-views)
SVV\$1COLUMNS dapat dilihat oleh semua pengguna secara default. Untuk mengontrol akses ke metadata database Anda, aktifkan keamanan metadata untuk klaster yang disediakan atau grup kerja tanpa server Anda. Keamanan metadata memungkinkan Anda memisahkan izin tampilan untuk metadata objek menurut pengguna dan peran. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Keamanan metadata](t_metadata_security.md).
Tampilan SVV\$1COLUMNS menggabungkan metadata tabel dari [Tabel katalog sistem](c_intro_catalog_views.md) (tabel dengan awalan PG) dan tampilan sistem. [SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS](r_SVV_EXTERNAL_COLUMNS.md) Tabel katalog sistem menjelaskan tabel database Amazon Redshift. SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS menjelaskan tabel eksternal yang digunakan dengan Amazon Redshift Spectrum.
Semua pengguna dapat melihat semua baris dari tabel katalog sistem. Pengguna biasa dapat melihat definisi kolom dari tampilan SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS hanya untuk tabel eksternal yang telah diberikan aksesnya. Meskipun pengguna biasa dapat melihat metadata tabel dalam tabel katalog sistem, mereka hanya dapat memilih data dari tabel yang ditentukan pengguna jika mereka memiliki tabel atau telah diberikan akses.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_COLUMNS.html)
# SVV\$1COLUMN\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1COLUMN\$1PRIVILEGES untuk melihat izin kolom yang secara eksplisit diberikan kepada pengguna, peran, dan grup dalam database saat ini.
SVV\$1COLUMN\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_COLUMN_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1COLUMN\$1PRIVILEGES.
```
SELECT namespace_name,relation_name,COLUMN_NAME,privilege_type,identity_name,identity_type
FROM svv_column_privileges WHERE relation_name = 'lineitem';
namespace_name | relation_name | column_name | privilege_type | identity_name | identity_type
----------------+---------------+-------------+----------------+---------------+----------------
public | lineitem | l_orderkey | SELECT | reguser | user
public | lineitem | l_orderkey | SELECT | role1 | role
public | lineitem | l_partkey | SELECT | reguser | user
public | lineitem | l_partkey | SELECT | role1 | role
```
# SVV\$1COPY\$1JOB\$1INTEGRATIONS
Gunakan SVV\$1COPY\$1JOB\$1INTEGRATIONS untuk melihat detail integrasi acara S3.
Tampilan ini berisi integrasi acara S3 yang telah dibuat.
SVV\$1COPY\$1JOB\$1INTEGRATIONS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SVV_COPY_JOB_INTEGRATIONS.html)
Contoh berikut mengembalikan integrasi S3 untuk database saat ini.
```
SELECT * FROM SVV_COPY_JOB_INTEGRATIONS WHERE db_name = pg_catalog.current_database();
```
# SVV\$1DATABASE\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1DATABASE\$1PRIVILEGES untuk melihat izin database yang secara eksplisit diberikan kepada pengguna, peran, dan grup di klaster Amazon Redshift Anda.
SVV\$1DATABASE\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_DATABASE_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1DATABASE\$1PRIVILEGES.
```
SELECT database_name,privilege_type,identity_name,identity_type,admin_option FROM svv_database_privileges
WHERE database_name = 'test_db';
database_name | privilege_type | identity_name | identity_type | admin_option
---------------+----------------+---------------+---------------+--------------
test_db | CREATE | reguser | user | False
test_db | CREATE | role1 | role | False
test_db | TEMP | public | public | False
test_db | TEMP | role1 | role | False
```
# SVV\$1DATASHARE\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1DATASHARE\$1PRIVILEGES untuk melihat izin datashare yang secara eksplisit diberikan kepada pengguna, peran, dan grup di klaster Amazon Redshift Anda.
SVV\$1DATASHARE\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARE_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1DATASHARE\$1PRIVILEGES.
```
SELECT datashare_name,privilege_type,identity_name,identity_type,admin_option FROM svv_datashare_privileges
WHERE datashare_name = 'demo_share';
datashare_name | privilege_type | identity_name | identity_type | admin_option
----------------+----------------+----------------+---------------+--------------
demo_share | ALTER | superuser | user | False
demo_share | ALTER | reguser | user | False
```
# SVV\$1DATASHARES
Gunakan SVV\$1DATASHARES untuk melihat daftar datashares yang dibuat di cluster, dan datashares dibagikan dengan cluster.
SVV\$1DATASHARES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pemilik Datashare
+ Pengguna dengan izin ALTER atau PENGGUNAAN pada datashare
Pengguna lain tidak dapat melihat baris apa pun. Untuk informasi tentang izin ALTER dan PENGGUNAAN, lihat. [HIBAH](r_GRANT.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARES.html)
## Catatan penggunaan
**Mengambil metadata tambahan** — Menggunakan bilangan bulat yang dikembalikan di `share_owner` kolom, Anda dapat bergabung dengan `usesysid` masuk [SVL\$1USER\$1INFO](r_SVL_USER_INFO.md) untuk mendapatkan data tentang pemilik datashare. Ini termasuk nama dan properti tambahan.
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output untuk SVV\$1DATASHARES.
```
SELECT share_owner, source_database, share_type, is_publicaccessible
FROM svv_datashares
WHERE share_name LIKE 'tickit_datashare%'
AND source_database = 'dev';
share_owner | source_database | share_type | is_publicaccessible
--------------+-----------------+-------------+----------------------
100 | dev | OUTBOUND | True
(1 rows)
```
Contoh berikut mengembalikan output untuk SVV\$1DATASHARES untuk datashares keluar.
```
SELECT share_name, share_owner, btrim(source_database), btrim(consumer_database), share_type, is_publicaccessible, share_acl, btrim(producer_account), btrim(producer_namespace), btrim(managed_by) FROM svv_datashares WHERE share_type = 'OUTBOUND';
share_name | share_owner | source_database | consumer_database | share_type | is_publicaccessible | share_acl | producer_account| producer_namespace | managed_by
----------------+-------------+-----------------+-------------------+------------+---------------------+-----------+-----------------+--------------------------------------+------------
salesshare | 1 | dev | | OUTBOUND | True | | 123456789012 | 13b8833d-17c6-4f16-8fe4-1a018f5ed00d |
marketingshare | 1 | dev | | OUTBOUND | True | | 123456789012 | 13b8833d-17c6-4f16-8fe4-1a018f5ed00d |
```
Contoh berikut mengembalikan output untuk SVV\$1DATASHARES untuk datashares masuk.
```
SELECT share_name, share_owner, btrim(source_database), btrim(consumer_database), share_type, is_publicaccessible, share_acl, btrim(producer_account), btrim(producer_namespace), btrim(managed_by) FROM svv_datashares WHERE share_type = 'INBOUND';
share_name | share_owner | source_database | consumer_database | share_type | is_publicaccessible | share_acl | producer_account | producer_namespace | managed_by
----------------+-------------+-----------------+-------------------+------------+---------------------+-----------+------------------+--------------------------------------+------------
salesshare | | | | INBOUND | False | | 123456789012 | 13b8833d-17c6-4f16-8fe4-1a018f5ed00d |
marketingshare | | | | INBOUND | False | | 123456789012 | 13b8833d-17c6-4f16-8fe4-1a018f5ed00d | ADX
```
# SVV\$1DATASHARE\$1CONSUMER
Gunakan SVV\$1DATASHARE\$1CONSUMERS untuk melihat daftar konsumen untuk datashare yang dibuat di cluster.
SVV\$1DATASHARE\$1CONSUMERS dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pemilik Datashare
+ Pengguna dengan izin ALTER atau PENGGUNAAN pada datashare
Pengguna lain tidak dapat melihat baris apa pun. Untuk informasi tentang izin ALTER dan PENGGUNAAN, lihat. [HIBAH](r_GRANT.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARE_CONSUMERS.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output untuk SVV\$1DATASHARE\$1CONSUMERS.
```
SELECT count(*)
FROM svv_datashare_consumers
WHERE share_name LIKE 'tickit_datashare%';
1
```
# SVV\$1DATASHARE\$1OBJECTS
Gunakan SVV\$1DATASHARE\$1OBJECTS untuk melihat daftar objek di semua datashares yang dibuat di cluster atau dibagikan dengan cluster.
SVV\$1DATASHARE\$1OBJECTS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
[Untuk informasi tentang melihat daftar datashares, lihat SVV\$1DATASHARES.](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARES.html)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARE_OBJECTS.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output untuk SVV\$1DATASHARE\$1OBJECTS.
```
SELECT share_type,
btrim(share_name)::varchar(16) AS share_name,
object_type,
object_name
FROM svv_datashare_objects
WHERE share_name LIKE 'tickit_datashare%'
AND object_name LIKE '%tickit%'
ORDER BY object_name
LIMIT 5;
share_type | share_name | object_type | object_name
------------+--------------------+-------------+---------------------------------
OUTBOUND | tickit_datashare | table | public.tickit_category_redshift
OUTBOUND | tickit_datashare | table | public.tickit_date_redshift
OUTBOUND | tickit_datashare | table | public.tickit_event_redshift
OUTBOUND | tickit_datashare | table | public.tickit_listing_redshift
OUTBOUND | tickit_datashare | table | public.tickit_sales_redshift
```
```
SELECT * FROM SVV_DATASHARE_OBJECTS WHERE share_name like 'sales%';
share_type | share_name | object_type | object_name | producer_account | producer_namespace | include_new
-----------+------------+-------------+--------------+------------------+--------------------------------------+-------------
OUTBOUND | salesshare | schema | public | 123456789012 | 13b8833d-17c6-4f16-8fe4-1a018f5ed00d | t
OUTBOUND | salesshare | table | public.sales | 123456789012 | 13b8833d-17c6-4f16-8fe4-1a018f5ed00d |
```
# SVV\$1DEFAULT\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1DEFAULT\$1PRIVILEGES untuk melihat hak istimewa default yang dapat diakses pengguna di klaster Amazon Redshift.
SVV\$1DEFAULT\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat izin default yang diberikan kepada mereka.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_DEFAULT_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output untuk SVV\$1DEFAULT\$1PRIVILEGES.
```
SELECT * from svv_default_privileges;
schema_name | object_type | owner_id | owner_name | owner_type | privilege_type | grantee_id | grantee_name | grantee_type | admin_option
-------------+-------------------+--------- +------------+------------+----------------+------------+--------------+--------------+-------------+
public | RELATION | 106 | u1 | user | UPDATE | 107 | u2 | user | f |
public | RELATION | 106 | u1 | user | SELECT | 107 | u2 | user | f |
```
# SVV\$1DISKUSAGE
Amazon Redshift membuat tampilan sistem SVV\$1DISKUSAGE dengan menggabungkan tabel STV\$1TBL\$1PERM dan STV\$1BLOCKLIST. Tampilan SVV\$1DISKUSAGE berisi informasi tentang alokasi data untuk tabel dalam database.
Gunakan kueri agregat dengan SVV\$1DISKUSAGE, seperti yang ditunjukkan contoh berikut, untuk menentukan jumlah blok disk yang dialokasikan per database, tabel, irisan, atau kolom. Setiap blok data menggunakan 1 MB. Anda juga dapat menggunakan [STV\$1PARTISI](r_STV_PARTITIONS.md) untuk melihat informasi ringkasan tentang pemanfaatan disk.
SVV\$1DISKUSAGE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
Tampilan ini hanya tersedia saat menanyakan kluster yang disediakan.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_DISKUSAGE.html)
## Kueri Sampel
SVV\$1DISKUSAGE berisi satu baris per blok disk yang dialokasikan, sehingga kueri yang memilih semua baris berpotensi mengembalikan sejumlah besar baris. Sebaiknya gunakan hanya kueri agregat dengan SVV\$1DISKUSAGE.
Kembalikan jumlah blok tertinggi yang pernah dialokasikan ke kolom 6 di tabel USERS (kolom EMAIL):
```
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)
```
Query berikut mengembalikan hasil yang sama untuk semua kolom dalam tabel 10 kolom besar yang disebut SALESNEW. (Tiga baris terakhir, untuk kolom 10 hingga 12, adalah untuk kolom metadata tersembunyi.)
```
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)
```
# SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS
Gunakan SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS untuk melihat detail kolom dalam tabel eksternal. Gunakan SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS juga untuk kueri lintas basis data untuk melihat detail pada semua kolom dari tabel pada database yang tidak terhubung yang dapat diakses pengguna.
SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_COLUMNS.html)
# SVV\$1EXTERNAL\$1DATABASES
Gunakan SVV\$1EXTERNAL\$1DATABASES untuk melihat detail untuk database eksternal.
SVV\$1EXTERNAL\$1DATABASES dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_DATABASES.html)
# SVV\$1EXTERNAL\$1PARTITIONS
Gunakan SVV\$1EXTERNAL\$1PARTITIONS untuk melihat detail partisi dalam tabel eksternal.
SVV\$1EXTERNAL\$1PARTITIONS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_PARTITIONS.html)
# SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS
Gunakan SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS untuk melihat informasi tentang skema eksternal. Untuk informasi selengkapnya, lihat [BUAT SKEMA EKSTERNAL](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md).
SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_SCHEMAS.html)
## Contoh
Contoh berikut menunjukkan rincian untuk skema eksternal.
```
select * from svv_external_schemas;
esoid | eskind | schemaname | esowner | databasename | esoptions
-------+--------+------------+---------+--------------+-------------------------------------------------------------
100133 | 1 | spectrum | 100 | redshift | {"IAM_ROLE":"arn:aws:iam::123456789012:role/mySpectrumRole"}
```
# SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES
Gunakan SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES untuk melihat detail tabel eksternal; untuk informasi selengkapnya, lihat. [BUAT SKEMA EKSTERNAL](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md) Gunakan SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES juga untuk kueri lintas basis data untuk melihat metadata pada semua tabel pada database yang tidak terhubung yang dapat diakses pengguna.
SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_TABLES.html)
## Contoh
Contoh berikut menunjukkan rincian svv\$1external\$1tables dengan predikat pada skema eksternal yang digunakan oleh query federasi.
```
select schemaname, tablename from svv_external_tables where schemaname = 'apg_tpch';
schemaname | tablename
------------+-----------
apg_tpch | customer
apg_tpch | lineitem
apg_tpch | nation
apg_tpch | orders
apg_tpch | part
apg_tpch | partsupp
apg_tpch | region
apg_tpch | supplier
(8 rows)
```
# SVV\$1FUNCTION\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1FUNCTION\$1PRIVILEGES untuk melihat izin fungsi yang secara eksplisit diberikan kepada pengguna, peran, dan grup dalam database saat ini.
SVV\$1FUNCTION\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_FUNCTION_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1FUNCTION\$1PRIVILEGES.
```
SELECT namespace_name,function_name,argument_types,privilege_type,identity_name,identity_type,admin_option FROM svv_function_privileges
WHERE identity_name IN ('role1', 'reguser');
namespace_name | function_name | argument_types | privilege_type | identity_name | identity_type | admin_option
----------------+---------------+----------------------------+----------------+----------------+---------------+--------------
public | test_func1 | integer | EXECUTE | role1 | role | False
public | test_func2 | integer, character varying | EXECUTE | reguser | user | False
```
# SVV\$1GEOGRAPHY\$1COLUMNS
Gunakan SVV\$1GEOGRAPHY\$1COLUMNS untuk melihat daftar kolom GEOGRAFI di gudang data Anda. Daftar kolom ini mencakup kolom dari datashares.
SVV\$1GEOGRAPHY\$1COLUMNS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_GEOGRAPHY_COLUMNS.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1GEOGRAPHY\$1COLUMNS.
```
SELECT * FROM svv_geography_columns;
f_table_catalog | f_table_schema | f_table_name | f_geography_column | coord_dimension | srid | type
-----------------+-----------------+---------------+---------------------+-----------------+------+--------------
dev | public | spatial_test | test_geography | 2 | 0 | GEOGRAPHY
```
# SVV\$1GEOMETRY\$1COLUMNS
Gunakan SVV\$1GEOMETRY\$1COLUMNS untuk melihat daftar kolom GEOMETRI di gudang data Anda. Daftar kolom ini mencakup kolom dari datashares.
SVV\$1GEOMETRY\$1COLUMNS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_GEOMETRY_COLUMNS.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1GEOMETRY\$1COLUMNS.
```
SELECT * FROM svv_geometry_columns;
f_table_catalog | f_table_schema | f_table_name | f_geometry_column | coord_dimension | srid | type
-----------------+-----------------+---------------+---------------------+-----------------+------+--------------
dev | public | accomodations | shape | 2 | 0 | GEOMETRY
dev | public | zipcode | wkb_geometry | 2 | 0 | GEOMETRY
```
# SVV\$1IAM\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1IAM\$1PRIVILEGES untuk melihat hak istimewa IAM yang diberikan secara eksplisit pada pengguna, peran, dan grup.
SVV\$1IAM\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat entri yang dapat mereka akses.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_IAM_PRIVILEGES.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan hasil SVV\$1IAM\$1PRIVILEGES.
```
SELECT * from SVV_IAM_PRIVILEGES ORDER BY IDENTITY_ID;
iam_arn | command_type | identity_id | identity_name | identity_type
----------------------+--------------+-------------+---------------+---------------
default-aws-iam-role | COPY | 0 | public | public
default-aws-iam-role | UNLOAD | 0 | public | public
default-aws-iam-role | CREATE MODEL | 0 | public | public
default-aws-iam-role | EXFUNC | 0 | public | public
default-aws-iam-role | COPY | 106 | u1 | user
default-aws-iam-role | UNLOAD | 106 | u1 | user
default-aws-iam-role | CREATE MODEL | 106 | u1 | user
default-aws-iam-role | EXFUNC | 106 | u1 | user
default-aws-iam-role | COPY | 118413 | r1 | role
default-aws-iam-role | UNLOAD | 118413 | r1 | role
default-aws-iam-role | CREATE MODEL | 118413 | r1 | role
default-aws-iam-role | EXFUNC | 118413 | r1 | role
(12 rows)
```
# SVV\$1IDENTITY\$1PROVIDERS
Tampilan SVV\$1IDENTITY\$1PROVIDERS mengembalikan nama dan properti tambahan untuk penyedia identitas. Untuk informasi selengkapnya tentang cara membuat penyedia identitas, lihat[BUAT PENYEDIA IDENTITAS](r_CREATE_IDENTITY_PROVIDER.md).
SVV\$1IDENTITY\$1PROVIDERS hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_IDENTITY_PROVIDERS.html)
### Kueri Sampel
Untuk melihat properti penyedia identitas, jalankan kueri seperti berikut ini setelah membuat penyedia identitas.
```
SELECT name, type, instanceid, namespc, params, enabled
FROM svv_identity_providers
ORDER BY 1;
```
Output sampel mencakup deskripsi param untuk Microsoft Entra ID (sebelumnya Azure AD):
```
name | type | instanceid | namespc | params | enabled
------------------+-------+--------------------------------------+---------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------
rs5517_azure_idp | azure | e40d4bb2-7670-44ae-bfb8-5db013221d73 | abc | {"issuer":"https://login.microsoftonline.com/e40d4bb2-7670-44ae-bfb8-5db013221d73/v2.0", "client_id":"871c010f-5e61-4fb1-83ac-98610a7e9110", "client_secret":, "audience":["https://analysis.windows.net/powerbi/connector/AmazonRedshift", "https://analysis.windows.net/powerbi/connector/AWSRDS"]} | t
(1 row)
```
Output sampel mencakup deskripsi param untuk: AWS IAM Identity Center
```
name | type | instanceid | namespc | params | enabled
----------+--------+------------------------------------------------------------------------------------+------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------
idc_name | awsidc | arn:aws:sso::123456789012:application/ssoins-12345f67fe123d4/apl-a0b0a12dc123b1a4 | idc_namespc | {"iam_role":"arn:aws:iam::123456789012:role/MyRedshiftRole","instance_arn":"arn:aws:sso:::instance/ssoins-12345f67fe123d4","is_lakehouse_app":"true"} | t
(1 row)
```
# SVV\$1INTEGRASI
SVV\$1INTEGRATION menampilkan rincian tentang konfigurasi integrasi.
SVV\$1INTEGRATION hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
[Untuk informasi tentang integrasi nol-ETL, lihat Integrasi nol-ETL.](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_INTEGRATION.html)
## Kueri Sampel
Perintah SQL berikut menampilkan integrasi yang didefinisikan saat ini.
```
select * from svv_integration;
integration_id | target_database | source | state | current_lag | last_replicated_checkpoint | total_tables_replicated | total_tables_failed | creation_time | refresh_interval | source_database | is_history_mode
---------------------------------------+-----------------+--------+-----------------+-------------+-------------------------------------+-------------------------+---------------------+---------------------------+--------------------+-----------------+-----------------
99108e72-1cfd-414f-8cc0-0216acefac77 | perfdb | MySQL | CdcRefreshState | 56606106 | {"txn_seq":9834,"txn_id":126597515} | 152 | 0 | 2023-09-19 21:05:27.520299| 720 + mysourceetl | f
```
# SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1MAPPING
SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1MAPPING menampilkan pemetaan database sumber, skema, tabel, kolom, dan tipe data ke target ketika nilai pengidentifikasi bidang tersebut berbeda.
**catatan**
Tampilan ini hanya diisi untuk jenis integrasi nol-ETL berikut:
AWS Glue aplikasi pihak ketiga ke Amazon SageMaker Lakehouse
Amazon DynamoDB ke Amazon Lakehouse SageMaker
*Untuk informasi selengkapnya, lihat [Integrasi nol-ETL](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/zero-etl-using.html) di Panduan Pengembang.AWS Glue *
Transformasi nilai pengenal dari sumber ke target mengikuti aturan berikut:
+ Huruf besar diubah menjadi huruf kecil.
+ Karakter yang bukan huruf kecil, digit, atau garis bawah (\$1) diubah menjadi garis bawah (\$1).
+ Jika ada konflik dengan nilai identifier yang ada, maka Universally Unique Identifier (UUID) ditambahkan ke identifier baru.
+ Jika nilai pengenal sumber adalah kata kunci Amazon Redshift, maka `_redshift` akhiran ditambahkan ke pengidentifikasi baru.
Setelah transformasi, karakter harus berupa huruf kecil, digit, atau garis bawah (\$1) dan cocok dengan pola regex. `[a-z0-9_]` Contoh berikut menunjukkan aturan konversi:
| Sumber | Target | Catatan |
| --- | --- | --- |
| foo | foo | Tidak ada transformasi |
| Bar | bar | |
| FooBar | foobar | |
| foo1 | foo1 | Tidak ada transformasi |
| foo\$11 | foo\$11 | Tidak ada transformasi |
| Bar @1 | bar\$11 | |
| foo\$1bar@ | foo\$1bar\$1 | |
| kasus | case\$1redshift | |
SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1MAPPING terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
*Untuk informasi tentang integrasi nol-ETL, lihat Integrasi [nol-ETL](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html) di Panduan Manajemen Pergeseran Merah Amazon.*
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_INTEGRATION_TABLE_MAPPING.html)
## Kueri Sampel
Perintah SQL berikut menampilkan pemetaan nilai metadata dari sumber ke target.
```
select * from svv_integration_table_mapping;
integration_id | source_database | target_database | source_schema_name | target_schema_name | source_table_name | target_table_name |
---------------------------------------+-----------------+-----------------+---------------------+--------------------+---------------------------------------+
99108e72-1cfd-414f-8cc0-0216acefac77 | mydatabase | mydatabase | myschema | myschema | Mytable | mytable |
| source_column_name | target_column_name | source_data_type | target_data_type |
+--------------------+--------------------+-------------------+------------------+
| Mycolumnname | mycolumnname | Mydatatype | mydatatype |
```
# SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1STATE
SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1STATE menampilkan detail tentang informasi integrasi tingkat tabel.
SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1STATE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Untuk informasi selengkapnya, lihat Integrasi [nol-ETL](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_INTEGRATION_TABLE_STATE.html)
## Kueri Sampel
Perintah SQL berikut menampilkan kolom log integrasi.
```
select * from svv_integration_table_state;
integration_id | target_database | schema_name | table_name | table_state |table_last_replicated_checkpoint | reason | last_updated_timestamp |table_rows | table_size | is_history_mode
--------------------------------------+-----------------+-------------+-------------------+--------------+---------------------------------+--------+----------------------------+------------+------------+-----------------
4798e675-8f9f-4686-b05f-92c538e19629 | sample_test2 | sample | SampleTestChannel | Synced | {"txn_seq":3,"txn_id":3122} | | 2023-05-12 12:40:30.656625 | 2 | 16 | f
```
# SVV\$1INTERLEAVED\$1COLUMNS
Gunakan tampilan SVV\$1INTERLEAVED\$1COLUMNS untuk membantu menentukan apakah tabel yang menggunakan kunci pengurutan interleaved harus diindeks ulang menggunakan. [VACUUM REINDEX](r_VACUUM_command.md#vacuum-reindex) Untuk informasi lebih lanjut tentang cara menentukan seberapa sering menjalankan VACUUM dan kapan menjalankan VACUUM REINDEX, lihat[Meminimalkan waktu vakum](vacuum-managing-vacuum-times.md).
SVV\$1INTERLEAVED\$1COLUMNS hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_INTERLEAVED_COLUMNS.html)
## Kueri Sampel
Untuk mengidentifikasi tabel yang mungkin perlu diindeks ulang, jalankan kueri berikut.
```
select tbl as tbl_id, stv_tbl_perm.name as table_name,
col, interleaved_skew, last_reindex
from svv_interleaved_columns, stv_tbl_perm
where svv_interleaved_columns.tbl = stv_tbl_perm.id
and interleaved_skew is not null;
tbl_id | table_name | col | interleaved_skew | last_reindex
--------+------------+-----+------------------+--------------------
100068 | lineorder | 0 | 3.65 | 2015-04-22 22:05:45
100068 | lineorder | 1 | 2.65 | 2015-04-22 22:05:45
100072 | customer | 0 | 1.65 | 2015-04-22 22:05:45
100072 | lineorder | 1 | 1.00 | 2015-04-22 22:05:45
(4 rows)
```
# SVV\$1LANGUAGE\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1LANGUAGE\$1PRIVILEGES untuk melihat izin bahasa yang secara eksplisit diberikan kepada pengguna, peran, dan grup dalam database saat ini.
SVV\$1LANGUAGE\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_LANUGAGE_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1LANGUAGE\$1PRIVILEGES.
```
SELECT language_name,privilege_type,identity_name,identity_type,admin_option FROM svv_language_privileges
WHERE identity_name IN ('role1', 'reguser');
language_name | privilege_type | identity_name | identity_type | admin_option
---------------+----------------+---------------+---------------+---------------
exfunc | USAGE | reguser | user | False
exfunc | USAGE | role1 | role | False
plpythonu | USAGE | reguser | user | False
```
# SVV\$1MASKING\$1POLICY
Gunakan SVV\$1MASKING\$1POLICY untuk melihat semua kebijakan masking yang dibuat di klaster.
Hanya pengguna super dan pengguna dengan [https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_roles-default.html](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_roles-default.html)peran yang dapat melihat SVV\$1MASKING\$1POLICY. Pengguna reguler akan melihat 0 baris.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_MASKING_POLICY.html)
# SVV\$1ML\$1MODEL\$1INFO
Nyatakan informasi tentang keadaan model pembelajaran mesin saat ini.
SVV\$1ML\$1MODEL\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ML_MODEL_INFO.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut menampilkan keadaan model pembelajaran mesin saat ini.
```
SELECT schema_name, model_name, model_state
FROM svv_ml_model_info;
schema_name | model_name | model_state
-------------+------------------------------+--------------------------------------
public | customer_churn_auto_model | Train Model On SageMaker In Progress
public | customer_churn_xgboost_model | Model is Ready
(2 row)
```
# SVV\$1ML\$1MODEL\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1ML\$1MODEL\$1PRIVILEGES untuk melihat izin model pembelajaran mesin yang secara eksplisit diberikan kepada pengguna, peran, dan grup dalam klaster.
SVV\$1ML\$1MODEL\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ML_MODEL_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1ML\$1MODEL\$1PRIVILEGES.
```
SELECT namespace_name,model_name,model_version,privilege_type,identity_name,identity_type,admin_option FROM svv_ml_model_privileges
WHERE model_name = 'test_model';
namespace_name | model_name | model_version | privilege_type | identity_name | identity_type | admin_option
----------------+------------+---------------+----------------+----------------+---------------+--------------
public | test_model | 1 | EXECUTE | reguser | user | False
public | test_model | 1 | EXECUTE | role1 | role | False
```
# SVV\$1MV\$1KETERGANTUNGAN
Tabel SVV\$1MV\$1DEPENDENCY menunjukkan dependensi tampilan terwujud pada tampilan terwujud lainnya dalam Amazon Redshift.
Untuk informasi lebih lanjut tentang tampilan terwujud, lihat[Tampilan terwujud di Amazon Redshift](materialized-view-overview.md).
SVV\$1MV\$1DEPENDENCY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_MV_DEPENDENCY.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut mengembalikan baris keluaran yang menunjukkan bahwa tampilan terwujud `mv_over_foo` menggunakan tampilan terwujud `mv_foo` dalam definisinya sebagai ketergantungan.
```
CREATE SCHEMA test_ivm_setup;
CREATE TABLE test_ivm_setup.foo(a INT);
CREATE MATERIALIZED VIEW test_ivm_setup.mv_foo AS SELECT * FROM test_ivm_setup.foo;
CREATE MATERIALIZED VIEW test_ivm_setup.mv_over_foo AS SELECT * FROM test_ivm_setup.mv_foo;
SELECT * FROM svv_mv_dependency;
database_name | schema_name | name | dependent_database_name | dependent_schema_name | dependent_name
---------------+----------------------+-------------+-------------------------+---------------------------+----------
dev | test_ivm_setup | mv_over_foo | dev | test_ivm_setup | mv_foo
```
# SVV\$1MV\$1INFO
Tabel SVV\$1MV\$1INFO berisi baris untuk setiap tampilan terwujud, apakah data sudah basi, dan informasi status.
Untuk informasi lebih lanjut tentang tampilan terwujud, lihat[Tampilan terwujud di Amazon Redshift](materialized-view-overview.md).
SVV\$1MV\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_MV_INFO.html)
## Contoh kueri
Untuk melihat status semua tampilan terwujud, jalankan kueri berikut.
```
select * from svv_mv_info;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut.
```
database_name | schema_name | user_name | name | is_stale | state | autorefresh | autorewrite
--------------+-------------------------+-----------+---------+-----------+-------+-------------+----------------
dev | test_ivm_setup | catch-22 | mv | f | 1 | 1 | 0
dev | test_ivm_setup | lotr | old_mv | t | 1 | 0 | 1
```
# SVV\$1QUERY\$1DALAM PENERBANGAN
Gunakan tampilan SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT untuk menentukan kueri apa yang sedang berjalan di database. Pandangan ini bergabung dengan[STV\$1DALAM PENERBANGAN](r_STV_INFLIGHT.md). [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md) SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT tidak menampilkan kueri leader-node saja. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Fungsi simpul pemimpin—hanya](c_SQL_functions_leader_node_only.md).
SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
Tampilan ini hanya tersedia saat menanyakan kluster yang disediakan.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_QUERY_INFLIGHT.html)
## Kueri Sampel
Output sampel di bawah ini menunjukkan dua kueri yang sedang berjalan, kueri SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT itu sendiri dan kueri 428, yang dibagi menjadi tiga baris dalam tabel. (Kolom waktu mulai dan pernyataan terpotong dalam keluaran sampel ini.)
```
select slice, query, pid, starttime, suspended, trim(text) as statement, sequence
from svv_query_inflight
order by query, sequence;
slice|query| pid | starttime |suspended| statement | sequence
-----+-----+------+----------------------+---------+-----------+---------
1012 | 428 | 1658 | 2012-04-10 13:53:... | 0 | select ...| 0
1012 | 428 | 1658 | 2012-04-10 13:53:... | 0 | enueid ...| 1
1012 | 428 | 1658 | 2012-04-10 13:53:... | 0 | atname,...| 2
1012 | 429 | 1608 | 2012-04-10 13:53:... | 0 | select ...| 0
(4 rows)
```
# SVV\$1QUERY\$1STATE
Gunakan SVV\$1QUERY\$1STATE untuk melihat informasi tentang runtime kueri yang sedang berjalan.
Tampilan SVV\$1QUERY\$1STATE berisi subset data dari tabel STV\$1EXEC\$1STATE.
SVV\$1QUERY\$1STATE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
**catatan**
Tampilan ini hanya tersedia saat menanyakan kluster yang disediakan.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_QUERY_STATE.html)
## Kueri Sampel
**Menentukan waktu pemrosesan kueri demi langkah**
Kueri berikut menunjukkan berapa lama setiap langkah kueri dengan ID kueri 279 berjalan dan berapa banyak baris data yang diproses Amazon Redshift:
```
select query, seg, step, maxtime, avgtime, rows, label
from svv_query_state
where query = 279
order by query, seg, step;
```
Query ini mengambil informasi pemrosesan tentang query 279, seperti yang ditunjukkan dalam contoh output berikut:
```
query | seg | step | maxtime | avgtime | rows | label
------+---------+------+---------+---------+---------+-------------------
279 | 3 | 0 | 1658054 | 1645711 | 1405360 | scan
279 | 3 | 1 | 1658072 | 1645809 | 0 | project
279 | 3 | 2 | 1658074 | 1645812 | 1405434 | insert
279 | 3 | 3 | 1658080 | 1645816 | 1405437 | distribute
279 | 4 | 0 | 1677443 | 1666189 | 1268431 | scan
279 | 4 | 1 | 1677446 | 1666192 | 1268434 | insert
279 | 4 | 2 | 1677451 | 1666195 | 0 | aggr
(7 rows)
```
**Menentukan apakah ada kueri aktif yang sedang berjalan di disk**
Kueri berikut menunjukkan jika ada kueri aktif yang sedang berjalan di disk:
```
select query, label, is_diskbased from svv_query_state
where is_diskbased = 't';
```
Output sampel ini menunjukkan kueri aktif yang saat ini berjalan di disk:
```
query | label | is_diskbased
-------+--------------+--------------
1025 | hash tbl=142 | t
(1 row)
```
# SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS
Gunakan SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS untuk melihat daftar semua kolom yang dapat diakses pengguna. Kumpulan kolom ini mencakup kolom pada cluster dan kolom dari datashares yang disediakan oleh cluster jarak jauh.
SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_COLUMNS.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output dari SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS.
```
SELECT *
FROM svv_redshift_columns
WHERE database_name = 'tickit_db'
AND TABLE_NAME = 'tickit_sales_redshift'
ORDER BY COLUMN_NAME,
TABLE_NAME,
database_name
LIMIT 5;
database_name | schema_name | table_name | column_name | ordinal_position | data_type | column_default | is_nullable | encoding | distkey | sortkey | column_acl | remarks
--------------+-------------+-----------------------+-------------+------------------+-----------+----------------+-------------+----------+---------+---------+-------------+--------
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | buyerid | 4 | integer | | NO | az64 | False | 0 | |
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | commission | 9 | numeric | (8,2) | YES | az64 | False | 0 | |
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | dateid | 6 | smallint | | NO | none | False | 1 | |
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | eventid | 5 | integer | | NO | az64 | False | 0 | |
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | listid | 2 | integer | | NO | az64 | True | 0 | |
```
# SVV\$1REDSHIFT\$1DATABASES
Gunakan SVV\$1 REDSHIFT\$1DATABASES untuk melihat daftar semua database yang dapat diakses pengguna. Ini termasuk database pada cluster dan database yang dibuat dari datashares yang disediakan oleh cluster jarak jauh.
SVV\$1REDSHIFT\$1DATABASES dapat dilihat oleh semua pengguna secara default. Untuk mengontrol akses ke metadata database Anda, aktifkan keamanan metadata untuk klaster yang disediakan atau grup kerja tanpa server Anda. Keamanan metadata memungkinkan Anda memisahkan izin tampilan untuk metadata objek menurut pengguna dan peran. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Keamanan metadata](t_metadata_security.md).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_DATABASES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output untuk SVV\$1REDSHIFT\$1DATABASES.
```
select database_name, database_owner, database_type, database_options, database_isolation_level
from svv_redshift_databases;
database_name | database_owner | database_type | database_options | database_isolation_level
--------------+----------------+---------------+------------------+------------------
dev | 1 | local | NULL | Serializable
```
# SVV\$1REDSHIFT\$1FUNCTIONS
Gunakan SVV\$1REDSHIFT\$1FUNCTIONS untuk melihat daftar semua fungsi yang dapat diakses pengguna. Kumpulan fungsi ini mencakup fungsi pada cluster dan fungsi dari datashares yang disediakan oleh cluster jarak jauh.
SVV\$1REDSHIFT\$1FUNCTIONS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_FUNCTIONS.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output dari SVV\$1REDSHIFT\$1FUNCTIONS.
```
SELECT *
FROM svv_redshift_functions
WHERE database_name = 'tickit_db'
AND SCHEMA_NAME = 'public'
ORDER BY function_name
LIMIT 5;
database_name | schema_name | function_name | function_type | argument_type | result_type
--------------+-------------+-----------------------+------------------+------------------+-------------
tickit_db | public | shared_function | REGULAR FUNCTION | integer, integer | integer
```
# SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMA\$1KUOTA
Menampilkan kuota dan penggunaan disk saat ini untuk setiap skema dalam database.
SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMA\$1QUOTA dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Tampilan ini tersedia saat menanyakan klaster yang disediakan atau grup kerja Redshift Tanpa Server.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_SCHEMA_QUOTA.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan kuota dan penggunaan disk saat ini untuk skema bernama. `sales_schema`
```
SELECT TRIM(SCHEMA_NAME) "schema_name", QUOTA, disk_usage FROM svv_redshift_schema_quota
WHERE SCHEMA_NAME = 'sales_schema';
schema_name | quota | disk_usage
--------------+-------+------------
sales_schema | 2048 | 30
```
# SVV\$1REDSHIFT\$1SKEMA
Gunakan SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS untuk melihat daftar semua skema yang dapat diakses pengguna. Kumpulan skema ini mencakup skema pada cluster dan skema dari datashares yang disediakan oleh cluster jarak jauh.
SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_SCHEMAS.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output dari SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS.
```
SELECT *
FROM svv_redshift_schemas
WHERE database_name = 'tickit_db'
ORDER BY database_name,
SCHEMA_NAME;
database_name | schema_name | schema_owner | schema_type | schema_acl | schema_option
--------------+--------------------+--------------+-------------+------------+---------------
tickit_db | public | 1 | shared | |
```
# SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES
Gunakan SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES untuk melihat daftar semua tabel yang dapat diakses pengguna. Kumpulan tabel ini mencakup tabel pada cluster dan tabel dari datashares yang disediakan oleh cluster jarak jauh.
SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_TABLES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output dari SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES.
```
SELECT *
FROM svv_redshift_tables
WHERE database_name = 'tickit_db' AND TABLE_NAME LIKE 'tickit_%'
ORDER BY database_name,
TABLE_NAME;
database_name | schema_name | table_name | table_type | table_acl | remarks | table_owner
--------------+-------------+--------------------------+------------+-----------+---------+-----------
tickit_db | public | tickit_category_redshift | TABLE | | +
tickit_db | public | tickit_date_redshift | TABLE | | +
tickit_db | public | tickit_event_redshift | TABLE | | +
tickit_db | public | tickit_listing_redshift | TABLE | | +
tickit_db | public | tickit_sales_redshift | TABLE | | +
tickit_db | public | tickit_users_redshift | TABLE | | +
tickit_db | public | tickit_venue_redshift | TABLE | |
```
Jika nilai table\$1acl adalah null, tidak ada hak akses yang secara eksplisit diberikan ke tabel yang sesuai.
# SVV\$1RELATION\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1RELATION\$1PRIVILEGES untuk melihat izin relasi (tabel dan tampilan) yang secara eksplisit diberikan kepada pengguna, peran, dan grup dalam database saat ini.
SVV\$1RELATION\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin SYSLOG ACCESS UNRESTRICTED
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki. Untuk informasi selengkapnya tentang visibilitas data, lihat[Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_RELATION_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1RELATION\$1PRIVILEGES.
```
SELECT namespace_name,relation_name,privilege_type,identity_name,identity_type,admin_option FROM svv_relation_privileges
WHERE relation_name = 'orders' AND privilege_type = 'SELECT';
namespace_name | relation_name | privilege_type | identity_name | identity_type | admin_option
----------------+---------------+----------------+----------------+---------------+--------------
public | orders | SELECT | reguser | user | False
public | orders | SELECT | role1 | role | False
```
# SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY
Gunakan SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY untuk melacak penerapan kebijakan RLS pada kueri yang mereferensikan hubungan yang dilindungi RLS.
SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan `sys:operator` peran
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Perhatikan bahwa sys:secadmin tidak diberikan izin sistem ini.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_RLS_APPLIED_POLICY.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY. Untuk menanyakan SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY, Anda harus memiliki izin ACCESS SYSTEM TABLE.
```
-- Check what RLS policies were applied to the run query.
SELECT username, command, datname, relschema, relname, polname, poldefault
FROM svv_rls_applied_policy
WHERE datname = CURRENT_DATABASE() AND query = PG_LAST_QUERY_ID();
username | command | datname | relschema | relname | polname | poldefault
----------+---------+-----------+-----------+--------------------------+-----------------+------------
molly | s | tickit_db | public | tickit_category_redshift | policy_concerts |
```
# SVV\$1RLS\$1ATTACHED\$1POLICY
Gunakan SVV\$1RLS\$1ATTACHED\$1POLICY untuk melihat daftar semua relasi dan pengguna yang memiliki satu atau beberapa kebijakan keamanan tingkat baris yang dilampirkan pada database yang saat ini terhubung.
Hanya pengguna dengan peran sys:secadmin yang dapat menanyakan tampilan ini.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_RLS_ATTACHED_POLICY.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1RLS\$1ATTACHED\$1POLICY.
```
--Inspect the policy in SVV_RLS_ATTACHED_POLICY
SELECT * FROM svv_rls_attached_policy;
relschema | relname | relkind | polname | grantor | grantee | granteekind | is_pol_on | is_rls_on | rls_conjuntion_type
-----------+--------------------------+---------+-----------------+---------+----------+-------------+-----------+-----------+---------------------
public | tickit_category_redshift | table | policy_concerts | bob | analyst | role | True | True | and
public | tickit_category_redshift | table | policy_concerts | bob | dbadmin | role | True | True | and
```
# SVV\$1RLS\$1POLICY
Gunakan SVV\$1RLS\$1POLICY untuk melihat daftar semua kebijakan keamanan tingkat baris yang dibuat di klaster Amazon Redshift.
SVV\$1RLS\$1POLICY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_RLS_POLICY.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1RLS\$1POLICY.
```
-- Create some policies.
CREATE RLS POLICY pol1 WITH (a int) AS t USING ( t.a IS NOT NULL );
CREATE RLS POLICY pol2 WITH (c varchar(10)) AS t USING ( c LIKE '%public%');
-- Inspect the policy in SVV_RLS_POLICY
SELECT * FROM svv_rls_policy;
poldb | polname | polalias | polatts | polqual | polenabled | polmodifiedby | polmodifiedtime
-------+---------+----------+--------------------------------------------------+---------------------------------------+------------+---------------+---------------------
my_db | pol1 | t | [{"colname":"a","type":"integer"}] | "t"."a" IS NOT NULL | t | policy_admin | 2022-02-11 14:40:49
my_db | pol2 | t | [{"colname":"c","type":"character varying(10)"}] | "t"."c" LIKE CAST('%public%' AS TEXT) | t | policy_admin | 2022-02-11 14:41:28
```
# SVV\$1RLS\$1RELASI
Gunakan SVV\$1RLS\$1RELATION untuk melihat daftar semua relasi yang dilindungi RLS.
SVV\$1RLS\$1RELATION terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_RLS_RELATION.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1RLS\$1RELATION.
```
ALTER TABLE tickit_category_redshift ROW LEVEL SECURITY ON FOR DATASHARES;
--Inspect RLS state on the relations using SVV_RLS_RELATION.
SELECT datname, relschema, relname, relkind, is_rls_on, is_rls_datashare_on FROM svv_rls_relation ORDER BY relname;
datname | relschema | relname | relkind | is_rls_on | is_rls_datashare_on | rls_conjunction_type | rls_datashare_conjunction_type
-----------+-----------+--------------------------+---------+-----------+---------------------+----------------------+--------------------------------
tickit_db | public | tickit_category_redshift | table | t | t | and | and
(1 row)
```
# SVV\$1ROLE\$1HIBAH
Gunakan SVV\$1ROLE\$1GRANTS untuk melihat daftar peran yang secara eksplisit diberikan peran dalam klaster.
SVV\$1ROLE\$1GRANTS dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ROLE_GRANTS.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output dari SVV\$1ROLE\$1GRANTS.
```
GRANT ROLE role1 TO ROLE role2;
GRANT ROLE role2 TO ROLE role3;
SELECT role_name, granted_role_name FROM svv_role_grants;
role_name | granted_role_name
-----------+--------------------
role2 | role1
role3 | role2
(2 rows)
```
# SVV\$1ROLE
Gunakan SVV\$1ROLES untuk melihat informasi peran.
Tabel ini dapat dilihat oleh semua pengguna.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_ROLES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengembalikan output SVV\$1ROLES.
```
SELECT role_name,role_owner FROM svv_roles WHERE role_name IN ('role1', 'role2');
role_name | role_owner
-----------+------------
role1 | superuser
role2 | superuser
```
# SVV\$1SCHEMA\$1PRIVILEGES
Gunakan SVV\$1SCHEMA\$1PRIVILEGES untuk melihat izin skema yang secara eksplisit diberikan kepada pengguna, peran, dan grup dalam database saat ini.
SVV\$1SCHEMA\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_SCHEMA_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil dari SVV\$1SCHEMA\$1PRIVILEGES.
```
SELECT namespace_name,privilege_type,identity_name,identity_type,admin_option FROM svv_schema_privileges
WHERE namespace_name = 'test_schema1';
namespace_name | privilege_type | identity_name | identity_type | admin_option
----------------+----------------+----------------+---------------+--------------
test_schema1 | USAGE | reguser | user | False
test_schema1 | USAGE | role1 | role | False
```
# SVV\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1STATE
Menampilkan kuota dan penggunaan disk saat ini untuk setiap skema.
Pengguna reguler dapat melihat informasi untuk skema yang mereka memiliki izin PENGGUNAAN. Superusers dapat melihat informasi untuk semua skema dalam database saat ini.
SVV\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1STATE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
Tampilan ini hanya tersedia saat menanyakan kluster yang disediakan.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_SCHEMA_QUOTA_STATE.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan kuota dan penggunaan disk saat ini untuk skema.
```
SELECT TRIM(SCHEMA_NAME) "schema_name", QUOTA, disk_usage, disk_usage_pct FROM svv_schema_quota_state
WHERE SCHEMA_NAME = 'sales_schema';
schema_name | quota | disk_usage | disk_usage_pct
--------------+-------+------------+----------------
sales_schema | 2048 | 30 | 1.46
(1 row)
```
# SVV\$1SYSTEM\$1PRIVILEGES
SVV\$1SYSTEM\$1PRIVILEGES dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat identitas yang mereka miliki atau miliki.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_SYSTEM_PRIVILEGES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menampilkan hasil untuk parameter yang ditentukan.
```
SELECT system_privilege,identity_name,identity_type FROM svv_system_privileges
WHERE system_privilege = 'ALTER TABLE' AND identity_name = 'sys:superuser';
system_privilege | identity_name | identity_type
------------------+---------------+---------------
ALTER TABLE | sys:superuser | role
```
# SVV\$1TABLE\$1INFO
Menampilkan informasi ringkasan untuk tabel dan tampilan terwujud dalam database yang saat ini terhubung. Tampilan menyaring tabel sistem, dan hanya menampilkan tabel yang ditentukan pengguna dan tampilan terwujud yang berisi setidaknya 1 baris data.
Anda dapat menggunakan tampilan SVV\$1TABLE\$1INFO untuk mendiagnosis dan mengatasi masalah desain tabel yang dapat memengaruhi kinerja kueri. Ini termasuk masalah dengan pengkodean kompresi, kunci distribusi, gaya pengurutan, kemiringan distribusi data, ukuran tabel, dan statistik. Tampilan SVV\$1TABLE\$1INFO tidak menampilkan informasi apa pun untuk tabel kosong.
Tampilan SVV\$1TABLE\$1INFO merangkum informasi dari tabel sistem dan tabel katalog berikut:
+ [STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY](r_STV_NODE_STORAGE_CAPACITY.md)
+ [STV\$1SLICE](r_STV_SLICES.md)
+ [STV\$1TBL\$1PERM](r_STV_TBL_PERM.md)
+ [PG\$1ATRIBUT](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-attribute.html)
+ [PG\$1CLASS](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-class.html)
+ [PG\$1DATABASE](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-database.html)
+ [PG\$1NAMESPACE](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-namespace.html)
+ [PG\$1STATISTIC\$1INDICATOR](r_PG_STATISTIC_INDICATOR.md)
SVV\$1TABLE\$1INFO hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data). Untuk mengizinkan pengguna menanyakan tampilan, berikan izin SELECT pada SVV\$1TABLE\$1INFO kepada pengguna.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_TABLE_INFO.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan pengkodean, gaya distribusi, pengurutan, dan kemiringan data untuk semua tabel yang ditentukan pengguna dalam database. Di sini, “tabel” harus dilampirkan dalam tanda kutip ganda karena itu adalah kata yang dicadangkan.
```
select "table", encoded, diststyle, sortkey1, skew_sortkey1, skew_rows
from svv_table_info
order by 1;
table | encoded | diststyle | sortkey1 | skew_sortkey1 | skew_rows
---------------+---------+-----------------+--------------+---------------+----------
category | N | EVEN | | |
date | N | ALL | dateid | 1.00 |
event | Y | KEY(eventid) | dateid | 1.00 | 1.02
listing | Y | KEY(listid) | dateid | 1.00 | 1.01
sales | Y | KEY(listid) | dateid | 1.00 | 1.02
users | Y | KEY(userid) | userid | 1.00 | 1.01
venue | N | ALL | venueid | 1.00 |
(7 rows)
```
# SVV\$1TABLES
Gunakan SVV\$1TABLES untuk melihat tabel dalam katalog lokal dan eksternal.
SVV\$1TABLES dapat dilihat oleh semua pengguna secara default. Untuk mengontrol akses ke metadata database Anda, aktifkan keamanan metadata untuk klaster yang disediakan atau grup kerja tanpa server Anda. Keamanan metadata memungkinkan Anda memisahkan izin tampilan untuk metadata objek menurut pengguna dan peran. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Keamanan metadata](t_metadata_security.md).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_TABLES.html)
# SVV\$1TRANSAKSI-TRANSAKSI
Mencatat informasi tentang transaksi yang saat ini menyimpan kunci pada tabel dalam database. Gunakan tampilan SVV\$1TRANSACTIONS untuk mengidentifikasi transaksi terbuka dan mengunci masalah pertentangan. Untuk informasi selengkapnya tentang kunci, lihat [Mengelola operasi tulis bersamaan](c_Concurrent_writes.md) dan[GEMBOK](r_LOCK.md).
SVV\$1TRANSACTIONS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_TRANSACTIONS.html)
## Kueri Sampel
Perintah berikut menunjukkan semua transaksi aktif dan kunci yang diminta oleh setiap transaksi.
```
select * from svv_transactions;
txn_ lockable_
owner | txn_db | xid | pid | txn_start | lock_mode | object_type | relation | granted
-------+--------+--------+-------+----------------------------+---------------------+----------------+----------+---------
root | dev | 438484 | 22223 | 2016-03-02 18:42:18.862254 | AccessShareLock | relation | 100068 | t
root | dev | 438484 | 22223 | 2016-03-02 18:42:18.862254 | ExclusiveLock | transactionid | | t
root | tickit | 438490 | 22277 | 2016-03-02 18:42:48.084037 | AccessShareLock | relation | 50860 | t
root | tickit | 438490 | 22277 | 2016-03-02 18:42:48.084037 | AccessShareLock | relation | 52310 | t
root | tickit | 438490 | 22277 | 2016-03-02 18:42:48.084037 | ExclusiveLock | transactionid | | t
root | dev | 438505 | 22378 | 2016-03-02 18:43:27.611292 | AccessExclusiveLock | relation | 100068 | f
root | dev | 438505 | 22378 | 2016-03-02 18:43:27.611292 | RowExclusiveLock | relation | 16688 | t
root | dev | 438505 | 22378 | 2016-03-02 18:43:27.611292 | AccessShareLock | relation | 100064 | t
root | dev | 438505 | 22378 | 2016-03-02 18:43:27.611292 | AccessExclusiveLock | relation | 100166 | t
root | dev | 438505 | 22378 | 2016-03-02 18:43:27.611292 | AccessExclusiveLock | relation | 100171 | t
root | dev | 438505 | 22378 | 2016-03-02 18:43:27.611292 | AccessExclusiveLock | relation | 100190 | t
root | dev | 438505 | 22378 | 2016-03-02 18:43:27.611292 | ExclusiveLock | transactionid | | t
(12 rows)
(12 rows)
```
# SVV\$1USER\$1HIBAH
Gunakan SVV\$1USER\$1GRANTS untuk melihat daftar pengguna yang secara eksplisit diberikan peran dalam klaster.
SVV\$1USER\$1GRANTS dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna lain hanya dapat melihat peran yang secara eksplisit diberikan kepada mereka.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_USER_GRANTS.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut memberikan peran kepada pengguna dan menampilkan daftar pengguna yang secara eksplisit diberikan peran.
```
GRANT ROLE role1 TO reguser;
GRANT ROLE role2 TO reguser;
GRANT ROLE role1 TO superuser;
GRANT ROLE role2 TO superuser;
SELECT user_name,role_name,admin_option FROM svv_user_grants;
user_name | role_name | admin_option
-----------+-----------+--------------
superuser | role1 | False
reguser | role1 | False
superuser | role2 | False
reguser | role2 | False
```
# SVV\$1USER\$1INFO
Anda dapat mengambil data tentang pengguna database Amazon Redshift dengan tampilan SVV\$1USER\$1INFO.
SVV\$1USER\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_USER_INFO.html)
## Kueri Sampel
Perintah berikut mengambil informasi pengguna dari SVV\$1USER\$1INFO.
```
SELECT * FROM SVV_USER_INFO;
```
# SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS
Pandangan ini mengembalikan perkiraan berapa banyak waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan operasi vakum yang saat ini sedang berlangsung.
SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
Untuk informasi tentang SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY, lihat. [SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY](r_SVV_VACUUM_SUMMARY.md)
Untuk informasi tentang SVL\$1VACUUM\$1PERSENTASE, lihat. [SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE](r_SVL_VACUUM_PERCENTAGE.md)
**catatan**
Tampilan ini hanya tersedia saat menanyakan kluster yang disediakan.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_VACUUM_PROGRESS.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut, jalankan beberapa menit terpisah, menunjukkan bahwa tabel besar bernama SALESNEW sedang disedot.
```
select * from svv_vacuum_progress;
table_name | status | time_remaining_estimate
--------------+-------------------------------+-------------------------
salesnew | Vacuum: initialize salesnew |
(1 row)
...
select * from svv_vacuum_progress;
table_name | status | time_remaining_estimate
-------------+------------------------+-------------------------
salesnew | Vacuum salesnew sort | 33m 21s
(1 row)
```
Kueri berikut menunjukkan bahwa tidak ada operasi vakum yang sedang berlangsung. Tabel terakhir yang akan disedot adalah tabel PENJUALAN.
```
select * from svv_vacuum_progress;
table_name | status | time_remaining_estimate
-------------+----------+-------------------------
sales | Complete |
(1 row)
```
# SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY
Tampilan SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY bergabung dengan tabel STL\$1VACUUM, STL\$1QUERY, dan STV\$1TBL\$1PERM untuk meringkas informasi tentang operasi vakum yang dicatat oleh sistem. Tampilan mengembalikan satu baris per tabel per transaksi vakum. Tampilan mencatat waktu operasi yang telah berlalu, jumlah partisi pengurutan yang dibuat, jumlah penambahan gabungan yang diperlukan, dan delta dalam jumlah baris dan blok sebelum dan sesudah operasi dilakukan.
SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
Untuk informasi tentang SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS, lihat. [SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS](r_SVV_VACUUM_PROGRESS.md)
Untuk informasi tentang SVL\$1VACUUM\$1PERSENTASE, lihat. [SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE](r_SVL_VACUUM_PERCENTAGE.md)
**catatan**
Tampilan ini hanya tersedia saat menanyakan kluster yang disediakan.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVV_VACUUM_SUMMARY.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut mengembalikan statistik untuk operasi vakum pada tiga tabel yang berbeda. Meja PENJUALAN disedot dua kali.
```
select table_name, xid, sort_partitions as parts, merge_increments as merges,
elapsed_time, row_delta, sortedrow_delta as sorted_delta, block_delta
from svv_vacuum_summary
order by xid;
table_ | xid |parts|merges| elapsed_ | row_ | sorted_ | block_
name | | | | time | delta | delta | delta
--------+------+-----+------+----------+---------+---------+--------
users | 2985 | 1 | 1 | 61919653 | 0 | 49990 | 20
category| 3982 | 1 | 1 | 24136484 | 0 | 11 | 0
sales | 3992 | 2 | 1 | 71736163 | 0 | 1207192 | 32
sales | 4000 | 1 | 1 | 15363010 | -851648 | -851648 | -140
(4 rows)
```
# Tampilan pemantauan SYS
*Tampilan pemantauan adalah tampilan* sistem di Amazon Redshift yang digunakan untuk memantau penggunaan sumber daya kueri dan beban kerja dari klaster yang disediakan dan grup kerja tanpa server. Pandangan ini terletak di `pg_catalog` skema. Untuk menampilkan informasi yang disediakan oleh tampilan ini, jalankan pernyataan SQL SELECT.
Kecuali disebutkan lain, tampilan ini tersedia untuk kluster Amazon Redshift dan grup kerja Amazon Redshift Tanpa Server.
*SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE mengumpulkan data penggunaan hanya untuk Amazon Redshift Tanpa* Server.
**Topics**
+ [
# SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY
](r_SYS_ANALYZE_COMPRESSION_HISTORY.md)
+ [
# SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY
](SYS_ANALYZE_HISTORY.md)
+ [
# SYS\$1APPLIED\$1MASKING\$1POLICY\$1LOG
](SYS_APPLIED_MASKING_POLICY_LOG.md)
+ [
# SYS\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION
](SYS_AUTOMATIC_OPTIMIZATION.md)
+ [
# SYS\$1AUTO\$1TABLE\$1OPTIMIZATION
](r_SYS_AUTO_TABLE_OPTIMIZATION.md)
+ [
# SYS\$1CHILD\$1QUERY\$1TEXT
](SYS_CHILD_QUERY_TEXT.md)
+ [
# SYS\$1CONNECTION\$1LOG
](SYS_CONNECTION_LOG.md)
+ [
# SYS\$1COPY\$1JOB
](SYS_COPY_JOB.md)
+ [
# SYS\$1COPY\$1JOB\$1DETAIL
](SYS_COPY_JOB_DETAIL.md)
+ [
# SYS\$1COPY\$1JOB\$1INFO
](SYS_COPY_JOB_INFO.md)
+ [
# SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS
](SYS_COPY_REPLACEMENTS.md)
+ [
# SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG
](SYS_DATASHARE_CHANGE_LOG.md)
+ [
# SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE
](r_SYS_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.md)
+ [
# SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER
](SYS_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.md)
+ [
# SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER
](SYS_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.md)
+ [
# SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL
](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md)
+ [
# SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR
](SYS_EXTERNAL_QUERY_ERROR.md)
+ [
# SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION
](SYS_EXTRA_COMPUTE_FOR_AUTOMATIC_OPTIMIZATION.md)
+ [
# SYS\$1INTEGRATION\$1ACTIVITY
](r_SYS_INTEGRATION_ACTIVITY.md)
+ [
# SYS\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1ACTIVITY
](r_SYS_INTEGRATION_TABLE_ACTIVITY.md)
+ [
# SYS\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1STATE\$1CHANGE
](r_SYS_INTEGRATION_TABLE_STATE_CHANGE.md)
+ [
# SYS\$1LOAD\$1DETAIL
](SYS_LOAD_DETAIL.md)
+ [
# SYS\$1LUDF\$1DETAIL
](SYS_LUDF_DETAIL.md)
+ [
# SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL
](SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.md)
+ [
# SYS\$1LOAD\$1HISTORY
](SYS_LOAD_HISTORY.md)
+ [
# SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY
](SYS_MV_REFRESH_HISTORY.md)
+ [
# SYS\$1MV\$1STATE
](SYS_MV_STATE.md)
+ [
# SYS\$1PROCEDURE \$1CALL
](SYS_PROCEDURE_CALL.md)
+ [
# SYS\$1PROCEDURE \$1MESSAGES
](SYS_PROCEDURE_MESSAGES.md)
+ [
# SYS\$1QUERY\$1DETAIL
](SYS_QUERY_DETAIL.md)
+ [
# SYS\$1QUERY\$1JELASKAN
](SYS_QUERY_EXPLAIN.md)
+ [
# SYS\$1QUERY\$1HISTORY
](SYS_QUERY_HISTORY.md)
+ [
# SYS\$1QUERY\$1TEXT
](SYS_QUERY_TEXT.md)
+ [
# SYS\$1REDSHIFT\$1TEMPLATE
](SYS_REDSHIFT_TEMPLATE.md)
+ [
# SYS\$1RESTORE\$1LOG
](SYS_RESTORE_LOG.md)
+ [
# SYS\$1RESTORE\$1STATE
](SYS_RESTORE_STATE.md)
+ [
# SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS
](r_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md)
+ [
# SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE
](SYS_SERVERLESS_USAGE.md)
+ [
# SYS\$1SESSION\$1HISTORY
](SYS_SESSION_HISTORY.md)
+ [
# SYS\$1SPATIAL\$1MENYEDERHANAKAN
](SYS_SPATIAL_SIMPLIFY.md)
+ [
# SYS\$1STREAM\$1SCAN\$1ERRORS
](r_SYS_STREAM_SCAN_ERRORS.md)
+ [
# SYS\$1STREAM\$1SCAN\$1STATES
](r_SYS_STREAM_SCAN_STATES.md)
+ [
# SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY
](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md)
+ [
# SYS\$1UDF\$1LOG
](SYS_UDF_LOG.md)
+ [
# SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL
](SYS_UNLOAD_DETAIL.md)
+ [
# SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY
](SYS_UNLOAD_HISTORY.md)
+ [
# SYS\$1USERLOG
](SYS_USERLOG.md)
+ [
# SYS\$1VACUUM\$1HISTORY
](SYS_VACUUM_HISTORY.md)
# SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY
Merekam detail untuk operasi analisis kompresi selama perintah COPY atau ANALYZE COMPRESSION.
SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SYS_ANALYZE_COMPRESSION_HISTORY.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut memeriksa rincian analisis kompresi pada `lineitem` tabel dengan perintah COPY terakhir yang dijalankan di sesi yang sama.
```
select transaction_id, table_id, btrim(table_name) as table_name, column_position, old_encoding, new_encoding, mode
from sys_analyze_compression_history
where transaction_id = (select transaction_id from sys_query_history where query_id = pg_last_copy_id()) order by column_position;
transaction_id | table_id | table_name | column_position | old_encoding | new_encoding | mode
-----------------+-------------+------------+-----------------+-----------------+-----------------+-------------
8196 | 248126 | lineitem | 0 | mostly32 | mostly32 | ON
8196 | 248126 | lineitem | 1 | mostly32 | lzo | ON
8196 | 248126 | lineitem | 2 | lzo | delta32k | ON
8196 | 248126 | lineitem | 3 | delta | delta | ON
8196 | 248126 | lineitem | 4 | bytedict | bytedict | ON
8196 | 248126 | lineitem | 5 | mostly32 | mostly32 | ON
8196 | 248126 | lineitem | 6 | delta | delta | ON
8196 | 248126 | lineitem | 7 | delta | delta | ON
8196 | 248126 | lineitem | 8 | lzo | zstd | ON
8196 | 248126 | lineitem | 9 | runlength | zstd | ON
8196 | 248126 | lineitem | 10 | delta | lzo | ON
8196 | 248126 | lineitem | 11 | delta | delta | ON
8196 | 248126 | lineitem | 12 | delta | delta | ON
8196 | 248126 | lineitem | 13 | bytedict | zstd | ON
8196 | 248126 | lineitem | 14 | bytedict | zstd | ON
8196 | 248126 | lineitem | 15 | text255 | zstd | ON
(16 rows)
```
# SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY
Rincian log untuk operasi [ANALISIS](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_ANALYZE.html).
SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_ANALYZE_HISTORY.html)
## Kueri Sampel
```
user_id | transaction_id | database_name | schema_name | table_name | table_id | is_automatic | Status | start_time | end_time | rows | modified_rows | analyze_threshold_percent | last_analyze_time
---------+----------------+---------------+-------------+---------------------+----------+--------------+--------+----------------------------+----------+-----------------+------+---------------+---------------------------+---------------------
101 | 8006 | dev | public | test_table_562bf8dc | 110427 | f | Full | 2023-09-21 18:33:08.504646 | 2023-09-21 18:33:24.296498 | 5 | 5 | 0 | 2000-01-01 00:00:00
```
# SYS\$1APPLIED\$1MASKING\$1POLICY\$1LOG
Gunakan SYS\$1APPLIED\$1MASKING\$1POLICY\$1LOG untuk melacak penerapan kebijakan penyembunyian data dinamis pada kueri yang mereferensikan hubungan yang dilindungi DDM.
SYS\$1APPLIED\$1MASKING\$1POLICY\$1LOG dapat dilihat oleh pengguna berikut:
+ Pengguna super
+ Pengguna dengan `sys:operator` peran
+ Pengguna dengan izin TABEL SISTEM AKSES
Pengguna reguler akan melihat 0 baris.
Perhatikan bahwa SYS\$1APPLIED\$1MASKING\$1POLICY\$1LOG tidak terlihat oleh pengguna dengan peran tersebut. `sys:secadmin`
Untuk informasi lebih lanjut tentang masking data dinamis, buka. [Penutupan data dinamis](t_ddm.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_APPLIED_MASKING_POLICY_LOG.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan bahwa kebijakan `mask_credit_card_full` masking dilampirkan ke `credit_db.public.credit_cards` tabel.
```
select policy_name, database_name, relation_name, schema_name, relation_kind
from sys_applied_masking_policy_log;
policy_name | database_name | relation_name | schema_name | relation_kind
----------------------+---------------+---------------+-------------+---------------
mask_credit_card_full | credit_db | credit_cards | public | table
(1 row)
```
# SYS\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION
Gunakan SYS\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION untuk melihat detail tugas yang dijalankan Amazon Redshift untuk pengoptimalan otomatis, juga dikenal sebagai otonom. Untuk informasi selengkapnya tentang pengoptimalan otomatis, lihat[Optimalisasi basis data otomatis](c_autonomics.md).
SYS\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_AUTOMATIC_OPTIMIZATION.html)
## Catatan penggunaan
Kolom compute\$1type akan kosong untuk cluster tanpa server karena kita tidak membedakan sumber daya komputasi skala primer atau primer. Sumber daya komputasi klaster tanpa server diukur dengan penggunaan Redshift Processing Units (). RPUs Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kapasitas komputasi untuk Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-capacity.html) Tanpa Server.
## Contoh
Kueri berikut menampilkan pengoptimalan otomatis yang dilakukan pada tabel 155259.
```
SELECT pid, trim(task_type) as task_type,
trim(database) as database,
trim(status) as status,
trim(event) as event,
event_time
from SYS_AUTOMATIC_OPTIMIZATION
WHERE object_ids like '%155259%'
AND status = 'Task completed successfully';
task_type | database | status | event | event_time
------------+----------------+-----------------------------+-----------+----------------------------
VacuumSort | tpcds_100g_oob | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:27:15.943018
```
Kueri berikut menunjukkan semua pengoptimalan otomatis VacuumSort "” yang dijalankan. Untuk informasi lebih lanjut tentang "VacuumSort“, lihat[Penyortiran tabel otomatis](t_Reclaiming_storage_space202.md#automatic-table-sort).
```
SELECT trim(task_type) as task_type,
trim(database) as database,
trim(object_type) as object_type,
trim(object_ids) as object_ids,
trim(status) as status,
trim(event) as event,
event_time
from SYS_AUTOMATIC_OPTIMIZATION
WHERE task_type like '%VacuumSort%'
AND status = 'Task completed successfully';
task_type | database | object_type | object_ids | status | event | event_time
------------+----------------+-------------+------------+-----------------------------+-----------+----------------------------
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155301 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:14:00.065391
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155303 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:14:09.158251
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155291 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:17:06.61164
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155293 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:17:37.015069
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155281 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:18:54.903935
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155279 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:20:13.960002
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155271 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:21:26.095549
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155267 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:22:48.119249
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155269 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:24:12.010424
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155263 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:25:35.958388
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155265 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:26:40.580395
VacuumSort | tpcds_100g_oob | table | 155259 | Task completed successfully | Completed | 2025-12-22 07:27:15.943018
(12 rows)
```
# SYS\$1AUTO\$1TABLE\$1OPTIMIZATION
Merekam tindakan otomatis yang diambil oleh Amazon Redshift pada tabel yang ditentukan untuk pengoptimalan otomatis.
SYS\$1AUTO\$1TABLE\$1OPTIMIZATION hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SYS_AUTO_TABLE_OPTIMIZATION.html)
## Kueri Sampel
Dalam contoh berikut, baris dalam hasil menunjukkan tindakan yang diambil oleh Amazon Redshift.
```
SELECT table_id, alter_table_type, status, event_time, alter_from
FROM SYS_AUTO_TABLE_OPTIMIZATION;
table_id | alter_table_type | status | event_time | alter_from
----------+---------------------+------------------------------------------------------+-----------------------------+-----------------
118082 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:42:20.727049 |
118078 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:43:54.728819 |
118082 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:42:52.690264 |
118072 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:44:14.793572 |
118082 | sortkey | Failed | 2020-08-22 19:42:20.728917 |
118078 | sortkey | Complete | 2020-08-22 19:43:54.792705 | SORTKEY: None;
118086 | sortkey | Complete | 2020-08-22 19:42:00.72635 | SORTKEY: None;
118082 | sortkey | Complete | 2020-08-22 19:43:34.728144 | SORTKEY: None;
118072 | sortkey | Skipped:Retry exceeds the maximum limit for a table. | 2020-08-22 19:44:46.706155 |
118086 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:42:00.685255 |
118082 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:43:34.69531 |
118072 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:44:46.703331 |
118082 | sortkey | Checkpoint: progress 14.755079% | 2020-08-22 19:42:52.692828 |
118072 | sortkey | Failed | 2020-08-22 19:44:14.796071 |
116723 | sortkey | Abort:This table is not AUTO. | 2020-10-28 05:12:58.479233 |
110203 | distkey | Abort:This table is not AUTO. | 2020-10-28 05:45:54.67259 |
```
# SYS\$1CHILD\$1QUERY\$1TEXT
Mengembalikan teks SQL dari query anak.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_CHILD_QUERY_TEXT.html)
## Kueri Sampel
Dalam contoh berikut, baris dalam hasil menunjukkan tindakan yang diambil oleh Amazon Redshift.
```
SELECT * from sys_child_query_text where query_id = '34487366' order by child_query_sequence asc, sequence asc;
user_id | query_id | child_query_sequence | sequence | text
--------|----------|----------------------|----------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
100 | 34899339 | 1 | 0 | /* RQEV2-aY6ZZ1ZpQK */\nwith venue as (\n select venueid,\n venuename,\n venuestate\n from venue\n), event as (\n select eventid,\n venueid,\n date
100 | 34899339 | 1 | 1 | id,\n eventname\n from event\n where eventname like '3 Doors Down'\n), users as (\n select userid\n from users\n), sales as (\n select salesid,\n pricepaid,
100 | 34899339 | 1 | 2 | \n eventid,\n buyerid\n from sales\n)\nselect e.eventname,\n v.venuename,\n count(distinct(u.userid)) as unique_customers,\n sum(s.pricepaid) as total_sal
100 | 34899339 | 1 | 3 | es\nfrom venue as v inner join event e on v.venueid = e.venueid\ninner join sales s on e.eventid = s.eventid inner join users u on s.buyerid = u.userid\ngroup by 1,2\norder by 4 desc limit 100
```
# SYS\$1CONNECTION\$1LOG
Log upaya otentikasi dan koneksi dan pemutusan.
SYS\$1CONNECTION\$1LOG hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_CONNECTION_LOG.html)
## Kueri Sampel
Untuk melihat detail koneksi terbuka, jalankan kueri berikut.
```
select record_time, user_name, database_name, remote_host, remote_port
from sys_connection_log
where event = 'initiating session'
and session_id not in
(select session_id from sys_connection_log
where event = 'disconnecting session')
order by 1 desc;
record_time | user_name | database_name | remote_host | remote_port
--------------------+-------------+-----------------+---------------+---------------------------------
2014-11-06 20:30:06 | rdsdb | dev | [local] |
2014-11-06 20:29:37 | test001 | test | 10.49.42.138 | 11111
2014-11-05 20:30:29 | rdsdb | dev | 10.49.42.138 | 33333
2014-11-05 20:28:35 | rdsdb | dev | [local] |
(4 rows)
```
Contoh berikut mencerminkan upaya otentikasi yang gagal dan koneksi dan pemutusan yang berhasil.
```
select event, record_time, remote_host, user_name
from sys_connection_log order by record_time;
event | record_time | remote_host | user_name
-----------------------+----------------------------+---------------+---------
authentication failure | 2012-10-25 14:41:56.96391 | 10.49.42.138 | john
authenticated | 2012-10-25 14:42:10.87613 | 10.49.42.138 | john
initiating session | 2012-10-25 14:42:10.87638 | 10.49.42.138 | john
disconnecting session | 2012-10-25 14:42:19.95992 | 10.49.42.138 | john
(4 rows)
```
Contoh berikut menunjukkan versi driver ODBC, sistem operasi pada mesin klien, dan plugin yang digunakan untuk terhubung ke cluster Amazon Redshift. Dalam contoh ini, plugin yang digunakan adalah untuk otentikasi driver ODBC standar menggunakan nama login dan kata sandi.
```
select driver_version, os_version, plugin_name from sys_connection_log;
driver_version | os_version | plugin_name
----------------------------------------+-----------------------------------+--------------------
Amazon Redshift ODBC Driver 1.4.15.0001 | Darwin 18.7.0 x86_64 | none
Amazon Redshift ODBC Driver 1.4.15.0001 | Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | none
```
Contoh berikut menunjukkan versi sistem operasi pada mesin klien, versi driver, dan versi protokol.
```
select os_version, driver_version, protocol_version from sys_connection_log;
os_version | driver_version | protocol_version
--------------------------------+------------------------------+--------------------
Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | Redshift JDBC Driver 2.0.0.0 | 2
Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | Redshift JDBC Driver 2.0.0.0 | 2
Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | Redshift JDBC Driver 2.0.0.0 | 2
```
# SYS\$1COPY\$1JOB
Gunakan SYS\$1COPY\$1JOB untuk melihat rincian perintah COPY JOB.
Tampilan ini berisi perintah COPY JOB yang telah dibuat.
SYS\$1COPY\$1JOB dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_COPY_JOB.html)
# SYS\$1COPY\$1JOB\$1DETAIL
Gunakan SYS\$1COPY\$1JOB\$1DETAIL untuk melihat rincian perintah COPY JOB.
Tampilan ini berisi perintah COPY JOB yang telah dibuat. Jika COPY JOB mencoba memuat file dan gagal dimuat, file tersebut dilewati pada upaya COPY JOB otomatis future.
SYS\$1COPY\$1JOB\$1DETAIL dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_COPY_JOB_DETAIL.html)
Contoh berikut mengembalikan satu baris di mana untuk entri tertelan.
```
SELECT * FROM SYS_COPY_JOB_DETAIL WHERE status ilike '%ingested%' limit 1;
user_id | 100
database_name | dev
job_name | many_job_4_3
job_id | 110702
file_location | saral-sqs-system4623202051-0
file_name | frenzy-9/4623202051/file_0_107
file_size | 11302
file_etag | 51b2d78ac5b5aecf4ee6f8374815ad19
modification_time | 2024-07-15 20:43:14
enqueue_time | 2024-07-15 20:44:24
status | Ingested
```
# SYS\$1COPY\$1JOB\$1INFO
Gunakan SYS\$1COPY\$1JOB\$1INFO untuk melihat pesan yang dicatat tentang COPY JOB.
Tampilan ini berisi informasi tentang kesalahan dalam COPY JOB yang telah berjalan.
SYS\$1COPY\$1JOB\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_COPY_JOB_INFO.html)
# SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS
Menampilkan log yang merekam ketika karakter UTF-8 yang tidak valid diganti dengan [MENYONTEK](r_COPY.md) perintah dengan opsi ACCEPTINVCHARS. Entri log ditambahkan ke SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS untuk masing-masing dari 100 baris pertama pada setiap irisan node yang membutuhkan setidaknya satu penggantian.
Anda dapat menggunakan tampilan ini untuk melihat informasi tentang grup kerja tanpa server dan kluster yang disediakan.
SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_COPY_REPLACEMENTS.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan penggantian untuk operasi COPY terbaru.
```
select query_idp, table_id, file_name, line_number, colname
from sys_copy_replacements
where query = pg_last_copy_id();
query_id | table_id | file_name | line_number | column_name
---------+----------+-------------------------------------------------------+-------------+--------
96 | 26 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 123 | city
96 | 26 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 456 | city
96 | 26 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 789 | city
96 | 26 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 012 | city
96 | 26 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 119 | city
...
```
# SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG
Merekam tampilan konsolidasi untuk melacak perubahan pada datashares pada kluster produsen dan konsumen.
SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_DATASHARE_CHANGE_LOG.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan tampilan SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG.
```
SELECT DISTINCT action
FROM sys_datashare_change_log
WHERE share_object_name LIKE 'tickit%';
action
-----------------------
"ALTER DATASHARE ADD"
```
# SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE
Gunakan tampilan SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE untuk mendapatkan ringkasan penggunaan data lintas wilayah yang ditransfer yang disebabkan oleh kueri pembagian data lintas wilayah. SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE menggabungkan detail di tingkat segmen.
SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SYS_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan tampilan SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE.
```
SELECT query_id, segment_id, transferred_data, source_region
from sys_datashare_cross_region_usage
where query_id = pg_last_query_id()
order by query_id, segment_id;
query_id | segment_id | transferred_data | source_region
-----------+------------+------------------+---------------
200048 | 2 | 4194304 | us-west-1
200048 | 2 | 4194304 | us-east-2
```
# SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER
Mencatat aktivitas dan penggunaan datashares. Pandangan ini hanya relevan pada cluster konsumen.
SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan tampilan SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER.
```
SELECT request_type, status, trim(error) AS error
FROM sys_datashare_usage_consumer
request_type | status | error_message
----------------+--------+---------------
"GET RELATION" | 0 |
```
# SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER
Mencatat aktivitas dan penggunaan datashares. Pandangan ini hanya relevan pada cluster produser.
SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan tampilan SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER.
```
SELECT DISTINCT
FROM sys_datashare_usage_producer
WHERE object_name LIKE 'tickit%';
request_type
------------------
"GET RELATION"
```
# SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL
Gunakan SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL untuk melihat detail kueri di tingkat segmen. Setiap baris mewakili segmen dari kueri WLM tertentu dengan detail seperti jumlah baris yang diproses, jumlah byte yang diproses, dan info partisi tabel eksternal di Amazon S3. Setiap baris dalam tampilan ini juga akan memiliki entri yang sesuai dalam tampilan SYS\$1QUERY\$1DETAIL, kecuali tampilan ini memiliki informasi lebih detail terkait dengan pemrosesan kueri eksternal.
SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan rincian query eksternal.
```
SELECT query_id,
segment_id,
start_time,
end_time,
total_partitions,
qualified_partitions,
scanned_files,
returned_rows,
returned_bytes,
trim(external_query_text) query_text,
trim(file_location) file_location
FROM sys_external_query_detail
ORDER BY query_id, start_time DESC
LIMIT 2;
```
Keluaran sampel.
```
query_id | segment_id | start_time | end_time | total_partitions | qualified_partitions | scanned_files | returned_rows | returned_bytes | query_text | file_location
----------+------------+----------------------------+----------------------------+------------------+----------------------+---------------+---------------+----------------+------------+---------------
763251 | 0 | 2022-02-15 22:32:23.312448 | 2022-02-15 22:32:24.036023 | 3 | 3 | 3 | 38203 | 2683414 | |
763254 | 0 | 2022-02-15 22:32:40.17103 | 2022-02-15 22:32:40.839313 | 3 | 3 | 3 | 38203 | 2683414 | |
```
# SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR
Anda dapat menanyakan tampilan sistem SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR untuk mendapatkan informasi tentang kesalahan pemindaian Redshift Spectrum. SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR menampilkan contoh kesalahan yang dicatat. Defaultnya adalah 10 entri per kueri.
SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_EXTERNAL_QUERY_ERROR.html)
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan daftar baris untuk operasi penanganan data yang dilakukan.
```
SELECT * FROM sys_external_query_error;
```
Query mengembalikan hasil yang mirip dengan berikut ini.
```
user_id query_id file_location rowid column_name original_value modified_value trigger action action_value error_code
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:0 league_name Barclays Premier League Barclays Premier Lea UNSPECIFIED TRUNCATE 156
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:0 league_nspi 34595 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:1 league_nspi 34151 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:2 league_name Barclays Premier League Barclays Premier Lea UNSPECIFIED TRUNCATE 156
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:2 league_nspi 33223 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:3 league_name Barclays Premier League Barclays Premier Lea UNSPECIFIED TRUNCATE 156
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:3 league_nspi 32808 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:4 league_nspi 32790 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:5 league_name Spanish Primera Division Spanish Primera Divi UNSPECIFIED TRUNCATE 156
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:6 league_name Spanish Primera Division Spanish Primera Divi UNSPECIFIED TRUNCATE 156
```
# SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION
Gunakan SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION untuk melihat periode penggunaan di mana Amazon Redshift menjalankan tugas pengoptimalan otomatis menggunakan sumber daya komputasi tambahan. Untuk informasi selengkapnya tentang pengoptimalan otomatis, lihat[Optimalisasi basis data otomatis](c_autonomics.md). Untuk informasi selengkapnya tentang pengoptimalan otomatis yang dijalankan menggunakan sumber daya komputasi tambahan, lihat. [Mengalokasikan sumber daya komputasi tambahan untuk pengoptimalan basis data otomatis](t_extra-compute-autonomics.md)
SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION hanya tersedia untuk cluster yang disediakan.
SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_EXTRA_COMPUTE_FOR_AUTOMATIC_OPTIMIZATION.html)
## Contoh
Berikut ini adalah contoh kueri yang mencari pengoptimalan otomatis yang dilakukan pada 16 September 2025.
```
SELECT *
FROM sys_extra_compute_for_automatic_optimization
WHERE start_time BETWEEN '2025-09-16 00:00:00' AND '2025-09-16 23:59:59';
start_time | end_time | query_count | compute_seconds
---------------------+---------------------+-------------+-----------------
2025-09-16 00:00:00 | 2025-09-16 00:00:59 | 1 | 59
2025-09-16 00:01:05 | 2025-09-16 00:01:58 | 2 | 53
```
# SYS\$1INTEGRATION\$1ACTIVITY
SYS\$1INTEGRATION\$1ACTIVITY menampilkan detail tentang proses integrasi yang telah selesai.
SYS\$1INTEGRATION\$1ACTIVITY hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Untuk informasi tentang integrasi nol-ETL, lihat [Bekerja dengan integrasi Nol-ETL](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html) di Panduan Manajemen Pergeseran Merah Amazon.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SYS_INTEGRATION_ACTIVITY.html)
## Kueri Sampel
Perintah SQL berikut menampilkan log integrasi.
```
select * from sys_integration_activity;
integration_id | target_database | source | checkpoint_name | checkpoint_type | checkpoint_bytes | last_commit_timestamp | modified_tables | integration_start_time | integration_end_time
--------------------------------------+-----------------+--------+---------------------------------------------+------------------+------------------+-------------------------+-----------------+----------------------------+----------------------------
76b15917-afae-4447-b7fd-08e2a5acce7b | demo1 | MySQL | checkpoints/checkpoint_3_241_3_510.json | cdc | 762 | 2023-05-10 23:00:14.201 | 1 | 2023-05-10 23:00:45.054265 | 2023-05-10 23:00:46.339826
76b15917-afae-4447-b7fd-08e2a5acce7b | demo1 | MySQL | checkpoints/checkpoint_3_16329_3_17839.json | cdc | 13488 | 2023-05-11 01:33:57.411 | 2 | 2023-05-11 02:19:09.440121 | 2023-05-11 02:19:16.090492
76b15917-afae-4447-b7fd-08e2a5acce7b | demo1 | MySQL | checkpoints/checkpoint_3_5103_3_5532.json | cdc | 1657 | 2023-05-10 23:13:14.205 | 2 | 2023-05-10 23:13:23.545487 | 2023-05-10 23:13:25.652144
```
# SYS\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1ACTIVITY
SYS\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1ACTIVITY menampilkan detail aktivitas penyisipan, penghapusan, dan pembaruan integrasi nol-ETL. Ada satu baris yang ditambahkan untuk setiap konsumsi yang selesai.
Superuser dapat melihat semua baris dalam tabel ini.
Untuk informasi selengkapnya, lihat Integrasi [nol-ETL](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SYS_INTEGRATION_TABLE_ACTIVITY.html)
## Kueri Sampel
Perintah SQL berikut menampilkan aktivitas integrasi.
```
select * from sys_integration_table_activity;
integration_id | checkpoint_name | target_database | schema_name | table_name | table_id | record_time | transaction_id | inserted_rows | deleted_rows | updated_rows | bytes_ingested
--------------------------------------+-----------------+-----------------+-------------+-------------------+--------------+----------------------------+-----------------+----------------+--------------+--------------+---------------
4798e675-8f9f-4686-b05f-92c538e19629 | | sample_test2 | sample | SampleTestChannel | 111276 | 2023-05-12 12:40:30.656625 | 7736 | 2 | 0 | 0 | 125
```
# SYS\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1STATE\$1CHANGE
SYS\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1STATE\$1CHANGE menampilkan detail tentang log perubahan status tabel untuk integrasi.
Superuser dapat melihat semua baris dalam tabel ini.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Bekerja dengan integrasi nol-ETL](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SYS_INTEGRATION_TABLE_STATE_CHANGE.html)
## Kueri Sampel
Perintah SQL berikut menampilkan log integrasi.
```
select * from sys_integration_table_state_change;
integration_id | database_name | schema_name | table_name | new_state | table_last_replicated_checkpoint | state_change_reason | record_time
--------------------------------------+---------------+-------------+------------+-----------+-------------------------------------+---------------------+----------------------------
99108e72-1cfd-414f-8cc0-0216acefac77 | perfdb | sbtest80t3s | sbtest79 | Synced | {"txn_seq":9834,"txn_id":126597515} | | 2023-09-20 19:39:50.087868
99108e72-1cfd-414f-8cc0-0216acefac77 | perfdb | sbtest80t3s | sbtest56 | Synced | {"txn_seq":9834,"txn_id":126597515} | | 2023-09-20 19:39:45.54005
99108e72-1cfd-414f-8cc0-0216acefac77 | perfdb | sbtest80t3s | sbtest50 | Synced | {"txn_seq":9834,"txn_id":126597515} | | 2023-09-20 19:40:20.362504
99108e72-1cfd-414f-8cc0-0216acefac77 | perfdb | sbtest80t3s | sbtest18 | Synced | {"txn_seq":9834,"txn_id":126597515} | | 2023-09-20 19:40:32.544084
99108e72-1cfd-414f-8cc0-0216acefac77 | perfdb | sbtest40t3s | sbtest23 | Synced | {"txn_seq":9834,"txn_id":126597515} | | 2023-09-20 15:49:05.186209
```
# SYS\$1LOAD\$1DETAIL
Mengembalikan informasi untuk melacak atau memecahkan masalah beban data.
Tampilan ini mencatat kemajuan setiap file data saat dimuat ke dalam tabel database.
Tampilan ini dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_LOAD_DETAIL.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan rincian untuk operasi COPY terakhir.
```
select query_id, trim(file_name) as file, record_time
from sys_load_detail
where query_id = pg_last_copy_id();
query_id | file | record_time
----------+----------------------------------+----------------------------
28554 | s3://dw-tickit/category_pipe.txt | 2013-11-01 17:14:52.648486
(1 row)
```
Kueri berikut berisi entri untuk beban baru tabel dalam database TICKIT:
```
select query_id, trim(file_name), record_time
from sys_load_detail
where file_name like '%tickit%' order by query_id;
query_id | btrim | record_time
----------+--------------------------+----------------------------
22475 | tickit/allusers_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:23.274186
22478 | tickit/venue_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:25.070604
22480 | tickit/category_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:27.333472
22482 | tickit/date2008_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:28.608305
22485 | tickit/allevents_pipe.txt| 2013-02-08 20:58:29.99489
22487 | tickit/listings_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:37.632939
22593 | tickit/allusers_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:08.400491
22596 | tickit/venue_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:10.056055
22598 | tickit/category_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:11.465049
22600 | tickit/date2008_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:12.461502
22603 | tickit/allevents_pipe.txt| 2013-02-08 21:04:14.785124
22605 | tickit/listings_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:20.170594
(12 rows)
```
Fakta bahwa catatan ditulis ke file log untuk tampilan sistem ini tidak berarti bahwa beban dilakukan dengan sukses sebagai bagian dari transaksi yang berisi. Untuk memverifikasi komit pemuatan, kueri tampilan STL\$1UTILITYTEXT dan cari catatan COMMIT yang sesuai dengan transaksi COPY. Misalnya, kueri ini bergabung dengan SYS\$1LOAD\$1DETAIL dan STL\$1QUERY berdasarkan subquery terhadap STL\$1UTILITYTEXT:
```
select l.query_id,rtrim(l.file_name),q.transaction_id
from sys_load_detail l, sys_query_text q
where l.query_id=q.query_id
and exists
(select xid from stl_utilitytext where xid=q.transaction_id and rtrim("text")='COMMIT');
query_id | rtrim | transaction_id
----------+---------------------------+-----------------
22600 | tickit/date2008_pipe.txt | 68311
22480 | tickit/category_pipe.txt | 68066
7508 | allusers_pipe.txt | 23365
7552 | category_pipe.txt | 23415
7576 | allevents_pipe.txt | 23429
7516 | venue_pipe.txt | 23390
7604 | listings_pipe.txt | 23445
22596 | tickit/venue_pipe.txt | 68309
22605 | tickit/listings_pipe.txt | 68316
22593 | tickit/allusers_pipe.txt | 68305
22485 | tickit/allevents_pipe.txt | 68071
7561 | allevents_pipe.txt | 23429
7541 | category_pipe.txt | 23415
7558 | date2008_pipe.txt | 23428
22478 | tickit/venue_pipe.txt | 68065
526 | date2008_pipe.txt | 2572
7466 | allusers_pipe.txt | 23365
22482 | tickit/date2008_pipe.txt | 68067
22598 | tickit/category_pipe.txt | 68310
22603 | tickit/allevents_pipe.txt | 68315
22475 | tickit/allusers_pipe.txt | 68061
547 | date2008_pipe.txt | 2572
22487 | tickit/listings_pipe.txt | 68072
7531 | venue_pipe.txt | 23390
7583 | listings_pipe.txt | 23445
(25 rows)
```
# SYS\$1LUDF\$1DETAIL
SYS\$1LUDF\$1DETAIL mencatat informasi dan metrik untuk Lambda User Defined Functions () yang digunakan dalam kueri tertentu. LUDFs
SYS\$1LUDF\$1DETAIL hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_LUDF_DETAIL.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menggunakan UDF Lambda dalam kueri, dan kemudian menunjukkan cara menanyakan tampilan SYS\$1LUDF\$1DETAIL untuk melihat detail eksekusi fungsi.
```
SET SESSION AUTHORIZATION regular_user;
CREATE EXTERNAL FUNCTION exfunc_sum(INT,INT) RETURNS INT STABLE
LAMBDA 'lambda_sum'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/Redshift-Exfunc-Test';
CREATE TABLE t_sum(c1 int, c2 int);
INSERT INTO t_sum VALUES (4,5), (6,7);
SELECT exfunc_sum(c1,c2) FROM t_sum;
-- Switch to super user in order to inspect records in the LUDF SYS view.
SET SESSION AUTHORIZATION super_user;
select * from sys_ludf_detail;
```
Contoh output:
```
user_id | transaction_id | query_id | function_oid | function_position | stream_id | segment_id | step_id | lambda_function_name | start_time | end_time | total_duration | invocations | total_rows | input_bytes | output_bytes
---------+----------------+----------+--------------+-------------------+-----------+------------+---------+----------------------+----------------------------+----------------------------+----------------+-------------+------------+-------------+--------------
100 | 1463 | 1544 | 111055 | 0 | 0 | 0 | 2 | lambda_sum | 2026-01-06 17:23:25.165898 | 2026-01-06 17:23:25.165898 | 414 | 1 | 2 | 277 | 18
(1 row)
```
# SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL
Gunakan SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL untuk melihat detail kesalahan perintah COPY. Setiap baris mewakili perintah COPY. Ini berisi perintah COPY yang berjalan dan selesai.
SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan rincian kesalahan pemuatan perintah salin untuk kueri tertentu.
```
SELECT query_id,
table_id,
start_time,
trim(file_name) AS file_name,
trim(column_name) AS column_name,
trim(column_type) AS column_type,
trim(error_message) AS error_message
FROM sys_load_error_detail
WHERE query_id = 762949
ORDER BY start_time
LIMIT 10;
```
Keluaran sampel.
```
query_id | table_id | start_time | file_name | column_name | column_type | error_message
----------+----------+----------------------------+------------------------------------------+-------------+-------------+------------------------------------------------
762949 | 137885 | 2022-02-15 22:14:46.759151 | s3://load-test/copyfail/wrong_format_000 | id | int4 | Invalid digit, Value 'a', Pos 0, Type: Integer
762949 | 137885 | 2022-02-15 22:14:46.759151 | s3://load-test/copyfail/wrong_format_001 | id | int4 | Invalid digit, Value 'a', Pos 0, Type: Integer
```
# SYS\$1LOAD\$1HISTORY
Gunakan SYS\$1LOAD\$1HISTORY untuk melihat rincian perintah COPY. Setiap baris mewakili perintah COPY dengan akumulasi statistik untuk beberapa bidang. Ini berisi perintah COPY yang berjalan dan selesai.
SYS\$1LOAD\$1HISTORY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_LOAD_HISTORY.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan baris, byte, tabel, dan sumber data yang dimuat dari perintah salinan tertentu.
```
SELECT query_id,
table_name,
data_source,
loaded_rows,
loaded_bytes
FROM sys_load_history
WHERE query_id IN (6389,490791,441663,74374,72297)
ORDER BY query_id,
data_source DESC;
```
Keluaran sampel.
```
query_id | table_name | data_source | loaded_rows | loaded_bytes
----------+------------------+-----------------------------------------------------------------------+-------------+---------------
6389 | store_returns | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/store_returns/ | 287999764 | 1196240296158
72297 | web_site | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/web_site/ | 54 | 43808
74374 | ship_mode | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/ship_mode/ | 20 | 1320
441663 | income_band | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/income_band/ | 20 | 2152
490791 | customer_address | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/customer_address/ | 6000000 | 722924305
```
Kueri berikut menunjukkan baris yang dimuat, byte, tabel, dan sumber data perintah salin.
```
SELECT query_id,
table_name,
data_source,
loaded_rows,
loaded_bytes
FROM sys_load_history
ORDER BY query_id DESC
LIMIT 10;
```
Keluaran sampel.
```
query_id | table_name | data_source | loaded_rows | loaded_bytes
----------+------------------------+-----------------------------------------------------------------------------+-------------+-----------------
491058 | web_site | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/web_site/ | 54 | 43808
490947 | web_sales | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/web_sales/ | 720000376 | 22971988122819
490923 | web_returns | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/web_returns/ | 71997522 | 96597496325
490918 | web_page | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/web_page/ | 3000 | 1320
490907 | warehouse | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/warehouse/ | 20 | 1320
490902 | time_dim | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/time_dim/ | 86400 | 1320
490876 | store_sales | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/store_sales/ | 2879987999 | 151666241887933
490870 | store_returns | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/store_returns/ | 287999764 | 1196405607941
490865 | store | s3://load-test/data-sources/tpcds/2.8.0/textfile/1T/store/ | 1002 | 365507
```
Kueri berikut menunjukkan baris dan byte harian yang dimuat dari perintah salin.
```
SELECT date_trunc('day',start_time) AS exec_day,
SUM(loaded_rows) AS loaded_rows,
SUM(loaded_bytes) AS loaded_bytes
FROM sys_load_history
GROUP BY exec_day
ORDER BY exec_day DESC;
```
Keluaran sampel.
```
exec_day | loaded_rows | loaded_bytes
---------------------+-------------+------------------
2022-01-20 00:00:00 | 6347386005 | 258329473070606
2022-01-19 00:00:00 | 19042158015 | 775198502204572
2022-01-18 00:00:00 | 38084316030 | 1550294469446883
2022-01-17 00:00:00 | 25389544020 | 1033271084791724
2022-01-16 00:00:00 | 19042158015 | 775222736252792
2022-01-15 00:00:00 | 19834245387 | 798122849155598
2022-01-14 00:00:00 | 75376544688 | 3077040926571384
```
# SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY
Hasilnya mencakup informasi tentang riwayat penyegaran semua tampilan yang terwujud. Hasilnya termasuk jenis penyegaran, seperti manual atau auto, dan status penyegaran terbaru.
SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_MV_REFRESH_HISTORY.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan riwayat penyegaran untuk tampilan terwujud.
```
SELECT user_id,
session_id,
transaction_id,
database_name,
schema_name,
mv_id,
mv_name,
refresh_type,
status,
start_time,
end_time,
duration,
consumer_account,
consumer_region,
consumer_namespace
from sys_mv_refresh_history;
```
Query mengembalikan output sampel berikut:
```
user_id | session_id | transaction_id | database_name | schema_name | mv_id | mv_name | refresh_type | status | start_time | end_time | duration | consumer_account | consumer_region | consumer_namespace
---------+------------+----------------+---------------+----------------------------+--------+--------------------+----------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------------------------+----------------------------+-----------+------------------+-----------------+------------------------------------
1 | 1073815659 | 15066 | dev | test_stl_mv_refresh_schema | 203762 | mv_incremental | Manual | MV was already updated | 2023-10-26 15:59:20.952179 | 2023-10-26 15:59:20.952866 | 687 | | |
1 | 1073815659 | 15068 | dev | test_stl_mv_refresh_schema | 203771 | mv_nonincremental | Manual | MV was already updated | 2023-10-26 15:59:21.008049 | 2023-10-26 15:59:21.008658 | 609 | | |
1 | 1073815659 | 15070 | ext_db | producer_schema | 203779 | producer_mv | Manual | Refresh successfully updated MV incrementally | 2023-10-26 15:59:21.064252 | 2023-10-26 15:59:21.064885 | 633 | 0123456789 | us-east-1 | 623d8ff2-4391-4381-83d7-177caa6767af
1 | 1073815659 | 15074 | dev | test_stl_mv_refresh_schema | 203762 | mv_incremental | Manual | Refresh successfully updated MV incrementally | 2023-10-26 15:59:29.693329 | 2023-10-26 15:59:43.482842 | 13789513 | | |
1 | 1073815659 | 15076 | dev | test_stl_mv_refresh_schema | 203771 | mv_nonincremental | Manual | Refresh successfully recomputed MV from scratch | 2023-10-26 15:59:43.550184 | 2023-10-26 15:59:47.880833 | 4330649 | | |
1 | 1073815659 | 15078 | dev | test_stl_mv_refresh_schema | 203779 | mv_refresh_error | Manual | Refresh failed due to an internal error | 2023-10-26 15:59:47.949052 | 2023-10-26 15:59:52.494681 | 4545629 | | |
1 | 1073815659 | 15071 | dev | test_stl_mv_refresh_schema | 203778 | mv_test | Manual | Cascade refresh failed because materialized view test_stl_mv_refresh_schema.child was not refreshed. | 2023-10-26 15:30:21.432252 | 2023-10-26 15:30:21.432252 | 532 | | |
1 | 1073815659 | 15071 | dev | test_stl_mv_refresh_schema | 203761 | child | Manual | Refresh failed due to an internal error. | 2023-10-26 15:30:21.432252 | 2023-10-26 15:30:21.432252 | 532 | | |
1 | 1073815659 | 15069 | dev | test_stl_mv_refresh_schema | 203778 | mv_test | Manual | Cascade refresh skipped because materialized view test_stl_mv_refresh_schema.child was not refreshed.| 2023-10-26 15:21:43.550369 | 2023-10-26 15:21:43.550369 | 633
1 | 1073815659 | 15069 | dev | test_stl_mv_refresh_schema | 203761 | child | Manual | Refresh failed due to an internal error. | 2023-10-26 15:21:43.550369 | 2023-10-26 15:21:43.550369 | 633
(10 rows)
```
# SYS\$1MV\$1STATE
Hasilnya mencakup informasi tentang keadaan semua pandangan yang terwujud. Ini mencakup informasi tabel dasar, properti skema, dan informasi tentang peristiwa baru-baru ini, seperti menjatuhkan kolom.
SYS\$1MV\$1STATE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_MV_STATE.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan status tampilan terwujud.
```
select * from sys_mv_state;
```
Query mengembalikan output sampel berikut:
```
user_id | transaction_id | database_name | event_desc | start_time | base_table_database_name | base_table_schema | base_table_name | mv_schema | mv_name | state
---------+----------------+---------------+-----------------------------+----------------------------+--------------------------+-------------------+---------------------+-------------+----------------------------+--------------
106 | 12720 | tickit_db | TRUNCATE | 2023-07-26 14:59:12.788268 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_a1f3f862 | Recompute
106 | 12724 | tickit_db | ALTER TABLE ALTER DISTSTYLE | 2023-07-26 14:59:51.409014 | tickit_db | mv_schema | test_table_58102435 | mv_schema | materialized_view_ca746631 | Recompute
106 | 12720 | tickit_db | Column was renamed | 2023-07-26 14:59:12.822928 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_5750a8d4 | Unrefreshable
106 | 12727 | tickit_db | Table was renamed | 2023-07-26 15:00:08.051244 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_5750a8d4 | Unrefreshable
106 | 12720 | tickit_db | Column was renamed | 2023-07-26 14:59:12.857755 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_5750a8d4 | Unrefreshable
106 | 12727 | tickit_db | Table was renamed | 2023-07-26 15:00:08.051358 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_5ef0d754 | Unrefreshable
106 | 12720 | tickit_db | TRUNCATE | 2023-07-26 14:59:12.788159 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_5750a8d4 | Recompute
106 | 12720 | tickit_db | Column was renamed | 2023-07-26 14:59:12.857799 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_a1f3f862 | Unrefreshable
106 | 12720 | tickit_db | TRUNCATE | 2023-07-26 14:59:12.788327 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_5ef0d754 | Recompute
106 | 12727 | tickit_db | ALTER TABLE ALTER SORTKEY | 2023-07-26 15:00:08.006235 | tickit_db | mv_schema | test_table_58102435 | mv_schema | materialized_view_ca746631 | Recompute
106 | 12720 | tickit_db | Column was renamed | 2023-07-26 14:59:12.82297 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_a1f3f862 | Unrefreshable
106 | 12727 | tickit_db | Table was renamed | 2023-07-26 15:00:08.051321 | tickit_db | mv_schema | test_table_95d6d861 | mv_schema | materialized_view_a1f3f862 | Unrefreshable
```
# SYS\$1PROCEDURE \$1CALL
Gunakan tampilan SYS\$1PROCEDURE\$1CALL untuk mendapatkan informasi tentang panggilan prosedur tersimpan, termasuk waktu mulai, waktu akhir, status panggilan prosedur tersimpan, dan hierarki panggilan untuk panggilan prosedur tersimpan bersarang. Setiap panggilan prosedur yang disimpan menerima ID kueri.
SYS\$1PROCEDURE\$1CALL terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_PROCEDURE_CALL.html)
## Kueri Sampel
Query berikut mengembalikan hierarki panggilan prosedur tersimpan bersarang.
```
select query_id, datediff(seconds, start_time, end_time) as elapsed_time, status, trim(query_text) as call, caller_procedure_query_id from sys_procedure_call;
```
Keluaran sampel.
```
query_id | elapsed_time | status | call | caller_procedure_query_id
----------+--------------+---------+--------------------------------------------------+---------------------------
3087 | 18 | success | CALL proc_bd906c98c45443ffa165e9552056902d(1) | 3085
3085 | 18 | success | CALL proc_bd906c98c45443ffa165e9552056902d_2(1); |
(2 rows)
```
# SYS\$1PROCEDURE \$1MESSAGES
SYS\$1PROCEDURE\$1MESSAGES dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_PROCEDURE_MESSAGES.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan contoh keluaran SYS\$1PROCEDURE\$1MESSAGES.
```
select transaction_id, query_id, record_time, log_level, trim(message), line_number from sys_procedure_messages;
```
```
transaction_id | query_id | record_time | log_level | btrim | line_number
---------------+----------+----------------------------+-----------+---------------------------+-------------
25267 | 80562 | 2023-07-17 14:38:31.910136 | NOTICE | test_notice_msg_b9f1e749 | 8
25267 | 80562 | 2023-07-17 14:38:31.910002 | LOG | test_log_msg_833c7420 | 6
25267 | 80562 | 2023-07-17 14:38:31.910111 | INFO | test_info_msg_651373d9 | 7
25267 | 80562 | 2023-07-17 14:38:31.910154 | WARNING | test_warning_msg_831c5747 | 9
(4 rows)
```
# SYS\$1QUERY\$1DETAIL
Gunakan SYS\$1QUERY\$1DETAIL untuk melihat detail kueri di berbagai tingkat metrik, dengan setiap baris mewakili detail tentang kueri WLM tertentu pada tingkat metrik tertentu. Tampilan ini berisi banyak jenis kueri seperti DDL, DHTML, dan perintah utilitas (misalnya, salin dan bongkar). Beberapa kolom mungkin tidak relevan tergantung pada jenis kueri. Misalnya, external\$1scanned\$1bytes tidak relevan dengan tabel internal.
SYS\$1QUERY\$1DETAIL terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
Untuk memverifikasi apakah transaksi yang berisi kueri yang dieksekusi berhasil dilakukan, Anda perlu melakukan operasi gabungan antara tabel sistem dan `sys_transaction_history` tabel. Contoh:
```
SELECT
th.transaction_id,
qd.query_id,
th.status AS transaction_status
FROM
sys_query_detail qd
LEFT JOIN sys_query_history qh ON qd.query_id = qh.query_id
LEFT JOIN sys_transaction_history th on qh.transaction_id = th.transaction_id;
```
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_DETAIL.html)
## Catatan penggunaan
SYS\$1QUERY\$1DETAIL dapat berisi metrik pada level kueri step, steam, segment, dan child. Selain mereferensikan kolom metrics\$1level, Anda dapat melihat level metrik mana yang ditampilkan baris tertentu dengan mereferensikan bidang step\$1id, segment\$1id, dan stream\$1id sesuai dengan tabel berikut.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_DETAIL.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan output dari SYS\$1QUERY\$1DETAIL.
Kueri berikut menunjukkan detail metadata kueri pada tingkat langkah, termasuk nama langkah, input\$1bytes, output\$1bytes, input\$1rows, output\$1rows.
```
SELECT query_id,
child_query_sequence,
stream_id,
segment_id,
step_id,
trim(step_name) AS step_name,
duration,
input_bytes,
output_bytes,
input_rows,
output_rows
FROM sys_query_detail
WHERE query_id IN (193929)
ORDER BY query_id,
stream_id,
segment_id,
step_id DESC;
```
Keluaran sampel.
```
query_id | child_query_sequence | stream_id | segment_id | step_id | step_name | duration | input_bytes | output_bytes | input_rows | output_rows
----------+----------------------+-----------+------------+---------+------------+-----------------+-------------+--------------+------------+-------------
193929 | 2 | 0 | 0 | 3 | hash | 37144 | 0 | 9350272 | 0 | 292196
193929 | 5 | 0 | 0 | 3 | hash | 9492 | 0 | 23360 | 0 | 1460
193929 | 1 | 0 | 0 | 3 | hash | 46809 | 0 | 9350272 | 0 | 292196
193929 | 4 | 0 | 0 | 2 | return | 7685 | 0 | 896 | 0 | 112
193929 | 1 | 0 | 0 | 2 | project | 46809 | 0 | 0 | 0 | 292196
193929 | 2 | 0 | 0 | 2 | project | 37144 | 0 | 0 | 0 | 292196
193929 | 5 | 0 | 0 | 2 | project | 9492 | 0 | 0 | 0 | 1460
193929 | 3 | 0 | 0 | 2 | return | 11033 | 0 | 14336 | 0 | 112
193929 | 2 | 0 | 0 | 1 | project | 37144 | 0 | 0 | 0 | 292196
193929 | 1 | 0 | 0 | 1 | project | 46809 | 0 | 0 | 0 | 292196
193929 | 5 | 0 | 0 | 1 | project | 9492 | 0 | 0 | 0 | 1460
193929 | 3 | 0 | 0 | 1 | aggregate | 11033 | 0 | 201488 | 0 | 14
193929 | 4 | 0 | 0 | 1 | aggregate | 7685 | 0 | 28784 | 0 | 14
193929 | 5 | 0 | 0 | 0 | scan | 9492 | 0 | 23360 | 292196 | 1460
193929 | 4 | 0 | 0 | 0 | scan | 7685 | 0 | 1344 | 112 | 112
193929 | 2 | 0 | 0 | 0 | scan | 37144 | 0 | 7304900 | 292196 | 292196
193929 | 3 | 0 | 0 | 0 | scan | 11033 | 0 | 13440 | 112 | 112
193929 | 1 | 0 | 0 | 0 | scan | 46809 | 0 | 7304900 | 292196 | 292196
193929 | 5 | 0 | 0 | -1 | | 9492 | 12288 | 0 | 0 | 0
193929 | 1 | 0 | 0 | -1 | | 46809 | 16384 | 0 | 0 | 0
193929 | 2 | 0 | 0 | -1 | | 37144 | 16384 | 0 | 0 | 0
193929 | 4 | 0 | 0 | -1 | | 7685 | 28672 | 0 | 0 | 0
193929 | 3 | 0 | 0 | -1 | | 11033 | 114688 | 0 | 0 | 0
```
Untuk melihat tabel dalam database Anda secara berurutan dari yang paling sering digunakan hingga yang paling jarang digunakan, gunakan contoh berikut. Ganti *sample\$1data\$1dev* dengan database Anda sendiri. Perhatikan bahwa kueri ini akan menghitung kueri yang dimulai saat klaster Anda dibuat, tetapi data tampilan sistem Anda tidak disimpan saat gudang data Anda kekurangan ruang.
```
SELECT table_name, COUNT (DISTINCT query_id)
FROM SYS_QUERY_DETAIL
WHERE table_name LIKE 'sample_data_dev%'
GROUP BY table_name
ORDER BY COUNT(*) DESC;
+---------------------------------+-------+
| table_name | count |
+---------------------------------+-------+
| sample_data_dev.tickit.venue | 4 |
| sample_data_dev.myunload1.venue | 3 |
| sample_data_dev.tickit.listing | 1 |
| sample_data_dev.tickit.category | 1 |
| sample_data_dev.tickit.users | 1 |
| sample_data_dev.tickit.date | 1 |
| sample_data_dev.tickit.sales | 1 |
| sample_data_dev.tickit.event | 1 |
+---------------------------------+-------+
```
Contoh berikut menunjukkan berbagai tingkat metrik untuk query WLM tunggal.
```
SELECT query_id, child_query_sequence, stream_id, segment_id, step_id, step_name, start_time, end_time, metrics_level
FROM sys_query_detail
WHERE query_id = 1553 AND step_id = -1
ORDER BY stream_id, segment_id, step_id;
query_id | child_query_sequence | stream_id | segment_id | step_id | step_name | start_time | end_time | metrics_level
----------+----------------------+-----------+------------+---------+-----------+----------------------------+----------------------------+---------------
1553 | 1 | -1 | -1 | -1 | | 2024-10-17 02:28:49.814721 | 2024-10-17 02:28:49.847838 | child query
1553 | 1 | 0 | -1 | -1 | | 2024-10-17 02:28:49.814721 | 2024-10-17 02:28:49.835609 | stream
1553 | 1 | 0 | 0 | -1 | | 2024-10-17 02:28:49.824677 | 2024-10-17 02:28:49.830372 | segment
1553 | 1 | 1 | -1 | -1 | | 2024-10-17 02:28:49.835624 | 2024-10-17 02:28:49.845773 | stream
1553 | 1 | 1 | 1 | -1 | | 2024-10-17 02:28:49.84088 | 2024-10-17 02:28:49.842388 | segment
1553 | 1 | 1 | 2 | -1 | | 2024-10-17 02:28:49.835926 | 2024-10-17 02:28:49.844396 | segment
1553 | 1 | 2 | -1 | -1 | | 2024-10-17 02:28:49.846949 | 2024-10-17 02:28:49.847838 | stream
1553 | 1 | 2 | 3 | -1 | | 2024-10-17 02:28:49.847013 | 2024-10-17 02:28:49.847485 | segment
(8 rows)
```
# SYS\$1QUERY\$1JELASKAN
Menampilkan rencana EXPLOW untuk kueri yang telah dikirimkan untuk dieksekusi.
SYS\$1QUERY\$1EXPLOW dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_EXPLAIN.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut adalah rencana EXPLORE dari satu query.
```
SELECT * FROM sys_query_explain WHERE query_id = 612635 ORDER BY plan_node_id;
userid | query_id | child_query_sequence | plan_node_id | plan_parent_id | plan_node | plan_info
--------+----------+----------------------+--------------+----------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
100 | 612635 | 1 | 1 | 0 | XN Limit (cost=3604047533041.00..3604047533041.25 rows=100 width=20) |
100 | 612635 | 1 | 2 | 1 | -> XN Merge (cost=3604047533041.00..3604047533148.02 rows=42809 width=20) | Merge Key: sum(b.totalprice)
100 | 612635 | 1 | 3 | 2 | -> XN Network (cost=3604047533041.00..3604047533148.02 rows=42809 width=20) | Send to leader
100 | 612635 | 1 | 4 | 3 | -> XN Sort (cost=3604047533041.00..3604047533148.02 rows=42809 width=20) | Sort Key: sum(b.totalprice)
100 | 612635 | 1 | 5 | 4 | -> XN HashAggregate (cost=2604047529640.76..2604047529747.78 rows=42809 width=20) |
100 | 612635 | 1 | 6 | 5 | -> XN Hash Join DS_DIST_NONE (cost=15104956.16..2602364653507.34 rows=336575226684 width=20) | Hash Cond: (("outer".listid = "inner".listid) AND ("outer".sellerid = "inner".sellerid))
100 | 612635 | 1 | 7 | 6 | -> XN Seq Scan on listing b (cost=0.00..7884677.12 rows=788467712 width=24) |
100 | 612635 | 1 | 8 | 6 | -> XN Hash (cost=7063797.76..7063797.76 rows=706379776 width=8) |
100 | 612635 | 1 | 9 | 8 | -> XN Seq Scan on sales a (cost=0.00..7063797.76 rows=706379776 width=8) |
(9 rows)
```
# SYS\$1QUERY\$1HISTORY
Gunakan SYS\$1QUERY\$1HISTORY untuk melihat detail kueri pengguna. Setiap baris mewakili kueri pengguna dengan akumulasi statistik untuk beberapa bidang. Tampilan ini berisi banyak jenis kueri, seperti bahasa definisi data (DDL), bahasa manipulasi data (DHTML), salin, bongkar muat, dan Amazon Redshift Spectrum. Ini berisi kueri yang berjalan dan selesai.
SYS\$1QUERY\$1HISTORY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
Untuk memverifikasi apakah transaksi yang berisi kueri yang dieksekusi berhasil dilakukan, Anda perlu melakukan operasi gabungan antara tabel sistem dan `sys_transaction_history` tabel. Contoh:
```
SELECT
qh.transaction_id,
qh.query_id,
qh.status AS query_status,
qh.query_type,
TRIM(qh.query_text) AS query_text,
th.status AS transaction_status
FROM
sys_query_history qh
LEFT JOIN
sys_transaction_history th ON qh.transaction_id = th.transaction_id;
```
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_HISTORY.html)
## Kueri Sampel
Query berikut mengembalikan query berjalan dan antrian.
```
SELECT user_id,
query_id,
transaction_id,
session_id,
status,
trim(database_name) AS database_name,
start_time,
end_time,
result_cache_hit,
elapsed_time,
queue_time,
execution_time
FROM sys_query_history
WHERE status IN ('running','queued')
ORDER BY start_time;
```
Keluaran sampel.
```
user_id | query_id | transaction_id | session_id | status | database_name | start_time | end_time | result_cache_hit | elapsed_time | queue_time | execution_time
---------+----------+----------------+------------+---------+---------------+---------------------------+----------------------------+------------------+--------------+------------+----------------
101 | 760705 | 852337 | 1073832321 | running | tpcds_1t | 2022-02-15 19:03:19.67849 | 2022-02-15 19:03:19.739811 | f | 61321 | 0 | 0
```
Kueri berikut mengembalikan waktu mulai kueri, waktu akhir, waktu antrian, waktu berlalu, waktu perencanaan, dan metadata lainnya untuk kueri tertentu.
```
SELECT user_id,
query_id,
transaction_id,
session_id,
status,
trim(database_name) AS database_name,
start_time,
end_time,
result_cache_hit,
elapsed_time,
queue_time,
execution_time,
planning_time,
trim(query_text) as query_text
FROM sys_query_history
WHERE query_id = 3093;
```
Keluaran sampel.
```
user_id | query_id | transaction_id | session_id | status | database_name | start_time | end_time | result_cache_hit | elapsed_time | queue_time | execution_time | planning_time | query_text
--------+----------+----------------+------------+------------+---------------+----------------------------+----------------------------+------------------+--------------+------------+----------------+---------------+-------------------------------------
106 | 3093 | 11759 | 1073750146 | success | dev | 2023-03-16 16:53:17.840214 | 2023-03-16 16:53:18.106588 | f | 266374 | 0 | 105725 | 136589 | select count(*) from item;
```
Kueri berikut mencantumkan 10 kueri SELECT terbaru.
```
SELECT query_id,
transaction_id,
session_id,
start_time,
elapsed_time,
queue_time,
execution_time,
returned_rows,
returned_bytes
FROM sys_query_history
WHERE query_type = 'SELECT'
ORDER BY start_time DESC limit 10;
```
Keluaran sampel.
```
query_id | transaction_id | session_id | start_time | elapsed_time | queue_time | execution_time | returned_rows | returned_bytes
----------+----------------+------------+----------------------------+--------------+------------+----------------+---------------+----------------
526532 | 61093 | 1073840313 | 2022-02-09 04:43:24.149603 | 520571 | 0 | 481293 | 1 | 3794
526520 | 60850 | 1073840313 | 2022-02-09 04:38:27.24875 | 635957 | 0 | 596601 | 1 | 3679
526508 | 60803 | 1073840313 | 2022-02-09 04:37:51.118835 | 563882 | 0 | 503135 | 5 | 17216
526505 | 60763 | 1073840313 | 2022-02-09 04:36:48.636224 | 649337 | 0 | 589823 | 1 | 652
526478 | 60730 | 1073840313 | 2022-02-09 04:36:11.741471 | 14611321 | 0 | 14544058 | 0 | 0
526467 | 60636 | 1073840313 | 2022-02-09 04:34:11.91463 | 16711367 | 0 | 16633767 | 1 | 575
511617 | 617946 | 1074009948 | 2022-01-20 06:21:54.44481 | 9937090 | 0 | 9899271 | 100 | 12500
511603 | 617941 | 1074259415 | 2022-01-20 06:21:45.71744 | 8065081 | 0 | 7582500 | 100 | 8889
511595 | 617935 | 1074128320 | 2022-01-20 06:21:44.030876 | 1051270 | 0 | 1014879 | 1 | 72
511584 | 617931 | 1074030019 | 2022-01-20 06:21:42.764088 | 609033 | 0 | 485887 | 100 | 8438
```
Kueri berikut menunjukkan jumlah kueri pilihan harian dan waktu kueri rata-rata yang telah berlalu.
```
SELECT date_trunc('day',start_time) AS exec_day,
status,
COUNT(*) AS query_cnt,
AVG(datediff (microsecond,start_time,end_time)) AS elapsed_avg
FROM sys_query_history
WHERE query_type = 'SELECT'
AND start_time >= '2022-01-14'
AND start_time <= '2022-01-18'
GROUP BY exec_day,
status
ORDER BY exec_day,
status;
```
Keluaran sampel.
```
exec_day | status | query_cnt | elapsed_avg
---------------------+---------+-----------+------------
2022-01-14 00:00:00 | success | 5253 | 56608048
2022-01-15 00:00:00 | success | 7004 | 56995017
2022-01-16 00:00:00 | success | 5253 | 57016363
2022-01-17 00:00:00 | success | 5309 | 55236784
2022-01-18 00:00:00 | success | 8092 | 54355124
```
Kueri berikut menunjukkan kinerja waktu berlalu kueri harian.
```
SELECT distinct date_trunc('day',start_time) AS exec_day,
query_count.cnt AS query_count,
Percentile_cont(0.5) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS P50_runtime,
Percentile_cont(0.8) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS P80_runtime,
Percentile_cont(0.9) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS P90_runtime,
Percentile_cont(0.99) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS P99_runtime,
Percentile_cont(1.0) within group(ORDER BY elapsed_time) OVER (PARTITION BY exec_day) AS max_runtime
FROM sys_query_history
LEFT JOIN (SELECT date_trunc('day',start_time) AS day, count(*) cnt
FROM sys_query_history
WHERE query_type = 'SELECT'
GROUP by 1) query_count
ON date_trunc('day',start_time) = query_count.day
WHERE query_type = 'SELECT'
ORDER BY exec_day;
```
Keluaran sampel.
```
exec_day | query_count | p50_runtime | p80_runtime | p90_runtime | p99_runtime | max_runtime
---------------------+-------------+-------------+-------------+-------------+--------------+--------------
2022-01-14 00:00:00 | 5253 | 16816922.0 | 69525096.0 | 158524917.8 | 486322477.52 | 1582078873.0
2022-01-15 00:00:00 | 7004 | 15896130.5 | 71058707.0 | 164314568.9 | 500331542.07 | 1696344792.0
2022-01-16 00:00:00 | 5253 | 15750451.0 | 72037082.2 | 159513733.4 | 480372059.24 | 1594793766.0
2022-01-17 00:00:00 | 5309 | 15394513.0 | 68881393.2 | 160254700.0 | 493372245.84 | 1521758640.0
2022-01-18 00:00:00 | 8092 | 15575286.5 | 68485955.4 | 154559572.5 | 463552685.39 | 1542783444.0
2022-01-19 00:00:00 | 5860 | 16648747.0 | 72470482.6 | 166485138.2 | 492038228.67 | 1693483241.0
2022-01-20 00:00:00 | 1751 | 15422072.0 | 69686381.0 | 162315385.0 | 497066615.00 | 1439319739.0
2022-02-09 00:00:00 | 13 | 6382812.0 | 17616161.6 | 21197988.4 | 23021343.84 | 23168439.0
```
Kueri berikut menunjukkan distribusi jenis query.
```
SELECT query_type,
COUNT(*) AS query_count
FROM sys_query_history
GROUP BY query_type
ORDER BY query_count DESC;
```
Keluaran sampel.
```
query_type | query_count
------------+-------------
UTILITY | 134486
SELECT | 38537
DDL | 4832
OTHER | 768
LOAD | 768
CTAS | 748
COMMAND | 92
```
Contoh berikut menunjukkan perbedaan dalam hasil query hash antara beberapa query. Amati kueri berikut:
```
CREATE TABLE test_table (col1 INT);
INSERT INTO test_table VALUES (1),(2);
SELECT * FROM test_table;
SELECT * FROM test_table;
SELECT col1 FROM test_table;
SELECT * FROM test_table WHERE col1=1;
SELECT * FROM test_table WHERE col1=2;
SELECT query_id, TRIM(user_query_hash) AS user_query_hash, TRIM(generic_query_hash) AS generic_query_hash, TRIM(query_text) AS text FROM sys_query_history ORDER BY start_time
DESC LIMIT 10;
```
Berikut ini adalah contoh output:
```
query_id | user_query_hash | generic_query_hash | text
---------+-----------------+--------------------+----------
24723049 | oPuFtjEPLTs= | oPuFtjEPLTs= | select query_id, trim(user_query_hash) as user_query_hash, trim(generic_query_hash) as generic_query_hash, query_hash_version, trim(query_text) as text from sys_query_history order by start_time\r\ndesc limit 20
24723045 | Gw2Kwdd8m2I= | IwfRu8/XAKI= | select * from test_table where col1=2 limit 100
24723041 | LNw2vx0GDXo= | IwfRu8/XAKI= | select * from test_table where col1=1 limit 100
24723036 | H+qep/c82Y8= | H+qep/c82Y8= | select col1 from test_table limit 100
24723033 | H+qep/c82Y8= | H+qep/c82Y8= | select * from test_table limit 100
24723029 | H+qep/c82Y8= | H+qep/c82Y8= | select * from test_table limit 100
24723023 | 50sirx9E1hU= | uO36Z1a/QYs= | insert into test_table values (1),(2)
24723021 | YSVnlivZHeo= | YSVnlivZHeo= | create table test_table (col1 int)
```
`SELECT * FROM test_table;`dan `SELECT col1 FROM test_table;` memiliki nilai user\$1query\$1hash yang sama, karena test\$1table hanya memiliki satu kolom. `SELECT * FROM test_table WHERE col1=1;`dan `SELECT * FROM test_table WHERE col1=2;` memiliki nilai user\$1query\$1hash yang berbeda, tetapi nilai generic\$1query\$1hash identik, karena kedua kueri identik di luar literal kueri 1 dan 2.
# SYS\$1QUERY\$1TEXT
Gunakan SYS\$1QUERY\$1TEXT untuk melihat teks kueri dari semua kueri. Setiap baris mewakili teks kueri kueri hingga 4000 karakter dimulai dengan nomor urut 0. Ketika pernyataan kueri berisi lebih dari 4000 karakter, baris tambahan dicatat untuk pernyataan dengan menambah nomor urut untuk setiap baris. Tampilan ini mencatat semua teks kueri pengguna seperti DDL, utilitas, kueri Amazon Redshift, dan kueri leader-node saja.
SYS\$1QUERY\$1TEXT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_TEXT.html)
## Kueri Sampel
Query berikut mengembalikan query berjalan dan antrian.
```
SELECT user_id,
query_id,
transaction_id,
session_id, start_time,
sequence, trim(text) as text from sys_query_text
ORDER BY sequence;
```
Keluaran sampel.
```
user_id | query_id | transaction_id | session_id | start_time | sequence | text
--------+----------+-----------------+------------+----------------------------+----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
100 | 4 | 1396 | 1073750220 | 2023-04-28 16:44:55.887184 | 0 | SELECT trim(text) as text, sequence FROM sys_query_text WHERE query_id = pg_last_query_id() AND user_id > 1 AND start
_time > '2023-04-28 16:44:55.922705+00:00'::timestamp order by sequence;
```
Kueri berikut mengembalikan izin yang telah diberikan atau dicabut dari grup dalam database Anda.
```
SELECT
SPLIT_PART(text, ' ', 1) as grantrevoke,
SPLIT_PART((SUBSTRING(text, STRPOS(UPPER(text), 'GROUP'))), ' ', 2) as group,
SPLIT_PART((SUBSTRING(text, STRPOS(UPPER(text), ' '))), 'ON', 1) as type,
SPLIT_PART((SUBSTRING(text, STRPOS(UPPER(text), 'ON'))), ' ', 2) || ' ' || SPLIT_PART((SUBSTRING(text, STRPOS(UPPER(text), 'ON'))), ' ', 3) as entity
FROM SYS_QUERY_TEXT
WHERE (text LIKE 'GRANT%' OR text LIKE 'REVOKE%') AND text LIKE '%GROUP%';
+-------------+----------+--------+----------+
| grantrevoke | group | type | entity |
+-------------+----------+--------+----------+
| GRANT | bi_group | SELECT | TABLE t1 |
| GRANT | bi_group | SELECT | TABLE t1 |
| GRANT | bi_group | SELECT | TABLE t1 |
| GRANT | bi_group | USAGE | TABLE t1 |
| GRANT | bi_group | SELECT | TABLE t1 |
| GRANT | bi_group | SELECT | TABLE t1 |
+-------------+----------+--------+----------+
```
# SYS\$1REDSHIFT\$1TEMPLATE
Gunakan SYS\$1REDSHIFT\$1TEMPLATE untuk melihat detail TEMPLATE Redshift.
Tampilan ini berisi TEMPLATE yang telah dibuat.
SYS\$1REDSHIFT\$1TEMPLATE terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_REDSHIFT_TEMPLATE.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut mengembalikan semua template yang terlihat oleh pengguna saat ini:
```
SELECT * FROM SYS_REDSHIFT_TEMPLATE;
```
Keluaran sampel.
```
database_name | schema_name | template_name | template_type | create_time | last_modified_time | owner_id | last_modified_by | template_parameters
---------------+-------------+--------------------+---------------+----------------------------+----------------------------+----------+------------------+---------------------
dev | s1 | shapefile_template | 1 | 2025-12-17 22:42:02.079758 | 2025-12-17 22:42:02.079758 | 101 | 101 | {
"SIMPLIFY_AUTO": 0.000001,
"SHAPEFILE": 1,
"COMPRESSION_UPDATE": 0
}
dev | s2 | orc_template | 1 | 2025-12-17 22:42:23.582815 | 2025-12-17 22:42:23.582815 | 101 | 101 | {
"ORC": "serializetojson_default"
}
dev | s1 | csv_template | 1 | 2025-12-17 22:43:01.822361 | 2025-12-17 22:43:01.822361 | 101 | 101 | {
"ENCRYPTED": 1,
"CSV": 1,
"ENCODING": 1,
"DELIMITER": ","
}
(3 rows)
```
# SYS\$1RESTORE\$1LOG
Gunakan SYS\$1RESTORE\$1LOG untuk memantau kemajuan migrasi setiap tabel di cluster selama pengubahan ukuran klasik ke node. RA3 Ini menangkap throughput historis migrasi data selama operasi pengubahan ukuran. Untuk informasi selengkapnya tentang mengubah ukuran klasik ke RA3 node, lihat [Mengubah ukuran klasik](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-operations.html#classic-resize-faster).
SYS\$1RESTORE\$1LOG hanya terlihat oleh pengguna super.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_RESTORE_LOG.html)
## Kueri Sampel
Query berikut menghitung throughput pengolahan data, menggunakan SYS\$1RESTORE\$1LOG.
```
SELECT
ROUND(sum(delta_data_processed) / 1024.0, 2) as data_processed_gb,
ROUND(datediff(sec, min(event_time), max(event_time)) / 3600.0, 2) as duration_hr,
ROUND(data_processed_gb/duration_hr, 2) as throughput_gb_per_hr
from sys_restore_log;
```
Keluaran sampel.
```
data_processed_gb | duration_hr | throughput_gb_per_hr
-------------------+-------------+----------------------
0.91 | 8.37 | 0.11
(1 row)
```
Kueri berikut yang menunjukkan semua jenis redistribusi.
```
SELECT * from sys_restore_log ORDER BY event_time;
```
```
database_name | schema_name | table_name | table_id | action | total_data_processed | delta_data_processed | event_time | table_size | message | redistribution_type
---------------+----------------------+----------------------+----------+-----------------------------+----------------------+----------------------+----------------------------+------------+---------+--------------------------
dev | schemaaaa877096d844d | customer_key | 106424 | Redistribution started | 0 | | 2024-01-05 02:18:00.744977 | 325 | | Restore Distkey Table
dev | schemaaaa877096d844d | dp30907_t2_autokey | 106430 | Redistribution started | 0 | | 2024-01-05 02:18:02.756675 | 90 | | Restore Distkey Table
dev | schemaaaa877096d844d | dp30907_t2_autokey | 106430 | Redistribution completed | 90 | 90 | 2024-01-05 02:23:30.643718 | 90 | | Restore Distkey Table
dev | schemaaaa877096d844d | customer_key | 106424 | Redistribution completed | 325 | 325 | 2024-01-05 02:23:45.998249 | 325 | | Restore Distkey Table
dev | schemaaaa877096d844d | dp30907_t1_even | 106428 | Redistribution started | 0 | | 2024-01-05 02:23:46.083849 | 30 | | Rebalance Disteven Table
dev | schemaaaa877096d844d | dp30907_t5_auto_even | 106436 | Redistribution started | 0 | | 2024-01-05 02:23:46.855728 | 45 | | Rebalance Disteven Table
dev | schemaaaa877096d844d | dp30907_t5_auto_even | 106436 | Redistribution completed | 45 | 45 | 2024-01-05 02:24:16.343029 | 45 | | Rebalance Disteven Table
dev | schemaaaa877096d844d | dp30907_t1_even | 106428 | Redistribution completed | 30 | 30 | 2024-01-05 02:24:20.584703 | 30 | | Rebalance Disteven Table
dev | schemaefd028a2a48a4c | customer_even | 130512 | Redistribution started | 0 | | 2024-01-05 04:54:55.641741 | 190 | | Restore Disteven Table
dev | schemaefd028a2a48a4c | customer_even | 130512 | Redistribution checkpointed | 29.4342113157737 | 29.4342113157737 | 2024-01-05 04:55:04.770696 | 190 | | Restore Disteven Table
(8 rows)
```
# SYS\$1RESTORE\$1STATE
Gunakan SYS\$1RESTORE\$1STATE untuk memantau kemajuan migrasi setiap tabel selama pengubahan ukuran klasik. Ini secara khusus berlaku ketika tipe node target adalah RA3. Untuk informasi selengkapnya tentang mengubah ukuran klasik ke RA3 node, lihat [Mengubah ukuran klasik](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-operations.html#classic-resize-faster).
SYS\$1RESTORE\$1STATE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_RESTORE_STATE.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut mengembalikan catatan untuk menjalankan dan mengantri query.
```
SELECT * FROM sys_restore_state;
```
Keluaran sampel.
```
userid | database_name | schema_id | table_id | table_name | redistribution_status | precentage_redistributed | redistribution_type
--------+---------------+-----------+----------+----------------+-----------------------+--------------------------+-------------------------
1 | test1 | 124865 | 124878 | customer_key_4 | Pending | 0 | Rebalance Disteven Table
1 | dev | 124865 | 124874 | customer_key_3 | Pending | 0 | Rebalance Disteven Table
1 | dev | 124865 | 124870 | customer_key_2 | Completed | 100 | Rebalance Disteven Table
1 | dev | 124865 | 124866 | customer_key_1 | In progress | 13.52 | Restore Distkey Table
```
Berikut ini memberi Anda status pemrosesan data.
```
SELECT
redistribution_status, ROUND(SUM(block_count) / 1024.0, 2) AS total_size_gb
FROM sys_restore_state sys inner join stv_tbl_perm stv
on sys.table_id = stv.id
GROUP BY sys.redistribution_status;
```
Keluaran sampel.
```
redistribution_status | total_size_gb
-----------------------+---------------
Completed | 0.07
Pending | 0.71
In progress | 0.20
(3 rows)
```
# SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS
Mencatat kejadian, ID transaksi, dan informasi berguna lainnya ketika kuota skema terlampaui. Tabel sistem ini adalah terjemahan dari[STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md).
R\$1sys\$1schema\$1quota\$1violations terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan hasil pelanggaran kuota:
```
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;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut untuk skema tertentu:
```
user_id| schema_name | quota | disk_usage | record_time
-------+--------------+-------+------------+----------------------------
104 | sales_schema | 2048 | 2798 | 2020-04-20 20:09:25.494723
(1 row)
```
# SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE
Gunakan SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE untuk melihat detail penggunaan sumber daya Amazon Redshift Tanpa Server. Tampilan sistem ini tidak berlaku untuk klaster Amazon Redshift yang disediakan.
Tampilan ini berisi ringkasan penggunaan tanpa server termasuk berapa banyak kapasitas komputasi yang digunakan untuk memproses kueri dan jumlah penyimpanan terkelola Amazon Redshift yang digunakan pada perincian 1 menit. Kapasitas komputasi diukur dalam unit pemrosesan Redshift RPUs () dan diukur untuk beban kerja yang Anda jalankan dalam RPU-detik per detik. RPUs digunakan untuk memproses kueri pada data yang dimuat di gudang data, ditanyakan dari data lake Amazon S3, atau diakses dari database operasional menggunakan kueri federasi. Amazon Redshift Serverless menyimpan informasi dalam SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE selama 7 hari.
Untuk contoh tentang tagihan biaya komputasi, lihat Penagihan untuk Amazon [Redshift Tanpa Server](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-billing.html).
SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_SERVERLESS_USAGE.html)
## Catatan penggunaan
+ Ada situasi di mana compute\$1seconds adalah 0 tetapi charged\$1seconds lebih besar dari 0, atau sebaliknya. Ini adalah perilaku normal yang dihasilkan dari cara data direkam dalam tampilan sistem. Untuk representasi detail penggunaan tanpa server yang lebih akurat, kami sarankan untuk menggabungkan data.
## Contoh
Untuk mendapatkan total biaya untuk jam RPU yang digunakan untuk interval waktu dengan menanyakan charged\$1seconds, jalankan kueri berikut:
```
select trunc(start_time) "Day",
(sum(charged_seconds)/3600::double precision) * as cost_incurred
from sys_serverless_usage
group by 1
order by 1
```
Perhatikan bahwa mungkin ada waktu idle selama interval. Waktu idle tidak menambah RPUs konsumsi.
# SYS\$1SESSION\$1HISTORY
Gunakan SYS\$1SESSION\$1HISTORY untuk melihat informasi tentang sesi aktif dan riwayat sesi saat ini.
SYS\$1SESSION\$1HISTORY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_SESSION_HISTORY.html)
### Contoh
Berikut ini adalah contoh output dari SYS\$1SESSION\$1HISTORY.
```
select * from sys_session_history;
user_id | session_id | database_name | status | session_timeout | start_time | end_time
---------+------------+------------------+--------+-----------------+----------------------------+----------------------------
1 | 1073971370 | dev | closed | 0 | 2023-07-17 15:50:12.030104 | 2023-07-17 15:50:12.123218
1 | 1073979694 | dev | closed | 0 | 2023-07-17 15:50:24.117947 | 2023-07-17 15:50:24.131859
1 | 1073873049 | dev | closed | 0 | 2023-07-17 15:49:29.067398 | 2023-07-17 15:49:29.070294
1 | 1073873086 | database18127a4a | closed | 0 | 2023-07-17 15:49:29.119018 | 2023-07-17 15:49:29.125925
1 | 1073832112 | dev | closed | 0 | 2023-07-17 15:49:29.164688 | 2023-07-17 15:49:29.179631
1 | 1073987697 | dev | closed | 0 | 2023-07-17 15:49:29.26749 | 2023-07-17 15:49:29.273034
1 | 1073922429 | dev | closed | 0 | 2023-07-17 15:49:33.35315 | 2023-07-17 15:49:33.367499
1 | 1073766783 | dev | closed | 0 | 2023-07-17 15:49:45.38237 | 2023-07-17 15:49:45.396902
1 | 1073807506 | dev | active | 0 | 2023-07-17 15:51:48 |
```
# SYS\$1SPATIAL\$1MENYEDERHANAKAN
Anda dapat menanyakan tampilan sistem SYS\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY untuk mendapatkan informasi tentang objek geometri spasial yang disederhanakan menggunakan perintah COPY. Saat Anda menggunakan COPY pada shapefile, Anda dapat menentukan opsi SIMPLIFY, SIMPLIFY AUTO`tolerance`, dan SIMPLIFY AUTO ingestion. `max_tolerance` Hasil penyederhanaan dirangkum dalam tampilan sistem SYS\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY.
Ketika SIMPLIFY AUTO `max_tolerance` diatur, tampilan ini berisi baris untuk setiap geometri yang melebihi ukuran maksimum. Ketika SIMPLIFY `tolerance` diatur, maka satu baris untuk seluruh operasi COPY disimpan. Baris ini mereferensikan ID kueri COPY dan toleransi penyederhanaan yang ditentukan.
Untuk informasi selengkapnya tentang memuat shapefile, lihat. [Memuat shapefile ke Amazon Redshift](spatial-copy-shapefile.md)
SYS\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_SPATIAL_SIMPLIFY.html)
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan daftar catatan yang COPY disederhanakan.
```
SELECT * FROM sys_spatial_simplify;
query_id | line_number | maximum_tolerance | initial_size | simplified | final_size | final_tolerance
----------+-------------+-------------------+--------------+------------+------------+----------------------
20 | 1184704 | -1 | 1513736 | t | 1008808 | 1.276386653895e-05
20 | 1664115 | -1 | 1233456 | t | 1023584 | 6.11707814796635e-06
```
# SYS\$1STREAM\$1SCAN\$1ERRORS
Merekam kesalahan untuk catatan yang dimuat melalui konsumsi streaming.
SYS\$1STREAM\$1SCAN\$1ERRORS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SYS_STREAM_SCAN_ERRORS.html)
# SYS\$1STREAM\$1SCAN\$1STATES
Catatan memindai status untuk catatan yang dimuat melalui konsumsi streaming.
SYS\$1STREAM\$1SCAN\$1STATES dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SYS_STREAM_SCAN_STATES.html)
Kueri berikut menunjukkan aliran dan data topik untuk kueri tertentu.
```
select query_id,mv_name::varchar,external_schema_name::varchar,stream_name::varchar,sum(scanned_rows) total_records,
sum(scanned_bytes) total_bytes from sys_stream_scan_states where query in (5401180,8601939) group by 1,2,3,4;
query_id | mv_name | external_schema_name | stream_name | total_records | total_bytes
------------+----------------+----------------------+-----------------+---------------+----------------
5401180 | kinesistest | kinesis | kinesisstream | 1493255696 | 3209006490704
8601939 | msktest | msk | mskstream | 14677023 | 31056580668
(2 rows)
```
# SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY
Gunakan SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY untuk melihat detail transaksi saat melacak kueri.
SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_TRANSACTION_HISTORY.html)
## Kueri Sampel
```
select * from sys_transaction_history order by transaction_start_time desc;
user_id | transaction_id | isolation_level | status | transaction_start_time | commit_start_time | commit_end_time | blocks_committed | undo_transaction_id
---------+----------------+-----------------+------------+----------------------------+----------------------------+----------------------------+------------------+---------------------
100 | 1310 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:03:11.822205 | 2023-08-28 21:03:11.825287 | 2023-08-28 21:03:11.854883 | 17 | -1
101 | 1345 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:03:12.000278 | 2023-08-28 21:03:12.003736 | 2023-08-28 21:03:12.030061 | 17 | -1
102 | 1367 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:03:12.1532 | 2023-08-28 21:03:12.156124 | 2023-08-28 21:03:12.186468 | 17 | -1
100 | 1370 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:03:12.199316 | 2023-08-28 21:03:12.204854 | 2023-08-28 21:03:12.238186 | 24 | -1
100 | 1408 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:03:53.891107 | 2023-08-28 21:03:53.894825 | 2023-08-28 21:03:53.927465 | 17 | -1
100 | 1409 | Serializable | rolledback | 2023-08-27 21:03:53.936431 | 2000-01-01 00:00:00 | 2023-08-28 21:04:08.712532 | 0 | 1409
101 | 1415 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:04:24.283188 | 2023-08-28 21:04:24.289196 | 2023-08-28 21:04:24.374318 | 25 | -1
101 | 1416 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:04:24.38818 | 2023-08-28 21:04:24.391688 | 2023-08-28 21:04:24.415135 | 17 | -1
100 | 1417 | Serializable | rolledback | 2023-08-27 21:04:24.424252 | 2000-01-01 00:00:00 | 2023-08-28 21:04:28.354826 | 0 | 1417
101 | 1418 | Serializable | rolledback | 2023-08-27 21:04:24.425195 | 2000-01-01 00:00:00 | 2023-08-28 21:04:28.680355 | 0 | 1418
100 | 1420 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:04:28.697607 | 2023-08-28 21:04:28.702374 | 2023-08-28 21:04:28.735541 | 23 | -1
101 | 1421 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:04:28.744854 | 2023-08-28 21:04:28.749344 | 2023-08-28 21:04:28.779029 | 23 | -1
101 | 1423 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:04:28.78942 | 2023-08-28 21:04:28.791556 | 2023-08-28 21:04:28.817485 | 16 | -1
100 | 1430 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:04:28.917788 | 2023-08-28 21:04:28.919993 | 2023-08-28 21:04:28.944812 | 16 | -1
102 | 1494 | Serializable | committed | 2023-08-27 21:04:37.029058 | 2023-08-28 21:04:37.033137 | 2023-08-28 21:04:37.062001 | 16 | -1
```
# SYS\$1UDF\$1LOG
Merekam pesan kesalahan dan peringatan yang ditentukan sistem yang dihasilkan selama eksekusi fungsi yang ditentukan pengguna (UDF).
SYS\$1UDF\$1LOG hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_UDF_LOG.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan bagaimana UDFs menangani kesalahan yang ditentukan sistem. Blok pertama menunjukkan definisi untuk fungsi UDF yang mengembalikan kebalikan dari argumen. Ketika Anda menjalankan fungsi dan memberikan 0 sebagai argumen Anda, fungsi mengembalikan kesalahan. Pernyataan terakhir mengembalikan pesan kesalahan login SYS\$1UDF\$1LOG.
```
-- Create a function to find the inverse of a number.
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_udf_inv(a int)
RETURNS float
IMMUTABLE AS $$return 1/a
$$ LANGUAGE plpythonu;
-- Run the function with 0 to create an error.
Select f_udf_inv(0);
-- Query SYS_UDF_LOG to view the message.
Select query_id, record_time, message::varchar from sys_udf_log;
query_id | record_time | message
----------+----------------------------+-------------------------------------------------------
2211 | 2023-08-23 15:53:11.360538 | ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero line 2, in f_udf_inv\n return 1/a\n
```
Contoh berikut menambahkan logging dan pesan peringatan ke UDF sehingga operasi pembagian dengan nol menghasilkan pesan peringatan alih-alih berhenti dengan pesan kesalahan.
```
-- Create a function to find the inverse of a number and log a warning if you input 0.
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_udf_inv_log(a int)
RETURNS float IMMUTABLE
AS $$
import logging
logger = logging.getLogger() #get root logger
if a==0:
logger.warning('You attempted to divide by zero.\nReturning zero instead of error.\n')
return 0
else:
return 1/a
$$ LANGUAGE plpythonu;
-- Run the function with 0 to trigger the warning.
Select f_udf_inv_log(0);
-- Query SYS_UDF_LOG to view the message.
Select query_id, record_time, message::varchar from sys_udf_log;
query_id | record_time | message
----------+----------------------------+-------------------------------------------------------------------------------
0 | 2023-08-23 16:10:48.833503 | WARNING: You attempted to divide by zero.\nReturning zero instead of error.\n
```
# SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL
Gunakan SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL untuk melihat detail operasi UNLOAD. Ini mencatat satu baris untuk setiap file yang dibuat oleh pernyataan UNLOAD. Misalnya, jika UNLOAD membuat 12 file, SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL akan berisi 12 baris yang sesuai.
SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_UNLOAD_DETAIL.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan detail kueri yang dibongkar, termasuk format, baris, dan jumlah file perintah bongkar muat.
```
select query_id, substring(file_name, 0, 50), transfer_size, file_format from sys_unload_detail;
```
Keluaran sampel.
```
query_id | substring | transfer_size | file_format
----------+-------------------------------------------------------------+---------------+-------------
9272 | s3://amzn-s3-demo-bucket/my_unload_doc_venue0000_part_00.gz | 395886 | Text
9272 | s3://amzn-s3-demo-bucket/my_unload_doc_venue0001_part_00.gz | 406444 | Text
9272 | s3://amzn-s3-demo-bucket/my_unload_doc_venue0002_part_00.gz | 409431 | Text
9272 | s3://amzn-s3-demo-bucket/my_unload_doc_venue0003_part_00.gz | 403051 | Text
9272 | s3://amzn-s3-demo-bucket/my_unload_doc_venue0004_part_00.gz | 413592 | Text
9272 | s3://amzn-s3-demo-bucket/my_unload_doc_venue0005_part_00.gz | 395689 | Text
(6 rows)
```
# SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY
Gunakan SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY untuk melihat rincian perintah UNLOAD. Setiap baris mewakili perintah UNLOAD dengan akumulasi statistik untuk beberapa bidang. Ini berisi perintah UNLOAD yang sedang berjalan dan selesai.
SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_UNLOAD_HISTORY.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan detail kueri yang dibongkar, termasuk format, baris, dan jumlah file perintah bongkar muat.
```
SELECT query_id,
file_format,
start_time,
duration,
unloaded_rows,
unloaded_files_count
FROM sys_unload_history
ORDER BY query_id,
file_format limit 100;
```
Keluaran sampel.
```
query_id | file_format | start_time | duration | unloaded_rows | unloaded_files_count
----------+-------------+----------------------------+----------+---------------+----------------------
527067 | Text | 2022-02-09 05:18:35.844452 | 5932478 | 10 | 1
```
# SYS\$1USERLOG
Merekam detail untuk perubahan berikut pada pengguna database:
+ Buat pengguna
+ Jatuhkan pengguna
+ Ubah pengguna (ganti nama)
+ Mengubah pengguna (mengubah properti)
Anda dapat menanyakan tampilan ini untuk melihat informasi tentang grup kerja tanpa server dan kluster yang disediakan.
SYS\$1USERLOG hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_USERLOG.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut melakukan empat tindakan pengguna, kemudian query tampilan SYS\$1USERLOG.
```
CREATE USER userlog1 password 'Userlog1';
ALTER USER userlog1 createdb createuser;
ALTER USER userlog1 rename to userlog2;
DROP user userlog2;
SELECT user_id, user_name, original_user_name, action, has_create_db_privs, is_superuser from SYS_USERLOG order by record_time desc;
```
```
user_id | user_name | original_user_name | action | has_create_db_privs | is_superuser
--------+------------+--------------------+---------+---------------------+------------
108 | userlog2 | | drop | 1 | 1
108 | userlog2 | userlog1 | rename | 1 | 1
108 | userlog1 | | alter | 1 | 1
108 | userlog1 | | create | 0 | 0
(4 rows)
```
# SYS\$1VACUUM\$1HISTORY
Gunakan SYS\$1VACUUM\$1HISTORY untuk melihat detail kueri vakum. Untuk informasi tentang perintah VACUUM, lihat[VAKUM](r_VACUUM_command.md).
SYS\$1VACUUM\$1HISTORY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/SYS_VACUUM_HISTORY.html)
# Pemetaan tampilan sistem untuk bermigrasi ke tampilan pemantauan SYS
Saat Anda memigrasikan klaster yang disediakan Amazon Redshift ke Amazon Redshift Tanpa Server, kueri pemantauan atau diagnostik Anda mungkin mereferensikan tampilan sistem yang hanya tersedia di kluster yang disediakan. Anda dapat memperbarui kueri Anda untuk menggunakan tampilan pemantauan SYS. Halaman ini menyediakan hanya disediakan untuk pemetaan tampilan SYS untuk Anda referensikan saat memperbarui kueri Anda.
**Topics**
+ [
## SYS\$1QUERY\$1HISTORY
](#sys_view_migration-SYS_QUERY_HISTORY)
+ [
## SYS\$1QUERY\$1DETAIL
](#sys_view_migration-SYS_QUERY_DETAIL)
+ [
## SYS\$1RESTORE\$1LOG
](#sys_view_migration-SYS_RESTORE_LOG)
+ [
## SYS\$1RESTORE\$1STATE
](#sys_view_migration-SYS_RESTORE_STATE)
+ [
## SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY
](#sys_view_migration-SYS_TRANSACTION_HISTORY)
+ [
## SYS\$1QUERY\$1TEXT
](#sys_view_migration-SYS_QUERY_TEXT)
+ [
## SYS\$1CONNECTION\$1LOG
](#sys_view_migration-SYS_CONNECTION_LOG)
+ [
## SYS\$1SESSION\$1HISTORY
](#sys_view_migration-SYS_SESSION_HISTORY)
+ [
## SYS\$1LOAD\$1DETAIL
](#sys_view_migration-SYS_LOAD_DETAIL)
+ [
## SYS\$1LOAD\$1HISTORY
](#sys_view_migration-SYS_LOAD_HISTORY)
+ [
## SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL
](#sys_view_migration-SYS_LOAD_ERROR_DETAIL)
+ [
## SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY
](#sys_view_migration-SYS_UNLOAD_HISTORY)
+ [
## SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL
](#sys_view_migration-SYS_UNLOAD_DETAIL)
+ [
## SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS
](#sys_view_migration-SYS_COPY_REPLACEMENTS)
+ [
## SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER
](#sys_view_migration-SYS_DATASHARE_USAGE_CONSUMER)
+ [
## SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER
](#sys_view_migration-SYS_DATASHARE_USAGE_PRODUCER)
+ [
## SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE
](#sys_view_migration-SYS_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE)
+ [
## SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG
](#sys_view_migration-SYS_DATASHARE_CHANGE_LOG)
+ [
## SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL
](#sys_view_migration-SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL)
+ [
## SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR
](#sys_view_migration-SYS_EXTERNAL_QUERY_ERROR)
+ [
## SYS\$1VACUUM\$1HISTORY
](#sys_view_migration-SYS_VACUUM_HISTORY)
+ [
## SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY
](#sys_view_migration-SYS_ANALYZE_HISTORY)
+ [
## SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY
](#sys_view_migration-SYS_ANALYZE_COMPRESSION_HISTORY)
+ [
## SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY
](#sys_view_migration-SYS_MV_REFRESH_HISTORY)
+ [
## SYS\$1MV\$1STATE
](#sys_view_migration-SYS_MV_STATE)
+ [
## SYS\$1PROCEDURE \$1CALL
](#sys_view_migration-SYS_PROCEDURE_CALL)
+ [
## SYS\$1PROCEDURE \$1MESSAGES
](#sys_view_migration-SYS_PROCEDURE_MESSAGES)
+ [
## SYS\$1UDF\$1LOG
](#sys_view_migration-SYS_UDF_LOG)
+ [
## SYS\$1USERLOG
](#sys_view_migration-SYS_USERLOG)
+ [
## SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS
](#sys_view_migration-SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS)
+ [
## SYS\$1SPATIAL\$1MENYEDERHANAKAN
](#sys_view_migration-SYS_SPATIAL_SIMPLIFY)
## SYS\$1QUERY\$1HISTORY
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md).
+ [STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md)
+ [STL\$1ERROR](r_STL_ERROR.md)
+ [KUERI STL\$1](r_STL_QUERY.md)
+ [STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md)
+ [KUERI STL\$1WLM\$1](r_STL_WLM_QUERY.md)
+ [STV\$1DALAM PENERBANGAN](r_STV_INFLIGHT.md)
+ [STV\$1TERBARU](r_STV_RECENTS.md)
+ [STV\$1WLM\$1QUERY\$1STATE](r_STV_WLM_QUERY_STATE.md)
+ [SVL\$1COMPILE](r_SVL_COMPILE.md)
+ [SVL\$1MULTI\$1STATEMENT\$1VIOLATIONS](r_SVL_MULTI_STATEMENT_VIOLATIONS.md)
+ [SVL\$1QLOG](r_SVL_QLOG.md)
+ [SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO](r_SVL_QUERY_QUEUE_INFO.md)
+ [SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md)
+ [SVL\$1TERMINATE](r_SVL_TERMINATE.md)
## SYS\$1QUERY\$1DETAIL
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md).
+ [STL\$1AGGR](r_STL_AGGR.md)
+ [STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG](r_STL_ALERT_EVENT_LOG.md)
+ [STL\$1BCAST](r_STL_BCAST.md)
+ [STL\$1DELETE](r_STL_DELETE.md)
+ [STL\$1DIST](r_STL_DIST.md)
+ [STL\$1JELASKAN](r_STL_EXPLAIN.md)
+ [STL\$1HASH](r_STL_HASH.md)
+ [STL\$1HASHJOIN](r_STL_HASHJOIN.md)
+ [STL\$1INSERT](r_STL_INSERT.md)
+ [STL\$1LIMIT](r_STL_LIMIT.md)
+ [STL\$1MERGE](r_STL_MERGE.md)
+ [STL\$1MERGEJOIN](r_STL_MERGEJOIN.md)
+ [STL\$1NESTLOOP](r_STL_NESTLOOP.md)
+ [STL\$1PARSE](r_STL_PARSE.md)
+ [STL\$1PLAN\$1INFO](r_STL_PLAN_INFO.md)
+ [STL\$1PROJECT](r_STL_PROJECT.md)
+ [STL\$1QUERY\$1METRICS](r_STL_QUERY_METRICS.md)
+ [STL\$1RETURN](r_STL_RETURN.md)
+ [STL\$1SIMPAN](r_STL_SAVE.md)
+ [STL\$1SCAN](r_STL_SCAN.md)
+ [STL\$1SORT](r_STL_SORT.md)
+ [STL\$1STREAM\$1SEGS](r_STL_STREAM_SEGS.md)
+ [STL\$1UNIQUE](r_STL_UNIQUE.md)
+ [STL\$1WINDOW](r_STL_WINDOW.md)
+ [STV\$1EXEC\$1STATE](r_STV_EXEC_STATE.md)
+ [STV\$1QUERY\$1METRICS](r_STV_QUERY_METRICS.md)
+ [SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY](r_SVCS_QUERY_SUMMARY.md)
+ [SVL\$1QUERY\$1METRICS](r_SVL_QUERY_METRICS.md)
+ [SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_METRICS_SUMMARY.md)
+ [SVL\$1QUERY\$1REPORT](r_SVL_QUERY_REPORT.md)
+ [SVL\$1QUERY\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_SUMMARY.md)
+ [SVV\$1QUERY\$1STATE](r_SVV_QUERY_STATE.md)
## SYS\$1RESTORE\$1LOG
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1RESTORE\$1LOG](SYS_RESTORE_LOG.md).
+ [SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS](r_SVL_RESTORE_ALTER_TABLE_PROGRESS.md)
## SYS\$1RESTORE\$1STATE
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1RESTORE\$1STATE](SYS_RESTORE_STATE.md).
+ [STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE](r_STV_XRESTORE_ALTER_QUEUE_STATE.md)
## SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md).
+ [STL\$1COMMIT\$1STATS](r_STL_COMMIT_STATS.md)
+ [STL\$1TR\$1CONFLICT](r_STL_TR_CONFLICT.md)
+ [STL\$1UNDONE](r_STL_UNDONE.md)
## SYS\$1QUERY\$1TEXT
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1QUERY\$1TEXT](SYS_QUERY_TEXT.md).
+ [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md)
## SYS\$1CONNECTION\$1LOG
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1CONNECTION\$1LOG](SYS_CONNECTION_LOG.md).
+ [STL\$1CONNECTION\$1LOG](r_STL_CONNECTION_LOG.md)
## SYS\$1SESSION\$1HISTORY
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md).
+ [STL\$1SESSION](r_STL_SESSIONS.md)
+ [STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS](r_STL_RESTARTED_SESSIONS.md)
+ [STV\$1SESSION](r_STV_SESSIONS.md)
## SYS\$1LOAD\$1DETAIL
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1LOAD\$1DETAIL](SYS_LOAD_DETAIL.md).
+ [STL\$1LOAD\$1COMMIT](r_STL_LOAD_COMMITS.md)
## SYS\$1LOAD\$1HISTORY
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1LOAD\$1HISTORY](SYS_LOAD_HISTORY.md).
+ [STL\$1LOAD\$1COMMIT](r_STL_LOAD_COMMITS.md)
## SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL](SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.md).
+ [STL\$1LOADERROR\$1DETAIL](r_STL_LOADERROR_DETAIL.md)
+ [STL\$1LOAD\$1ERRORS](r_STL_LOAD_ERRORS.md)
## SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY](SYS_UNLOAD_HISTORY.md).
+ [STL\$1UNLOAD\$1LOG](r_STL_UNLOAD_LOG.md)
## SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL](SYS_UNLOAD_DETAIL.md).
+ [STL\$1UNLOAD\$1LOG](r_STL_UNLOAD_LOG.md)
## SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS](SYS_COPY_REPLACEMENTS.md).
+ [STL\$1REPLACEMENTS](r_STL_REPLACEMENTS.md)
## SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER](SYS_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.md).
+ [SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER](r_SVL_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.md)
## SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER](SYS_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.md).
+ [SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER](r_SVL_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.md)
## SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE](r_SYS_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.md).
+ [SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE](r_SVL_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.md)
## SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG](SYS_DATASHARE_CHANGE_LOG.md).
+ [SVL\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG](r_SVL_DATASHARE_CHANGE_LOG.md)
## SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md).
+ [SVL\$1FEDERATED\$1QUERY](r_SVL_FEDERATED_QUERY.md)
+ [SVL\$1S3LIST](r_SVL_S3LIST.md)
+ [SVL\$1S3QUERY](r_SVL_S3QUERY.md)
+ [SVL\$1S3QUERY\$1SUMMARY](r_SVL_S3QUERY_SUMMARY.md)
## SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR](SYS_EXTERNAL_QUERY_ERROR.md).
+ [SVL\$1SPECTRUM\$1SCAN\$1ERROR](r_SVL_SPECTRUM_SCAN_ERROR.md)
## SYS\$1VACUUM\$1HISTORY
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md).
+ [STL\$1VAKUM](r_STL_VACUUM.md)
+ [SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE](r_SVL_VACUUM_PERCENTAGE.md)
+ [SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS](r_SVV_VACUUM_PROGRESS.md)
+ [SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY](r_SVV_VACUUM_SUMMARY.md)
## SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY](SYS_ANALYZE_HISTORY.md).
+ [STL\$1ANALISIS](r_STL_ANALYZE.md)
## SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY](r_SYS_ANALYZE_COMPRESSION_HISTORY.md).
+ [STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION](r_STL_ANALYZE_COMPRESSION.md)
## SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY](SYS_MV_REFRESH_HISTORY.md).
+ [SVL\$1MV\$1REFRESH\$1STATUS](r_SVL_MV_REFRESH_STATUS.md)
## SYS\$1MV\$1STATE
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1MV\$1STATE](SYS_MV_STATE.md).
+ [STL\$1MV\$1STATE](r_STL_MV_STATE.md)
## SYS\$1PROCEDURE \$1CALL
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1PROCEDURE \$1CALL](SYS_PROCEDURE_CALL.md).
+ [SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL](r_SVL_STORED_PROC_CALL.md)
## SYS\$1PROCEDURE \$1MESSAGES
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1PROCEDURE \$1MESSAGES](SYS_PROCEDURE_MESSAGES.md).
+ [SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES](r_SVL_STORED_PROC_MESSAGES.md)
## SYS\$1UDF\$1LOG
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1UDF\$1LOG](SYS_UDF_LOG.md).
+ [SVL\$1UDF\$1LOG](r_SVL_UDF_LOG.md)
## SYS\$1USERLOG
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1USERLOG](SYS_USERLOG.md).
+ [STL\$1USERLOG](r_STL_USERLOG.md)
## SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md).
+ [STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md)
## SYS\$1SPATIAL\$1MENYEDERHANAKAN
Beberapa atau semua kolom dalam tabel berikut juga didefinisikan dalam[SYS\$1SPATIAL\$1MENYEDERHANAKAN](SYS_SPATIAL_SIMPLIFY.md).
+ [SVL\$1SPATIAL\$1MENYEDERHANAKAN](r_SVL_SPATIAL_SIMPLIFY.md)
# Pemantauan sistem (hanya disediakan)
Tabel dan tampilan sistem berikut dapat ditanyakan pada kluster yang disediakan. Tabel dan tampilan STL dan STV berisi subset data yang ditemukan di beberapa tabel sistem. Ini memberikan akses yang lebih cepat dan lebih mudah ke data yang sering ditanyakan yang ditemukan di tabel tersebut.
Tampilan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan SVL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama, dengan pengecualian SVL\$1STATENTTEXT. SVL\$1STATENTTEXT dapat berisi informasi untuk kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi serta cluster utama.
**Topics**
+ [
# Tampilan STL untuk pencatatan
](c_intro_STL_tables.md)
+ [
# Tabel STV untuk data snapshot
](c_intro_STV_tables.md)
+ [
# Tampilan SVCS untuk klaster penskalaan utama dan konkurensi
](svcs_views.md)
+ [
# Tampilan SVL untuk cluster utama
](svl_views.md)
# Tampilan STL untuk pencatatan
Tampilan sistem STL dihasilkan dari file log Amazon Redshift untuk memberikan riwayat sistem.
File-file ini berada di setiap node di cluster gudang data. Tampilan STL mengambil informasi dari log dan memformatnya menjadi tampilan yang dapat digunakan untuk administrator sistem.
**Retensi log** - Tampilan sistem STL mempertahankan tujuh hari riwayat log. Retensi log dijamin untuk semua ukuran cluster dan tipe node, dan tidak terpengaruh oleh perubahan beban kerja klaster. Retensi log juga tidak terpengaruh oleh status klaster, seperti saat klaster dijeda. Anda memiliki riwayat log kurang dari tujuh hari hanya dalam kasus di mana cluster baru. Anda tidak perlu mengambil tindakan apa pun untuk menyimpan log, tetapi Anda harus menyalin data log secara berkala ke tabel lain atau membongkarnya ke Amazon S3 untuk menyimpan data log yang berusia lebih dari 7 hari.
**Topics**
+ [
# STL\$1AGGR
](r_STL_AGGR.md)
+ [
# STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG
](r_STL_ALERT_EVENT_LOG.md)
+ [
# STL\$1ANALISIS
](r_STL_ANALYZE.md)
+ [
# STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION
](r_STL_ANALYZE_COMPRESSION.md)
+ [
# STL\$1BCAST
](r_STL_BCAST.md)
+ [
# STL\$1COMMIT\$1STATS
](r_STL_COMMIT_STATS.md)
+ [
# STL\$1CONNECTION\$1LOG
](r_STL_CONNECTION_LOG.md)
+ [
# STL\$1DDLTEXT
](r_STL_DDLTEXT.md)
+ [
# STL\$1DELETE
](r_STL_DELETE.md)
+ [
# STL\$1DISK\$1FULL\$1DIAG
](r_STL_DISK_FULL_DIAG.md)
+ [
# STL\$1DIST
](r_STL_DIST.md)
+ [
# STL\$1ERROR
](r_STL_ERROR.md)
+ [
# STL\$1JELASKAN
](r_STL_EXPLAIN.md)
+ [
# STL\$1FILE\$1SCAN
](r_STL_FILE_SCAN.md)
+ [
# STL\$1HASH
](r_STL_HASH.md)
+ [
# STL\$1HASHJOIN
](r_STL_HASHJOIN.md)
+ [
# STL\$1INSERT
](r_STL_INSERT.md)
+ [
# STL\$1LIMIT
](r_STL_LIMIT.md)
+ [
# STL\$1LOAD\$1COMMIT
](r_STL_LOAD_COMMITS.md)
+ [
# STL\$1LOAD\$1ERRORS
](r_STL_LOAD_ERRORS.md)
+ [
# STL\$1LOADERROR\$1DETAIL
](r_STL_LOADERROR_DETAIL.md)
+ [
# STL\$1MERGE
](r_STL_MERGE.md)
+ [
# STL\$1MERGEJOIN
](r_STL_MERGEJOIN.md)
+ [
# STL\$1MV\$1STATE
](r_STL_MV_STATE.md)
+ [
# STL\$1NESTLOOP
](r_STL_NESTLOOP.md)
+ [
# STL\$1PARSE
](r_STL_PARSE.md)
+ [
# STL\$1PLAN\$1INFO
](r_STL_PLAN_INFO.md)
+ [
# STL\$1PROJECT
](r_STL_PROJECT.md)
+ [
# KUERI STL\$1
](r_STL_QUERY.md)
+ [
# STL\$1QUERY\$1METRICS
](r_STL_QUERY_METRICS.md)
+ [
# STL\$1QUERYTEXT
](r_STL_QUERYTEXT.md)
+ [
# STL\$1REPLACEMENTS
](r_STL_REPLACEMENTS.md)
+ [
# STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS
](r_STL_RESTARTED_SESSIONS.md)
+ [
# STL\$1RETURN
](r_STL_RETURN.md)
+ [
# STL\$1S3KLIEN
](r_STL_S3CLIENT.md)
+ [
# STL\$1S3CLIENT\$1ERROR
](r_STL_S3CLIENT_ERROR.md)
+ [
# STL\$1SIMPAN
](r_STL_SAVE.md)
+ [
# STL\$1SCAN
](r_STL_SCAN.md)
+ [
# STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS
](r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md)
+ [
# STL\$1SESSION
](r_STL_SESSIONS.md)
+ [
# STL\$1SORT
](r_STL_SORT.md)
+ [
# STL\$1SSHCLIENT\$1ERROR
](r_STL_SSHCLIENT_ERROR.md)
+ [
# STL\$1STREAM\$1SEGS
](r_STL_STREAM_SEGS.md)
+ [
# STL\$1TR\$1CONFLICT
](r_STL_TR_CONFLICT.md)
+ [
# STL\$1UNDONE
](r_STL_UNDONE.md)
+ [
# STL\$1UNIQUE
](r_STL_UNIQUE.md)
+ [
# STL\$1UNLOAD\$1LOG
](r_STL_UNLOAD_LOG.md)
+ [
# STL\$1USAGE\$1CONTROL
](r_STL_USAGE_CONTROL.md)
+ [
# STL\$1USERLOG
](r_STL_USERLOG.md)
+ [
# STL\$1UTILITYTEXT
](r_STL_UTILITYTEXT.md)
+ [
# STL\$1VAKUM
](r_STL_VACUUM.md)
+ [
# STL\$1WINDOW
](r_STL_WINDOW.md)
+ [
# STL\$1WLM\$1ERROR
](r_STL_WLM_ERROR.md)
+ [
# STL\$1WLM\$1RULE\$1ACTION
](r_STL_WLM_RULE_ACTION.md)
+ [
# KUERI STL\$1WLM\$1
](r_STL_WLM_QUERY.md)
# STL\$1AGGR
Menganalisis langkah-langkah eksekusi agregat untuk kueri. Langkah-langkah ini terjadi selama pelaksanaan fungsi agregat dan klausa GROUP BY.
STL\$1AGGR dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1AGGR hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_AGGR.html)
## Kueri Sampel
Mengembalikan informasi tentang langkah-langkah eksekusi agregat untuk SLICE 1 dan TBL 239.
```
select query, segment, bytes, slots, occupied, maxlength, is_diskbased, workmem, type
from stl_aggr where slice=1 and tbl=239
order by rows
limit 10;
```
```
query | segment | bytes | slots | occupied | maxlength | is_diskbased | workmem | type
-------+---------+-------+---------+----------+-----------+--------------+-----------+--------
562 | 1 | 0 | 4194304 | 0 | 0 | f | 383385600 | HASHED
616 | 1 | 0 | 4194304 | 0 | 0 | f | 383385600 | HASHED
546 | 1 | 0 | 4194304 | 0 | 0 | f | 383385600 | HASHED
547 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
685 | 1 | 32 | 4194304 | 1 | 0 | f | 383385600 | HASHED
652 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
680 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
658 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
686 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | f | 0 | PLAIN
695 | 1 | 32 | 4194304 | 1 | 0 | f | 383385600 | HASHED
(10 rows)
```
# STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG
Merekam peringatan saat pengoptimal kueri mengidentifikasi kondisi yang mungkin menunjukkan masalah kinerja. Gunakan tampilan STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG untuk mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan kinerja kueri.
Kueri terdiri dari beberapa segmen, dan setiap segmen terdiri dari satu atau lebih langkah. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pemrosesan kueri](c-query-processing.md).
STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_ALERT_EVENT_LOG.html)
## Catatan penggunaan
Anda dapat menggunakan STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG untuk mengidentifikasi potensi masalah dalam kueri Anda, lalu ikuti praktik untuk mengoptimalkan desain database Anda dan menulis ulang kueri Anda. [Penyetelan kinerja kueri](c-optimizing-query-performance.md) STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG mencatat peringatan berikut:
+ **Statistik hilang**
Statistik hilang. Jalankan ANALISIS berikut pemuatan data atau pembaruan signifikan dan gunakan STATUPDATE dengan operasi COPY. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Praktik terbaik Amazon Redshift untuk mendesain kueri](c_designing-queries-best-practices.md).
+ **Lingkaran bersarang**
Loop bersarang biasanya merupakan produk Cartesian. Evaluasi kueri Anda untuk memastikan bahwa semua tabel yang berpartisipasi digabungkan secara efisien.
+ **Filter yang sangat selektif**
Rasio baris yang dikembalikan ke baris yang dipindai kurang dari 0,05. Baris yang dipindai adalah nilai `rows_pre_user_filter` dan baris yang dikembalikan adalah nilai baris dalam tampilan [STL\$1SCAN](r_STL_SCAN.md) sistem. Menunjukkan bahwa kueri memindai sejumlah besar baris yang luar biasa untuk menentukan set hasil. Ini dapat disebabkan oleh kunci pengurutan yang hilang atau salah. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Sortir kunci](t_Sorting_data.md).
+ **Baris hantu yang berlebihan**
Pemindaian melewatkan sejumlah besar baris yang ditandai sebagai dihapus tetapi tidak disedot, atau baris yang telah disisipkan tetapi tidak dilakukan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tabel penyedot debu](t_Reclaiming_storage_space202.md).
+ **Distribusi besar**
Lebih dari 1.000.000 baris didistribusikan kembali untuk bergabung atau agregasi hash. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Distribusi data untuk optimasi kueri](t_Distributing_data.md).
+ **Siaran besar**
Lebih dari 1.000.000 baris disiarkan untuk bergabung dengan hash. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Distribusi data untuk optimasi kueri](t_Distributing_data.md).
+ **Eksekusi serial**
Gaya redistribusi DS\$1DIST\$1ALL\$1INNER ditunjukkan dalam rencana kueri, yang memaksa eksekusi serial karena seluruh tabel bagian dalam didistribusikan kembali ke satu node. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Distribusi data untuk optimasi kueri](t_Distributing_data.md).
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan peristiwa peringatan untuk empat kueri.
```
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)
```
# STL\$1ANALISIS
Merekam detail untuk [MENGANALISA](r_ANALYZE.md) operasi.
STL\$1ANALYZE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY](SYS_ANALYZE_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_ANALYZE.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut bergabung dengan STV\$1TBL\$1PERM untuk menunjukkan nama tabel dan rincian eksekusi.
```
select distinct a.xid, trim(t.name) as name, a.status, a.rows, a.modified_rows, a.starttime, a.endtime
from stl_analyze a
join stv_tbl_perm t on t.id=a.table_id
where name = 'users'
order by starttime;
xid | name | status | rows | modified_rows | starttime | endtime
-------+-------+-----------------+-------+---------------+---------------------+--------------------
1582 | users | Full | 49990 | 49990 | 2016-09-22 22:02:23 | 2016-09-22 22:02:28
244287 | users | Full | 24992 | 74988 | 2016-10-04 22:50:58 | 2016-10-04 22:51:01
244712 | users | Full | 49984 | 24992 | 2016-10-04 22:56:07 | 2016-10-04 22:56:07
245071 | users | Skipped | 49984 | 0 | 2016-10-04 22:58:17 | 2016-10-04 22:58:17
245439 | users | Skipped | 49984 | 1982 | 2016-10-04 23:00:13 | 2016-10-04 23:00:13
(5 rows)
```
# STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION
Merekam detail untuk operasi analisis kompresi selama perintah COPY atau ANALYZE COMPRESSION.
STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY](r_SYS_ANALYZE_COMPRESSION_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_ANALYZE_COMPRESSION.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut memeriksa rincian analisis kompresi pada `lineitem` tabel dengan perintah COPY terakhir yang dijalankan di sesi yang sama.
```
select xid, tbl, btrim(tablename) as tablename, col, old_encoding, new_encoding, best_compression_encoding, mode
from stl_analyze_compression
where xid = (select xid from stl_query where query = pg_last_copy_id()) order by col;
xid | tbl | tablename | col | old_encoding | new_encoding | best_compression_encoding | mode
------+--------+-----------+-----+-----------------+-----------------+---------------------------+----------------
5308 | 158961 | $lineitem | 0 | mostly32 | az64 | delta | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 1 | mostly32 | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 2 | lzo | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 3 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 4 | bytedict | az64 | bytedict | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 5 | mostly32 | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 6 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 7 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 8 | lzo | lzo | lzo | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 9 | runlength | runlength | runlength | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 10 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 11 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 12 | delta | az64 | az64 | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 13 | bytedict | bytedict | bytedict | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 14 | bytedict | bytedict | bytedict | ON
5308 | 158961 | $lineitem | 15 | text255 | text255 | text255 | ON
(16 rows)
```
# STL\$1BCAST
Log informasi tentang aktivitas jaringan selama pelaksanaan langkah-langkah kueri yang menyiarkan data. Lalu lintas jaringan ditangkap oleh jumlah baris, byte, dan paket yang dikirim melalui jaringan selama langkah tertentu pada irisan tertentu. Durasi langkah adalah perbedaan antara waktu mulai dan akhir yang dicatat.
Untuk mengidentifikasi langkah-langkah siaran dalam kueri, cari label bcast di tampilan SVL\$1QUERY\$1SUMMARY atau jalankan perintah EXPLOW dan kemudian cari atribut langkah yang menyertakan bcast.
STL\$1BCAST dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1BCAST hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_BCAST.html)
### Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan informasi broadcast untuk query di mana ada satu atau lebih paket, dan perbedaan antara awal dan akhir query adalah satu detik atau lebih.
```
select query, slice, step, rows, bytes, packets, datediff(seconds, starttime, endtime)
from stl_bcast
where packets>0 and datediff(seconds, starttime, endtime)>0;
```
```
query | slice | step | rows | bytes | packets | date_diff
-------+-------+------+------+-------+---------+-----------
453 | 2 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
798 | 2 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
1408 | 2 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
2993 | 0 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
5045 | 3 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
8073 | 3 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
8163 | 3 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
9212 | 1 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
9873 | 1 | 5 | 1 | 264 | 1 | 1
(9 rows)
```
# STL\$1COMMIT\$1STATS
Menyediakan metrik yang terkait dengan kinerja komit, termasuk waktu berbagai tahapan komit dan jumlah blok yang dilakukan. Kueri STL\$1COMMIT\$1STATS untuk menentukan bagian transaksi apa yang dihabiskan untuk komit dan berapa banyak antrian yang terjadi.
STL\$1COMMIT\$1STATS hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_COMMIT_STATS.html)
## Contoh kueri
```
select node, datediff(ms,startqueue,startwork) as queue_time,
datediff(ms, startwork, endtime) as commit_time, queuelen
from stl_commit_stats
where xid = 2574
order by node;
node | queue_time | commit_time | queuelen
-----+--------------+-------------+---------
-1 | 0 | 617 | 0
0 | 444950725641 | 616 | 0
1 | 444950725636 | 616 | 0
```
# STL\$1CONNECTION\$1LOG
Log upaya otentikasi dan koneksi dan pemutusan.
STL\$1CONNECTION\$1LOG hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1CONNECTION\$1LOG](SYS_CONNECTION_LOG.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_CONNECTION_LOG.html)
## Kueri Sampel
Untuk melihat detail koneksi terbuka, jalankan kueri berikut.
```
select recordtime, username, dbname, remotehost, remoteport
from stl_connection_log
where event = 'initiating session'
and pid not in
(select pid from stl_connection_log
where event = 'disconnecting session')
order by 1 desc;
recordtime | username | dbname | remotehost | remoteport
--------------------+-------------+------------+---------------+------------
2014-11-06 20:30:06 | rdsdb | dev | [local] |
2014-11-06 20:29:37 | test001 | test | 10.49.42.138 | 11111
2014-11-05 20:30:29 | rdsdb | dev | 10.49.42.138 | 33333
2014-11-05 20:28:35 | rdsdb | dev | [local] |
(4 rows)
```
Contoh berikut mencerminkan upaya otentikasi yang gagal dan koneksi dan pemutusan yang berhasil.
```
select event, recordtime, remotehost, username
from stl_connection_log order by recordtime;
event | recordtime | remotehost | username
-----------------------+---------------------------+--------------+---------
authentication failure | 2012-10-25 14:41:56.96391 | 10.49.42.138 | john
authenticated | 2012-10-25 14:42:10.87613 | 10.49.42.138 | john
initiating session | 2012-10-25 14:42:10.87638 | 10.49.42.138 | john
disconnecting session | 2012-10-25 14:42:19.95992 | 10.49.42.138 | john
(4 rows)
```
Contoh berikut menunjukkan versi driver ODBC, sistem operasi pada mesin klien, dan plugin yang digunakan untuk terhubung ke cluster Amazon Redshift. Dalam contoh ini, plugin yang digunakan adalah untuk otentikasi driver ODBC standar menggunakan nama login dan kata sandi.
```
select driver_version, os_version, plugin_name from stl_connection_log;
driver_version | os_version | plugin_name
----------------------------------------+-----------------------------------+--------------------
Amazon Redshift ODBC Driver 1.4.15.0001 | Darwin 18.7.0 x86_64 | none
Amazon Redshift ODBC Driver 1.4.15.0001 | Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | none
```
Contoh berikut menunjukkan versi sistem operasi pada mesin klien, versi driver, dan versi protokol.
```
select os_version, driver_version, protocol_version from stl_connection_log;
os_version | driver_version | protocol_version
--------------------------------+------------------------------+--------------------
Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | Redshift JDBC Driver 2.0.0.0 | 2
Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | Redshift JDBC Driver 2.0.0.0 | 2
Linux 4.15.0-101-generic x86_64 | Redshift JDBC Driver 2.0.0.0 | 2
```
# STL\$1DDLTEXT
Menangkap pernyataan DDL berikut yang dijalankan pada sistem.
Pernyataan DDL ini mencakup kueri dan objek berikut:
+ BUAT SKEMA, TABEL, TAMPILAN
+ SKEMA DROP, TABEL, TAMPILAN
+ MENGUBAH SKEMA, TABEL
Lihat juga[STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md),[STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md), dan[SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md). Tampilan ini memberikan garis waktu perintah SQL yang dijalankan pada sistem; riwayat ini berguna untuk pemecahan masalah dan untuk membuat jejak audit dari semua aktivitas sistem.
Gunakan kolom STARTTIME dan ENDTIME untuk mengetahui pernyataan mana yang dicatat selama periode waktu tertentu. Blok panjang teks SQL dipecah menjadi baris dengan panjang 200 karakter; kolom SEQUENCE mengidentifikasi fragmen teks yang termasuk dalam satu pernyataan.
STL\$1DDLTEXT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_DDLTEXT.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut mengembalikan catatan yang menyertakan pernyataan DDL yang sebelumnya dijalankan.
```
select xid, starttime, sequence, substring(text,1,40) as text
from stl_ddltext order by xid desc, sequence;
```
Berikut ini adalah contoh output yang menunjukkan empat pernyataan CREATE TABLE. Pernyataan DDL muncul di `text` kolom, yang terpotong agar mudah dibaca.
```
xid | starttime | sequence | text
------+----------------------------+----------+------------------------------------------
1806 | 2013-10-23 00:11:14.709851 | 0 | CREATE TABLE supplier ( s_suppkey int4 N
1806 | 2013-10-23 00:11:14.709851 | 1 | s_comment varchar(101) NOT NULL )
1805 | 2013-10-23 00:11:14.496153 | 0 | CREATE TABLE region ( r_regionkey int4 N
1804 | 2013-10-23 00:11:14.285986 | 0 | CREATE TABLE partsupp ( ps_partkey int8
1803 | 2013-10-23 00:11:14.056901 | 0 | CREATE TABLE part ( p_partkey int8 NOT N
1803 | 2013-10-23 00:11:14.056901 | 1 | ner char(10) NOT NULL , p_retailprice nu
(6 rows)
```
### Rekonstruksi SQL Tersimpan
SQL berikut daftar baris yang disimpan dalam `text` kolom STL\$1DDLTEXT. Baris dipesan oleh `xid` dan`sequence`. Jika SQL asli lebih panjang dari 200 karakter beberapa baris, STL\$1DDLTEXT dapat berisi beberapa baris oleh. `sequence`
```
SELECT xid, sequence, LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END, '') WITHIN GROUP (ORDER BY sequence) as query_statement
FROM stl_ddltext GROUP BY xid, sequence ORDER BY xid, sequence;
```
```
xid | sequence | query_statement
--------+-----------+-----------------
7886671 0 create external schema schema_spectrum_uddh\nfrom data catalog\ndatabase 'spectrum_db_uddh'\niam_role ''\ncreate external database if not exists;
7886752 0 CREATE EXTERNAL TABLE schema_spectrum_uddh.soccer_league\n(\n league_rank smallint,\n prev_rank smallint,\n club_name varchar(15),\n league_name varchar(20),\n league_off decimal(6,2),\n le
7886752 1 ague_def decimal(6,2),\n league_spi decimal(6,2),\n league_nspi smallint\n)\nROW FORMAT DELIMITED \n FIELDS TERMINATED BY ',' \n LINES TERMINATED BY '\\n\\l'\nstored as textfile\nLOCATION 's
7886752 2 3://mybucket-spectrum-uddh/'\ntable properties ('skip.header.line.count'='1');
...
```
Untuk merekonstruksi SQL yang disimpan dalam `text` kolom STL\$1DDLTEXT, jalankan pernyataan SQL berikut. Ini menyatukan pernyataan DDL dari satu atau lebih segmen di `text` kolom. Sebelum menjalankan SQL yang direkonstruksi, ganti setiap (`\n`) karakter khusus dengan baris baru di klien SQL Anda. Hasil pernyataan SELECT berikut menyatukan tiga baris secara berurutan untuk merekonstruksi SQL, di lapangan. `query_statement`
```
SELECT LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END) WITHIN GROUP (ORDER BY sequence) as query_statement
FROM stl_ddltext GROUP BY xid, endtime order by xid, endtime;
```
```
query_statement
--------------
create external schema schema_spectrum_uddh\nfrom data catalog\ndatabase 'spectrum_db_uddh'\niam_role ''\ncreate external database if not exists;
CREATE EXTERNAL TABLE schema_spectrum_uddh.soccer_league\n(\n league_rank smallint,\n prev_rank smallint,\n club_name varchar(15),\n league_name varchar(20),\n league_off decimal(6,2),\n league_def decimal(6,2),\n league_spi decimal(6,2),\n league_nspi smallint\n)\nROW FORMAT DELIMITED \n FIELDS TERMINATED BY ',' \n LINES TERMINATED BY '\\n\\l'\nstored as textfile\nLOCATION 's3://mybucket-spectrum-uddh/'\ntable properties ('skip.header.line.count'='1');
```
# STL\$1DELETE
Menganalisis menghapus langkah-langkah eksekusi untuk kueri.
STL\$1DELETE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1DELETE hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_DELETE.html)
## Kueri Sampel
Untuk membuat baris di STL\$1DELETE, contoh berikut menyisipkan baris ke dalam tabel EVENT dan kemudian menghapusnya.
Pertama, masukkan baris ke dalam tabel EVENT dan verifikasi bahwa itu dimasukkan.
```
insert into event(eventid,venueid,catid,dateid,eventname)
values ((select max(eventid)+1 from event),95,9,1857,'Lollapalooza');
```
```
select * from event
where eventname='Lollapalooza'
order by eventid;
```
```
eventid | venueid | catid | dateid | eventname | starttime
---------+---------+-------+--------+--------------+---------------------
4274 | 102 | 9 | 1965 | Lollapalooza | 2008-05-01 19:00:00
4684 | 114 | 9 | 2105 | Lollapalooza | 2008-10-06 14:00:00
5673 | 128 | 9 | 1973 | Lollapalooza | 2008-05-01 15:00:00
5740 | 51 | 9 | 1933 | Lollapalooza | 2008-04-17 15:00:00
5856 | 119 | 9 | 1831 | Lollapalooza | 2008-01-05 14:00:00
6040 | 126 | 9 | 2145 | Lollapalooza | 2008-11-15 15:00:00
7972 | 92 | 9 | 2026 | Lollapalooza | 2008-07-19 19:30:00
8046 | 65 | 9 | 1840 | Lollapalooza | 2008-01-14 15:00:00
8518 | 48 | 9 | 1904 | Lollapalooza | 2008-03-19 15:00:00
8799 | 95 | 9 | 1857 | Lollapalooza |
(10 rows)
```
Sekarang, hapus baris yang Anda tambahkan ke tabel EVENT dan verifikasi bahwa itu telah dihapus.
```
delete from event
where eventname='Lollapalooza' and eventid=(select max(eventid) from event);
```
```
select * from event
where eventname='Lollapalooza'
order by eventid;
```
```
eventid | venueid | catid | dateid | eventname | starttime
---------+---------+-------+--------+--------------+---------------------
4274 | 102 | 9 | 1965 | Lollapalooza | 2008-05-01 19:00:00
4684 | 114 | 9 | 2105 | Lollapalooza | 2008-10-06 14:00:00
5673 | 128 | 9 | 1973 | Lollapalooza | 2008-05-01 15:00:00
5740 | 51 | 9 | 1933 | Lollapalooza | 2008-04-17 15:00:00
5856 | 119 | 9 | 1831 | Lollapalooza | 2008-01-05 14:00:00
6040 | 126 | 9 | 2145 | Lollapalooza | 2008-11-15 15:00:00
7972 | 92 | 9 | 2026 | Lollapalooza | 2008-07-19 19:30:00
8046 | 65 | 9 | 1840 | Lollapalooza | 2008-01-14 15:00:00
8518 | 48 | 9 | 1904 | Lollapalooza | 2008-03-19 15:00:00
(9 rows)
```
Kemudian kueri stl\$1delete untuk melihat langkah-langkah eksekusi untuk penghapusan. Dalam contoh ini, kueri mengembalikan lebih dari 300 baris, sehingga output di bawah ini dipersingkat untuk tujuan tampilan.
```
select query, slice, segment, step, tasknum, rows, tbl from stl_delete order by query;
```
```
query | slice | segment | step | tasknum | rows | tbl
-------+-------+---------+------+---------+------+--------
7 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 100000
7 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 100000
8 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 100001
8 | 1 | 0 | 1 | 2 | 0 | 100001
9 | 0 | 0 | 1 | 4 | 0 | 100002
9 | 1 | 0 | 1 | 4 | 0 | 100002
10 | 0 | 0 | 1 | 6 | 0 | 100003
10 | 1 | 0 | 1 | 6 | 0 | 100003
11 | 0 | 0 | 1 | 8 | 0 | 100253
11 | 1 | 0 | 1 | 8 | 0 | 100253
12 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 100255
12 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 100255
13 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 100257
13 | 1 | 0 | 1 | 2 | 0 | 100257
14 | 0 | 0 | 1 | 4 | 0 | 100259
14 | 1 | 0 | 1 | 4 | 0 | 100259
...
```
# STL\$1DISK\$1FULL\$1DIAG
Log informasi tentang kesalahan yang direkam saat disk penuh.
STL\$1DISK\$1FULL\$1DIAG hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_DISK_FULL_DIAG.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan rincian tentang data yang disimpan ketika ada kesalahan disk penuh.
```
select * from stl_disk_full_diag
```
Contoh berikut mengkonversi `currenttime` ke stempel waktu.
```
select '2000-01-01'::timestamp + (currenttime/1000000.0)* interval '1 second' as currenttime,node_num,query_id,temp_blocks from pg_catalog.stl_disk_full_diag;
```
```
currenttime | node_num | query_id | temp_blocks
----------------------------+----------+----------+-------------
2019-05-18 19:19:18.609338 | 0 | 569399 | 70982
2019-05-18 19:37:44.755548 | 0 | 569580 | 70982
2019-05-20 13:37:20.566916 | 0 | 597424 | 70869
```
# STL\$1DIST
Log informasi tentang aktivitas jaringan selama pelaksanaan langkah-langkah kueri yang mendistribusikan data. Lalu lintas jaringan ditangkap oleh jumlah baris, byte, dan paket yang dikirim melalui jaringan selama langkah tertentu pada irisan tertentu. Durasi langkah adalah perbedaan antara waktu mulai dan akhir yang dicatat.
Untuk mengidentifikasi langkah distribusi dalam kueri, cari label dist di tampilan QUERY\$1SUMMARY atau jalankan perintah EXPLOW lalu cari atribut langkah yang menyertakan dist.
STL\$1DIST dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1DIST hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_DIST.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan informasi distribusi untuk query dengan satu atau lebih paket dan durasi lebih besar dari nol.
```
select query, slice, step, rows, bytes, packets,
datediff(seconds, starttime, endtime) as duration
from stl_dist
where packets>0 and datediff(seconds, starttime, endtime)>0
order by query
limit 10;
```
```
query | slice | step | rows | bytes | packets | duration
--------+-------+------+--------+---------+---------+-----------
567 | 1 | 4 | 49990 | 6249564 | 707 | 1
630 | 0 | 5 | 8798 | 408404 | 46 | 2
645 | 1 | 4 | 8798 | 408404 | 46 | 1
651 | 1 | 5 | 192497 | 9226320 | 1039 | 6
669 | 1 | 4 | 192497 | 9226320 | 1039 | 4
675 | 1 | 5 | 3766 | 194656 | 22 | 1
696 | 0 | 4 | 3766 | 194656 | 22 | 1
705 | 0 | 4 | 930 | 44400 | 5 | 1
111525 | 0 | 3 | 68 | 17408 | 2 | 1
(9 rows)
```
# STL\$1ERROR
Merekam kesalahan pemrosesan internal yang dihasilkan oleh mesin database Amazon Redshift. STL\$1ERROR tidak merekam kesalahan atau pesan SQL. Informasi dalam STL\$1ERROR berguna untuk memecahkan masalah kesalahan tertentu. Seorang insinyur AWS dukungan mungkin meminta Anda untuk memberikan informasi ini sebagai bagian dari proses pemecahan masalah.
STL\$1ERROR terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
Untuk daftar kode kesalahan yang dapat dihasilkan saat memuat data dengan perintah Copy, lihat[Referensi kesalahan muat](r_Load_Error_Reference.md).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_ERROR.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengambil informasi kesalahan dari STL\$1ERROR.
```
select process, errcode, linenum as line,
trim(error) as err
from stl_error;
process | errcode | line | err
--------------+---------+------+------------------------------------------------------------------
padbmaster | 8001 | 194 | Path prefix: s3://redshift-downloads/testnulls/venue.txt*
padbmaster | 8001 | 529 | Listing bucket=redshift-downloads prefix=tests/category-csv-quotes
padbmaster | 2 | 190 | database "template0" is not currently accepting connections
padbmaster | 32 | 1956 | pq_flush: could not send data to client: Broken pipe
(4 rows)
```
# STL\$1JELASKAN
Menampilkan rencana EXPLORE untuk kueri yang telah dikirimkan untuk dieksekusi.
STL\$1EXPLOW dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1EXPLOW hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1JELASKAN](SYS_QUERY_EXPLAIN.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_EXPLAIN.html)
## Kueri Sampel
Pertimbangkan output EXPLOW berikut untuk kueri gabungan agregat:
```
explain select avg(datediff(day, listtime, saletime)) as avgwait
from sales, listing where sales.listid = listing.listid;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
XN Aggregate (cost=6350.30..6350.31 rows=1 width=16)
-> XN Hash Join DS_DIST_NONE (cost=47.08..6340.89 rows=3766 width=16)
Hash Cond: ("outer".listid = "inner".listid)
-> XN Seq Scan on listing (cost=0.00..1924.97 rows=192497 width=12)
-> XN Hash (cost=37.66..37.66 rows=3766 width=12)
-> XN Seq Scan on sales (cost=0.00..37.66 rows=3766 width=12)
(6 rows)
```
Jika Anda menjalankan kueri ini dan ID kuerinya adalah 10, Anda dapat menggunakan tabel STL\$1EXPLOW untuk melihat jenis informasi yang sama yang dikembalikan oleh perintah EXPLORE:
```
select query,nodeid,parentid,substring(plannode from 1 for 30),
substring(info from 1 for 20) from stl_explain
where query=10 order by 1,2;
query| nodeid |parentid| substring | substring
-----+--------+--------+--------------------------------+-------------------
10 | 1 | 0 |XN Aggregate (cost=6717.61..6 |
10 | 2 | 1 | -> XN Merge Join DS_DIST_NO | Merge Cond:("outer"
10 | 3 | 2 | -> XN Seq Scan on lis |
10 | 4 | 2 | -> XN Seq Scan on sal |
(4 rows)
```
Pertimbangkan kueri berikut:
```
select event.eventid, sum(pricepaid)
from event, sales
where event.eventid=sales.eventid
group by event.eventid order by 2 desc;
eventid | sum
--------+----------
289 | 51846.00
7895 | 51049.00
1602 | 50301.00
851 | 49956.00
7315 | 49823.00
...
```
Jika ID kueri ini adalah 15, kueri tampilan sistem berikut mengembalikan node rencana yang telah selesai. Dalam hal ini, urutan node dibalik untuk menunjukkan urutan eksekusi yang sebenarnya:
```
select query,nodeid,parentid,substring(plannode from 1 for 56)
from stl_explain where query=15 order by 1, 2 desc;
query|nodeid|parentid| substring
-----+------+--------+--------------------------------------------------------
15 | 8 | 7 | -> XN Seq Scan on eve
15 | 7 | 5 | -> XN Hash(cost=87.98..87.9
15 | 6 | 5 | -> XN Seq Scan on sales(cos
15 | 5 | 4 | -> XN Hash Join DS_DIST_OUTER(cos
15 | 4 | 3 | -> XN HashAggregate(cost=862286577.07..
15 | 3 | 2 | -> XN Sort(cost=1000862287175.47..10008622871
15 | 2 | 1 | -> XN Network(cost=1000862287175.47..1000862287197.
15 | 1 | 0 |XN Merge(cost=1000862287175.47..1000862287197.46 rows=87
(8 rows)
```
Kueri berikut mengambil kueri IDs untuk setiap rencana kueri yang berisi fungsi jendela:
```
select query, trim(plannode) from stl_explain
where plannode like '%Window%';
query| btrim
-----+------------------------------------------------------------------------
26 | -> XN Window(cost=1000985348268.57..1000985351256.98 rows=170 width=33)
27 | -> XN Window(cost=1000985348268.57..1000985351256.98 rows=170 width=33)
(2 rows)
```
# STL\$1FILE\$1SCAN
Mengembalikan file yang dibaca Amazon Redshift saat memuat data dengan menggunakan perintah COPY.
Menanyakan tampilan ini dapat membantu memecahkan masalah kesalahan pemuatan data. STL\$1FILE\$1SCAN dapat sangat membantu dengan menentukan masalah dalam pemuatan data paralel, karena beban data paralel biasanya memuat banyak file dengan satu perintah COPY.
STL\$1FILE\$1SCAN terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1FILE\$1SCAN hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1LOAD\$1DETAIL](SYS_LOAD_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_FILE_SCAN.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut mengambil nama dan waktu muat file apa pun yang membutuhkan lebih dari 1.000.000 mikrodetik untuk dibaca Amazon Redshift.
```
select trim(name)as name, loadtime from stl_file_scan
where loadtime > 1000000;
```
Query ini mengembalikan contoh output berikut.
```
name | loadtime
---------------------------+----------
listings_pipe.txt | 9458354
allusers_pipe.txt | 2963761
allevents_pipe.txt | 1409135
tickit/listings_pipe.txt | 7071087
tickit/allevents_pipe.txt | 1237364
tickit/allusers_pipe.txt | 2535138
listings_pipe.txt | 6706370
allusers_pipe.txt | 3579461
allevents_pipe.txt | 1313195
tickit/allusers_pipe.txt | 3236060
tickit/listings_pipe.txt | 4980108
(11 rows)
```
# STL\$1HASH
Menganalisis langkah-langkah eksekusi hash untuk kueri.
STL\$1HASH dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1HASH hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_HASH.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan informasi tentang jumlah partisi yang digunakan dalam hash untuk query 720, dan menunjukkan bahwa tidak ada langkah berjalan pada disk.
```
select slice, rows, bytes, occupied, workmem, num_parts, est_rows, num_blocks_permitted, is_diskbased
from stl_hash
where query=720 and segment=5
order by slice;
```
```
slice | rows | bytes | occupied | workmem | num_parts | est_rows | num_blocks_permitted | is_diskbased
-------+------+--------+----------+----------+-----------+----------+----------------------+--------------
0 | 145 | 585800 | 1 | 88866816 | 16 | 1 | 52 f
1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 16 | 1 | 52 f
(2 rows)
```
# STL\$1HASHJOIN
Menganalisis langkah eksekusi gabungan hash untuk kueri.
STL\$1HASHJOIN dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1HASHJOIN hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_HASHJOIN.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan jumlah partisi yang digunakan dalam bergabung hash untuk query 720.
```
select query, slice, tbl, num_parts
from stl_hashjoin
where query=720 limit 10;
```
```
query | slice | tbl | num_parts
-------+-------+-----+-----------
720 | 0 | 243 | 1
720 | 1 | 243 | 1
(2 rows)
```
# STL\$1INSERT
Analisis menyisipkan langkah-langkah eksekusi untuk kueri.
STL\$1INSERT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1INSERT hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_INSERT.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan langkah-langkah eksekusi insert untuk query terbaru.
```
select slice, segment, step, tasknum, rows, tbl
from stl_insert
where query=pg_last_query_id();
```
```
slice | segment | step | tasknum | rows | tbl
-------+---------+------+---------+-------+--------
0 | 2 | 2 | 15 | 24958 | 100548
1 | 2 | 2 | 15 | 25032 | 100548
(2 rows)
```
# STL\$1LIMIT
Menganalisis langkah-langkah eksekusi yang terjadi ketika klausa LIMIT digunakan dalam kueri SELECT.
STL\$1LIMIT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1LIMIT hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_LIMIT.html)
## Kueri Sampel
Untuk menghasilkan baris di STL\$1LIMIT, contoh ini pertama-tama menjalankan kueri berikut terhadap tabel VENUE menggunakan klausa LIMIT.
```
select * from venue
order by 1
limit 10;
```
```
venueid | venuename | venuecity | venuestate | venueseats
---------+----------------------------+-----------------+------------+------------
1 | Toyota Park | Bridgeview | IL | 0
2 | Columbus Crew Stadium | Columbus | OH | 0
3 | RFK Stadium | Washington | DC | 0
4 | CommunityAmerica Ballpark | Kansas City | KS | 0
5 | Gillette Stadium | Foxborough | MA | 68756
6 | New York Giants Stadium | East Rutherford | NJ | 80242
7 | BMO Field | Toronto | ON | 0
8 | The Home Depot Center | Carson | CA | 0
9 | Dick's Sporting Goods Park | Commerce City | CO | 0
10 | Pizza Hut Park | Frisco | TX | 0
(10 rows)
```
Selanjutnya, jalankan kueri berikut untuk menemukan ID kueri dari kueri terakhir yang Anda jalankan terhadap tabel VENUE.
```
select max(query)
from stl_query;
```
```
max
--------
127128
(1 row)
```
Secara opsional, Anda dapat menjalankan kueri berikut untuk memverifikasi bahwa ID kueri sesuai dengan kueri LIMIT yang sebelumnya Anda jalankan.
```
select query, trim(querytxt)
from stl_query
where query=127128;
```
```
query | btrim
--------+------------------------------------------
127128 | select * from venue order by 1 limit 10;
(1 row)
```
Akhirnya, jalankan query berikut untuk mengembalikan informasi tentang query LIMIT dari tabel STL\$1LIMIT.
```
select slice, segment, step, starttime, endtime, tasknum
from stl_limit
where query=127128
order by starttime, endtime;
```
```
slice | segment | step | starttime | endtime | tasknum
-------+---------+------+----------------------------+----------------------------+---------
1 | 1 | 3 | 2013-09-06 22:56:43.608114 | 2013-09-06 22:56:43.609383 | 15
0 | 1 | 3 | 2013-09-06 22:56:43.608708 | 2013-09-06 22:56:43.609521 | 15
10000 | 2 | 2 | 2013-09-06 22:56:43.612506 | 2013-09-06 22:56:43.612668 | 0
(3 rows)
```
# STL\$1LOAD\$1COMMIT
Mengembalikan informasi untuk melacak atau memecahkan masalah beban data.
Tampilan ini mencatat kemajuan setiap file data saat dimuat ke dalam tabel database.
STL\$1LOAD\$1COMMIT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1LOAD\$1COMMITS hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1LOAD\$1DETAIL](SYS_LOAD_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_LOAD_COMMITS.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan rincian untuk operasi COPY terakhir.
```
select query, trim(filename) as file, curtime as updated
from stl_load_commits
where query = pg_last_copy_id();
query | file | updated
-------+----------------------------------+----------------------------
28554 | s3://dw-tickit/category_pipe.txt | 2013-11-01 17:14:52.648486
(1 row)
```
Kueri berikut berisi entri untuk beban baru tabel dalam database TICKIT:
```
select query, trim(filename), curtime
from stl_load_commits
where filename like '%tickit%' order by query;
```
```
query | btrim | curtime
-------+---------------------------+----------------------------
22475 | tickit/allusers_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:23.274186
22478 | tickit/venue_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:25.070604
22480 | tickit/category_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:27.333472
22482 | tickit/date2008_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:28.608305
22485 | tickit/allevents_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:29.99489
22487 | tickit/listings_pipe.txt | 2013-02-08 20:58:37.632939
22593 | tickit/allusers_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:08.400491
22596 | tickit/venue_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:10.056055
22598 | tickit/category_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:11.465049
22600 | tickit/date2008_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:12.461502
22603 | tickit/allevents_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:14.785124
22605 | tickit/listings_pipe.txt | 2013-02-08 21:04:20.170594
(12 rows)
```
Fakta bahwa catatan ditulis ke file log untuk tampilan sistem ini tidak berarti bahwa beban dilakukan dengan sukses sebagai bagian dari transaksi yang berisi. Untuk memverifikasi komit pemuatan, kueri tampilan STL\$1UTILITYTEXT dan cari catatan COMMIT yang sesuai dengan transaksi COPY. Misalnya, kueri ini bergabung dengan STL\$1LOAD\$1COMMITS dan STL\$1QUERY berdasarkan subquery terhadap STL\$1UTILITYTEXT:
```
select l.query,rtrim(l.filename),q.xid
from stl_load_commits l, stl_query q
where l.query=q.query
and exists
(select xid from stl_utilitytext where xid=q.xid and rtrim("text")='COMMIT');
query | rtrim | xid
-------+---------------------------+-------
22600 | tickit/date2008_pipe.txt | 68311
22480 | tickit/category_pipe.txt | 68066
7508 | allusers_pipe.txt | 23365
7552 | category_pipe.txt | 23415
7576 | allevents_pipe.txt | 23429
7516 | venue_pipe.txt | 23390
7604 | listings_pipe.txt | 23445
22596 | tickit/venue_pipe.txt | 68309
22605 | tickit/listings_pipe.txt | 68316
22593 | tickit/allusers_pipe.txt | 68305
22485 | tickit/allevents_pipe.txt | 68071
7561 | allevents_pipe.txt | 23429
7541 | category_pipe.txt | 23415
7558 | date2008_pipe.txt | 23428
22478 | tickit/venue_pipe.txt | 68065
526 | date2008_pipe.txt | 2572
7466 | allusers_pipe.txt | 23365
22482 | tickit/date2008_pipe.txt | 68067
22598 | tickit/category_pipe.txt | 68310
22603 | tickit/allevents_pipe.txt | 68315
22475 | tickit/allusers_pipe.txt | 68061
547 | date2008_pipe.txt | 2572
22487 | tickit/listings_pipe.txt | 68072
7531 | venue_pipe.txt | 23390
7583 | listings_pipe.txt | 23445
(25 rows)
```
Contoh berikut menyoroti is\$1partial dan start\$1offset nilai kolom.
```
-- Single large file copy without scan range
SELECT count(*) FROM stl_load_commits WHERE query = pg_last_copy_id();
1
-- Single large uncompressed, delimited file copy with scan range
SELECT count(*) FROM stl_load_commits WHERE query = pg_last_copy_id();
16
-- Scan range offset logging in the file at 64MB boundary.
SELECT start_offset FROM stl_load_commits
WHERE query = pg_last_copy_id() ORDER BY start_offset;
0
67108864
134217728
201326592
268435456
335544320
402653184
469762048
536870912
603979776
671088640
738197504
805306368
872415232
939524096
1006632960
```
# STL\$1LOAD\$1ERRORS
Menampilkan catatan semua kesalahan pemuatan Amazon Redshift.
STL\$1LOAD\$1ERRORS berisi riwayat semua kesalahan pemuatan Amazon Redshift. Lihat [Referensi kesalahan muat](r_Load_Error_Reference.md) daftar lengkap kemungkinan kesalahan dan penjelasan pemuatan.
Kueri [STL\$1LOADERROR\$1DETAIL](r_STL_LOADERROR_DETAIL.md) untuk detail tambahan, seperti baris dan kolom data yang tepat tempat terjadi kesalahan penguraian, setelah Anda menanyakan STL\$1LOAD\$1ERRORS untuk mengetahui informasi umum tentang kesalahan tersebut.
STL\$1LOAD\$1ERRORS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1LOAD\$1ERRORS hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL](SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_LOAD_ERRORS.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menggabungkan STL\$1LOAD\$1ERRORS ke STL\$1LOADERROR\$1DETAIL untuk melihat kesalahan detail yang terjadi selama pemuatan terbaru.
```
select d.query, substring(d.filename,14,20),
d.line_number as line,
substring(d.value,1,16) as value,
substring(le.err_reason,1,48) as err_reason
from stl_loaderror_detail d, stl_load_errors le
where d.query = le.query
and d.query = pg_last_copy_id();
query | substring | line | value | err_reason
-------+-------------------+------+----------+----------------------------
558| allusers_pipe.txt | 251 | 251 | String contains invalid or
unsupported UTF8 code
558| allusers_pipe.txt | 251 | ZRU29FGR | String contains invalid or
unsupported UTF8 code
558| allusers_pipe.txt | 251 | Kaitlin | String contains invalid or
unsupported UTF8 code
558| allusers_pipe.txt | 251 | Walter | String contains invalid or
unsupported UTF8 code
```
Contoh berikut menggunakan STL\$1LOAD\$1ERRORS dengan STV\$1TBL\$1PERM untuk membuat tampilan baru, dan kemudian menggunakan tampilan itu untuk menentukan kesalahan apa yang terjadi saat memuat data ke dalam tabel EVENT:
```
create view loadview as
(select distinct tbl, trim(name) as table_name, query, starttime,
trim(filename) as input, line_number, colname, err_code,
trim(err_reason) as reason
from stl_load_errors sl, stv_tbl_perm sp
where sl.tbl = sp.id);
```
Selanjutnya, query berikut benar-benar mengembalikan kesalahan terakhir yang terjadi saat memuat tabel EVENT:
```
select table_name, query, line_number, colname, starttime,
trim(reason) as error
from loadview
where table_name ='event'
order by line_number limit 1;
```
Query mengembalikan kesalahan beban terakhir yang terjadi untuk tabel EVENT. Jika tidak ada kesalahan beban terjadi, kueri mengembalikan nol baris. Dalam contoh ini, query mengembalikan kesalahan tunggal:
```
table_name | query | line_number | colname | error | starttime
------+-----+----+----+--------------------------------------------------------+----------------------
event | 309 | 0 | 5 | Error in Timestamp value or format [%Y-%m-%d %H:%M:%S] | 2014-04-22 15:12:44
(1 row)
```
**Dalam kasus di mana perintah COPY secara otomatis membagi data file besar, tidak terkompresi, dibatasi teks untuk memfasilitasi paralelisme, kolom *line\$1number, is\$1partial, dan start\$1offset* menampilkan informasi yang berkaitan dengan pemisahan.** (Nomor baris tidak dapat diketahui jika nomor baris dari file asli tidak tersedia.)
```
--scan ranges information
SELECT line_number, POSITION, btrim(raw_line), btrim(raw_field_value),
btrim(err_reason), is_partial, start_offset FROM stl_load_errors
WHERE query = pg_last_copy_id();
--result
-1,51,"1008771|13463413|463414|2|28.00|38520.72|0.06|0.07|NO|1998-08-30|1998-09-25|1998-09-04|TAKE BACK RETURN|RAIL|ans cajole sly","NO","Char length exceeds DDL length",1,67108864
```
# STL\$1LOADERROR\$1DETAIL
Menampilkan log kesalahan penguraian data yang terjadi saat menggunakan perintah COPY untuk memuat tabel. Untuk menghemat ruang disk, maksimum 20 kesalahan per irisan node dicatat untuk setiap operasi pemuatan.
Kesalahan parse terjadi ketika Amazon Redshift tidak dapat mengurai bidang dalam baris data saat memuatnya ke dalam tabel. Misalnya, jika kolom tabel mengharapkan tipe data integer dan file data berisi serangkaian huruf di bidang itu, itu menyebabkan kesalahan penguraian.
Kueri STL\$1LOADERROR\$1DETAIL untuk detail tambahan, seperti baris dan kolom data yang tepat tempat terjadi kesalahan penguraian, setelah Anda menanyakan [STL\$1LOAD\$1ERRORS](r_STL_LOAD_ERRORS.md) untuk mengetahui informasi umum tentang kesalahan tersebut.
Tampilan STL\$1LOADERROR\$1DETAIL berisi semua kolom data termasuk dan sebelum kolom tempat kesalahan parse terjadi. Gunakan bidang VALUE untuk melihat nilai data yang sebenarnya diuraikan di kolom ini, termasuk kolom yang diuraikan dengan benar hingga kesalahan.
Tampilan ini dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1LOADERROR\$1DETAIL hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL](SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_LOADERROR_DETAIL.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut menggabungkan STL\$1LOAD\$1ERRORS ke STL\$1LOADERROR\$1DETAIL untuk melihat detail kesalahan penguraian yang terjadi saat memuat tabel EVENT, yang memiliki ID tabel 100133:
```
select d.query, d.line_number, d.value,
le.raw_line, le.err_reason
from stl_loaderror_detail d, stl_load_errors le
where
d.query = le.query
and tbl = 100133;
```
Output sampel berikut menunjukkan kolom yang berhasil dimuat, termasuk kolom dengan kesalahan. Dalam contoh ini, dua kolom berhasil dimuat sebelum kesalahan penguraian terjadi di kolom ketiga, di mana string karakter salah diurai untuk bidang yang mengharapkan bilangan bulat. Karena bidang mengharapkan bilangan bulat, itu mengurai string “aaa”, yang merupakan data yang tidak diinisialisasi, sebagai null dan menghasilkan kesalahan parse. Output menunjukkan nilai mentah, nilai yang diuraikan, dan alasan kesalahan:
```
query | line_number | value | raw_line | err_reason
-------+-------------+-------+----------+----------------
4 | 3 | 1201 | 1201 | Invalid digit
4 | 3 | 126 | 126 | Invalid digit
4 | 3 | | aaa | Invalid digit
(3 rows)
```
Ketika kueri bergabung dengan STL\$1LOAD\$1ERRORS dan STL\$1LOADERROR\$1DETAIL, ini menampilkan alasan kesalahan untuk setiap kolom di baris data, yang berarti bahwa kesalahan terjadi di baris itu. Baris terakhir dalam hasil adalah kolom aktual di mana kesalahan parse terjadi.
# STL\$1MERGE
Menganalisis langkah-langkah eksekusi gabungan untuk kueri. Langkah-langkah ini terjadi ketika hasil operasi paralel (seperti jenis dan gabungan) digabungkan untuk pemrosesan selanjutnya.
STL\$1MERGE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1MERGE hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_MERGE.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan 10 hasil eksekusi gabungan.
```
select query, step, starttime, endtime, tasknum, rows
from stl_merge
limit 10;
```
```
query | step | starttime | endtime | tasknum | rows
-------+------+---------------------+---------------------+---------+------
9 | 0 | 2013-08-12 20:08:14 | 2013-08-12 20:08:14 | 0 | 0
12 | 0 | 2013-08-12 20:09:10 | 2013-08-12 20:09:10 | 0 | 0
15 | 0 | 2013-08-12 20:10:24 | 2013-08-12 20:10:24 | 0 | 0
20 | 0 | 2013-08-12 20:11:27 | 2013-08-12 20:11:27 | 0 | 0
26 | 0 | 2013-08-12 20:12:28 | 2013-08-12 20:12:28 | 0 | 0
32 | 0 | 2013-08-12 20:14:33 | 2013-08-12 20:14:33 | 0 | 0
38 | 0 | 2013-08-12 20:16:43 | 2013-08-12 20:16:43 | 0 | 0
44 | 0 | 2013-08-12 20:17:05 | 2013-08-12 20:17:05 | 0 | 0
50 | 0 | 2013-08-12 20:18:48 | 2013-08-12 20:18:48 | 0 | 0
56 | 0 | 2013-08-12 20:20:48 | 2013-08-12 20:20:48 | 0 | 0
(10 rows)
```
# STL\$1MERGEJOIN
Menganalisis langkah-langkah eksekusi gabungan gabungan untuk kueri.
STL\$1MERGEJOIN dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1MERGEJOIN hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_MERGEJOIN.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan hasil gabungan gabungan untuk kueri terbaru.
```
select sum(s.qtysold), e.eventname
from event e, listing l, sales s
where e.eventid=l.eventid
and l.listid= s.listid
group by e.eventname;
select * from stl_mergejoin where query=pg_last_query_id();
```
```
userid | query | slice | segment | step | starttime | endtime | tasknum | rows | tbl
--------+-------+-------+---------+------+---------------------+---------------------+---------+------+-----
100 | 27399 | 3 | 4 | 4 | 2013-10-02 16:30:41 | 2013-10-02 16:30:41 | 19 |43428 | 240
100 | 27399 | 0 | 4 | 4 | 2013-10-02 16:30:41 | 2013-10-02 16:30:41 | 19 |43159 | 240
100 | 27399 | 2 | 4 | 4 | 2013-10-02 16:30:41 | 2013-10-02 16:30:41 | 19 |42778 | 240
100 | 27399 | 1 | 4 | 4 | 2013-10-02 16:30:41 | 2013-10-02 16:30:41 | 19 |43091 | 240
```
# STL\$1MV\$1STATE
Tampilan STL\$1MV\$1STATE berisi baris untuk setiap transisi status dari tampilan terwujud.
Untuk informasi lebih lanjut tentang tampilan terwujud, lihat[Tampilan terwujud di Amazon Redshift](materialized-view-overview.md).
STL\$1MV\$1STATE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1MV\$1STATE](SYS_MV_STATE.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_MV_STATE.html)
Tabel berikut menunjukkan contoh kombinasi `event_desc` dan`state`.
```
event_desc | state
-------------------------+---------------
TRUNCATE | Recompute
TRUNCATE | Recompute
Small table conversion | Recompute
Vacuum | Recompute
Column was renamed | Unrefreshable
Column was dropped | Unrefreshable
Table was renamed | Unrefreshable
Column type was changed | Unrefreshable
Schema name was changed | Unrefreshable
```
## Contoh kueri
Untuk melihat log transisi status tampilan terwujud, jalankan kueri berikut.
```
select * from stl_mv_state;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut:
```
userid | starttime | xid | event_desc | db_name | base_table_schema | base_table_name | mv_schema | mv_name | state
--------+----------------------------+------+-----------------------------+---------+----------------------+----------------------+----------------------+---------------+---------------
138 | 2020-02-14 02:21:25.578885 | 5180 | TRUNCATE | dev | public | mv_base_table | public | mv_test | Recompute
138 | 2020-02-14 02:21:56.846774 | 5275 | Column was dropped | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
100 | 2020-02-13 22:09:53.041228 | 1794 | Column was renamed | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
1 | 2020-02-13 22:10:23.630914 | 1893 | ALTER TABLE ALTER SORTKEY | dev | public | mv_base_table_sorted | public | mv_test | Recompute
1 | 2020-02-17 22:57:22.497989 | 8455 | ALTER TABLE ALTER DISTSTYLE | dev | public | mv_base_table | public | mv_test | Recompute
173 | 2020-02-17 22:57:23.591434 | 8504 | Table was renamed | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
173 | 2020-02-17 22:57:27.229423 | 8592 | Column type was changed | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
197 | 2020-02-17 22:59:06.212569 | 9668 | TRUNCATE | dev | schemaf796e415850f4f | mv_base_table | schemaf796e415850f4f | mv_test | Recompute
138 | 2020-02-14 02:21:55.705655 | 5226 | Column was renamed | dev | | mv_base_table | public | mv_test | Unrefreshable
1 | 2020-02-14 02:22:26.292434 | 5325 | ALTER TABLE ALTER SORTKEY | dev | public | mv_base_table_sorted | public | mv_test | Recompute
```
# STL\$1NESTLOOP
Menganalisis langkah-langkah eksekusi gabungan loop bersarang untuk kueri.
STL\$1NESTLOOP dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1NESTLOOP hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_NESTLOOP.html)
## Kueri Sampel
Karena kueri berikut mengabaikan untuk bergabung dengan tabel CATEGORY, ia menghasilkan produk Cartesian sebagian, yang tidak direkomendasikan. Hal ini ditunjukkan di sini untuk mengilustrasikan loop bersarang.
```
select count(event.eventname), event.eventname, category.catname, date.caldate
from event, category, date
where event.dateid = date.dateid
group by event.eventname, category.catname, date.caldate;
```
Kueri berikut menunjukkan hasil dari query sebelumnya dalam tampilan STL\$1NESTLOOP.
```
select query, slice, segment as seg, step,
datediff(msec, starttime, endtime) as duration, tasknum, rows, tbl
from stl_nestloop
where query = pg_last_query_id();
```
```
query | slice | seg | step | duration | tasknum | rows | tbl
-------+-------+-----+------+----------+---------+-------+-----
6028 | 0 | 4 | 5 | 41 | 22 | 24277 | 240
6028 | 1 | 4 | 5 | 26 | 23 | 24189 | 240
6028 | 3 | 4 | 5 | 25 | 23 | 24376 | 240
6028 | 2 | 4 | 5 | 54 | 22 | 23936 | 240
```
# STL\$1PARSE
Menganalisis langkah-langkah kueri yang mengurai string menjadi nilai biner untuk pemuatan.
STL\$1PARSE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1PARSE hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_PARSE.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan semua hasil langkah query untuk slice 1 dan segmen 0 di mana string diuraikan ke dalam nilai-nilai biner.
```
select query, step, starttime, endtime, tasknum, rows
from stl_parse
where slice=1 and segment=0;
```
```
query | step | starttime | endtime | tasknum | rows
-------+------+---------------------+---------------------+---------+--------
669 | 1 | 2013-08-12 22:35:13 | 2013-08-12 22:35:17 | 32 | 192497
696 | 1 | 2013-08-12 22:35:49 | 2013-08-12 22:35:49 | 32 | 0
525 | 1 | 2013-08-12 22:32:03 | 2013-08-12 22:32:03 | 13 | 49990
585 | 1 | 2013-08-12 22:33:18 | 2013-08-12 22:33:19 | 13 | 202
621 | 1 | 2013-08-12 22:34:03 | 2013-08-12 22:34:03 | 27 | 365
651 | 1 | 2013-08-12 22:34:47 | 2013-08-12 22:34:53 | 35 | 192497
590 | 1 | 2013-08-12 22:33:28 | 2013-08-12 22:33:28 | 19 | 0
599 | 1 | 2013-08-12 22:33:39 | 2013-08-12 22:33:39 | 31 | 11
675 | 1 | 2013-08-12 22:35:26 | 2013-08-12 22:35:27 | 38 | 3766
567 | 1 | 2013-08-12 22:32:47 | 2013-08-12 22:32:48 | 23 | 49990
630 | 1 | 2013-08-12 22:34:17 | 2013-08-12 22:34:17 | 36 | 0
572 | 1 | 2013-08-12 22:33:04 | 2013-08-12 22:33:04 | 29 | 0
645 | 1 | 2013-08-12 22:34:37 | 2013-08-12 22:34:38 | 29 | 8798
604 | 1 | 2013-08-12 22:33:47 | 2013-08-12 22:33:47 | 37 | 0
(14 rows)
```
# STL\$1PLAN\$1INFO
Gunakan tampilan STL\$1PLAN\$1INFO untuk melihat output EXPLOW untuk kueri dalam hal sekumpulan baris. Ini adalah cara alternatif untuk melihat rencana kueri.
STL\$1PLAN\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1PLAN\$1INFO hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_PLAN_INFO.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut membandingkan rencana kueri untuk kueri SELECT sederhana yang dikembalikan dengan menggunakan perintah EXPLOW dan dengan menanyakan tampilan STL\$1PLAN\$1INFO.
```
explain select * from category;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
XN Seq Scan on category (cost=0.00..0.11 rows=11 width=49)
(1 row)
select * from category;
catid | catgroup | catname | catdesc
-------+----------+-----------+--------------------------------------------
1 | Sports | MLB | Major League Baseball
3 | Sports | NFL | National Football League
5 | Sports | MLS | Major League Soccer
...
select * from stl_plan_info where query=256;
query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost | totalcost
| rows | bytes
-------+--------+---------+------+-------+----------+-------------+-----------+------+-------
256 | 1 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539
256 | 1 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539
(2 rows)
```
Dalam contoh ini, PLANNODE 104 mengacu pada pemindaian berurutan dari tabel CATEGORY.
```
select distinct eventname from event order by 1;
eventname
------------------------------------------------------------------------
.38 Special
3 Doors Down
70s Soul Jam
A Bronx Tale
...
explain select distinct eventname from event order by 1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------
XN Merge (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576 width=17)
Merge Key: eventname
-> XN Network (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576
width=17)
Send to leader
-> XN Sort (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576
width=17)
Sort Key: eventname
-> XN Unique (cost=0.00..109.98 rows=576 width=17)
-> XN Seq Scan on event (cost=0.00..87.98 rows=8798
width=17)
(8 rows)
select * from stl_plan_info where query=240 order by nodeid desc;
query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost |
totalcost | rows | bytes
-------+--------+---------+------+-------+----------+------------------+------------------+------+--------
240 | 5 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566
240 | 5 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566
240 | 4 | 0 | 2 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 4 | 0 | 3 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 4 | 1 | 0 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 4 | 1 | 1 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 3 | 1 | 2 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
240 | 3 | 2 | 0 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
240 | 2 | 2 | 1 | 0 | 123 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
240 | 1 | 3 | 0 | 0 | 122 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
(10 rows)
```
# STL\$1PROJECT
Berisi baris untuk langkah-langkah kueri yang digunakan untuk mengevaluasi ekspresi.
STL\$1PROJECT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1PROJECT hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_PROJECT.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan semua baris untuk langkah-langkah query yang digunakan untuk mengevaluasi ekspresi untuk slice 0 dan segmen 1.
```
select query, step, starttime, endtime, tasknum, rows
from stl_project
where slice=0 and segment=1;
```
```
query | step | starttime | endtime | tasknum | rows
--------+------+---------------------+---------------------+---------+------
86399 | 2 | 2013-08-29 22:01:21 | 2013-08-29 22:01:21 | 25 | -1
86399 | 3 | 2013-08-29 22:01:21 | 2013-08-29 22:01:21 | 25 | -1
719 | 1 | 2013-08-12 22:38:33 | 2013-08-12 22:38:33 | 7 | -1
86383 | 1 | 2013-08-29 21:58:35 | 2013-08-29 21:58:35 | 7 | -1
714 | 1 | 2013-08-12 22:38:17 | 2013-08-12 22:38:17 | 2 | -1
86375 | 1 | 2013-08-29 21:57:59 | 2013-08-29 21:57:59 | 2 | -1
86397 | 2 | 2013-08-29 22:01:20 | 2013-08-29 22:01:20 | 19 | -1
627 | 1 | 2013-08-12 22:34:13 | 2013-08-12 22:34:13 | 34 | -1
86326 | 2 | 2013-08-29 21:45:28 | 2013-08-29 21:45:28 | 34 | -1
86326 | 3 | 2013-08-29 21:45:28 | 2013-08-29 21:45:28 | 34 | -1
86325 | 2 | 2013-08-29 21:45:27 | 2013-08-29 21:45:27 | 28 | -1
86371 | 1 | 2013-08-29 21:57:42 | 2013-08-29 21:57:42 | 4 | -1
111100 | 2 | 2013-09-03 19:04:45 | 2013-09-03 19:04:45 | 12 | -1
704 | 2 | 2013-08-12 22:36:34 | 2013-08-12 22:36:34 | 37 | -1
649 | 2 | 2013-08-12 22:34:47 | 2013-08-12 22:34:47 | 38 | -1
649 | 3 | 2013-08-12 22:34:47 | 2013-08-12 22:34:47 | 38 | -1
632 | 2 | 2013-08-12 22:34:22 | 2013-08-12 22:34:22 | 13 | -1
705 | 2 | 2013-08-12 22:36:48 | 2013-08-12 22:36:49 | 13 | -1
705 | 3 | 2013-08-12 22:36:48 | 2013-08-12 22:36:49 | 13 | -1
3 | 1 | 2013-08-12 20:07:40 | 2013-08-12 20:07:40 | 3 | -1
86373 | 1 | 2013-08-29 21:57:58 | 2013-08-29 21:57:58 | 3 | -1
107976 | 1 | 2013-09-03 04:05:12 | 2013-09-03 04:05:12 | 3 | -1
86381 | 1 | 2013-08-29 21:58:35 | 2013-08-29 21:58:35 | 8 | -1
86396 | 1 | 2013-08-29 22:01:20 | 2013-08-29 22:01:20 | 15 | -1
711 | 1 | 2013-08-12 22:37:10 | 2013-08-12 22:37:10 | 20 | -1
86324 | 1 | 2013-08-29 21:45:27 | 2013-08-29 21:45:27 | 24 | -1
(26 rows)
```
# KUERI STL\$1
Mengembalikan informasi eksekusi tentang query database.
**catatan**
Tampilan STL\$1QUERY dan STL\$1QUERYTEXT hanya berisi informasi tentang kueri, bukan utilitas dan perintah DDL lainnya. Untuk daftar dan informasi tentang semua pernyataan yang dijalankan oleh Amazon Redshift, Anda juga dapat menanyakan tampilan STL\$1DDLTEXT dan STL\$1UTILITYTEXT. Untuk daftar lengkap semua pernyataan yang dijalankan oleh Amazon Redshift, Anda dapat menanyakan tampilan SVL\$1STATEMENTTEXT.
STL\$1QUERY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
Perhatikan bahwa ketika panjang teks kueri Anda lebih dari 4000 karakter, STL\$1QUERY hanya menampilkan data terpotong. Untuk mendapatkan teks kueri lengkap, Anda dapat menggunakan UNION pada teks kueri di seluruh baris.
**catatan**
Untuk memverifikasi apakah transaksi yang berisi kueri yang dieksekusi berhasil dilakukan, Anda perlu melakukan operasi gabungan antara tabel sistem dan `sys_transaction_history` tabel. Contoh:
```
SELECT
stlq.xid AS transaction_id,
stlq.query AS query_id,
TRIM(stlq.querytxt) AS query_text,
th.status AS transaction_status
FROM
stl_query stlq
LEFT JOIN
sys_transaction_history th ON stlq.xid = th.transaction_id;
```
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_QUERY.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut mencantumkan lima kueri terbaru.
```
select query, trim(querytxt) as sqlquery
from stl_query
order by query desc limit 5;
query | sqlquery
------+--------------------------------------------------
129 | select query, trim(querytxt) from stl_query order by query;
128 | select node from stv_disk_read_speeds;
127 | select system_status from stv_gui_status
126 | select * from systable_topology order by slice
125 | load global dict registry
(5 rows)
```
Kueri berikut mengembalikan waktu yang telah berlalu dalam urutan menurun untuk kueri yang berjalan pada 15 Februari 2013.
```
select query, datediff(seconds, starttime, endtime),
trim(querytxt) as sqlquery
from stl_query
where starttime >= '2013-02-15 00:00' and endtime < '2013-02-16 00:00'
order by date_diff desc;
query | date_diff | sqlquery
-------+-----------+-------------------------------------------
55 | 119 | padb_fetch_sample: select count(*) from category
121 | 9 | select * from svl_query_summary;
181 | 6 | select * from svl_query_summary where query in(179,178);
172 | 5 | select * from svl_query_summary where query=148;
...
(189 rows)
```
Kueri berikut menunjukkan waktu antrian dan waktu eksekusi untuk kueri. Kueri dengan `concurrency_scaling_status = 1` dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi. Semua kueri lainnya berjalan di cluster utama.
```
SELECT w.service_class AS queue
, q.concurrency_scaling_status
, COUNT( * ) AS queries
, SUM( q.aborted ) AS aborted
, SUM( ROUND( total_queue_time::NUMERIC / 1000000,2 ) ) AS queue_secs
, SUM( ROUND( total_exec_time::NUMERIC / 1000000,2 ) ) AS exec_secs
FROM stl_query q
JOIN stl_wlm_query w
USING (userid,query)
WHERE q.userid > 1
AND service_class > 5
AND q.starttime > '2019-03-01 16:38:00'
AND q.endtime < '2019-03-01 17:40:00'
GROUP BY 1,2
ORDER BY 1,2;
```
# STL\$1QUERY\$1METRICS
Berisi informasi metrik, seperti jumlah baris yang diproses, penggunaan CPU, input/output, dan penggunaan disk, untuk kueri yang telah selesai berjalan dalam antrian kueri yang ditentukan pengguna (kelas layanan). Untuk melihat metrik kueri aktif yang sedang berjalan, lihat tampilan [STV\$1QUERY\$1METRICS](r_STV_QUERY_METRICS.md) sistem.
Metrik kueri diambil sampelnya pada interval satu detik. Akibatnya, proses yang berbeda dari kueri yang sama mungkin mengembalikan waktu yang sedikit berbeda. Selain itu, segmen kueri yang berjalan dalam waktu kurang dari satu detik mungkin tidak direkam.
STL\$1QUERY\$1METRICS melacak dan menggabungkan metrik pada tingkat kueri, segmen, dan langkah. Untuk informasi tentang segmen dan langkah kueri, lihat[Perencanaan kueri dan alur kerja eksekusi](c-query-planning.md). Banyak metrik (seperti`max_rows`,`cpu_time`, dan sebagainya) dijumlahkan di seluruh irisan node. Untuk informasi selengkapnya tentang irisan simpul, lihat[Arsitektur sistem gudang data](c_high_level_system_architecture.md).
Untuk menentukan tingkat di mana baris melaporkan metrik, periksa `segment` dan `step_type` kolom.
+ Jika keduanya `segment` dan `step_type` sedang`-1`, maka baris melaporkan metrik pada tingkat kueri.
+ Jika `segment` tidak `-1` dan `step_type` tidak`-1`, maka baris melaporkan metrik di tingkat segmen.
+ Jika `step_type` keduanya `segment` dan tidak`-1`, maka baris melaporkan metrik pada tingkat langkah.
[SVL\$1QUERY\$1METRICS](r_SVL_QUERY_METRICS.md)Tampilan dan [SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_METRICS_SUMMARY.md) tampilan menggabungkan data dalam tampilan ini dan menyajikan informasi dalam bentuk yang lebih mudah diakses.
STL\$1QUERY\$1METRICS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_QUERY_METRICS.html)
## Contoh kueri
Untuk menemukan kueri dengan waktu CPU tinggi (lebih dari 1.000 detik), jalankan kueri berikut.
```
Select query, cpu_time / 1000000 as cpu_seconds
from stl_query_metrics where segment = -1 and cpu_time > 1000000000
order by cpu_time;
query | cpu_seconds
------+------------
25775 | 9540
```
Untuk menemukan kueri aktif dengan gabungan loop bersarang yang menampilkan lebih dari satu juta baris, jalankan kueri berikut.
```
select query, rows
from stl_query_metrics
where step_type = 15 and rows > 1000000
order by rows;
query | rows
------+-----------
25775 | 2621562702
```
Untuk menemukan kueri aktif yang telah berjalan selama lebih dari 60 detik dan telah menggunakan waktu CPU kurang dari 10 detik, jalankan kueri berikut.
```
select query, run_time/1000000 as run_time_seconds
from stl_query_metrics
where segment = -1 and run_time > 60000000 and cpu_time < 10000000;
query | run_time_seconds
------+-----------------
25775 | 114
```
# STL\$1QUERYTEXT
Menangkap teks kueri untuk perintah SQL.
Kueri tampilan STL\$1QUERYTEXT untuk menangkap SQL yang dicatat untuk pernyataan berikut:
+ PILIH, PILIH KE
+ MASUKKAN, PERBARUI, HAPUS
+ MENYONTEK
+ MEMBONGKAR
+ Kueri yang dihasilkan dengan menjalankan VACUUM dan ANALYSIS
+ BUAT TABEL SEBAGAI (CTAS)
Untuk melakukan kueri aktivitas pernyataan ini selama periode waktu tertentu, gabungkan tampilan STL\$1QUERYTEXT dan STL\$1QUERY.
**catatan**
Tampilan STL\$1QUERY dan STL\$1QUERYTEXT hanya berisi informasi tentang kueri, bukan utilitas dan perintah DDL lainnya. Untuk daftar dan informasi tentang semua pernyataan yang dijalankan oleh Amazon Redshift, Anda juga dapat menanyakan tampilan STL\$1DDLTEXT dan STL\$1UTILITYTEXT. Untuk daftar lengkap semua pernyataan yang dijalankan oleh Amazon Redshift, Anda dapat menanyakan tampilan SVL\$1STATEMENTTEXT.
Lihat juga[STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md),[STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md), dan[SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md).
STL\$1QUERYTEXT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1TEXT](SYS_QUERY_TEXT.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
Perhatikan bahwa ketika panjang teks kueri Anda lebih dari 4000 karakter, STL\$1QUERYTEXT hanya menampilkan data terpotong. Untuk mendapatkan teks kueri lengkap, Anda dapat menggunakan UNION pada teks kueri di seluruh baris.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_QUERYTEXT.html)
## Kueri Sampel
Anda dapat menggunakan fungsi PG\$1BACKEND\$1PID () untuk mengambil informasi untuk sesi saat ini. Misalnya, query berikut mengembalikan ID query dan sebagian dari teks query untuk query selesai dalam sesi saat ini.
```
select query, substring(text,1,60)
from stl_querytext
where pid = pg_backend_pid()
order by query desc;
query | substring
-------+--------------------------------------------------------------
28262 | select query, substring(text,1,80) from stl_querytext where
28252 | select query, substring(path,0,80) as path from stl_unload_l
28248 | copy category from 's3://dw-tickit/manifest/category/1030_ma
28247 | Count rows in target table
28245 | unload ('select * from category') to 's3://dw-tickit/manifes
28240 | select query, substring(text,1,40) from stl_querytext where
(6 rows)
```
### Merekonstruksi SQL yang disimpan
Untuk merekonstruksi SQL yang disimpan di `text` kolom STL\$1QUERYTEXT, jalankan pernyataan SELECT untuk membuat SQL dari 1 atau lebih bagian dalam kolom. `text` Sebelum menjalankan SQL yang direkonstruksi, ganti setiap (`\n`) karakter khusus dengan baris baru. Hasil dari pernyataan SELECT berikut adalah baris SQL direkonstruksi di lapangan. `query_statement`
```
SELECT query, LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END) WITHIN GROUP (ORDER BY sequence) as query_statement, COUNT(*) as row_count
FROM stl_querytext GROUP BY query ORDER BY query desc;
```
Misalnya, query berikut memilih 3 kolom. Kueri itu sendiri lebih panjang dari 200 karakter dan disimpan di bagian-bagian dalam STL\$1QUERYTEXT.
```
select
1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234
FROM stl_querytext;
```
Dalam contoh ini, kueri disimpan dalam 2 bagian (baris) di `text` kolom STL\$1QUERYTEXT.
```
select query, sequence, text
from stl_querytext where query=pg_last_query_id() order by query desc, sequence limit 10;
```
```
query | sequence | text
-------+----------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
45 | 0 | select\n1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234
45 | 1 | \nFROM stl_querytext;
```
Untuk merekonstruksi SQL yang disimpan di STL\$1QUERYTEXT, jalankan SQL berikut.
```
select LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END, '') within group (order by sequence) AS text
from stl_querytext where query=pg_last_query_id();
```
Untuk menggunakan SQL yang direkonstruksi yang dihasilkan di klien Anda, ganti karakter khusus (`\n`) apa pun dengan baris baru.
```
text
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
select\n1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234\nFROM stl_querytext;
```
# STL\$1REPLACEMENTS
Menampilkan log yang merekam ketika karakter UTF-8 yang tidak valid diganti dengan [MENYONTEK](r_COPY.md) perintah dengan opsi ACCEPTINVCHARS. Entri log ditambahkan ke STL\$1REPLACEMENTS untuk masing-masing dari 100 baris pertama pada setiap irisan node yang membutuhkan setidaknya satu penggantian.
STL\$1REPLACEMENTS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1NESTLOOP hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS](SYS_COPY_REPLACEMENTS.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_REPLACEMENTS.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan penggantian untuk operasi COPY terbaru.
```
select query, session, filename, line_number, colname
from stl_replacements
where query = pg_last_copy_id();
query | session | filename | line_number | colname
------+---------+---------------------------------------------+-------------+--------
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 251 | city
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 317 | city
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 569 | city
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 623 | city
96 | 6314 | s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/allusers_pipe.txt | 694 | city
...
```
# STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS
Untuk menjaga ketersediaan berkelanjutan setelah peristiwa internal tertentu, Amazon Redshift mungkin memulai ulang sesi aktif dengan ID proses (PID) baru. Saat Amazon Redshift memulai ulang sesi, STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS merekam PID baru dan PID lama.
Untuk informasi selengkapnya, lihat contoh berikut di bagian ini.
STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_RESTARTED_SESSIONS.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut bergabung dengan STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS dengan STL\$1SESSIONS untuk menampilkan nama pengguna untuk sesi yang telah dimulai ulang.
```
select process, stl_restarted_sessions.newpid, user_name
from stl_sessions
inner join stl_restarted_sessions on stl_sessions.process = stl_restarted_sessions.oldpid
order by process;
...
```
# STL\$1RETURN
Berisi detail untuk langkah-langkah *pengembalian* dalam kueri. Langkah kembali mengembalikan hasil query yang diselesaikan pada node komputasi ke node pemimpin. Node pemimpin kemudian menggabungkan data dan mengembalikan hasilnya ke klien yang meminta. Untuk kueri yang diselesaikan pada node pemimpin, langkah kembali mengembalikan hasil ke klien.
Kueri terdiri dari beberapa segmen, dan setiap segmen terdiri dari satu atau lebih langkah. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pemrosesan kueri](c-query-processing.md).
STL\$1RETURN dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1RETURN hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_RETURN.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan langkah mana dalam kueri terbaru yang dilakukan pada setiap irisan.
```
SELECT query, slice, segment, step, endtime, rows, packets
from stl_return where query = pg_last_query_id();
query | slice | segment | step | endtime | rows | packets
-------+--------+---------+------+----------------------------+------+---------
4 | 2 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.469043 | 3 | 0
4 | 3 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.473321 | 0 | 0
4 | 0 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.469118 | 2 | 0
4 | 1 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.474196 | 0 | 0
4 | 4 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.47704 | 2 | 0
4 | 5 | 3 | 2 | 2013-12-27 01:43:21.478593 | 0 | 0
4 | 12811| 4 | 1 | 2013-12-27 01:43:21.480755 | 0 | 0
(7 rows)
```
# STL\$1S3KLIEN
Mencatat waktu transfer dan metrik kinerja lainnya.
Gunakan tabel STL\$1S3CLIENT untuk menemukan waktu yang dihabiskan untuk mentransfer data dari Amazon S3.
STL\$1S3CLIENT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_S3CLIENT.html)
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan waktu yang dibutuhkan untuk memuat file menggunakan perintah COPY.
```
select slice, key, transfer_time
from stl_s3client
where query = pg_last_copy_id();
```
Hasil
```
slice | key | transfer_time
------+-----------------------------+---------------
0 | listing10M0003_part_00 | 16626716
1 | listing10M0001_part_00 | 12894494
2 | listing10M0002_part_00 | 14320978
3 | listing10M0000_part_00 | 11293439
3371 | prefix=listing10M;marker= | 99395
```
Kueri berikut mengonversi `start_time` dan `end_time` ke stempel waktu.
```
select userid,query,slice,pid,recordtime,start_time,end_time,
'2000-01-01'::timestamp + (start_time/1000000.0)* interval '1 second' as start_ts,
'2000-01-01'::timestamp + (end_time/1000000.0)* interval '1 second' as end_ts
from stl_s3client where query> -1 limit 5;
```
```
userid | query | slice | pid | recordtime | start_time | end_time | start_ts | end_ts
--------+-------+-------+-------+----------------------------+-----------------+-----------------+----------------------------+----------------------------
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.207839 | 616436837154256 | 616436837207838 | 2019-07-14 16:27:17.154256 | 2019-07-14 16:27:17.207838
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.252521 | 616436837208208 | 616436837252520 | 2019-07-14 16:27:17.208208 | 2019-07-14 16:27:17.25252
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.284376 | 616436837208460 | 616436837284374 | 2019-07-14 16:27:17.20846 | 2019-07-14 16:27:17.284374
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.285307 | 616436837208980 | 616436837285306 | 2019-07-14 16:27:17.20898 | 2019-07-14 16:27:17.285306
0 | 0 | 0 | 23449 | 2019-07-14 16:27:17.353853 | 616436837302216 | 616436837353851 | 2019-07-14 16:27:17.302216 | 2019-07-14 16:27:17.353851
```
# STL\$1S3CLIENT\$1ERROR
Merekam kesalahan yang ditemui oleh irisan saat memuat file dari Amazon S3.
Gunakan STL\$1S3CLIENT\$1ERROR untuk menemukan detail kesalahan yang ditemui saat mentransfer data dari Amazon S3 sebagai bagian dari perintah COPY.
STL\$1S3CLIENT\$1ERROR terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_S3CLIENT_ERROR.html)
## Catatan penggunaan
Jika Anda melihat beberapa kesalahan dengan “Waktu koneksi habis”, Anda mungkin mengalami masalah jaringan. Jika Anda menggunakan Perutean VPC yang Ditingkatkan, verifikasi bahwa Anda memiliki jalur jaringan yang valid antara VPC klaster dan sumber daya data Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Perutean [VPC Amazon Redshift Enhanced](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/enhanced-vpc-routing.html).
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan kesalahan dari perintah COPY selesai selama sesi saat ini.
```
select query, sliceid, substring(key from 1 for 20) as file,
substring(error from 1 for 35) as error
from stl_s3client_error
where pid = pg_backend_pid()
order by query desc;
```
Hasil
```
query | sliceid | file | error
--------+---------+--------------------+------------------------------------
362228 | 12 | part.tbl.25.159.gz | transfer closed with 1947655 bytes
362228 | 24 | part.tbl.15.577.gz | transfer closed with 1881910 bytes
362228 | 7 | part.tbl.22.600.gz | transfer closed with 700143 bytes r
362228 | 22 | part.tbl.3.34.gz | transfer closed with 2334528 bytes
362228 | 11 | part.tbl.30.274.gz | transfer closed with 699031 bytes r
362228 | 30 | part.tbl.5.509.gz | Unknown SSL protocol error in conne
361999 | 10 | part.tbl.23.305.gz | transfer closed with 698959 bytes r
361999 | 19 | part.tbl.26.582.gz | transfer closed with 1881458 bytes
361999 | 4 | part.tbl.15.629.gz | transfer closed with 2275907 bytes
361999 | 20 | part.tbl.6.456.gz | transfer closed with 692162 bytes r
(10 rows)
```
# STL\$1SIMPAN
Berisi detail untuk *menyimpan* langkah-langkah dalam kueri. Langkah simpan menyimpan aliran input ke tabel transien. Tabel transien adalah tabel sementara yang menyimpan hasil antara selama eksekusi kueri.
Kueri terdiri dari beberapa segmen, dan setiap segmen terdiri dari satu atau lebih langkah. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pemrosesan kueri](c-query-processing.md).
STL\$1SAVE terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1SAVE hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_SAVE.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan langkah penyimpanan mana dalam kueri terbaru yang dilakukan pada setiap irisan.
```
select query, slice, segment, step, tasknum, rows, tbl
from stl_save where query = pg_last_query_id();
query | slice | segment | step | tasknum | rows | tbl
-------+-------+---------+------+---------+------+-----
52236 | 3 | 0 | 2 | 21 | 0 | 239
52236 | 2 | 0 | 2 | 20 | 0 | 239
52236 | 2 | 2 | 2 | 20 | 0 | 239
52236 | 3 | 2 | 2 | 21 | 0 | 239
52236 | 1 | 0 | 2 | 21 | 0 | 239
52236 | 0 | 0 | 2 | 20 | 0 | 239
52236 | 0 | 2 | 2 | 20 | 0 | 239
52236 | 1 | 2 | 2 | 21 | 0 | 239
(8 rows)
```
# STL\$1SCAN
Menganalisis langkah-langkah pemindaian tabel untuk kueri. Nomor langkah untuk baris dalam tabel ini selalu 0 karena pemindaian adalah langkah pertama dalam segmen.
STL\$1SCAN dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1SCAN hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_SCAN.html)
## Jenis pemindaian
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_SCAN.html)
## Catatan penggunaan
Idealnya `rows` harus relatif dekat dengan`rows_pre_filter`. Perbedaan besar antara `rows` dan `rows_pre_filter` merupakan indikasi bahwa mesin eksekusi memindai baris yang kemudian dibuang, yang tidak efisien. Perbedaan antara `rows_pre_filter` dan `rows_pre_user_filter` adalah jumlah baris hantu dalam pemindaian. Jalankan VACUUM untuk menghapus baris yang ditandai untuk dihapus. Perbedaan antara `rows` dan `rows_pre_user_filter` adalah jumlah baris yang disaring oleh kueri. Jika banyak baris dibuang oleh filter pengguna, tinjau kolom pengurutan pilihan Anda atau, jika ini karena wilayah besar yang tidak disortir, jalankan ruang hampa.
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan bahwa `rows_pre_filter` lebih besar dari `rows_pre_user_filter` karena tabel telah menghapus baris yang belum disedot (baris hantu).
```
SELECT query, slice, segment,step,rows, rows_pre_filter, rows_pre_user_filter
from stl_scan where query = pg_last_query_id();
query | slice | segment | step | rows | rows_pre_filter | rows_pre_user_filter
-------+--------+---------+------+-------+-----------------+----------------------
42915 | 0 | 0 | 0 | 43159 | 86318 | 43159
42915 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0
42915 | 1 | 0 | 0 | 43091 | 86182 | 43091
42915 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0
42915 | 2 | 0 | 0 | 42778 | 85556 | 42778
42915 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0
42915 | 3 | 0 | 0 | 43428 | 86856 | 43428
42915 | 3 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0
42915 | 10000 | 2 | 0 | 4 | 0 | 0
(9 rows)
```
# STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS
Mencatat kejadian, stempel waktu, XID, dan informasi berguna lainnya ketika kuota skema terlampaui.
STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan hasil pelanggaran kuota:
```
SELECT userid, TRIM(SCHEMA_NAME) "schema_name", quota, disk_usage, disk_usage_pct, timestamp FROM
stl_schema_quota_violations WHERE SCHEMA_NAME = 'sales_schema' ORDER BY timestamp DESC;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut untuk skema tertentu:
```
userid | schema_name | quota | disk_usage | disk_usage_pct |timestamp
-------+--------------+-------+------------+----------------+----------------------------
104 | sales_schema | 2048 | 2798 | 136.62 | 2020-04-20 20:09:25.494723
(1 row)
```
# STL\$1SESSION
Mengembalikan informasi tentang riwayat sesi pengguna.
STL\$1SESSIONS berbeda dari STV\$1SESSIONS karena STL\$1SESSIONS berisi riwayat sesi, di mana STV\$1SESSIONS berisi sesi aktif saat ini.
STL\$1SESSIONS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_SESSIONS.html)
## Kueri Sampel
Untuk melihat riwayat sesi untuk database TICKIT, ketik kueri berikut:
```
select starttime, process, user_name, timeout_sec, timed_out
from stl_sessions
where db_name='tickit' order by starttime;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut:
```
starttime | process | user_name | timeout_sec | timed_out
---------------------------+---------+------------------------+-------------+-------------
2008-09-15 09:54:06.746705 | 32358 | dwuser | 120 | 1
2008-09-15 09:56:34.30275 | 32744 | dwuser | 60 | 1
2008-09-15 11:20:34.694837 | 14906 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 11:22:16.749818 | 15148 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 14:32:44.66112 | 14031 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 14:56:30.22161 | 18380 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 15:28:32.509354 | 24344 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 16:01:00.557326 | 30153 | dwuser | 120 | 1
2008-09-15 17:28:21.419858 | 12805 | dwuser | 0 | 0
2008-09-15 20:58:37.601937 | 14951 | dwuser | 60 | 1
2008-09-16 11:12:30.960564 | 27437 | dwuser | 60 | 1
2008-09-16 14:11:37.639092 | 23790 | dwuser | 3600 | 1
2008-09-16 15:13:46.02195 | 1355 | dwuser | 120 | 1
2008-09-16 15:22:36.515106 | 2878 | dwuser | 120 | 1
2008-09-16 15:44:39.194579 | 6470 | dwuser | 120 | 1
2008-09-16 16:50:27.02138 | 17254 | dwuser | 120 | 1
2008-09-17 12:05:02.157208 | 8439 | dwuser | 3600 | 0
(17 rows)
```
# STL\$1SORT
Menampilkan langkah eksekusi sortir untuk kueri, seperti langkah-langkah yang menggunakan pemrosesan ORDER BY.
STL\$1SORT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1SORT hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_SORT.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan hasil sort untuk slice 0 dan segmen 1.
```
select query, bytes, tbl, is_diskbased, workmem
from stl_sort
where slice=0 and segment=1;
```
```
query | bytes | tbl | is_diskbased | workmem
-------+---------+-----+--------------+-----------
567 | 3126968 | 241 | f | 383385600
604 | 5292 | 242 | f | 383385600
675 | 104776 | 251 | f | 383385600
525 | 3126968 | 251 | f | 383385600
585 | 5068 | 241 | f | 383385600
630 | 204808 | 266 | f | 383385600
704 | 0 | 242 | f | 0
669 | 4606416 | 241 | f | 383385600
696 | 104776 | 241 | f | 383385600
651 | 4606416 | 254 | f | 383385600
632 | 0 | 256 | f | 0
599 | 396 | 241 | f | 383385600
86397 | 0 | 242 | f | 0
621 | 5292 | 241 | f | 383385600
86325 | 0 | 242 | f | 0
572 | 5068 | 242 | f | 383385600
645 | 204808 | 241 | f | 383385600
590 | 396 | 242 | f | 383385600
(18 rows)
```
# STL\$1SSHCLIENT\$1ERROR
Merekam semua kesalahan yang dilihat oleh klien SSH.
STL\$1SSHCLIENT\$1ERROR terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_SSHCLIENT_ERROR.html)
# STL\$1STREAM\$1SEGS
Daftar hubungan antara aliran dan segmen bersamaan.
Aliran dalam konteks ini adalah aliran Amazon Redshift. Tampilan sistem ini tidak berkaitan dengan. [Streaming konsumsi ke tampilan yang terwujud](materialized-view-streaming-ingestion.md)
STL\$1STREAM\$1SEGS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1STREAM\$1SEGS hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_STREAM_SEGS.html)
## Kueri Sampel
Untuk melihat hubungan antara aliran dan segmen bersamaan untuk kueri terbaru, ketik kueri berikut:
```
select *
from stl_stream_segs
where query = pg_last_query_id();
query | stream | segment
-------+--------+---------
10 | 1 | 2
10 | 0 | 0
10 | 2 | 4
10 | 1 | 3
10 | 0 | 1
(5 rows)
```
# STL\$1TR\$1CONFLICT
Menampilkan informasi untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan konflik transaksi dengan tabel database.
Konflik transaksi terjadi ketika dua atau lebih pengguna menanyakan dan memodifikasi baris data dari tabel sehingga transaksi mereka tidak dapat diserialisasi. Transaksi yang menjalankan pernyataan yang akan merusak serialisasi dihentikan dan dibatalkan. Setiap kali terjadi konflik transaksi, Amazon Redshift menulis baris data ke tabel sistem STL\$1TR\$1CONFLICT yang berisi detail tentang transaksi yang dibatalkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tingkat isolasi di Amazon Redshift](c_serial_isolation.md).
STL\$1TR\$1CONFLICT hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_TR_CONFLICT.html)
## Contoh kueri
Untuk mengembalikan informasi tentang konflik yang melibatkan tabel tertentu, jalankan kueri yang menentukan ID tabel:
```
select * from stl_tr_conflict where table_id=100234
order by xact_start_ts;
xact_id|process_| xact_start_ts | abort_time |table_
|id | | |id
-------+--------+--------------------------+--------------------------+------
1876 | 8551 |2010-03-30 09:19:15.852326|2010-03-30 09:20:17.582499|100234
1928 | 15034 |2010-03-30 13:20:00.636045|2010-03-30 13:20:47.766817|100234
1991 | 23753 |2010-04-01 13:05:01.220059|2010-04-01 13:06:06.94098 |100234
2002 | 23679 |2010-04-01 13:17:05.173473|2010-04-01 13:18:27.898655|100234
(4 rows)
```
Anda bisa mendapatkan ID tabel dari bagian DETAIL dari pesan kesalahan untuk pelanggaran serialisasi (kesalahan 1023).
# STL\$1UNDONE
Menampilkan informasi tentang transaksi yang telah dibatalkan.
STL\$1UNDONE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_UNDONE.html)
## Contoh kueri
Untuk melihat log singkat dari semua transaksi yang dibatalkan, ketik perintah berikut:
```
select xact_id, xact_id_undone, table_id from stl_undone;
```
Perintah ini mengembalikan output sampel berikut:
```
xact_id | xact_id_undone | table_id
---------+----------------+----------
1344 | 1344 | 100192
1326 | 1326 | 100192
1551 | 1551 | 100192
(3 rows)
```
# STL\$1UNIQUE
Menganalisis langkah-langkah eksekusi yang terjadi ketika fungsi DISTINCT digunakan dalam daftar SELECT atau ketika duplikat dihapus dalam kueri UNION atau INTERSECT.
STL\$1UNIQUE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1UNIQUE hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_UNIQUE.html)
## Kueri Sampel
Misalkan Anda menjalankan kueri berikut:
```
select distinct eventname
from event order by 1;
```
Dengan asumsi ID untuk kueri sebelumnya adalah 6313, contoh berikut menunjukkan jumlah baris yang dihasilkan oleh langkah unik untuk setiap irisan di segmen 0 dan 1.
```
select query, slice, segment, step, datediff(msec, starttime, endtime) as msec, tasknum, rows
from stl_unique where query = 6313
order by query desc, slice, segment, step;
```
```
query | slice | segment | step | msec | tasknum | rows
-------+-------+---------+------+------+---------+------
6313 | 0 | 0 | 2 | 0 | 22 | 550
6313 | 0 | 1 | 1 | 256 | 20 | 145
6313 | 1 | 0 | 2 | 1 | 23 | 540
6313 | 1 | 1 | 1 | 42 | 21 | 127
6313 | 2 | 0 | 2 | 1 | 22 | 540
6313 | 2 | 1 | 1 | 255 | 20 | 158
6313 | 3 | 0 | 2 | 1 | 23 | 542
6313 | 3 | 1 | 1 | 38 | 21 | 146
(8 rows)
```
# STL\$1UNLOAD\$1LOG
Mencatat detail untuk operasi pembongkaran.
STL\$1UNLOAD\$1LOG mencatat satu baris untuk setiap file yang dibuat oleh pernyataan UNLOAD. Misalnya, jika UNLOAD membuat 12 file, STL\$1UNLOAD\$1LOG akan berisi 12 baris yang sesuai.
STL\$1UNLOAD\$1LOG dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1UNLOAD\$1LOG hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS dan. [SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY](SYS_UNLOAD_HISTORY.md) [SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL](SYS_UNLOAD_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_UNLOAD_LOG.html)
## Contoh kueri
Untuk mendapatkan daftar file yang ditulis ke Amazon S3 dengan perintah UNLOAD, Anda dapat memanggil operasi daftar Amazon S3 setelah UNLOAD selesai. Anda juga dapat menanyakan STL\$1UNLOAD\$1LOG.
Kueri berikut mengembalikan nama jalur untuk file yang dibuat oleh UNLOAD untuk kueri terakhir yang diselesaikan:
```
select query, substring(path,0,40) as path
from stl_unload_log
where query = pg_last_query_id()
order by path;
```
Perintah ini mengembalikan output sampel berikut:
```
query | path
-------+--------------------------------------
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0000_part_00
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0001_part_00
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0002_part_00
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0003_part_00
(4 rows)
```
# STL\$1USAGE\$1CONTROL
Tampilan STL\$1USAGE\$1CONTROL berisi informasi yang dicatat ketika batas penggunaan tercapai. Untuk informasi selengkapnya tentang batas penggunaan, lihat [Mengelola Batas Penggunaan](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-usage-limits.html) di Panduan *Manajemen Pergeseran Merah Amazon*.
STL\$1USAGE\$1CONTROL hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_USAGE_CONTROL.html)
## Contoh kueri
Contoh SQL berikut mengembalikan beberapa informasi yang dicatat ketika batas penggunaan tercapai.
```
select query, pid, eventtime, feature_type
from stl_usage_control
order by eventtime desc
limit 5;
```
# STL\$1USERLOG
Merekam detail untuk perubahan berikut pada pengguna database:
+ Buat pengguna
+ Jatuhkan pengguna
+ Ubah pengguna (ganti nama)
+ Mengubah pengguna (mengubah properti)
STL\$1USERLOG hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1USERLOG](SYS_USERLOG.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_USERLOG.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut melakukan empat tindakan pengguna, kemudian query tampilan STL\$1USERLOG.
```
create user userlog1 password 'Userlog1';
alter user userlog1 createdb createuser;
alter user userlog1 rename to userlog2;
drop user userlog2;
select userid, username, oldusername, action, usecreatedb, usesuper from stl_userlog order by recordtime desc;
```
```
userid | username | oldusername | action | usecreatedb | usesuper
--------+-----------+-------------+---------+-------------+----------
108 | userlog2 | | drop | 1 | 1
108 | userlog2 | userlog1 | rename | 1 | 1
108 | userlog1 | | alter | 1 | 1
108 | userlog1 | | create | 0 | 0
(4 rows)
```
# STL\$1UTILITYTEXT
Menangkap teks perintah SQL Non-Select yang dijalankan pada database.
Kueri tampilan STL\$1UTILITYTEXT untuk menangkap subset pernyataan SQL berikut yang dijalankan pada sistem:
+ BATALKAN, MULAI, KOMIT, AKHIRI, KEMBALIKAN
+ MENGANALISA
+ PANGGILAN
+ CANCEL (BATALKAN)
+ MENGOMENTARI
+ MEMBUAT, MENGUBAH, MENJATUHKAN DATABASE
+ BUAT, UBAH, JATUHKAN PENGGUNA
+ EXPLAIN
+ HIBAH, CABUT
+ GEMBOK
+ ATUR ULANG
+ SET
+ MEMPERLIHATKAN
+ MEMOTONG
Lihat juga[STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md),[STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md), dan[SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md).
Gunakan kolom STARTTIME dan ENDTIME untuk mengetahui pernyataan mana yang dicatat selama periode waktu tertentu. Blok panjang teks SQL dipecah menjadi baris dengan panjang 200 karakter; kolom SEQUENCE mengidentifikasi fragmen teks yang termasuk dalam satu pernyataan.
Tabel sistem STL\$1UTILITYTEXT mendukung operasi MANUAL dan AUTO REFRESH dari tampilan terwujud. Untuk mengidentifikasi AUTO REFRESH pada tampilan terwujud, cari kolom`label`. Semua kueri AUTO REFRESH memiliki label dengan nilai`maintenance`.
STL\$1UTILITYTEXT terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_UTILITYTEXT.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut mengembalikan teks untuk perintah “utilitas” yang dijalankan pada tanggal 26 Januari 2012. Dalam hal ini, beberapa perintah SET dan perintah SHOW ALL dijalankan:
```
select starttime, sequence, rtrim(text)
from stl_utilitytext
where starttime like '2012-01-26%'
order by starttime, sequence;
starttime | sequence | rtrim
---------------------------+-----+----------------------------------
2012-01-26 13:05:52.529235 | 0 | show all;
2012-01-26 13:20:31.660255 | 0 | SET query_group to ''
2012-01-26 13:20:54.956131 | 0 | SET query_group to 'soldunsold.sql'
...
```
### Rekonstruksi SQL Tersimpan
Untuk merekonstruksi SQL yang disimpan di `text` kolom STL\$1UTILITYTEXT, jalankan pernyataan SELECT untuk membuat SQL dari 1 atau lebih bagian dalam kolom. `text` Sebelum menjalankan SQL yang direkonstruksi, ganti setiap (`\n`) karakter khusus dengan baris baru. Hasil dari pernyataan SELECT berikut adalah baris SQL direkonstruksi di lapangan. `query_statement`
```
SELECT LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END) WITHIN GROUP (ORDER BY sequence) as query_statement
FROM stl_utilitytext GROUP BY xid order by xid;
```
Misalnya, kueri berikut menetapkan query\$1group ke string nol. Kueri itu sendiri lebih panjang dari 200 karakter dan disimpan di bagian-bagian dalam STL\$1UTILITYTEXT.
```
set query_group to '00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 000000';
```
Dalam contoh ini, kueri disimpan dalam 2 bagian (baris) di `text` kolom STL\$1UTILITYTEXT.
```
select query, sequence, text
from stl_utilitytext where query=pg_last_query_id() order by query desc, sequence limit 10;
```
```
starttime | sequence | text
----------------------------+----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2019-07-23 22:55:34.926198 | 0 | set query_group to '00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
2019-07-23 22:55:34.926198 | 1 | 000000';
```
Untuk merekonstruksi SQL yang disimpan di STL\$1UTILITYTEXT, jalankan SQL berikut.
```
select LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END, '') within group (order by sequence) AS query_statement
from stl_utilitytext where query=pg_last_query_id();
```
Untuk menggunakan SQL yang direkonstruksi yang dihasilkan di klien Anda, ganti karakter khusus (`\n`) apa pun dengan baris baru.
```
query_statement
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
set query_group to '00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 000000';
```
# STL\$1VAKUM
Menampilkan statistik baris dan blok untuk tabel yang telah disedot.
Tampilan menunjukkan informasi spesifik kapan setiap operasi vakum dimulai dan selesai, dan menunjukkan manfaat menjalankan operasi. Untuk informasi tentang persyaratan untuk menjalankan perintah ini, lihat deskripsi [VAKUM](r_VACUUM_command.md) perintah.
STL\$1VACUUM hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_VACUUM.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut melaporkan statistik vakum untuk tabel 108313. Tabel disedot setelah serangkaian sisipan dan penghapusan.
```
select xid, table_id, status, rows, sortedrows, blocks, eventtime,
reclaimable_rows, reclaimable_space_mb
from stl_vacuum where table_id=108313 order by eventtime;
xid | table_id | status | rows | sortedrows | blocks | eventtime | reclaimable_rows | reclaimable_space_mb
-------+----------+-------------------------+------+------------+--------+----------------------+------------------+----------------------
14294 | 108313 | Started | 1950 | 408 | 28 | 2016-05-19 17:36:01 | 984 | 17
14294 | 108313 | Finished | 966 | 966 | 11 | 2016-05-19 18:26:13 | 0 | 0
15126 | 108313 | Skipped(sorted>=95%) | 966 | 966 | 11 | 2016-05-19 18:26:38 | 0 | 0
```
Pada awal VACUUM, tabel berisi 1.950 baris yang disimpan dalam 28 blok 1 MB. Amazon Redshift memperkirakan bisa merebut kembali 984, atau 17 blok ruang disk, dengan operasi vakum.
Di baris untuk status Selesai, kolom ROWS menunjukkan nilai 966, dan nilai kolom BLOCKS adalah 11, turun dari 28. Vakum mengambil kembali perkiraan jumlah ruang disk, tanpa baris atau ruang yang dapat direklamasi kembali setelah operasi vakum selesai.
Pada fase pengurutan (transaksi 15126), ruang hampa dapat melewati tabel karena baris dimasukkan dalam urutan kunci sortir.
Contoh berikut menunjukkan statistik untuk vakum SORT ONLY pada tabel PENJUALAN (tabel 110116 dalam contoh ini) setelah operasi INSERT besar:
```
vacuum sort only sales;
select xid, table_id, status, rows, sortedrows, blocks, eventtime
from stl_vacuum order by xid, table_id, eventtime;
xid |table_id| status | rows |sortedrows|blocks| eventtime
----+--------+-----------------+-------+----------+------+--------------------
...
2925| 110116 |Started Sort Only|1379648| 172456 | 132 | 2011-02-24 16:25:21...
2925| 110116 |Finished |1379648| 1379648 | 132 | 2011-02-24 16:26:28...
```
# STL\$1WINDOW
Menganalisis langkah-langkah kueri yang melakukan fungsi jendela.
STL\$1WINDOW dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STL\$1WINDOW hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_WINDOW.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan hasil fungsi jendela untuk slice 0 dan segmen 3.
```
select query, tasknum, rows, is_diskbased, workmem
from stl_window
where slice=0 and segment=3;
```
```
query | tasknum | rows | is_diskbased | workmem
-------+---------+------+--------------+----------
86326 | 36 | 1857 | f | 95256616
705 | 15 | 1857 | f | 95256616
86399 | 27 | 1857 | f | 95256616
649 | 10 | 0 | f | 95256616
(4 rows)
```
# STL\$1WLM\$1ERROR
Mencatat semua kesalahan terkait WLM saat terjadi.
STL\$1WLM\$1ERROR terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_WLM_ERROR.html)
# STL\$1WLM\$1RULE\$1ACTION
Merekam detail tentang tindakan yang dihasilkan dari aturan pemantauan kueri WLM yang terkait dengan antrian yang ditentukan pengguna. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Aturan pemantauan kueri WLM](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md).
STL\$1WLM\$1RULE\$1ACTION terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_WLM_RULE_ACTION.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menemukan kueri yang dihentikan oleh aturan pemantauan kueri.
```
Select query, rule
from stl_wlm_rule_action
where action = 'abort'
order by query;
```
# KUERI STL\$1WLM\$1
Berisi catatan dari setiap percobaan eksekusi query dalam kelas layanan ditangani oleh WLM.
STL\$1WLM\$1QUERY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STL_WLM_QUERY.html)
## Kueri Sampel
**Lihat kueri rata-rata Waktu dalam antrian dan eksekusi**
Kueri berikut menampilkan konfigurasi saat ini untuk kelas layanan yang lebih besar dari 4. Untuk daftar kelas layanan IDs, lihat[Kelas layanan WLM IDs](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids).
Kueri berikut mengembalikan waktu rata-rata (dalam mikrodetik) yang setiap kueri dihabiskan dalam antrian kueri dan mengeksekusi untuk setiap kelas layanan.
```
select service_class as svc_class, count(*),
avg(datediff(microseconds, queue_start_time, queue_end_time)) as avg_queue_time,
avg(datediff(microseconds, exec_start_time, exec_end_time )) as avg_exec_time
from stl_wlm_query
where service_class > 4
group by service_class
order by service_class;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut:
```
svc_class | count | avg_queue_time | avg_exec_time
-----------+-------+----------------+---------------
5 | 20103 | 0 | 80415
5 | 3421 | 34015 | 234015
6 | 42 | 0 | 944266
7 | 196 | 6439 | 1364399
(4 rows)
```
**Lihat waktu kueri maksimum dalam antrian dan eksekusi**
Kueri berikut mengembalikan jumlah waktu maksimum (dalam mikrodetik) yang kueri dihabiskan dalam antrian kueri dan mengeksekusi untuk setiap kelas layanan.
```
select service_class as svc_class, count(*),
max(datediff(microseconds, queue_start_time, queue_end_time)) as max_queue_time,
max(datediff(microseconds, exec_start_time, exec_end_time )) as max_exec_time
from stl_wlm_query
where svc_class > 5
group by service_class
order by service_class;
```
```
svc_class | count | max_queue_time | max_exec_time
-----------+-------+----------------+---------------
6 | 42 | 0 | 3775896
7 | 197 | 37947 | 16379473
(4 rows)
```
# Tabel STV untuk data snapshot
Tabel STV adalah tabel sistem virtual yang berisi snapshot dari data sistem saat ini.
**Topics**
+ [
# STV\$1ACTIVE\$1KURSOR
](r_STV_ACTIVE_CURSORS.md)
+ [
# STV\$1BLOCKLIST
](r_STV_BLOCKLIST.md)
+ [
# STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION
](r_STV_CURSOR_CONFIGURATION.md)
+ [
# STV\$1DB\$1ISOLASI\$1TINGKAT
](r_STV_DB_ISOLATION_LEVEL.md)
+ [
# STV\$1EXEC\$1STATE
](r_STV_EXEC_STATE.md)
+ [
# STV\$1DALAM PENERBANGAN
](r_STV_INFLIGHT.md)
+ [
# STV\$1LOAD\$1STATE
](r_STV_LOAD_STATE.md)
+ [
# STV\$1LOCKS
](r_STV_LOCKS.md)
+ [
# STV\$1ML\$1MODEL\$1INFO
](r_STV_ML_MODEL_INFO.md)
+ [
# STV\$1MV\$1DEPS
](r_STV_MV_DEPS.md)
+ [
# STV\$1MV\$1INFO
](r_STV_MV_INFO.md)
+ [
# STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY
](r_STV_NODE_STORAGE_CAPACITY.md)
+ [
# STV\$1PARTISI
](r_STV_PARTITIONS.md)
+ [
# STV\$1QUERY\$1METRICS
](r_STV_QUERY_METRICS.md)
+ [
# STV\$1TERBARU
](r_STV_RECENTS.md)
+ [
# STV\$1SESSION
](r_STV_SESSIONS.md)
+ [
# STV\$1SLICE
](r_STV_SLICES.md)
+ [
# STV\$1STARTUP\$1RECOVERY\$1STATE
](r_STV_STARTUP_RECOVERY_STATE.md)
+ [
# STV\$1TBL\$1PERM
](r_STV_TBL_PERM.md)
+ [
# STV\$1TBL\$1TRANS
](r_STV_TBL_TRANS.md)
+ [
# STV\$1WLM\$1CLASSIFICATION\$1CONFIG
](r_STV_WLM_CLASSIFICATION_CONFIG.md)
+ [
# STV\$1WLM\$1QMR\$1CONFIG
](r_STV_WLM_QMR_CONFIG.md)
+ [
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1QUEUE\$1STATE
](r_STV_WLM_QUERY_QUEUE_STATE.md)
+ [
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1STATE
](r_STV_WLM_QUERY_STATE.md)
+ [
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1TASK\$1STATE
](r_STV_WLM_QUERY_TASK_STATE.md)
+ [
# STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1CONFIG
](r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_CONFIG.md)
+ [
# STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1STATE
](r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_STATE.md)
+ [
# STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE
](r_STV_XRESTORE_ALTER_QUEUE_STATE.md)
# STV\$1ACTIVE\$1KURSOR
STV\$1ACTIVE\$1CURSORS menampilkan detail untuk kursor yang saat ini terbuka. Untuk informasi selengkapnya, lihat [MENYATAKAN](declare.md).
STV\$1ACTIVE\$1CURSORS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data). Pengguna hanya dapat melihat kursor yang dibuka oleh pengguna tersebut. Superuser dapat melihat semua kursor.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_ACTIVE_CURSORS.html)
# STV\$1BLOCKLIST
STV\$1BLOCKLIST berisi jumlah blok disk 1 MB yang digunakan oleh setiap irisan, tabel, atau kolom dalam database.
Gunakan kueri agregat dengan STV\$1BLOCKLIST, seperti yang ditunjukkan contoh berikut, untuk menentukan jumlah blok disk 1 MB yang dialokasikan per database, tabel, irisan, atau kolom. Anda juga dapat menggunakan [STV\$1PARTISI](r_STV_PARTITIONS.md) untuk melihat informasi ringkasan tentang pemanfaatan disk.
STV\$1BLOCKLIST hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
STV\$1BLOCKLIST hanya merekam blok yang dimiliki oleh cluster yang disediakan atau namespace tanpa server. Jika database menyertakan blok yang dibagikan dari produsen datashare, blok tersebut tidak disertakan dalam STV\$1BLOCKLIST. Untuk informasi lebih lanjut tentang datashares, kunjungi. [Berbagi data di Amazon Redshift](datashare-overview.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_BLOCKLIST.html)
## Kueri Sampel
STV\$1BLOCKLIST berisi satu baris per blok disk yang dialokasikan, sehingga kueri yang memilih semua baris berpotensi mengembalikan sejumlah besar baris. Sebaiknya gunakan hanya kueri agregat dengan STV\$1BLOCKLIST.
[SVV\$1DISKUSAGE](r_SVV_DISKUSAGE.md)Tampilan memberikan informasi serupa dalam format yang lebih user-friendly; Namun, contoh berikut menunjukkan satu penggunaan tabel STV\$1BLOCKLIST.
Untuk menentukan jumlah blok 1 MB yang digunakan oleh setiap kolom dalam tabel VENUE, ketikkan kueri berikut:
```
select col, count(*)
from stv_blocklist, stv_tbl_perm
where stv_blocklist.tbl = stv_tbl_perm.id
and stv_blocklist.slice = stv_tbl_perm.slice
and stv_tbl_perm.name = 'venue'
group by col
order by col;
```
Kueri ini mengembalikan jumlah blok 1 MB yang dialokasikan untuk setiap kolom dalam tabel VENUE, yang ditunjukkan oleh data sampel berikut:
```
col | count
-----+-------
0 | 4
1 | 4
2 | 4
3 | 4
4 | 4
5 | 4
7 | 4
8 | 4
(8 rows)
```
Kueri berikut menunjukkan apakah data tabel benar-benar didistribusikan ke semua irisan:
```
select trim(name) as table, stv_blocklist.slice, stv_tbl_perm.rows
from stv_blocklist,stv_tbl_perm
where stv_blocklist.tbl=stv_tbl_perm.id
and stv_tbl_perm.slice=stv_blocklist.slice
and stv_blocklist.id > 10000 and name not like '%#m%'
and name not like 'systable%'
group by name, stv_blocklist.slice, stv_tbl_perm.rows
order by 3 desc;
```
Kueri ini menghasilkan output sampel berikut, menunjukkan distribusi data genap untuk tabel dengan baris terbanyak:
```
table | slice | rows
----------+-------+-------
listing | 13 | 10527
listing | 14 | 10526
listing | 8 | 10526
listing | 9 | 10526
listing | 7 | 10525
listing | 4 | 10525
listing | 17 | 10525
listing | 11 | 10525
listing | 5 | 10525
listing | 18 | 10525
listing | 12 | 10525
listing | 3 | 10525
listing | 10 | 10525
listing | 2 | 10524
listing | 15 | 10524
listing | 16 | 10524
listing | 6 | 10524
listing | 19 | 10524
listing | 1 | 10523
listing | 0 | 10521
...
(180 rows)
```
Kueri berikut menentukan apakah ada blok batu nisan yang dikomit ke disk:
```
select slice, col, tbl, blocknum, newblock
from stv_blocklist
where tombstone > 0;
slice | col | tbl | blocknum | newblock
-------+-----+--------+----------+----------
4 | 0 | 101285 | 0 | 1
4 | 2 | 101285 | 0 | 1
4 | 4 | 101285 | 1 | 1
5 | 2 | 101285 | 0 | 1
5 | 0 | 101285 | 0 | 1
5 | 1 | 101285 | 0 | 1
5 | 4 | 101285 | 1 | 1
...
(24 rows)
```
# STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION
STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION menampilkan kendala konfigurasi kursor. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kendala kursor](declare.md#declare-constraints).
STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_CURSOR_CONFIGURATION.html)
# STV\$1DB\$1ISOLASI\$1TINGKAT
STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL menampilkan tingkat isolasi saat ini untuk database. Untuk informasi lebih lanjut tentang tingkat isolasi, lihat[Tingkat isolasi di Amazon Redshift](c_serial_isolation.md).
STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_DB_ISOLATION_LEVEL.html)
# STV\$1EXEC\$1STATE
Gunakan tabel STV\$1EXEC\$1STATE untuk mengetahui informasi tentang kueri dan langkah kueri yang aktif berjalan pada node komputasi.
Informasi ini biasanya hanya digunakan untuk memecahkan masalah teknik. Tampilan SVV\$1QUERY\$1STATE dan SVL\$1QUERY\$1SUMMARY mengekstrak informasi mereka dari STV\$1EXEC\$1STATE.
STV\$1EXEC\$1STATE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_EXEC_STATE.html)
## Kueri Sampel
Daripada menanyakan STV\$1EXEC\$1STATE secara langsung, Amazon Redshift merekomendasikan kueri SVL\$1QUERY\$1SUMMARY atau SVV\$1QUERY\$1STATE untuk mendapatkan informasi dalam STV\$1EXEC\$1STATE dalam format yang lebih ramah pengguna. Lihat dokumentasi [SVL\$1QUERY\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_SUMMARY.md) atau [SVV\$1QUERY\$1STATE](r_SVV_QUERY_STATE.md) tabel untuk detail selengkapnya.
# STV\$1DALAM PENERBANGAN
Gunakan tabel STV\$1INFLIGHT untuk menentukan kueri apa yang sedang berjalan di cluster. Jika Anda memecahkan masalah, akan sangat membantu untuk memeriksa status kueri yang berjalan lama.
STV\$1INFLIGHT tidak menampilkan kueri leader-node saja. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Fungsi simpul pemimpin—hanya](c_SQL_functions_leader_node_only.md). STV\$1INFLIGHT terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Pemecahan masalah dengan STV\$1INFLIGHT
Jika Anda menggunakan STV\$1INFLIGHT untuk memecahkan masalah kinerja kueri, atau kumpulan kueri, perhatikan hal berikut:
+ Transaksi terbuka yang berjalan lama umumnya meningkatkan beban. Transaksi terbuka ini dapat menghasilkan waktu berjalan yang lebih lama untuk kueri lainnya.
+ Pekerjaan COPY dan ETL yang berjalan lama dapat memengaruhi kueri lain yang berjalan di cluster, jika mereka mengambil banyak sumber daya komputasi. Dalam kebanyakan kasus, memindahkan pekerjaan yang berjalan lama ini ke waktu penggunaan rendah meningkatkan kinerja untuk pelaporan atau beban kerja analitik.
+ Ada tampilan yang memberikan informasi terkait dengan STV\$1INFLIGHT. Ini termasuk[STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md), yang menangkap teks kueri untuk perintah SQL, dan, yang menggabungkan STV\$1INFLIGHT ke [SVV\$1QUERY\$1DALAM PENERBANGAN](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md) STL\$1QUERYTEXT. Anda juga dapat menggunakan [STV\$1TERBARU](r_STV_RECENTS.md) STV\$1INFLIGHT untuk pemecahan masalah. **Misalnya, STV\$1RECENTS dapat menunjukkan apakah kueri tertentu berada dalam status Running atau Done.** Menggabungkan informasi ini dengan hasil dari STV\$1INFLIGHT dapat memberi Anda informasi lebih lanjut tentang properti kueri dan dampak sumber daya komputasi.
Anda juga dapat memantau kueri yang sedang berjalan menggunakan konsol Amazon Redshift.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_INFLIGHT.html)
## Kueri Sampel
Untuk melihat semua kueri aktif yang sedang berjalan di database, ketik kueri berikut:
```
select * from stv_inflight;
```
Output sampel di bawah ini menunjukkan dua kueri yang sedang berjalan, termasuk kueri STV\$1INFLIGHT itu sendiri dan kueri yang dijalankan dari skrip yang disebut: `avgwait.sql`
```
select slice, query, trim(label) querylabel, pid,
starttime, substring(text,1,20) querytext
from stv_inflight;
slice|query|querylabel | pid | starttime | querytext
-----+-----+-----------+-----+--------------------------+--------------------
1011 | 21 | | 646 |2012-01-26 13:23:15.645503|select slice, query,
1011 | 20 |avgwait.sql| 499 |2012-01-26 13:23:14.159912|select avg(datediff(
(2 rows)
```
Kueri berikut memilih beberapa kolom, termasuk concurrency\$1scaling\$1status. Kolom ini menunjukkan apakah kueri sedang dikirim ke cluster penskalaan konkurensi. Jika nilainya `1` untuk beberapa hasil, ini merupakan indikasi bahwa sumber daya komputasi penskalaan konkurensi sedang digunakan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Penskalaan konkurensi](concurrency-scaling.md).
```
select userid,
query,
pid,
starttime,
text,
suspended,
concurrency_scaling_status
from STV_INFLIGHT;
```
Output sampel menunjukkan satu kueri yang dikirim ke cluster penskalaan konkurensi.
```
query | pid | starttime | text | suspended | concurrency_scaling_status
--------+---------+----------------------------|------------------------|---------------|-------------------------------
1234567 | 123456 | 2012-01-26 13:23:15.645503 | select userid, query... 0 1
2345678 | 234567 | 2012-01-26 13:23:14.159912 | select avg(datediff(... 0 0
(2 rows)
```
Untuk tips selengkapnya tentang pemecahan masalah kinerja kueri, lihat. [Pemecahan masalah kueri](queries-troubleshooting.md)
# STV\$1LOAD\$1STATE
Gunakan tabel STV\$1LOAD\$1STATE untuk menemukan informasi tentang keadaan saat ini dari pernyataan COPY yang sedang berlangsung.
Perintah COPY memperbarui tabel ini setelah setiap juta catatan dimuat.
STV\$1LOAD\$1STATE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_LOAD_STATE.html)
## Contoh kueri
Untuk melihat kemajuan setiap irisan untuk perintah COPY, ketik kueri berikut. Contoh ini menggunakan fungsi PG\$1LAST\$1COPY\$1ID () untuk mengambil informasi untuk perintah COPY terakhir.
```
select slice , bytes_loaded, bytes_to_load , pct_complete from stv_load_state where query = pg_last_copy_id();
slice | bytes_loaded | bytes_to_load | pct_complete
-------+--------------+---------------+--------------
2 | 0 | 0 | 0
3 | 12840898 | 39104640 | 32
(2 rows)
```
# STV\$1LOCKS
Gunakan tabel STV\$1LOCKS untuk melihat pembaruan terkini pada tabel dalam database.
Amazon Redshift mengunci tabel untuk mencegah dua pengguna memperbarui tabel yang sama secara bersamaan. Sementara tabel STV\$1LOCKS menunjukkan semua pembaruan tabel saat ini, kueri [STL\$1TR\$1CONFLICT](r_STL_TR_CONFLICT.md) tabel untuk melihat log konflik kunci. Gunakan [SVV\$1TRANSAKSI-TRANSAKSI](r_SVV_TRANSACTIONS.md) tampilan untuk mengidentifikasi transaksi terbuka dan mengunci masalah pertentangan.
STV\$1LOCKS hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_LOCKS.html)
## Contoh kueri
Untuk melihat semua kunci yang terjadi dalam transaksi saat ini, ketik perintah berikut:
```
select table_id, last_update, lock_owner, lock_owner_pid from stv_locks;
```
Kueri ini mengembalikan output sampel berikut, yang menampilkan tiga kunci yang saat ini berlaku:
```
table_id | last_update | lock_owner | lock_owner_pid
----------+----------------------------+------------+----------------
100004 | 2008-12-23 10:08:48.882319 | 1043 | 5656
100003 | 2008-12-23 10:08:48.779543 | 1043 | 5656
100140 | 2008-12-23 10:08:48.021576 | 1043 | 5656
(3 rows)
```
# STV\$1ML\$1MODEL\$1INFO
Nyatakan informasi tentang keadaan model pembelajaran mesin saat ini.
STV\$1ML\$1MODEL\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_ML_MODEL_INFO.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut menampilkan keadaan model pembelajaran mesin saat ini.
```
SELECT schema_name, model_name, model_state
FROM stv_ml_model_info;
schema_name | model_name | model_state
-------------+------------------------------+--------------------------------------
public | customer_churn_auto_model | Train Model On SageMaker In Progress
public | customer_churn_xgboost_model | Model is Ready
(2 row)
```
# STV\$1MV\$1DEPS
Tabel STV\$1MV\$1DEPS menunjukkan dependensi tampilan terwujud pada tampilan terwujud lainnya dalam Amazon Redshift.
Untuk informasi lebih lanjut tentang tampilan terwujud, lihat[Tampilan terwujud di Amazon Redshift](materialized-view-overview.md).
STV\$1MV\$1DEPS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat mencantumkan tampilan terwujud yang berada dalam skema yang dapat mereka akses. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas tabel dan tampilan data dalam sistem](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm_chap_system-tables.html#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_MV_DEPS.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut mengembalikan baris keluaran yang menunjukkan bahwa tampilan terwujud `mv_over_foo` menggunakan tampilan terwujud `mv_foo` dalam definisinya sebagai ketergantungan.
```
CREATE SCHEMA test_ivm_setup;
CREATE TABLE test_ivm_setup.foo(a INT);
CREATE MATERIALIZED VIEW test_ivm_setup.mv_foo AS SELECT * FROM test_ivm_setup.foo;
CREATE MATERIALIZED VIEW test_ivm_setup.mv_over_foo AS SELECT * FROM test_ivm_setup.mv_foo;
SELECT * FROM stv_mv_deps;
db_name | schema | name | ref_schema | ref_name | ref_database_name
---------+-----------------+-------------+----------------+----------+------------------
dev | test_ivm_setup | mv_over_foo | test_ivm_setup | mv_foo | dev
```
# STV\$1MV\$1INFO
Tabel STV\$1MV\$1INFO berisi baris untuk setiap tampilan terwujud, apakah data sudah basi, dan informasi status.
Untuk informasi lebih lanjut tentang tampilan terwujud, lihat[Tampilan terwujud di Amazon Redshift](materialized-view-overview.md).
STV\$1MV\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat mencantumkan tampilan terwujud yang berada dalam skema yang dapat mereka akses. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas tabel dan tampilan data dalam sistem](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm_chap_system-tables.html#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_MV_INFO.html)
## Contoh kueri
Untuk melihat status semua tampilan terwujud, jalankan kueri berikut.
```
select * from stv_mv_info;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut.
```
db_name | schema | name | updated_upto_xid | is_stale | owner_user_name | state | autorefresh | autorewrite
---------+--------------------+---------+------------------+----------+-----------------+-------+-------------+------------
dev | test_ivm_setup | mv | 1031 | f | catch-22 | 1 | 1 | 0
dev | test_ivm_setup | old_mv | 988 | t | lotr | 1 | 0 | 1
```
# STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY
Tabel STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY menunjukkan rincian total kapasitas penyimpanan dan total kapasitas yang digunakan untuk setiap node dalam sebuah cluster. Ini berisi baris untuk setiap node.
STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_NODE_STORAGE_CAPACITY.html)
## Kueri Sampel
**catatan**
Hasil contoh berikut bervariasi berdasarkan spesifikasi node cluster Anda. Tambahkan kolom `capacity` ke SQL SELECT Anda untuk mengambil kapasitas cluster Anda.
Kueri berikut mengembalikan ruang yang digunakan dan kapasitas total dalam blok disk 1 MB. Contoh ini berjalan pada cluster dc2.8xlarge dua-node.
```
select node, used from stv_node_storage_capacity order by node;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut.
```
node | used
------+-------
0 | 30597
1 | 27089
```
Kueri berikut mengembalikan ruang yang digunakan dan kapasitas total dalam blok disk 1 MB. Contoh ini berjalan pada cluster ra3.16xlarge dua simpul.
```
select node, used from stv_node_storage_capacity order by node;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut.
```
node | used
------+-------
0 | 30591
1 | 27103
```
# STV\$1PARTISI
Gunakan tabel STV\$1PARTITIONS untuk mengetahui kinerja kecepatan disk dan pemanfaatan disk untuk Amazon Redshift.
STV\$1PARTITIONS berisi satu baris per node per volume disk logis.
STV\$1PARTITIONS hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_PARTITIONS.html)
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan ruang disk yang digunakan dan kapasitas, dalam blok disk 1 MB, dan menghitung pemanfaatan disk sebagai persentase dari ruang disk mentah. Ruang disk mentah mencakup ruang yang dicadangkan oleh Amazon Redshift untuk penggunaan internal, sehingga lebih besar dari kapasitas disk nominal, yang merupakan jumlah ruang disk yang tersedia untuk pengguna. Metrik **Persentase Ruang Disk yang Digunakan** pada tab **Performance** di Amazon Redshift Management Console melaporkan persentase kapasitas disk nominal yang digunakan oleh cluster Anda. Sebaiknya Anda memantau metrik **Persentase Ruang Disk yang Digunakan** untuk mempertahankan penggunaan Anda dalam kapasitas disk nominal klaster Anda.
**penting**
Kami sangat menyarankan agar Anda tidak melebihi kapasitas disk nominal cluster Anda. Meskipun secara teknis dimungkinkan dalam keadaan tertentu, melebihi kapasitas disk nominal Anda mengurangi toleransi kesalahan cluster Anda dan meningkatkan risiko kehilangan data.
Contoh ini dijalankan pada cluster dua node dengan enam partisi disk logis per node. Ruang digunakan sangat merata di seluruh disk, dengan sekitar 25% dari setiap disk digunakan.
```
select owner, host, diskno, used, capacity,
(used-tossed)/capacity::numeric *100 as pctused
from stv_partitions order by owner;
owner | host | diskno | used | capacity | pctused
-------+------+--------+--------+----------+---------
0 | 0 | 0 | 236480 | 949954 | 24.9
0 | 0 | 1 | 236420 | 949954 | 24.9
0 | 0 | 2 | 236440 | 949954 | 24.9
0 | 1 | 2 | 235150 | 949954 | 24.8
0 | 1 | 1 | 237100 | 949954 | 25.0
0 | 1 | 0 | 237090 | 949954 | 25.0
1 | 1 | 0 | 236310 | 949954 | 24.9
1 | 1 | 1 | 236300 | 949954 | 24.9
1 | 1 | 2 | 236320 | 949954 | 24.9
1 | 0 | 2 | 237910 | 949954 | 25.0
1 | 0 | 1 | 235640 | 949954 | 24.8
1 | 0 | 0 | 235380 | 949954 | 24.8
(12 rows)
```
# STV\$1QUERY\$1METRICS
Berisi informasi metrik, seperti jumlah baris yang diproses, penggunaan CPU, input/output, dan penggunaan disk, untuk kueri aktif yang berjalan dalam antrian kueri yang ditentukan pengguna (kelas layanan). Untuk melihat metrik kueri yang telah selesai, lihat tabel [STL\$1QUERY\$1METRICS](r_STL_QUERY_METRICS.md) sistem.
Metrik kueri diambil sampelnya pada interval satu detik. Akibatnya, proses yang berbeda dari kueri yang sama mungkin mengembalikan waktu yang sedikit berbeda. Selain itu, segmen kueri yang berjalan dalam waktu kurang dari 1 detik mungkin tidak direkam.
STV\$1QUERY\$1METRICS melacak dan menggabungkan metrik pada tingkat kueri, segmen, dan langkah. Untuk informasi tentang segmen dan langkah kueri, lihat[Perencanaan kueri dan alur kerja eksekusi](c-query-planning.md). Banyak metrik (seperti`max_rows`,`cpu_time`, dan sebagainya) dijumlahkan di seluruh irisan node. Untuk informasi selengkapnya tentang irisan simpul, lihat[Arsitektur sistem gudang data](c_high_level_system_architecture.md).
Untuk menentukan tingkat di mana baris melaporkan metrik, periksa `segment` dan `step_type` kolom:
+ Jika keduanya `segment` dan `step_type` sedang`-1`, maka baris melaporkan metrik pada tingkat kueri.
+ Jika `segment` tidak `-1` dan `step_type` tidak`-1`, maka baris melaporkan metrik di tingkat segmen.
+ Jika `step_type` keduanya `segment` dan tidak`-1`, maka baris melaporkan metrik pada tingkat langkah.
STV\$1QUERY\$1METRICS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_QUERY_METRICS.html)
## Jenis langkah
Tabel berikut mencantumkan jenis langkah yang relevan dengan pengguna database. Tabel tidak mencantumkan jenis langkah yang hanya untuk penggunaan internal. Jika tipe langkah -1, metrik tidak dilaporkan pada tingkat langkah.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_QUERY_METRICS.html)
## Contoh kueri
Untuk menemukan kueri aktif dengan waktu CPU tinggi (lebih dari 1.000 detik), jalankan kueri berikut.
```
select query, cpu_time / 1000000 as cpu_seconds
from stv_query_metrics where segment = -1 and cpu_time > 1000000000
order by cpu_time;
query | cpu_seconds
------+------------
25775 | 9540
```
Untuk menemukan kueri aktif dengan gabungan loop bersarang yang menampilkan lebih dari satu juta baris, jalankan kueri berikut.
```
select query, rows
from stv_query_metrics
where step_type = 15 and rows > 1000000
order by rows;
query | rows
------+-----------
25775 | 1580225854
```
Untuk menemukan kueri aktif yang telah berjalan selama lebih dari 60 detik dan telah menggunakan waktu CPU kurang dari 10 detik, jalankan kueri berikut.
```
select query, run_time/1000000 as run_time_seconds
from stv_query_metrics
where segment = -1 and run_time > 60000000 and cpu_time < 10000000;
query | run_time_seconds
------+-----------------
25775 | 114
```
# STV\$1TERBARU
Gunakan tabel STV\$1RECENTS untuk mengetahui informasi tentang kueri yang sedang aktif dan yang baru dijalankan terhadap database.
STV\$1RECENTS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Pemecahan masalah dengan STV\$1RECENTS
STV\$1RECENTS sangat membantu untuk menentukan apakah kueri atau kumpulan kueri sedang berjalan atau selesai. Ini juga menunjukkan durasi kueri telah berjalan. Ini sangat membantu untuk mengetahui kueri mana yang sudah lama berjalan.
Anda dapat menggabungkan STV\$1RECENTS ke tampilan sistem lain, seperti[STV\$1DALAM PENERBANGAN](r_STV_INFLIGHT.md), untuk mengumpulkan metadata tambahan tentang menjalankan kueri. (Ada contoh yang menunjukkan cara melakukan ini di bagian kueri sampel.) Anda juga dapat menggunakan catatan yang dikembalikan dari tampilan ini bersama dengan fitur pemantauan di konsol Amazon Redshift untuk pemecahan masalah secara real time.
Tampilan sistem yang melengkapi STV\$1RECENTS termasuk[STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md), yang mengambil teks kueri untuk perintah SQL, dan, yang menggabungkan STV\$1INFLIGHT ke STL\$1QUERYTEXT. [SVV\$1QUERY\$1DALAM PENERBANGAN](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_RECENTS.html)
## Kueri Sampel
Untuk menentukan kueri mana yang sedang berjalan terhadap database, jalankan kueri berikut:
```
select user_name, db_name, pid, query
from stv_recents
where status = 'Running';
```
Output sampel di bawah ini menunjukkan kueri tunggal yang berjalan pada database TICKIT:
```
user_name | db_name | pid | query
----------+---------+---------+-------------
dwuser | tickit | 19996 |select venuename, venueseats from
venue where venueseats > 50000 order by venueseats desc;
```
Contoh berikut mengembalikan daftar query (jika ada) yang sedang berjalan atau menunggu dalam antrian untuk menjalankan:
```
select * from stv_recents where status<>'Done';
status | starttime | duration |user_name|db_name| query | pid
-------+---------------------+----------+---------+-------+-----------+------
Running| 2010-04-21 16:11... | 281566454| dwuser |tickit | select ...| 23347
```
Kueri ini tidak mengembalikan hasil kecuali Anda menjalankan sejumlah kueri bersamaan dan beberapa kueri tersebut berada dalam antrian.
Contoh berikut memperluas contoh sebelumnya. Dalam hal ini, kueri yang benar-benar “dalam penerbangan” (berjalan, tidak menunggu) dikecualikan dari hasil:
```
select * from stv_recents where status<>'Done'
and pid not in (select pid from stv_inflight);
...
```
Untuk tips selengkapnya tentang pemecahan masalah kinerja kueri, lihat. [Pemecahan masalah kueri](queries-troubleshooting.md)
# STV\$1SESSION
Gunakan tabel STV\$1SESSIONS untuk melihat informasi tentang sesi pengguna aktif untuk Amazon Redshift.
Untuk melihat riwayat sesi, gunakan [STL\$1SESSION](r_STL_SESSIONS.md) tabel, bukan STV\$1SESSIONS.
STV\$1SESSIONS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_SESSIONS.html)
## Kueri Sampel
Untuk melakukan pemeriksaan cepat untuk melihat apakah ada pengguna lain yang saat ini masuk ke Amazon Redshift, ketik kueri berikut:
```
select count(*)
from stv_sessions;
```
Jika hasilnya lebih besar dari satu, maka setidaknya satu pengguna lain saat ini masuk ke database.
Untuk melihat semua sesi aktif Amazon Redshift, ketik kueri berikut:
```
select *
from stv_sessions;
```
Hasil berikut menunjukkan empat sesi aktif yang berjalan di Amazon Redshift:
```
starttime | process |user_name | db_name | timeout_sec
-------------------------+---------+----------------------------+----------------------------+-------------
2018-08-06 08:44:07.50 | 13779 | IAMA:aws_admin:admin_grp | dev | 0
2008-08-06 08:54:20.50 | 19829 | dwuser | dev | 120
2008-08-06 08:56:34.50 | 20279 | dwuser | dev | 120
2008-08-06 08:55:00.50 | 19996 | dwuser | tickit | 0
(3 rows)
```
Nama pengguna yang diawali dengan IAMA menunjukkan bahwa pengguna masuk menggunakan sistem masuk tunggal federasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan autentikasi IAM untuk menghasilkan kredensi pengguna database](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/generating-user-credentials.html).
# STV\$1SLICE
Gunakan tabel STV\$1SLICES untuk melihat pemetaan irisan saat ini ke node.
Informasi dalam STV\$1SLICES digunakan terutama untuk tujuan investigasi.
STV\$1SLICES dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_SLICES.html)
## Contoh kueri
Untuk melihat node cluster mana yang mengelola irisan mana, ketik kueri berikut:
```
select node, slice from stv_slices;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut:
```
node | slice
------+-------
0 | 2
0 | 3
0 | 1
0 | 0
(4 rows)
```
# STV\$1STARTUP\$1RECOVERY\$1STATE
Merekam status tabel yang dikunci sementara selama operasi restart cluster. Amazon Redshift menempatkan kunci sementara pada tabel saat sedang diproses untuk menyelesaikan transaksi basi setelah cluster restart.
STV\$1STARTUP\$1RECOVERY\$1STATE terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_STARTUP_RECOVERY_STATE.html)
## Kueri Sampel
Untuk memantau tabel mana yang dikunci sementara, jalankan kueri berikut setelah cluster restart.
```
select * from STV_STARTUP_RECOVERY_STATE;
db_id | tbl_id | table_name
--------+--------+------------
100044 | 100058 | lineorder
100044 | 100068 | part
100044 | 100072 | customer
100044 | 100192 | supplier
(4 rows)
```
# STV\$1TBL\$1PERM
Tabel STV\$1TBL\$1PERM berisi informasi tentang tabel permanen di Amazon Redshift, termasuk tabel sementara yang dibuat oleh pengguna untuk sesi saat ini. STV\$1TBL\$1PERM berisi informasi untuk semua tabel di semua database.
Tabel ini berbeda dari[STV\$1TBL\$1TRANS](r_STV_TBL_TRANS.md), yang berisi informasi tentang tabel database sementara yang dibuat sistem selama pemrosesan kueri.
STV\$1TBL\$1PERM hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_TBL_PERM.html)
## Kueri Sampel
Query berikut mengembalikan daftar tabel IDs dan nama yang berbeda:
```
select distinct id, name
from stv_tbl_perm order by name;
id | name
--------+-------------------------
100571 | category
100575 | date
100580 | event
100596 | listing
100003 | padb_config_harvest
100612 | sales
...
```
Tabel sistem lain menggunakan tabel IDs, jadi mengetahui ID tabel mana yang sesuai dengan tabel tertentu bisa sangat berguna. Dalam contoh ini, SELECT DISTINCT digunakan untuk menghapus duplikat (tabel didistribusikan di beberapa irisan).
Untuk menentukan jumlah blok yang digunakan oleh setiap kolom dalam tabel VENUE, ketikkan kueri berikut:
```
select col, count(*)
from stv_blocklist, stv_tbl_perm
where stv_blocklist.tbl = stv_tbl_perm.id
and stv_blocklist.slice = stv_tbl_perm.slice
and stv_tbl_perm.name = 'venue'
group by col
order by col;
col | count
-----+-------
0 | 8
1 | 8
2 | 8
3 | 8
4 | 8
5 | 8
6 | 8
7 | 8
(8 rows)
```
## Catatan penggunaan
Kolom ROWS mencakup jumlah baris yang dihapus yang belum disedot (atau telah disedot tetapi dengan opsi SORT ONLY). Oleh karena itu, SUM kolom ROWS di tabel STV\$1TBL\$1PERM mungkin tidak cocok dengan hasil COUNT (\$1) saat Anda menanyakan tabel yang diberikan secara langsung. Misalnya, jika 2 baris dihapus dari VENUE, hasil COUNT (\$1) adalah 200 tetapi hasil SUM (ROWS) masih 202:
```
delete from venue
where venueid in (1,2);
select count(*) from venue;
count
-------
200
(1 row)
select trim(name) tablename, sum(rows)
from stv_tbl_perm where name='venue' group by name;
tablename | sum
-----------+-----
venue | 202
(1 row)
```
Untuk menyinkronkan data di STV\$1TBL\$1PERM, jalankan vakum penuh tabel VENUE.
```
vacuum venue;
select trim(name) tablename, sum(rows)
from stv_tbl_perm
where name='venue'
group by name;
tablename | sum
-----------+-----
venue | 200
(1 row)
```
# STV\$1TBL\$1TRANS
Gunakan tabel STV\$1TBL\$1TRANS untuk mengetahui informasi tentang tabel database sementara yang saat ini ada di memori.
Tabel transien biasanya set baris sementara yang digunakan sebagai hasil perantara saat kueri berjalan. STV\$1TBL\$1TRANS berbeda dari STV\$1TBL\$1PERM yang [STV\$1TBL\$1PERM](r_STV_TBL_PERM.md) berisi informasi tentang tabel database permanen.
STV\$1TBL\$1TRANS hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_TBL_TRANS.html)
## Kueri Sampel
Untuk melihat informasi tabel transien untuk kueri dengan ID kueri 90, ketik perintah berikut:
```
select slice, id, rows, size, query_id, ref_cnt
from stv_tbl_trans
where query_id = 90;
```
Query ini mengembalikan informasi tabel transien untuk query 90, seperti yang ditunjukkan pada contoh output berikut:
```
slice | id | rows | size | query_ | ref_ | from_ | prep_
| | | | id | cnt | suspended | swap
------+----+------+------+--------+------+-----------+-------
1013 | 95 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
7 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
10 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
17 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
14 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
3 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
1013 | 99 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
9 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
5 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
19 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
2 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
1013 | 98 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
13 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
1 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
1013 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
6 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
11 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
15 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
18 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
```
Dalam contoh ini, Anda dapat melihat bahwa data kueri melibatkan tabel 95, 96, dan 98. Karena nol byte dialokasikan ke tabel ini, kueri ini dapat berjalan di memori.
# STV\$1WLM\$1CLASSIFICATION\$1CONFIG
Berisi aturan klasifikasi saat ini untuk WLM.
STV\$1WLM\$1CLASSIFICATION\$1CONFIG hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_CLASSIFICATION_CONFIG.html)
## Contoh kueri
```
select * from STV_WLM_CLASSIFICATION_CONFIG;
id | condition | action_seq | action | action_service_class
---+---------------------------------------------+------------+--------+---------------------
1 | (system user) and (query group: health) | 0 | assign | 1
2 | (system user) and (query group: metrics) | 0 | assign | 2
3 | (system user) and (query group: cmstats) | 0 | assign | 3
4 | (system user) | 0 | assign | 4
5 | (super user) and (query group: superuser) | 0 | assign | 5
6 | (query group: querygroup1) | 0 | assign | 6
7 | (user group: usergroup1) | 0 | assign | 6
8 | (user group: usergroup2) | 0 | assign | 7
9 | (query group: querygroup3) | 0 | assign | 8
10 | (query group: querygroup4) | 0 | assign | 9
11 | (user group: usergroup4) | 0 | assign | 9
12 | (query group: querygroup*) | 0 | assign | 10
13 | (user group: usergroup*) | 0 | assign | 10
14 | (querytype: any) | 0 | assign | 11
(4 rows)
```
# STV\$1WLM\$1QMR\$1CONFIG
Merekam konfigurasi untuk aturan pemantauan kueri WLM (QMR). Untuk informasi selengkapnya, lihat [Aturan pemantauan kueri WLM](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md).
STV\$1WLM\$1QMR\$1CONFIG hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QMR_CONFIG.html)
## Contoh kueri
Untuk melihat definisi aturan QMR untuk semua kelas layanan yang lebih besar dari 5 (yang mencakup antrian yang ditentukan pengguna), jalankan kueri berikut. Untuk daftar kelas layanan IDs, lihat[Kelas layanan WLM IDs](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids).
```
Select *
from stv_wlm_qmr_config
where service_class > 5
order by service_class;
```
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1QUEUE\$1STATE
Merekam status antrian kueri saat ini untuk kelas layanan.
STV\$1WLM\$1QUERY\$1QUEUE\$1STATE terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_QUEUE_STATE.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut menunjukkan kueri dalam antrian untuk kelas layanan yang lebih besar dari 4.
```
select * from stv_wlm_query_queue_state
where service_class > 4
order by service_class;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut.
```
service_class | position | task | query | slot_count | start_time | queue_time
---------------+----------+------+-------+------------+----------------------------+------------
5 | 0 | 455 | 476 | 5 | 2010-10-06 13:18:24.065838 | 20937257
6 | 1 | 456 | 478 | 5 | 2010-10-06 13:18:26.652906 | 18350191
(2 rows)
```
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1STATE
Mencatat status kueri saat ini yang dilacak oleh WLM.
STV\$1WLM\$1QUERY\$1STATE terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_STATE.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut menampilkan semua kueri yang sedang dijalankan di kelas layanan yang lebih besar dari 4. Untuk daftar kelas layanan IDs, lihat[Kelas layanan WLM IDs](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids).
```
select xid, query, trim(state) as state, queue_time, exec_time
from stv_wlm_query_state
where service_class > 4;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut:
```
xid | query | state | queue_time | exec_time
-------+-------+---------+------------+-----------
100813 | 25942 | Running | 0 | 1369029
100074 | 25775 | Running | 0 | 2221589242
```
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1TASK\$1STATE
Berisi status tugas kueri kelas layanan saat ini.
STV\$1WLM\$1QUERY\$1TASK\$1STATE terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_TASK_STATE.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut menampilkan status kueri saat ini di kelas layanan yang lebih besar dari 4. Untuk daftar kelas layanan IDs, lihat[Kelas layanan WLM IDs](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids).
```
select * from stv_wlm_query_task_state
where service_class > 4;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut:
```
service_class | task | query | start_time | exec_time
--------------+------+-------+----------------------------+-----------
5 | 466 | 491 | 2010-10-06 13:29:23.063787 | 357618748
(1 row)
```
# STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1CONFIG
Merekam konfigurasi kelas layanan untuk WLM.
STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1CONFIG hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_CONFIG.html)
## Contoh kueri
Kelas layanan yang ditentukan pengguna pertama adalah service class 6, yang diberi nama Service class \$11. Kueri berikut menampilkan konfigurasi saat ini untuk kelas layanan yang lebih besar dari 4. Untuk daftar kelas layanan IDs, lihat[Kelas layanan WLM IDs](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids).
```
select rtrim(name) as name,
num_query_tasks as slots,
query_working_mem as mem,
max_execution_time as max_time,
user_group_wild_card as user_wildcard,
query_group_wild_card as query_wildcard
from stv_wlm_service_class_config
where service_class > 4;
name | slots | mem | max_time | user_wildcard | query_wildcard
-----------------------------+-------+-----+----------+---------------+---------------
Service class for super user | 1 | 535 | 0 | false | false
Queue 1 | 5 | 125 | 0 | false | false
Queue 2 | 5 | 125 | 0 | false | false
Queue 3 | 5 | 125 | 0 | false | false
Queue 4 | 5 | 627 | 0 | false | false
Queue 5 | 5 | 125 | 0 | true | true
Default queue | 5 | 125 | 0 | false | false
```
Kueri berikut menunjukkan status transisi WLM dinamis. Sementara transisi sedang dalam proses, `num_query_tasks` dan `target_query_working_mem` diperbarui sampai mereka sama dengan nilai target. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Properti konfigurasi dinamis dan statis WLM](cm-c-wlm-dynamic-properties.md).
```
select rtrim(name) as name,
num_query_tasks as slots,
target_num_query_tasks as target_slots,
query_working_mem as memory,
target_query_working_mem as target_memory
from stv_wlm_service_class_config
where num_query_tasks > target_num_query_tasks
or query_working_mem > target_query_working_mem
and service_class > 5;
name | slots | target_slots | memory | target_mem
------------------+-------+--------------+--------+------------
Queue 3 | 5 | 15 | 125 | 375
Queue 5 | 10 | 5 | 250 | 125
(2 rows)
```
# STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1STATE
Berisi status kelas layanan saat ini.
STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1STATE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_STATE.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut menampilkan status untuk kelas layanan yang lebih besar dari 5. Untuk daftar kelas layanan IDs, lihat[Kelas layanan WLM IDs](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids).
```
select service_class, num_executing_queries,
num_executed_queries
from stv_wlm_service_class_state
where service_class > 5
order by service_class;
```
```
service_class | num_executing_queries | num_executed_queries
---------------+-----------------------+----------------------
6 | 1 | 222
7 | 0 | 135
8 | 1 | 39
(3 rows)
```
# STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE
Gunakan STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE untuk memantau kemajuan migrasi setiap tabel selama pengubahan ukuran klasik. Ini secara khusus berlaku ketika tipe node target adalah RA3. Untuk informasi selengkapnya tentang pengubahan ukuran klasik ke RA3 node, buka [Classic resize](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-operations.html#classic-resize-faster).
STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1RESTORE\$1STATE](SYS_RESTORE_STATE.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_STV_XRESTORE_ALTER_QUEUE_STATE.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut menunjukkan jumlah tabel dalam database yang menunggu untuk diubah ukurannya, sedang diubah ukurannya, dan selesai mengubah ukuran.
```
select db_id, status, count(*)
from stv_xrestore_alter_queue_state
group by 1,2 order by 3 desc
db_id | status | count
-------+------------+------
694325 | Waiting | 323
694325 | Finished | 60
694325 | Applying | 1
```
# Tampilan SVCS untuk klaster penskalaan utama dan konkurensi
Tampilan sistem SVCS dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tabel dengan awalan STL kecuali bahwa tabel STL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
**Topics**
+ [
# SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG
](r_SVCS_ALERT_EVENT_LOG.md)
+ [
# SVCS\$1COMPILE
](r_SVCS_COMPILE.md)
+ [
# SVCS\$1CONCURRENCY\$1SCALING\$1USAGE
](r_SVCS_CONCURRENCY_SCALING_USAGE.md)
+ [
# SVCS\$1JELASKAN
](r_SVCS_EXPLAIN.md)
+ [
# SVCS\$1PLAN\$1INFO
](r_SVCS_PLAN_INFO.md)
+ [
# SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY
](r_SVCS_QUERY_SUMMARY.md)
+ [
# SVCS\$1S3LIST
](r_SVCS_S3LIST.md)
+ [
# SVCS\$1S3LOG
](r_SVCS_S3LOG.md)
+ [
# SVCS\$1S3PARTITION\$1SUMMARY
](r_SVCS_S3PARTITION_SUMMARY.md)
+ [
# SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY
](r_SVCS_S3QUERY_SUMMARY.md)
+ [
# SVCS\$1STREAM\$1SEGS
](r_SVCS_STREAM_SEGS.md)
+ [
# SVCS\$1UNLOAD\$1LOG
](r_SVCS_UNLOAD_LOG.md)
# SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG
Merekam peringatan saat pengoptimal kueri mengidentifikasi kondisi yang mungkin menunjukkan masalah kinerja. Tampilan ini berasal dari tabel sistem STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG tetapi tidak menampilkan tingkat irisan untuk kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi. Gunakan tabel SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG untuk mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan kinerja kueri.
Kueri terdiri dari beberapa segmen, dan setiap segmen terdiri dari satu atau lebih langkah. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pemrosesan kueri](c-query-processing.md).
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tabel dengan awalan STL kecuali bahwa tabel STL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_ALERT_EVENT_LOG.html)
## Catatan penggunaan
Anda dapat menggunakan SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG untuk mengidentifikasi potensi masalah dalam kueri Anda, lalu ikuti praktik untuk mengoptimalkan desain database Anda dan menulis ulang kueri Anda. [Penyetelan kinerja kueri](c-optimizing-query-performance.md) SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG mencatat peringatan berikut:
+ **Statistik yang hilang**
Statistiknya hilang. Jalankan ANALISIS berikut pemuatan data atau pembaruan signifikan dan gunakan STATUPDATE dengan operasi COPY. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Praktik terbaik Amazon Redshift untuk mendesain kueri](c_designing-queries-best-practices.md).
+ **Lingkaran bersarang**
Loop bersarang biasanya merupakan produk Cartesian. Evaluasi kueri Anda untuk memastikan bahwa semua tabel yang berpartisipasi digabungkan secara efisien.
+ **Filter yang sangat selektif**
Rasio baris yang dikembalikan ke baris yang dipindai kurang dari 0,05. Baris yang dipindai adalah nilai `rows_pre_user_filter ` dan baris yang dikembalikan adalah nilai baris dalam tabel [STL\$1SCAN](r_STL_SCAN.md) sistem. Menunjukkan bahwa kueri memindai sejumlah besar baris yang luar biasa untuk menentukan set hasil. Ini dapat disebabkan oleh kunci pengurutan yang hilang atau salah. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Sortir kunci](t_Sorting_data.md).
+ **Baris hantu yang berlebihan**
Pemindaian melewatkan sejumlah besar baris yang ditandai sebagai dihapus tetapi tidak disedot, atau baris yang telah disisipkan tetapi tidak dilakukan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tabel penyedot debu](t_Reclaiming_storage_space202.md).
+ **Distribusi besar**
Lebih dari 1.000.000 baris didistribusikan kembali untuk bergabung atau agregasi hash. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Distribusi data untuk optimasi kueri](t_Distributing_data.md).
+ **Siaran besar**
Lebih dari 1.000.000 baris disiarkan untuk bergabung dengan hash. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Distribusi data untuk optimasi kueri](t_Distributing_data.md).
+ **Eksekusi serial**
Gaya redistribusi DS\$1DIST\$1ALL\$1INNER ditunjukkan dalam rencana kueri, yang memaksa eksekusi serial karena seluruh tabel bagian dalam didistribusikan kembali ke satu node. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Distribusi data untuk optimasi kueri](t_Distributing_data.md).
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan peristiwa peringatan untuk empat kueri.
```
SELECT query, substring(event,0,25) as event,
substring(solution,0,25) as solution,
trim(event_time) as event_time from svcs_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)
```
# SVCS\$1COMPILE
Rekaman mengkompilasi waktu dan lokasi untuk setiap segmen kueri kueri, termasuk kueri yang dijalankan pada klaster penskalaan serta kueri yang dijalankan di klaster utama.
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tampilan dengan awalan SVL kecuali bahwa tampilan SVL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1COMPILE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Untuk informasi tentang SCL\$1COMMPILE, lihat. [SVL\$1COMPILE](r_SVL_COMPILE.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_COMPILE.html)
## Kueri Sampel
Dalam contoh ini, kueri 35878 dan 35879 menjalankan pernyataan SQL yang sama. Kolom kompilasi untuk kueri 35878 menunjukkan `1` untuk empat segmen kueri, yang menunjukkan bahwa segmen dikompilasi. Kueri 35879 ditampilkan `0` di kolom kompilasi untuk setiap segmen, menunjukkan bahwa segmen tidak perlu dikompilasi lagi.
```
select userid, xid, pid, query, segment, locus,
datediff(ms, starttime, endtime) as duration, compile
from svcs_compile
where query = 35878 or query = 35879
order by query, segment;
userid | xid | pid | query | segment | locus | duration | compile
--------+--------+-------+-------+---------+-------+----------+---------
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 0 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 1 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 2 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 3 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 4 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 5 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 6 | 1 | 1380 | 1
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 7 | 1 | 1085 | 1
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 8 | 1 | 1197 | 1
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 9 | 2 | 905 | 1
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 0 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 1 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 2 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 3 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 4 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 5 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 6 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 7 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 8 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 9 | 2 | 0 | 0
(20 rows)
```
# SVCS\$1CONCURRENCY\$1SCALING\$1USAGE
Mencatat periode penggunaan untuk penskalaan konkurensi. Setiap periode penggunaan adalah durasi berturut-turut di mana cluster penskalaan konkurensi individu secara aktif memproses kueri.
SVCS\$1CONCURRENCY\$1SCALING\$1USAGE Tabel ini terlihat oleh pengguna super. Superuser database dapat memilih untuk membukanya untuk semua pengguna.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_CONCURRENCY_SCALING_USAGE.html)
## Kueri Sampel
Untuk melihat durasi penggunaan dalam hitungan detik untuk periode tertentu, masukkan kueri berikut:
```
select * from svcs_concurrency_scaling_usage order by start_time;
start_time | end_time | queries | usage_in_seconds
----------------------------+----------------------------+---------+------------------
2019-02-14 18:43:53.01063 | 2019-02-14 19:16:49.781649 | 48 | 1977
```
# SVCS\$1JELASKAN
Menampilkan rencana EXPLOW untuk kueri yang telah dikirimkan untuk dieksekusi.
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tabel dengan awalan STL kecuali bahwa tabel STL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1EXPLOW dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_EXPLAIN.html)
## Kueri Sampel
Pertimbangkan output EXPLOW berikut untuk kueri gabungan agregat:
```
explain select avg(datediff(day, listtime, saletime)) as avgwait
from sales, listing where sales.listid = listing.listid;
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
XN Aggregate (cost=6350.30..6350.31 rows=1 width=16)
-> XN Hash Join DS_DIST_NONE (cost=47.08..6340.89 rows=3766 width=16)
Hash Cond: ("outer".listid = "inner".listid)
-> XN Seq Scan on listing (cost=0.00..1924.97 rows=192497 width=12)
-> XN Hash (cost=37.66..37.66 rows=3766 width=12)
-> XN Seq Scan on sales (cost=0.00..37.66 rows=3766 width=12)
(6 rows)
```
Jika Anda menjalankan kueri ini dan ID kuerinya adalah 10, Anda dapat menggunakan tabel SVCS\$1EXPLOW untuk melihat jenis informasi yang sama yang dikembalikan oleh perintah EXPLOW:
```
select query,nodeid,parentid,substring(plannode from 1 for 30),
substring(info from 1 for 20) from svcs_explain
where query=10 order by 1,2;
query| nodeid |parentid| substring | substring
-----+--------+--------+--------------------------------+-------------------
10 | 1 | 0 |XN Aggregate (cost=6717.61..6 |
10 | 2 | 1 | -> XN Merge Join DS_DIST_NO| Merge Cond:("outer"
10 | 3 | 2 | -> XN Seq Scan on lis |
10 | 4 | 2 | -> XN Seq Scan on sal |
(4 rows)
```
Pertimbangkan kueri berikut:
```
select event.eventid, sum(pricepaid)
from event, sales
where event.eventid=sales.eventid
group by event.eventid order by 2 desc;
eventid | sum
--------+----------
289 | 51846.00
7895 | 51049.00
1602 | 50301.00
851 | 49956.00
7315 | 49823.00
...
```
Jika ID query ini adalah 15, query tabel sistem berikut mengembalikan node rencana yang dilakukan. Dalam hal ini, urutan node dibalik untuk menunjukkan urutan eksekusi yang sebenarnya:
```
select query,nodeid,parentid,substring(plannode from 1 for 56)
from svcs_explain where query=15 order by 1, 2 desc;
query|nodeid|parentid| substring
-----+------+--------+--------------------------------------------------------
15 | 8 | 7 | -> XN Seq Scan on eve
15 | 7 | 5 | -> XN Hash(cost=87.98..87.9
15 | 6 | 5 | -> XN Seq Scan on sales(cos
15 | 5 | 4 | -> XN Hash Join DS_DIST_OUTER(cos
15 | 4 | 3 | -> XN HashAggregate(cost=862286577.07..
15 | 3 | 2 | -> XN Sort(cost=1000862287175.47..10008622871
15 | 2 | 1 | -> XN Network(cost=1000862287175.47..1000862287197.
15 | 1 | 0 |XN Merge(cost=1000862287175.47..1000862287197.46 rows=87
(8 rows)
```
Kueri berikut mengambil kueri IDs untuk setiap rencana kueri yang berisi fungsi jendela:
```
select query, trim(plannode) from svcs_explain
where plannode like '%Window%';
query| btrim
-----+------------------------------------------------------------------------
26 | -> XN Window(cost=1000985348268.57..1000985351256.98 rows=170 width=33)
27 | -> XN Window(cost=1000985348268.57..1000985351256.98 rows=170 width=33)
(2 rows)
```
# SVCS\$1PLAN\$1INFO
Gunakan tabel SVCS\$1PLAN\$1INFO untuk melihat output EXPLOW untuk kueri dalam hal satu set baris. Ini adalah cara alternatif untuk melihat rencana kueri.
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tabel dengan awalan STL kecuali bahwa tabel STL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1PLAN\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_PLAN_INFO.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut membandingkan rencana kueri untuk kueri SELECT sederhana yang dikembalikan dengan menggunakan perintah EXPLOW dan dengan menanyakan tabel SVCS\$1PLAN\$1INFO.
```
explain select * from category;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
XN Seq Scan on category (cost=0.00..0.11 rows=11 width=49)
(1 row)
select * from category;
catid | catgroup | catname | catdesc
-------+----------+-----------+--------------------------------------------
1 | Sports | MLB | Major League Baseball
3 | Sports | NFL | National Football League
5 | Sports | MLS | Major League Soccer
...
select * from svcs_plan_info where query=256;
query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost | totalcost
| rows | bytes
-------+--------+---------+------+-------+----------+-------------+-----------+------+-------
256 | 1 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539
256 | 1 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 0.11 | 11 | 539
(2 rows)
```
Dalam contoh ini, PLANNODE 104 mengacu pada pemindaian berurutan dari tabel CATEGORY.
```
select distinct eventname from event order by 1;
eventname
------------------------------------------------------------------------
.38 Special
3 Doors Down
70s Soul Jam
A Bronx Tale
...
explain select distinct eventname from event order by 1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------
XN Merge (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576 width=17)
Merge Key: eventname
-> XN Network (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576
width=17)
Send to leader
-> XN Sort (cost=1000000000136.38..1000000000137.82 rows=576
width=17)
Sort Key: eventname
-> XN Unique (cost=0.00..109.98 rows=576 width=17)
-> XN Seq Scan on event (cost=0.00..87.98 rows=8798
width=17)
(8 rows)
select * from svcs_plan_info where query=240 order by nodeid desc;
query | nodeid | segment | step | locus | plannode | startupcost |
totalcost | rows | bytes
-------+--------+---------+------+-------+----------+------------------+------------------+------+--------
240 | 5 | 0 | 0 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566
240 | 5 | 0 | 1 | 0 | 104 | 0 | 87.98 | 8798 | 149566
240 | 4 | 0 | 2 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 4 | 0 | 3 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 4 | 1 | 0 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 4 | 1 | 1 | 0 | 117 | 0 | 109.975 | 576 | 9792
240 | 3 | 1 | 2 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
240 | 3 | 2 | 0 | 0 | 114 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
240 | 2 | 2 | 1 | 0 | 123 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
240 | 1 | 3 | 0 | 0 | 122 | 1000000000136.38 | 1000000000137.82 | 576 | 9792
(10 rows)
```
# SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY
Gunakan tampilan SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY untuk menemukan informasi umum tentang eksekusi kueri.
Perhatikan bahwa informasi dalam SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY dikumpulkan dari semua node.
**catatan**
Tampilan SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY hanya berisi informasi tentang kueri yang diselesaikan oleh Amazon Redshift, bukan utilitas dan perintah DDL lainnya. Untuk daftar lengkap dan informasi tentang semua pernyataan yang diselesaikan oleh Amazon Redshift, termasuk perintah DDL dan utilitas, Anda dapat menanyakan tampilan SVL\$1STATEMENTTEXT.
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tampilan dengan awalan SVL kecuali bahwa tampilan SVL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
Untuk informasi tentang SVL\$1QUERY\$1SUMMARY, lihat. [SVL\$1QUERY\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_SUMMARY.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_QUERY_SUMMARY.html)
## Kueri Sampel
**Melihat informasi pemrosesan untuk langkah kueri**
Kueri berikut menunjukkan informasi pemrosesan dasar untuk setiap langkah kueri 87:
```
select query, stm, seg, step, rows, bytes
from svcs_query_summary
where query = 87
order by query, seg, step;
```
Query ini mengambil informasi pemrosesan tentang query 87, seperti yang ditunjukkan dalam contoh output berikut:
```
query | stm | seg | step | rows | bytes
-------+-----+-----+------+--------+---------
87 | 0 | 0 | 0 | 90 | 1890
87 | 0 | 0 | 2 | 90 | 360
87 | 0 | 1 | 0 | 90 | 360
87 | 0 | 1 | 2 | 90 | 1440
87 | 1 | 2 | 0 | 210494 | 4209880
87 | 1 | 2 | 3 | 89500 | 0
87 | 1 | 2 | 6 | 4 | 96
87 | 2 | 3 | 0 | 4 | 96
87 | 2 | 3 | 1 | 4 | 96
87 | 2 | 4 | 0 | 4 | 96
87 | 2 | 4 | 1 | 1 | 24
87 | 3 | 5 | 0 | 1 | 24
87 | 3 | 5 | 4 | 0 | 0
(13 rows)
```
**Menentukan apakah langkah-langkah kueri tumpah ke disk**
Kueri berikut menunjukkan apakah salah satu langkah untuk kueri dengan ID kueri 1025 atau tidak (lihat [SVL\$1QLOG](r_SVL_QLOG.md) tampilan untuk mempelajari cara mendapatkan ID kueri untuk kueri) tumpah ke disk atau jika kueri berjalan sepenuhnya dalam memori:
```
select query, step, rows, workmem, label, is_diskbased
from svcs_query_summary
where query = 1025
order by workmem desc;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut:
```
query| step| rows | workmem | label | is_diskbased
-----+-----+--------+-----------+---------------+--------------
1025 | 0 |16000000| 141557760 |scan tbl=9 | f
1025 | 2 |16000000| 135266304 |hash tbl=142 | t
1025 | 0 |16000000| 128974848 |scan tbl=116536| f
1025 | 2 |16000000| 122683392 |dist | f
(4 rows)
```
Dengan memindai nilai untuk IS\$1DISKBASED, Anda dapat melihat langkah kueri mana yang masuk ke disk. Untuk kueri 1025, langkah hash berjalan pada disk. Langkah-langkah yang mungkin berjalan pada disk termasuk hash, aggr, dan langkah pengurutan. Untuk melihat hanya langkah-langkah query berbasis disk, tambahkan **and is\$1diskbased = 't'** klausa ke pernyataan SQL dalam contoh di atas.
# SVCS\$1S3LIST
Gunakan tampilan SVCS\$1S3LIST untuk mendapatkan detail tentang kueri Amazon Redshift Spectrum di tingkat segmen. Satu segmen dapat melakukan satu pemindaian tabel eksternal. Tampilan ini berasal dari tampilan sistem SVL\$1S3LIST tetapi tidak menampilkan tingkat irisan untuk kueri yang dijalankan pada klaster penskalaan konkurensi.
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tampilan dengan awalan SVL kecuali bahwa tampilan SVL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1S3LIST dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Untuk informasi tentang SVL\$1S3LIST, lihat. [SVL\$1S3LIST](r_SVL_S3LIST.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_S3LIST.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut query SVCS\$1S3LIST untuk query terakhir dilakukan.
```
select *
from svcs_s3list
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
# SVCS\$1S3LOG
Gunakan tampilan SVCS\$1S3LOG untuk mendapatkan detail pemecahan masalah tentang kueri Redshift Spectrum di tingkat segmen. Satu segmen dapat melakukan satu pemindaian tabel eksternal. Tampilan ini berasal dari tampilan sistem SVL\$1S3LOG tetapi tidak menampilkan tingkat irisan untuk kueri yang dijalankan pada klaster penskalaan konkurensi.
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tampilan dengan awalan SVL kecuali bahwa tampilan SVL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1S3LOG dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Untuk informasi tentang SVL\$1S3LOG, lihat. [SVL\$1S3LOG](r_SVL_S3LOG.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_S3LOG.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menanyakan SVCS\$1S3LOG untuk kueri terakhir yang berjalan.
```
select *
from svcs_s3log
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
# SVCS\$1S3PARTITION\$1SUMMARY
Gunakan tampilan SVCS\$1S3PARTITION\$1SUMMARY untuk mendapatkan ringkasan pemrosesan partisi kueri Redshift Spectrum di tingkat segmen. Satu segmen dapat melakukan satu pemindaian tabel eksternal.
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tampilan dengan awalan SVL kecuali bahwa tampilan SVL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1S3PARTITION\$1SUMMARY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Untuk informasi tentang SVL\$1S3PARTITION, lihat. [SVL\$1S3PARTISI](r_SVL_S3PARTITION.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_S3PARTITION_SUMMARY.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mendapatkan rincian pemindaian partisi untuk query terakhir dilakukan.
```
select query, segment, assignment, min_starttime, max_endtime, min_duration, avg_duration
from svcs_s3partition_summary
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
# SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY
Gunakan tampilan SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY untuk mendapatkan ringkasan semua kueri Redshift Spectrum (kueri S3) yang telah dijalankan di sistem. Satu segmen dapat melakukan satu pemindaian tabel eksternal.
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tampilan dengan awalan SVL kecuali bahwa tampilan SVL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Untuk informasi tentang SVL\$1S3QUERY, lihat. [SVL\$1S3QUERY](r_SVL_S3QUERY.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_S3QUERY_SUMMARY.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mendapatkan detail langkah pemindaian untuk menjalankan kueri terakhir.
```
select query, segment, elapsed, s3_scanned_rows, s3_scanned_bytes, s3query_returned_rows, s3query_returned_bytes, files
from svcs_s3query_summary
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
```
query | segment | elapsed | s3_scanned_rows | s3_scanned_bytes | s3query_returned_rows | s3query_returned_bytes | files
------+---------+---------+-----------------+------------------+-----------------------+------------------------+------
4587 | 2 | 67811 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
4587 | 2 | 591568 | 172462 | 11260097 | 8513 | 170260 | 1
4587 | 2 | 216849 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
4587 | 2 | 216671 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
```
# SVCS\$1STREAM\$1SEGS
Daftar hubungan antara aliran dan segmen bersamaan.
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tabel dengan awalan STL kecuali bahwa tabel STL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1STREAM\$1SEGS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_STREAM_SEGS.html)
## Kueri Sampel
Untuk melihat hubungan antara aliran dan segmen bersamaan untuk kueri terbaru, ketik kueri berikut:
```
select *
from svcs_stream_segs
where query = pg_last_query_id();
query | stream | segment
-------+--------+---------
10 | 1 | 2
10 | 0 | 0
10 | 2 | 4
10 | 1 | 3
10 | 0 | 1
(5 rows)
```
# SVCS\$1UNLOAD\$1LOG
Gunakan SVCS\$1UNLOAD\$1LOG untuk mendapatkan rincian operasi UNLOAD.
SVCS\$1UNLOAD\$1LOG mencatat satu baris untuk setiap file yang dibuat oleh pernyataan UNLOAD. Misalnya, jika UNLOAD membuat 12 file, SVCS\$1UNLOAD\$1LOG berisi 12 baris yang sesuai. Tampilan ini berasal dari tabel sistem STL\$1UNLOAD\$1LOG tetapi tidak menampilkan tingkat irisan untuk kueri yang dijalankan pada klaster penskalaan konkurensi.
**catatan**
Tampilan sistem dengan awalan SVCS memberikan detail tentang kueri pada kluster penskalaan utama dan konkurensi. Tampilan mirip dengan tabel dengan awalan STL kecuali bahwa tabel STL memberikan informasi hanya untuk kueri yang dijalankan di cluster utama.
SVCS\$1UNLOAD\$1LOG dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVCS_UNLOAD_LOG.html)
## Contoh kueri
Untuk mendapatkan daftar file yang ditulis ke Amazon S3 dengan perintah UNLOAD, Anda dapat memanggil operasi daftar Amazon S3 setelah UNLOAD selesai; Namun, tergantung pada seberapa cepat Anda mengeluarkan panggilan, daftar mungkin tidak lengkap karena operasi daftar Amazon S3 pada akhirnya konsisten. Untuk segera mendapatkan daftar otoritatif yang lengkap, kueri SVCS\$1UNLOAD\$1LOG.
Kueri berikut mengembalikan nama jalur untuk file yang dibuat oleh UNLOAD untuk kueri terakhir yang diselesaikan:
```
select query, substring(path,0,40) as path
from svcs_unload_log
where query = pg_last_query_id()
order by path;
```
Perintah ini mengembalikan output sampel berikut:
```
query | path
------+---------------------------------------------
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0000_part_00
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0001_part_00
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0002_part_00
2320 | s3://amzn-s3-demo-bucket/venue0003_part_00
(4 rows)
```
# Tampilan SVL untuk cluster utama
Tampilan SVL adalah tampilan sistem di Amazon Redshift yang berisi referensi ke tabel STL dan log untuk informasi lebih rinci.
Tampilan ini memberikan akses yang lebih cepat dan lebih mudah ke data yang sering ditanyakan yang ditemukan di tabel tersebut.
**catatan**
Tampilan SVL\$1QUERY\$1SUMMARY hanya berisi informasi tentang kueri yang dijalankan oleh Amazon Redshift, bukan utilitas dan perintah DDL lainnya. Untuk daftar lengkap dan informasi tentang semua pernyataan yang dijalankan oleh Amazon Redshift, termasuk perintah DDL dan utilitas, Anda dapat menanyakan tampilan SVL\$1STATEMENTTEXT.
**Topics**
+ [
# SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION
](r_SVL_AUTO_WORKER_ACTION.md)
+ [
# SVL\$1COMPILE
](r_SVL_COMPILE.md)
+ [
# SVL\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG
](r_SVL_DATASHARE_CHANGE_LOG.md)
+ [
# SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE
](r_SVL_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.md)
+ [
# SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER
](r_SVL_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.md)
+ [
# SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER
](r_SVL_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.md)
+ [
# SVL\$1FEDERATED\$1QUERY
](r_SVL_FEDERATED_QUERY.md)
+ [
# SVL\$1MULTI\$1STATEMENT\$1VIOLATIONS
](r_SVL_MULTI_STATEMENT_VIOLATIONS.md)
+ [
# SVL\$1MV\$1REFRESH\$1STATUS
](r_SVL_MV_REFRESH_STATUS.md)
+ [
# SVL\$1QERROR
](r_SVL_QERROR.md)
+ [
# SVL\$1QLOG
](r_SVL_QLOG.md)
+ [
# SVL\$1QUERY\$1METRICS
](r_SVL_QUERY_METRICS.md)
+ [
# SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY
](r_SVL_QUERY_METRICS_SUMMARY.md)
+ [
# SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO
](r_SVL_QUERY_QUEUE_INFO.md)
+ [
# SVL\$1QUERY\$1REPORT
](r_SVL_QUERY_REPORT.md)
+ [
# SVL\$1QUERY\$1SUMMARY
](r_SVL_QUERY_SUMMARY.md)
+ [
# SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS
](r_SVL_RESTORE_ALTER_TABLE_PROGRESS.md)
+ [
# SVL\$1S3LIST
](r_SVL_S3LIST.md)
+ [
# SVL\$1S3LOG
](r_SVL_S3LOG.md)
+ [
# SVL\$1S3PARTISI
](r_SVL_S3PARTITION.md)
+ [
# SVL\$1S3PARTITION\$1SUMMARY
](r_SVL_S3PARTITION_SUMMARY.md)
+ [
# SVL\$1S3QUERY
](r_SVL_S3QUERY.md)
+ [
# SVL\$1S3QUERY\$1SUMMARY
](r_SVL_S3QUERY_SUMMARY.md)
+ [
# SVL\$1S3MENCOBA LAGI
](r_SVL_S3RETRIES.md)
+ [
# SVL\$1SPATIAL\$1MENYEDERHANAKAN
](r_SVL_SPATIAL_SIMPLIFY.md)
+ [
# SVL\$1SPECTRUM\$1SCAN\$1ERROR
](r_SVL_SPECTRUM_SCAN_ERROR.md)
+ [
# SVL\$1STATEMENTTEXT
](r_SVL_STATEMENTTEXT.md)
+ [
# SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL
](r_SVL_STORED_PROC_CALL.md)
+ [
# SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES
](r_SVL_STORED_PROC_MESSAGES.md)
+ [
# SVL\$1TERMINATE
](r_SVL_TERMINATE.md)
+ [
# SVL\$1UDF\$1LOG
](r_SVL_UDF_LOG.md)
+ [
# SVL\$1USER\$1INFO
](r_SVL_USER_INFO.md)
+ [
# SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE
](r_SVL_VACUUM_PERCENTAGE.md)
# SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION
Merekam tindakan otomatis yang diambil oleh Amazon Redshift pada tabel yang ditentukan untuk pengoptimalan otomatis.
SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_AUTO_WORKER_ACTION.html)
Beberapa contoh nilai `status` kolom adalah sebagai berikut:
+ Dilompatkan:Tabel tidak ditemukan.
+ Dilewati: Rekomendasi kosong.
+ Dilewati: Terapkan rekomendasi sortkey dinonaktifkan.
+ Lewati: Coba lagi melebihi batas maksimum untuk sebuah tabel.
+ Dilewati: Kolom tabel telah berubah.
+ Batalkan: Tabel ini bukan AUTO.
+ Abort:Tabel ini baru saja dikonversi.
+ Batalkan: Tabel ini melebihi ambang batas ukuran tabel.
+ Batalkan: Tabel ini sudah menjadi gaya yang direkomendasikan.
+ Pos pemeriksaan: progres*21.9963*%.
## Kueri Sampel
Dalam contoh berikut, baris dalam hasil menunjukkan tindakan yang diambil oleh Amazon Redshift.
```
select table_id, type, status, eventtime, sequence, previous_state
from SVL_AUTO_WORKER_ACTION;
```
```
table_id | type | status | eventtime | sequence | previous_state
----------+---------+------------------------------------------------------+----------------------------+----------+----------------
118082 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:42:20.727049 | 0 |
118078 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:43:54.728819 | 0 |
118082 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:42:52.690264 | 0 |
118072 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:44:14.793572 | 0 |
118082 | sortkey | Failed | 2020-08-22 19:42:20.728917 | 0 |
118078 | sortkey | Complete | 2020-08-22 19:43:54.792705 | 0 | SORTKEY: None;
118086 | sortkey | Complete | 2020-08-22 19:42:00.72635 | 0 | SORTKEY: None;
118082 | sortkey | Complete | 2020-08-22 19:43:34.728144 | 0 | SORTKEY: None;
118072 | sortkey | Skipped:Retry exceeds the maximum limit for a table. | 2020-08-22 19:44:46.706155 | 0 |
118086 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:42:00.685255 | 0 |
118082 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:43:34.69531 | 0 |
118072 | sortkey | Start | 2020-08-22 19:44:46.703331 | 0 |
118082 | sortkey | Checkpoint: progress 14.755079% | 2020-08-22 19:42:52.692828 | 0 |
118072 | sortkey | Failed | 2020-08-22 19:44:14.796071 | 0 |
116723 | sortkey | Abort:This table is not AUTO. | 2020-10-28 05:12:58.479233 | 0 |
110203 | distkey | Abort:This table is not AUTO. | 2020-10-28 05:45:54.67259 | 0 |
```
# SVL\$1COMPILE
Rekaman mengkompilasi waktu dan lokasi untuk setiap segmen kueri kueri.
SVL\$1COMMPILE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
SVL\$1COMMPILE hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
Untuk informasi tentang SVCS\$1COMMPILE, lihat. [SVCS\$1COMPILE](r_SVCS_COMPILE.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_COMPILE.html)
## Kueri Sampel
Dalam contoh ini, kueri 35878 dan 35879 menjalankan pernyataan SQL yang sama. Kolom kompilasi untuk kueri 35878 ditampilkan `1` untuk empat segmen kueri, yang menunjukkan bahwa segmen dikompilasi. Kueri 35879 ditampilkan `0` di kolom kompilasi untuk setiap segmen, menunjukkan bahwa segmen tidak perlu dikompilasi lagi.
```
select userid, xid, pid, query, segment, locus,
datediff(ms, starttime, endtime) as duration, compile
from svl_compile
where query = 35878 or query = 35879
order by query, segment;
userid | xid | pid | query | segment | locus | duration | compile
--------+--------+-------+-------+---------+-------+----------+---------
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 0 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 1 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 2 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 3 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 4 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 5 | 1 | 0 | 0
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 6 | 1 | 1380 | 1
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 7 | 1 | 1085 | 1
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 8 | 1 | 1197 | 1
100 | 112780 | 23028 | 35878 | 9 | 2 | 905 | 1
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 0 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 1 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 2 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 3 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 4 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 5 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 6 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 7 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 8 | 1 | 0 | 0
100 | 112782 | 23028 | 35879 | 9 | 2 | 0 | 0
(20 rows)
```
# SVL\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG
Merekam tampilan konsolidasi untuk melacak perubahan pada datashares pada kluster produsen dan konsumen.
SVL\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG](SYS_DATASHARE_CHANGE_LOG.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_DATASHARE_CHANGE_LOG.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan tampilan SVL\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG.
```
SELECT DISTINCT action
FROM svl_datashare_change_log
WHERE share_object_name LIKE 'tickit%';
action
-----------------------
"ALTER DATASHARE ADD"
```
# SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE
Gunakan tampilan SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE untuk mendapatkan ringkasan penggunaan data lintas wilayah yang ditransfer yang disebabkan oleh kueri pembagian data lintas wilayah. SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE menggabungkan detail di tingkat segmen.
SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE](r_SYS_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan tampilan SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE.
```
SELECT query, segment, transferred_data, source_region
from svl_datashare_cross_region_usage
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
query | segment | transferred_data | source_region
--------+---------+------------------+---------------
200048 | 2 | 4194304 | us-west-1
200048 | 2 | 4194304 | us-east-2
```
# SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER
Mencatat aktivitas dan penggunaan datashares. Pandangan ini hanya relevan pada cluster konsumen.
SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER](SYS_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan tampilan SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER.
```
SELECT request_type, status, trim(error) AS error
FROM svl_datashare_usage_consumer
request_type | status | error
----------------+--------+--------
"GET RELATION" | 0 |
```
# SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER
Mencatat aktivitas dan penggunaan datashares. Pandangan ini hanya relevan pada cluster produser.
SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER](SYS_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan tampilan SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER.
```
SELECT DISTINCT request_type
FROM svl_datashare_usage_producer
WHERE object_name LIKE 'tickit%';
request_type
------------------
"GET RELATION"
```
# SVL\$1FEDERATED\$1QUERY
Gunakan tampilan SVL\$1FEDERATED\$1QUERY untuk melihat informasi tentang panggilan kueri federasi.
SVL\$1FEDERATED\$1QUERY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_FEDERATED_QUERY.html)
## Kueri Sampel
Untuk menampilkan informasi tentang panggilan kueri federasi, jalankan kueri berikut.
```
select query, trim(sourcetype) as type, recordtime, trim(querytext) as "PG Subquery" from svl_federated_query where query = 4292;
query | type | recordtime | pg subquery
-------+------+----------------------------+---------------------------------------------------------------
4292 | PG | 2020-03-27 04:29:58.485126 | SELECT "level" FROM functional.employees WHERE ("level" >= 6)
(1 row)
```
# SVL\$1MULTI\$1STATEMENT\$1VIOLATIONS
Gunakan tampilan SVL\$1MULTI\$1STATEMENT\$1VIOLATIONS untuk mendapatkan catatan lengkap dari semua perintah SQL yang dijalankan pada sistem yang melanggar pembatasan blok transaksi.
Pelanggaran terjadi ketika Anda menjalankan salah satu perintah SQL berikut yang dibatasi Amazon Redshift di dalam blok transaksi atau permintaan multi-pernyataan:
+ [BUAT BASIS DATA](r_CREATE_DATABASE.md)
+ [DROP DATABASE](r_DROP_DATABASE.md)
+ [UBAH TABEL TAMBAHKAN](r_ALTER_TABLE_APPEND.md)
+ [CREATE EXTERNAL TABLE](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE.md)
+ JATUHKAN TABEL EKSTERNAL
+ GANTI NAMA TABEL EKSTERNAL
+ MENGUBAH TABEL EKSTERNAL
+ BUAT TABLESPACE
+ JATUHKAN TABLESPACE
+ [BUAT PUSTAKA](r_CREATE_LIBRARY.md)
+ [DROP PERPUSTAKAAN](r_DROP_LIBRARY.md)
+ MEMBANGUN KEMBALI KUCING
+ INDEXCAT
+ MENGINDEKS ULANG BASIS DATA
+ [VAKUM](r_VACUUM_command.md)
+ [HIBAH](r_GRANT.md)
+ [MENYONTEK](r_COPY.md)
**catatan**
Jika ada entri dalam tampilan ini, maka ubah aplikasi dan skrip SQL yang sesuai. Sebaiknya ubah kode aplikasi Anda untuk memindahkan penggunaan perintah SQL terbatas ini di luar blok transaksi. Jika Anda membutuhkan bantuan lebih lanjut, hubungi AWS Support.
SVL\$1MULTI\$1STATEMENT\$1VIOLATIONS terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_MULTI_STATEMENT_VIOLATIONS.html)
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan beberapa pernyataan yang memiliki pelanggaran.
```
select * from svl_multi_statement_violations order by starttime asc;
userid | database | cmdname | xid | pid | label | starttime | endtime | sequence | type | text
==============================================================================================================================
1 | dev | CREATE DATABASE | 1034 | 5729 |label1 | ********* | ******* | 0 | DDL | create table c(b int);
1 | dev | CREATE DATABASE | 1034 | 5729 |label1 | ********* | ******* | 0 | UTILITY | create database b;
1 | dev | CREATE DATABASE | 1034 | 5729 |label1 | ********* | ******* | 0 | UTILITY | COMMIT
...
```
# SVL\$1MV\$1REFRESH\$1STATUS
Tampilan SVL\$1MV\$1REFRESH\$1STATUS berisi baris untuk aktivitas penyegaran tampilan terwujud.
Untuk informasi lebih lanjut tentang tampilan terwujud, lihat[Tampilan terwujud di Amazon Redshift](materialized-view-overview.md).
SVL\$1MV\$1REFRESH\$1STATUS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY](SYS_MV_REFRESH_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_MV_REFRESH_STATUS.html)
## Contoh kueri
Untuk melihat status penyegaran tampilan terwujud, jalankan kueri berikut.
```
select * from svl_mv_refresh_status;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut:
```
db_name | userid | schema | name | xid | starttime | endtime | status | refresh_type | consumer_account | consumer_region | consumer_namespace
---------+--------+-----------+---------+-------+----------------------------+----------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------+---------------+------------------+-----------------+------------------------------------
dev | 169 | mv_schema | mv_test | 6640 | 2020-02-14 02:26:53.497935 | 2020-02-14 02:26:53.556156 | Refresh successfully recomputed MV from scratch | Manual | | |
dev | 166 | mv_schema | mv_test | 6517 | 2020-02-14 02:26:39.287438 | 2020-02-14 02:26:39.349539 | Refresh successfully updated MV incrementally | Auto | | |
ext_db | 162 | producer_schema | producer_mv | 6388 | 2020-02-14 02:26:27.863426 | 2020-02-14 02:26:27.918307 | Refresh successfully updated MV incrementally | Manual | 0123456789 | us-east-1 | 623d8ff2-4391-4381-83d7-177caa6767af
dev | 161 | mv_schema | mv_test | 6323 | 2020-02-14 02:26:20.020717 | 2020-02-14 02:26:20.080002 | Refresh successfully updated MV incrementally | Auto | | |
dev | 161 | mv_schema | mv_test | 6301 | 2020-02-14 02:26:05.796146 | 2020-02-14 02:26:07.853986 | Refresh successfully recomputed MV from scratch | Manual | | |
dev | 153 | mv_schema | mv_test | 6024 | 2020-02-14 02:25:18.762335 | 2020-02-14 02:25:20.043462 | MV was already updated | Manual | | |
dev | 143 | mv_schema | mv_test | 5557 | 2020-02-14 02:24:23.100601 | 2020-02-14 02:24:23.100633 | MV was already updated | Manual
dev | 141 | mv_schema | mv_test | 5447 | 2020-02-14 02:23:54.102837 | 2020-02-14 02:24:00.310166 | Refresh successfully updated MV incrementally | Auto
dev | 1 | mv_schema | mv_test | 5329 | 2020-02-14 02:22:26.328481 | 2020-02-14 02:22:28.369217 | Refresh successfully recomputed MV from scratch | Auto
dev | 138 | mv_schema | mv_test | 5290 | 2020-02-14 02:21:56.885093 | 2020-02-14 02:21:56.885098 | Refresh failed. MV was not found | Manual
dev | 138 | mv_schema | mv_test | 5100 | 2020-02-14 02:20:33.123445 | 2020-02-14 02:20:33.123445 | Cascade refresh failed because materialized view mv_schema.child was not refreshed. | Manual
dev | 138 | mv_schema | child | 5100 | 2020-02-14 02:20:33.123445 | 2020-02-14 02:20:33.123445 | Refresh failed due to an internal error. | Manual
dev | 138 | mv_schema | mv_test | 5099 | 2020-02-14 02:10:23.492344 | 2020-02-14 02:10:23.492344 | Cascade refresh skipped because materialized view mv_schema.child was not refreshed.| Manual
dev | 138 | mv_schema | child | 5099 | 2020-02-14 02:10:23.492344 | 2020-02-14 02:10:23.492344 | Refresh failed due to an internal error. | Manual
```
# SVL\$1QERROR
Tampilan SVL\$1QERROR tidak digunakan lagi.
# SVL\$1QLOG
Tampilan SVL\$1QLOG berisi log dari semua kueri yang dijalankan terhadap database.
Amazon Redshift membuat tampilan SVL\$1QLOG sebagai subset informasi yang dapat dibaca dari tabel. [KUERI STL\$1](r_STL_QUERY.md) Gunakan tabel ini untuk menemukan ID kueri untuk kueri yang baru saja dijalankan atau untuk melihat berapa lama waktu yang dibutuhkan kueri untuk diselesaikan.
SVL\$1QLOG dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_QLOG.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut mengembalikan ID query, waktu eksekusi, dan teks query terpotong untuk lima query database terbaru yang dijalankan oleh pengguna dengan. `userid = 100`
```
select query, pid, elapsed, substring from svl_qlog
where userid = 100
order by starttime desc
limit 5;
query | pid | elapsed | substring
--------+-------+----------+-----------------------------------------------
187752 | 18921 | 18465685 | select query, elapsed, substring from svl_...
204168 | 5117 | 59603 | insert into testtable values (100);
187561 | 17046 | 1003052 | select * from pg_table_def where tablename...
187549 | 17046 | 1108584 | select * from STV_WLM_SERVICE_CLASS_CONFIG
187468 | 17046 | 5670661 | select * from pg_table_def where schemaname...
(5 rows)
```
Contoh berikut mengembalikan nama script SQL (LABEL kolom) dan waktu berlalu untuk query yang dibatalkan (): **aborted=1**
```
select query, elapsed, trim(label) querylabel
from svl_qlog where aborted=1;
query | elapsed | querylabel
-------+----------+-------------------------
16 | 6935292 | alltickittablesjoin.sql
(1 row)
```
# SVL\$1QUERY\$1METRICS
Tampilan SVL\$1QUERY\$1METRICS menunjukkan metrik untuk kueri yang telah diselesaikan. Pandangan ini berasal dari tabel [STL\$1QUERY\$1METRICS](r_STL_QUERY_METRICS.md) sistem. Gunakan nilai dalam tampilan ini sebagai bantuan untuk menentukan nilai ambang batas untuk mendefinisikan aturan pemantauan kueri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Aturan pemantauan kueri WLM](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md).
SVL\$1QUERY\$1METRICS dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_METRICS.html)
# SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY
Tampilan SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY menunjukkan nilai maksimum metrik untuk kueri yang diselesaikan. Pandangan ini berasal dari tabel [STL\$1QUERY\$1METRICS](r_STL_QUERY_METRICS.md) sistem. Gunakan nilai dalam tampilan ini sebagai bantuan untuk menentukan nilai ambang batas untuk mendefinisikan aturan pemantauan kueri. Untuk informasi selengkapnya tentang aturan dan metrik untuk pemantauan kueri untuk Amazon Redshift, lihat. [Aturan pemantauan kueri WLM](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md)
SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_METRICS_SUMMARY.html)
# SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO
Merangkum detail untuk kueri yang menghabiskan waktu dalam antrian kueri manajemen beban kerja (WLM) atau antrian komit.
Tampilan SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO memfilter kueri yang dilakukan oleh sistem dan hanya menampilkan kueri yang dilakukan oleh pengguna.
Tampilan SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO merangkum informasi dari tabel,, dan sistem. [KUERI STL\$1](r_STL_QUERY.md) [KUERI STL\$1WLM\$1](r_STL_WLM_QUERY.md) [STL\$1COMMIT\$1STATS](r_STL_COMMIT_STATS.md)
SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_QUEUE_INFO.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan waktu yang kueri dihabiskan dalam antrian WLM.
```
select query, service_class, queue_elapsed, exec_elapsed, wlm_total_elapsed
from svl_query_queue_info
where wlm_total_elapsed > 0;
query | service_class | queue_elapsed | exec_elapsed | wlm_total_elapsed
---------+---------------+---------------+--------------+-------------------
2742669 | 6 | 2 | 916 | 918
2742668 | 6 | 4 | 197 | 201
(2 rows)
```
# SVL\$1QUERY\$1REPORT
Amazon Redshift membuat tampilan SVL\$1QUERY\$1REPORT dari UNION sejumlah tabel sistem Amazon Redshift STL untuk memberikan informasi tentang langkah-langkah kueri yang diselesaikan.
Tampilan ini memecah informasi tentang kueri yang diselesaikan berdasarkan irisan dan langkah demi langkah, yang dapat membantu mengatasi masalah node dan irisan di cluster Amazon Redshift.
SVL\$1QUERY\$1REPORT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_REPORT.html)
## Kueri Sampel
Kueri berikut menunjukkan kemiringan data dari baris yang dikembalikan untuk kueri dengan kueri ID 279. Gunakan kueri ini untuk menentukan apakah data database didistribusikan secara merata di atas irisan di cluster gudang data:
```
select query, segment, step, max(rows), min(rows),
case when sum(rows) > 0
then ((cast(max(rows) -min(rows) as float)*count(rows))/sum(rows))
else 0 end
from svl_query_report
where query = 279
group by query, segment, step
order by segment, step;
```
Kueri ini harus mengembalikan data yang mirip dengan output sampel berikut:
```
query | segment | step | max | min | case
------+---------+------+----------+----------+----------------------
279 | 0 | 0 | 19721687 | 19721687 | 0
279 | 0 | 1 | 19721687 | 19721687 | 0
279 | 1 | 0 | 986085 | 986084 | 1.01411202804304e-06
279 | 1 | 1 | 986085 | 986084 | 1.01411202804304e-06
279 | 1 | 4 | 986085 | 986084 | 1.01411202804304e-06
279 | 2 | 0 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408
279 | 2 | 2 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408
279 | 3 | 0 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408
279 | 3 | 2 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408
279 | 3 | 3 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408
279 | 4 | 0 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408
279 | 4 | 1 | 1775517 | 788460 | 1.00098637606408
279 | 4 | 2 | 1 | 1 | 0
279 | 5 | 0 | 1 | 1 | 0
279 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0
279 | 6 | 0 | 20 | 20 | 0
279 | 6 | 1 | 1 | 1 | 0
279 | 7 | 0 | 1 | 1 | 0
279 | 7 | 1 | 0 | 0 | 0
(19 rows)
```
# SVL\$1QUERY\$1SUMMARY
Gunakan tampilan SVL\$1QUERY\$1SUMMARY untuk menemukan informasi umum tentang eksekusi kueri.
Tampilan SVL\$1QUERY\$1SUMMARY berisi subset data dari tampilan SVL\$1QUERY\$1REPORT. Perhatikan bahwa informasi dalam SVL\$1QUERY\$1SUMMARY dikumpulkan dari semua node.
**catatan**
Tampilan SVL\$1QUERY\$1SUMMARY hanya berisi informasi tentang kueri yang dilakukan oleh Amazon Redshift, bukan utilitas dan perintah DDL lainnya. Untuk daftar lengkap dan informasi tentang semua pernyataan yang dilakukan oleh Amazon Redshift, termasuk perintah DDL dan utilitas, Anda dapat menanyakan tampilan SVL\$1STATEMENTTEXT.
SVL\$1QUERY\$1SUMMARY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
Untuk informasi tentang SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY, lihat. [SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY](r_SVCS_QUERY_SUMMARY.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_SUMMARY.html)
## Kueri Sampel
**Melihat informasi pemrosesan untuk langkah kueri**
Kueri berikut menunjukkan informasi pemrosesan dasar untuk setiap langkah kueri 87:
```
select query, stm, seg, step, rows, bytes
from svl_query_summary
where query = 87
order by query, seg, step;
```
Query ini mengambil informasi pemrosesan tentang query 87, seperti yang ditunjukkan dalam contoh output berikut:
```
query | stm | seg | step | rows | bytes
-------+-----+-----+------+--------+---------
87 | 0 | 0 | 0 | 90 | 1890
87 | 0 | 0 | 2 | 90 | 360
87 | 0 | 1 | 0 | 90 | 360
87 | 0 | 1 | 2 | 90 | 1440
87 | 1 | 2 | 0 | 210494 | 4209880
87 | 1 | 2 | 3 | 89500 | 0
87 | 1 | 2 | 6 | 4 | 96
87 | 2 | 3 | 0 | 4 | 96
87 | 2 | 3 | 1 | 4 | 96
87 | 2 | 4 | 0 | 4 | 96
87 | 2 | 4 | 1 | 1 | 24
87 | 3 | 5 | 0 | 1 | 24
87 | 3 | 5 | 4 | 0 | 0
(13 rows)
```
**Menentukan apakah langkah-langkah kueri tumpah ke disk**
Kueri berikut menunjukkan apakah salah satu langkah untuk kueri dengan ID kueri 1025 atau tidak (lihat [SVL\$1QLOG](r_SVL_QLOG.md) tampilan untuk mempelajari cara mendapatkan ID kueri untuk kueri) tumpah ke disk atau jika kueri berjalan sepenuhnya dalam memori:
```
select query, step, rows, workmem, label, is_diskbased
from svl_query_summary
where query = 1025
order by workmem desc;
```
Query ini mengembalikan output sampel berikut:
```
query| step| rows | workmem | label | is_diskbased
-----+-----+--------+-----------+---------------+--------------
1025 | 0 |16000000| 141557760 |scan tbl=9 | f
1025 | 2 |16000000| 135266304 |hash tbl=142 | t
1025 | 0 |16000000| 128974848 |scan tbl=116536| f
1025 | 2 |16000000| 122683392 |dist | f
(4 rows)
```
Dengan memindai nilai untuk IS\$1DISKBASED, Anda dapat melihat langkah kueri mana yang masuk ke disk. Untuk kueri 1025, langkah hash berjalan pada disk. Langkah-langkah yang mungkin berjalan pada disk termasuk hash, aggr, dan langkah pengurutan. Untuk melihat hanya langkah-langkah query berbasis disk, tambahkan **and is\$1diskbased = 't'** klausa ke pernyataan SQL dalam contoh di atas.
# SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS
Gunakan SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS untuk memantau kemajuan migrasi setiap tabel di cluster selama pengubahan ukuran klasik ke node. RA3 Ini menangkap throughput historis migrasi data selama operasi pengubahan ukuran. Untuk informasi selengkapnya tentang pengubahan ukuran klasik ke RA3 node, buka [Classic resize](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-operations.html#classic-resize-faster).
SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1RESTORE\$1LOG](SYS_RESTORE_LOG.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
**catatan**
Baris dengan kemajuan `100.00%` atau `ABORTED` dihapus setelah 7 hari. Baris untuk tabel yang dijatuhkan selama atau setelah pengubahan ukuran klasik masih dapat muncul di SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_RESTORE_ALTER_TABLE_PROGRESS.html)
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan query berjalan dan antrian.
```
select * from svl_restore_alter_table_progress;
tbl | progress | message
--------+----------+-----------------------------------------------------------
105614 | ABORTED | Abort:Table no longer contains the prior dist key column.
105610 | ABORTED | Abort:Table no longer contains the prior dist key column.
105594 | 0.00% | Table waiting for alter diststyle conversion.
105602 | ABORTED | Abort:Table no longer contains the prior dist key column.
105606 | ABORTED | Abort:Table no longer contains the prior dist key column.
105598 | 100.00% | Restored to distkey successfully.
```
# SVL\$1S3LIST
Gunakan tampilan SVL\$1S3LIST untuk mendapatkan detail tentang kueri Amazon Redshift Spectrum di tingkat segmen.
SVL\$1S3LIST dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
SVL\$1S3LIST hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_S3LIST.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menanyakan SVL\$1S3LIST untuk kueri terakhir yang akan dijalankan.
```
select *
from svl_s3list
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
# SVL\$1S3LOG
Gunakan tampilan SVL\$1S3LOG untuk mendapatkan detail tentang kueri Amazon Redshift Spectrum di segmen dan tingkat irisan node.
SVL\$1S3LOG dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
SVL\$1S3LOG hanya berisi kueri yang dijalankan pada kluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_S3LOG.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut menanyakan SVL\$1S3LOG untuk kueri terakhir yang berjalan.
```
select *
from svl_s3log
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment,slice;
```
# SVL\$1S3PARTISI
Gunakan tampilan SVL\$1S3PARTITION untuk mendapatkan detail tentang partisi Amazon Redshift Spectrum di segmen dan tingkat irisan node.
SVL\$1S3PARTITION terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
SVL\$1S3PARTITION hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_S3PARTITION.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mendapatkan rincian partisi untuk query terakhir selesai.
```
SELECT query, segment,
MIN(starttime) AS starttime,
MAX(endtime) AS endtime,
datediff(ms,MIN(starttime),MAX(endtime)) AS dur_ms,
MAX(total_partitions) AS total_partitions,
MAX(qualified_partitions) AS qualified_partitions,
MAX(assignment) as assignment_type
FROM svl_s3partition
WHERE query=pg_last_query_id()
GROUP BY query, segment
```
```
query | segment | starttime | endtime | dur_ms| total_partitions | qualified_partitions | assignment_type
------+---------+-------------------------------+-----------------------------+-------+------------------+----------------------+----------------
99232 | 0 | 2018-04-17 22:43:50.201515 | 2018-04-17 22:43:54.674595 | 4473 | 2526 | 334 | p
```
# SVL\$1S3PARTITION\$1SUMMARY
Gunakan tampilan SVL\$1S3PARTITION\$1SUMMARY untuk mendapatkan ringkasan pemrosesan partisi kueri Redshift Spectrum di tingkat segmen.
SVL\$1S3PARTITION\$1SUMMARY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Untuk informasi tentang SVCS\$1S3PARTITION, lihat. [SVCS\$1S3PARTITION\$1SUMMARY](r_SVCS_S3PARTITION_SUMMARY.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_S3PARTITION_SUMMARY.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mendapatkan rincian pemindaian partisi untuk query terakhir selesai.
```
select query, segment, assignment, min_starttime, max_endtime, min_duration, avg_duration
from svl_s3partition_summary
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
# SVL\$1S3QUERY
Gunakan tampilan SVL\$1S3QUERY untuk mendapatkan detail tentang kueri Amazon Redshift Spectrum di segmen dan tingkat irisan node.
SVL\$1S3QUERY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**catatan**
SVL\$1S3QUERY hanya berisi kueri yang dijalankan pada cluster utama yang disediakan. Itu tidak berisi kueri yang dijalankan pada cluster penskalaan konkurensi atau pada ruang nama tanpa server. Untuk mengakses menjelaskan rencana kueri yang dijalankan di kedua kluster utama, kluster penskalaan konkurensi, dan ruang nama tanpa server, sebaiknya gunakan tampilan pemantauan SYS. [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_S3QUERY.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mendapatkan rincian langkah scan untuk query terakhir selesai.
```
select query, segment, slice, elapsed, s3_scanned_rows, s3_scanned_bytes, s3query_returned_rows, s3query_returned_bytes, files
from svl_s3query
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment,slice;
```
```
query | segment | slice | elapsed | s3_scanned_rows | s3_scanned_bytes | s3query_returned_rows | s3query_returned_bytes | files
------+---------+-------+---------+-----------------+------------------+-----------------------+------------------------+------
4587 | 2 | 0 | 67811 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
4587 | 2 | 1 | 591568 | 172462 | 11260097 | 8513 | 170260 | 1
4587 | 2 | 2 | 216849 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
4587 | 2 | 3 | 216671 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
```
# SVL\$1S3QUERY\$1SUMMARY
Gunakan tampilan SVL\$1S3QUERY\$1SUMMARY untuk mendapatkan ringkasan semua kueri Amazon Redshift Spectrum (kueri S3) yang telah dijalankan di sistem. SVL\$1S3QUERY\$1SUMMARY mengumpulkan detail dari SVL\$1S3QUERY di tingkat segmen.
SVL\$1S3QUERY\$1SUMMARY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
Untuk SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY, lihat. [SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY](r_SVCS_S3QUERY_SUMMARY.md)
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_S3QUERY_SUMMARY.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mendapatkan rincian langkah scan untuk query terakhir selesai.
```
select query, segment, elapsed, s3_scanned_rows, s3_scanned_bytes, s3query_returned_rows, s3query_returned_bytes, files
from svl_s3query_summary
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
```
query | segment | elapsed | s3_scanned_rows | s3_scanned_bytes | s3query_returned_rows | s3query_returned_bytes | files
------+---------+---------+-----------------+------------------+-----------------------+------------------------+------
4587 | 2 | 67811 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
4587 | 2 | 591568 | 172462 | 11260097 | 8513 | 170260 | 1
4587 | 2 | 216849 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
4587 | 2 | 216671 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
```
# SVL\$1S3MENCOBA LAGI
Gunakan tampilan SVL\$1S3RETRIES untuk mendapatkan informasi tentang mengapa kueri Amazon Redshift Spectrum berdasarkan Amazon S3 gagal.
SVL\$1S3RETRIES dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_S3RETRIES.html)
## Contoh kueri
Contoh berikut mengambil data tentang kueri S3 gagal.
```
SELECT svl_s3retries.query, svl_s3retries.segment, svl_s3retries.node, svl_s3retries.slice, svl_s3retries.eventtime, svl_s3retries.retries,
svl_s3retries.successful_fetches, svl_s3retries.file_size, btrim((svl_s3retries."location")::text) AS "location", btrim((svl_s3retries.message)::text)
AS message FROM svl_s3retries;
```
# SVL\$1SPATIAL\$1MENYEDERHANAKAN
Anda dapat menanyakan tampilan sistem SVL\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY untuk mendapatkan informasi tentang objek geometri spasial yang disederhanakan menggunakan perintah COPY. Saat Anda menggunakan COPY pada shapefile, Anda dapat menentukan opsi SIMPLIFY, SIMPLIFY AUTO`tolerance`, dan SIMPLIFY AUTO ingestion. `max_tolerance` Hasil penyederhanaan dirangkum dalam tampilan sistem SVL\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY.
Ketika SIMPLIFY AUTO `max_tolerance` diatur, tampilan ini berisi baris untuk setiap geometri yang melebihi ukuran maksimum. Ketika SIMPLIFY `tolerance` diatur, maka satu baris untuk seluruh operasi COPY disimpan. Baris ini mereferensikan ID kueri COPY dan toleransi penyederhanaan yang ditentukan.
SVL\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1SPATIAL\$1MENYEDERHANAKAN](SYS_SPATIAL_SIMPLIFY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_SPATIAL_SIMPLIFY.html)
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan daftar catatan yang COPY disederhanakan.
```
SELECT * FROM svl_spatial_simplify WHERE query = pg_last_copy_id();
query | line_number | maximum_tolerance | initial_size | simplified | final_size | final_tolerance
-------+-------------+-------------------+--------------+------------+------------+----------------------
20 | 1184704 | -1 | 1513736 | t | 1008808 | 1.276386653895e-05
20 | 1664115 | -1 | 1233456 | t | 1023584 | 6.11707814796635e-06
```
# SVL\$1SPECTRUM\$1SCAN\$1ERROR
Anda dapat menanyakan tampilan sistem SVL\$1SPECTRUM\$1SCAN\$1ERROR untuk mendapatkan informasi tentang kesalahan pemindaian Redshift Spectrum.
SVL\$1SPECTRUM\$1SCAN\$1ERROR terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR](SYS_EXTERNAL_QUERY_ERROR.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
Menampilkan contoh kesalahan yang dicatat. Defaultnya adalah 10 entri per kueri.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_SPECTRUM_SCAN_ERROR.html)
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan daftar baris untuk operasi penanganan data yang dilakukan.
```
SELECT * FROM svl_spectrum_scan_error;
```
Query mengembalikan hasil yang mirip dengan berikut ini.
```
userid query location rowid colname original_value modified_value trigger action action_valueerror_code
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:0 league_name Barclays Premier League Barclays Premier Lea UNSPECIFIED TRUNCATE 156
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:0 league_nspi 34595 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:1 league_nspi 34151 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:2 league_name Barclays Premier League Barclays Premier Lea UNSPECIFIED TRUNCATE 156
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:2 league_nspi 33223 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:3 league_name Barclays Premier League Barclays Premier Lea UNSPECIFIED TRUNCATE 156
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:3 league_nspi 32808 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:4 league_nspi 32790 32767 UNSPECIFIED OVERFLOW_VALUE 199
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:5 league_name Spanish Primera Division Spanish Primera Divi UNSPECIFIED TRUNCATE 156
100 1574007 s3://spectrum-uddh/league/spi_global_rankings.0:6 league_name Spanish Primera Division Spanish Primera Divi UNSPECIFIED TRUNCATE 156
```
# SVL\$1STATEMENTTEXT
Gunakan tampilan SVL\$1STATEMENTTEXT untuk mendapatkan catatan lengkap dari semua perintah SQL yang telah dijalankan pada sistem.
Tampilan SVL\$1STATEMENTTEXT berisi gabungan semua baris dalam,, dan tabel. [STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md) [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md) [STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md) Tampilan ini juga mencakup gabungan ke tabel STL\$1QUERY.
SVL\$1STATEMENTTEXT dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_STATEMENTTEXT.html)
## Contoh kueri
Query berikut mengembalikan pernyataan DDL yang dijalankan pada 16 Juni 2009:
```
select starttime, type, rtrim(text) from svl_statementtext
where starttime like '2009-06-16%' and type='DDL' order by starttime asc;
starttime | type | rtrim
---------------------------|------|--------------------------------
2009-06-16 10:36:50.625097 | DDL | create table ddltest(c1 int);
2009-06-16 15:02:16.006341 | DDL | drop view alltickitjoin;
2009-06-16 15:02:23.65285 | DDL | drop table sales;
2009-06-16 15:02:24.548928 | DDL | drop table listing;
2009-06-16 15:02:25.536655 | DDL | drop table event;
...
```
### Merekonstruksi SQL yang tersimpan
Untuk merekonstruksi SQL yang disimpan di `text` kolom SVL\$1STATEMENTTEXT, jalankan pernyataan SELECT untuk membuat SQL dari 1 atau lebih bagian dalam kolom. `text` Sebelum menjalankan SQL yang direkonstruksi, ganti setiap (`\n`) karakter khusus dengan baris baru. Hasil dari pernyataan SELECT berikut adalah baris SQL direkonstruksi di lapangan. `query_statement`
```
select LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END, '') within group (order by sequence) AS query_statement
from SVL_STATEMENTTEXT where pid=pg_backend_pid();
```
Misalnya, query berikut memilih 3 kolom. Kueri itu sendiri lebih panjang dari 200 karakter dan disimpan di bagian-bagian dalam SVL\$1STATEMENTTEXT.
```
select
1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234
FROM stl_querytext;
```
Dalam contoh ini, kueri disimpan dalam 2 bagian (baris) di `text` kolom SVL\$1STATEMENTTEXT.
```
select sequence, text from SVL_STATEMENTTEXT where pid = pg_backend_pid() order by starttime, sequence;
```
```
sequence | text
----------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
0 | select\n1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234
1 | \nFROM stl_querytext;
```
Untuk merekonstruksi SQL yang disimpan di STL\$1STATEMENTTEXT, jalankan SQL berikut.
```
select LISTAGG(CASE WHEN LEN(RTRIM(text)) = 0 THEN text ELSE RTRIM(text) END, '') within group (order by sequence) AS text
from SVL_STATEMENTTEXT where pid=pg_backend_pid();
```
Untuk menggunakan SQL yang direkonstruksi yang dihasilkan di klien Anda, ganti karakter khusus (`\n`) apa pun dengan baris baru.
```
text
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
select\n1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234\nFROM stl_querytext;
```
# SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL
Anda dapat menanyakan tampilan sistem SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL untuk mendapatkan informasi tentang panggilan prosedur tersimpan, termasuk waktu mulai, waktu akhir, dan apakah panggilan dibatalkan. Setiap panggilan prosedur yang disimpan menerima ID kueri.
SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1PROCEDURE \$1CALL](SYS_PROCEDURE_CALL.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_STORED_PROC_CALL.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut mengembalikan waktu yang telah berlalu dalam urutan menurun dan status penyelesaian untuk panggilan prosedur tersimpan dalam satu hari terakhir.
```
select query, datediff(seconds, starttime, endtime) as elapsed_time, aborted, trim(querytxt) as call from svl_stored_proc_call where starttime >= getdate() - interval '1 day' order by 2 desc;
query | elapsed_time | aborted | call
--------+--------------+---------+-----------------------------------------------------------------------------------
4166 | 7 | 0 | call search_batch_status(35,'succeeded');
2433 | 3 | 0 | call test_batch (123456)
1810 | 1 | 0 | call prod_benchmark (123456)
1836 | 1 | 0 | call prod_testing (123456)
1808 | 1 | 0 | call prod_portfolio ('N', 123456)
1816 | 1 | 1 | call prod_portfolio ('Y', 123456)
```
# SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES
Anda dapat menanyakan tampilan sistem SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES untuk mendapatkan informasi tentang pesan prosedur yang disimpan. Pesan yang diangkat dicatat bahkan jika panggilan prosedur yang disimpan dibatalkan. Setiap panggilan prosedur yang disimpan menerima ID kueri. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menyetel level minimum untuk pesan yang dicatat, lihat stored\$1proc\$1log\$1min\$1messages.
SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1PROCEDURE \$1MESSAGES](SYS_PROCEDURE_MESSAGES.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_STORED_PROC_MESSAGES.html)
## Contoh kueri
Pernyataan SQL berikut menunjukkan cara menggunakan SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES untuk meninjau pesan yang dimunculkan.
```
-- Create and run a stored procedure
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_proc1(f1 int) AS
$$
BEGIN
RAISE INFO 'Log Level: Input f1 is %',f1;
RAISE NOTICE 'Notice Level: Input f1 is %',f1;
EXECUTE 'select invalid';
RAISE NOTICE 'Should not print this';
EXCEPTION WHEN OTHERS THEN
raise exception 'EXCEPTION level: Exception Handling';
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
-- Call this stored procedure
CALL test_proc1(2);
-- Show raised messages with level higher than INFO
SELECT query, recordtime, loglevel, loglevel_text, trim(message) as message, aborted FROM svl_stored_proc_messages
WHERE loglevel > 30 AND query = 193 ORDER BY recordtime;
query | recordtime | loglevel | loglevel_text | message | aborted
-------+----------------------------+----------+---------------+-------------------------------------+---------
193 | 2020-03-17 23:57:18.277196 | 40 | NOTICE | Notice Level: Input f1 is 2 | 1
193 | 2020-03-17 23:57:18.277987 | 60 | EXCEPTION | EXCEPTION level: Exception Handling | 1
(2 rows)
-- Show raised messages at EXCEPTION level
SELECT query, recordtime, loglevel, loglevel_text, trim(message) as message, aborted FROM svl_stored_proc_messages
WHERE loglevel_text = 'EXCEPTION' AND query = 193 ORDER BY recordtime;
query | recordtime | loglevel | loglevel_text | message | aborted
-------+----------------------------+----------+---------------+-------------------------------------+---------
193 | 2020-03-17 23:57:18.277987 | 60 | EXCEPTION | EXCEPTION level: Exception Handling | 1
```
Pernyataan SQL berikut menunjukkan cara menggunakan SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES untuk meninjau pesan yang diangkat dengan opsi SET saat membuat prosedur tersimpan. Karena test\$1proc () memiliki tingkat log minimum PEMBERITAHUAN, hanya pesan tingkat PEMBERITAHUAN, PERINGATAN, dan PENGECUALIAN yang masuk SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES.
```
-- Create a stored procedure with minimum log level of NOTICE
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_proc() AS
$$
BEGIN
RAISE LOG 'Raise LOG messages';
RAISE INFO 'Raise INFO messages';
RAISE NOTICE 'Raise NOTICE messages';
RAISE WARNING 'Raise WARNING messages';
RAISE EXCEPTION 'Raise EXCEPTION messages';
RAISE WARNING 'Raise WARNING messages again'; -- not reachable
END;
$$ LANGUAGE plpgsql SET stored_proc_log_min_messages = NOTICE;
-- Call this stored procedure
CALL test_proc();
-- Show the raised messages
SELECT query, recordtime, loglevel_text, trim(message) as message, aborted FROM svl_stored_proc_messages
WHERE query = 149 ORDER BY recordtime;
query | recordtime | loglevel_text | message | aborted
-------+----------------------------+---------------+--------------------------+---------
149 | 2020-03-16 21:51:54.847627 | NOTICE | Raise NOTICE messages | 1
149 | 2020-03-16 21:51:54.84766 | WARNING | Raise WARNING messages | 1
149 | 2020-03-16 21:51:54.847668 | EXCEPTION | Raise EXCEPTION messages | 1
(3 rows)
```
# SVL\$1TERMINATE
Mencatat waktu ketika pengguna membatalkan atau mengakhiri proses.
**PILIH PG\$1TERMINATE\$1BACKEND (pid), SELECT PG\$1CANCEL\$1BACKEND (*pid*), dan CANCEL pid membuat entri log di SVL\$1TERMINATE.**
SVL\$1TERMINATE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_TERMINATE.html)
Perintah berikut menunjukkan kueri terbaru yang dibatalkan.
```
select * from svl_terminate order by eventtime desc limit 1;
pid | eventtime | userid | type
------+----------------------------+--------+--------
8324 | 2020-03-24 09:42:07.298937 | 1 | CANCEL
(1 row)
```
# SVL\$1UDF\$1LOG
Merekam kesalahan yang ditentukan sistem dan pesan peringatan yang dihasilkan selama eksekusi fungsi yang ditentukan pengguna (UDF).
SVL\$1UDF\$1LOG dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1UDF\$1LOG](SYS_UDF_LOG.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_UDF_LOG.html)
## Kueri Sampel
Contoh berikut menunjukkan bagaimana UDFs menangani kesalahan yang ditentukan sistem. Blok pertama menunjukkan definisi untuk fungsi UDF yang mengembalikan kebalikan dari argumen. Ketika Anda menjalankan fungsi dan memberikan argumen 0, seperti yang ditunjukkan blok kedua, fungsi mengembalikan kesalahan. Pernyataan ketiga membaca pesan kesalahan yang dicatat di SVL\$1UDF\$1LOG
```
-- Create a function to find the inverse of a number
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_udf_inv(a int)
RETURNS float IMMUTABLE
AS $$
return 1/a
$$ LANGUAGE plpythonu;
-- Run the function with a 0 argument to create an error
Select f_udf_inv(0) from sales;
-- Query SVL_UDF_LOG to view the message
Select query, created, message::varchar
from svl_udf_log;
query | created | message
-------+----------------------------+---------------------------------------------------------
2211 | 2015-08-22 00:11:12.04819 | ZeroDivisionError: long division or modulo by zero\nNone
```
Contoh berikut menambahkan logging dan pesan peringatan ke UDF sehingga operasi pembagian dengan nol menghasilkan pesan peringatan alih-alih berhenti dengan pesan kesalahan.
```
-- Create a function to find the inverse of a number and log a warning
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_udf_inv_log(a int)
RETURNS float IMMUTABLE
AS $$
import logging
logger = logging.getLogger() #get root logger
if a==0:
logger.warning('You attempted to divide by zero.\nReturning zero instead of error.\n')
return 0
else:
return 1/a
$$ LANGUAGE plpythonu;
```
Contoh berikut menjalankan fungsi, kemudian query SVL\$1UDF\$1LOG untuk melihat pesan.
```
-- Run the function with a 0 argument to trigger the warning
Select f_udf_inv_log(0) from sales;
-- Query SVL_UDF_LOG to view the message
Select query, created, message::varchar
from svl_udf_log;
query | created | message
------+----------------------------+----------------------------------
0 | 2015-08-22 00:11:12.04819 | You attempted to divide by zero.
Returning zero instead of error.
```
# SVL\$1USER\$1INFO
Anda dapat mengambil data tentang pengguna database Amazon Redshift dengan tampilan SVL\$1USER\$1INFO.
SVL\$1USER\$1INFO hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_USER_INFO.html)
## Kueri Sampel
Perintah berikut mengambil informasi pengguna dari SVL\$1USER\$1INFO.
```
SELECT * FROM SVL_USER_INFO;
```
# SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE
Tampilan SVL\$1VACUUM\$1PERSENTASE melaporkan persentase blok data yang dialokasikan ke tabel setelah melakukan vakum. Angka persentase ini menunjukkan berapa banyak ruang disk yang direklamasi. Lihat [VAKUM](r_VACUUM_command.md) perintah untuk informasi lebih lanjut tentang utilitas vakum.
SVL\$1VACUUM\$1PERSENTASE hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
Beberapa atau semua data dalam tabel ini juga dapat ditemukan di tampilan [SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) pemantauan SYS. Data dalam tampilan pemantauan SYS diformat agar lebih mudah digunakan dan dipahami. Kami menyarankan Anda menggunakan tampilan pemantauan SYS untuk pertanyaan Anda.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_SVL_VACUUM_PERCENTAGE.html)
## Contoh kueri
Kueri berikut menampilkan persentase untuk operasi tertentu pada tabel 100238:
```
select * from svl_vacuum_percentage
where table_id=100238 and xid=2200;
xid | table_id | percentage
-----+----------+------------
1337 | 100238 | 60
(1 row)
```
Setelah operasi vakum ini, tabel berisi 60 persen dari blok asli.
# Tabel katalog sistem
**Topics**
+ [
# PG\$1ATTRIBUTE\$1INFO
](r_PG_ATTRIBUTE_INFO.md)
+ [
# PG\$1CLASS\$1INFO
](r_PG_CLASS_INFO.md)
+ [
# PG\$1DATABASE\$1INFO
](r_PG_DATABASE_INFO.md)
+ [
# PG\$1DEFAULT\$1ACL
](r_PG_DEFAULT_ACL.md)
+ [
# PG\$1EXTERNAL\$1SCHEMA
](r_PG_EXTERNAL_SCHEMA.md)
+ [
# PG\$1LIBRARY
](r_PG_LIBRARY.md)
+ [
# PG\$1PROC\$1INFO
](r_PG_PROC_INFO.md)
+ [
# PG\$1STATISTIC\$1INDICATOR
](r_PG_STATISTIC_INDICATOR.md)
+ [
# PG\$1TABLE\$1DEF
](r_PG_TABLE_DEF.md)
+ [
# PG\$1USER\$1INFO
](pg_user_info.md)
+ [
# Menanyakan tabel katalog
](c_join_PG.md)
Katalog sistem menyimpan metadata skema, seperti informasi tentang tabel dan kolom. Tabel katalog sistem memiliki awalan PG.
Tabel katalog PostgreSQL standar dapat diakses oleh pengguna Amazon Redshift. [Untuk informasi selengkapnya tentang katalog sistem PostgreSQL, lihat tabel sistem PostgreSQL](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalogs.html#CATALOGS-OVERVIEW)
# PG\$1ATTRIBUTE\$1INFO
PG\$1ATTRIBUTE\$1INFO adalah tampilan sistem Amazon Redshift yang dibangun di atas tabel katalog PostgreSQL PG\$1ATTRIBUTE dan tabel katalog internal PG\$1ATTRIBUTE\$1ACL. PG\$1ATTRIBUTE\$1INFO mencakup rincian tentang kolom tabel atau tampilan, termasuk daftar kontrol akses kolom, jika ada.
## Kolom tabel
PG\$1ATTRIBUTE\$1INFO menunjukkan kolom berikut selain kolom di PG\$1ATTRIBUTE.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_PG_ATTRIBUTE_INFO.html)
# PG\$1CLASS\$1INFO
PG\$1CLASS\$1INFO adalah tampilan sistem Amazon Redshift yang dibangun di atas tabel katalog PostgreSQL PG\$1CLASS dan PG\$1CLASS\$1EXTENDED. PG\$1CLASS\$1INFO mencakup rincian tentang waktu pembuatan tabel dan gaya distribusi saat ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Distribusi data untuk optimasi kueri](t_Distributing_data.md).
PG\$1CLASS\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
PG\$1CLASS\$1INFO menunjukkan kolom berikut selain kolom di PG\$1CLASS. `oid`Kolom di PG\$1CLASS dipanggil `reloid` dalam tabel PG\$1CLASS\$1INFO.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_PG_CLASS_INFO.html)
Kolom RELEFFECTIVEDISTYLE di PG\$1CLASS\$1INFO menunjukkan gaya distribusi saat ini untuk tabel. Jika tabel menggunakan distribusi otomatis, RELEFFECTIVEDISTYLE adalah 10, 11, atau 12, yang menunjukkan apakah gaya distribusi efektif adalah AUTO (ALL), AUTO (EVEN), atau AUTO (KEY). Jika tabel menggunakan distribusi otomatis, gaya distribusi mungkin awalnya menampilkan AUTO (ALL), lalu ubah ke AUTO (EVEN) ketika tabel tumbuh atau AUTO (KEY) jika kolom ditemukan berguna sebagai kunci distribusi.
Tabel berikut memberikan gaya distribusi untuk setiap nilai dalam kolom RELEFFECTIVEDISTYLE:
| RELEFFECTIVEDISTSTYLE | Gaya distribusi saat ini |
| --- | --- |
| 0 | PUN |
| 1 | KUNCI |
| 8 | SEMUA |
| 10 | OTOMATIS (SEMUA) |
| 11 | OTOMATIS (DATAR) |
| 12 | OTOMATIS (KUNCI) |
## Contoh
Query berikut mengembalikan gaya distribusi tabel saat ini dalam katalog.
```
select reloid as tableid,trim(nspname) as schemaname,trim(relname) as tablename,reldiststyle,releffectivediststyle,
CASE WHEN "reldiststyle" = 0 THEN 'EVEN'::text
WHEN "reldiststyle" = 1 THEN 'KEY'::text
WHEN "reldiststyle" = 8 THEN 'ALL'::text
WHEN "releffectivediststyle" = 10 THEN 'AUTO(ALL)'::text
WHEN "releffectivediststyle" = 11 THEN 'AUTO(EVEN)'::text
WHEN "releffectivediststyle" = 12 THEN 'AUTO(KEY)'::text ELSE '<>'::text END as diststyle,relcreationtime
from pg_class_info a left join pg_namespace b on a.relnamespace=b.oid;
```
```
tableid | schemaname | tablename | reldiststyle | releffectivediststyle | diststyle | relcreationtime
---------+------------+-----------+--------------+-----------------------+------------+----------------------------
3638033 | public | customer | 0 | 0 | EVEN | 2019-06-13 15:02:50.666718
3638037 | public | sales | 1 | 1 | KEY | 2019-06-13 15:03:29.595007
3638035 | public | lineitem | 8 | 8 | ALL | 2019-06-13 15:03:01.378538
3638039 | public | product | 9 | 10 | AUTO(ALL) | 2019-06-13 15:03:42.691611
3638041 | public | shipping | 9 | 11 | AUTO(EVEN) | 2019-06-13 15:03:53.69192
3638043 | public | support | 9 | 12 | AUTO(KEY) | 2019-06-13 15:03:59.120695
(6 rows)
```
# PG\$1DATABASE\$1INFO
PG\$1DATABASE\$1INFO adalah tampilan sistem Amazon Redshift yang memperluas tabel katalog PostgreSQL PG\$1DATABASE.
PG\$1DATABASE\$1INFO dapat dilihat oleh semua pengguna.
## Kolom tabel
PG\$1DATABASE\$1INFO berisi kolom berikut selain kolom di PG\$1DATABASE. `oid`Kolom di PG\$1DATABASE disebut dalam tabel `datid` PG\$1DATABASE\$1INFO. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Dokumentasi PostgreSQL](https://www.postgresql.org/docs/8.0/catalog-pg-database.html).
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_PG_DATABASE_INFO.html)
# PG\$1DEFAULT\$1ACL
Menyimpan informasi tentang hak akses default. Untuk informasi selengkapnya tentang hak akses default, lihat[MENGUBAH HAK ISTIMEWA DEFAULT](r_ALTER_DEFAULT_PRIVILEGES.md).
PG\$1DEFAULT\$1ACL terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_PG_DEFAULT_ACL.html)
## Contoh
Query berikut mengembalikan semua hak istimewa default didefinisikan untuk database.
```
select pg_get_userbyid(d.defacluser) as user,
n.nspname as schema,
case d.defaclobjtype when 'r' then 'tables' when 'f' then 'functions' end
as object_type,
array_to_string(d.defaclacl, ' + ') as default_privileges
from pg_catalog.pg_default_acl d
left join pg_catalog.pg_namespace n on n.oid = d.defaclnamespace;
user | schema | object_type | default_privileges
-------+--------+-------------+-------------------------------------------------------
admin | tickit | tables | user1=r/admin + "group group1=a/admin" + user2=w/admin
```
Hasil dalam contoh sebelumnya menunjukkan bahwa untuk semua tabel baru yang dibuat oleh pengguna `admin` dalam `tickit` skema, `admin` memberikan hak SELECT untuk, INSERT privileges to`user1`, dan UPDATE privileges untuk`group1`. `user2`
# PG\$1EXTERNAL\$1SCHEMA
Menyimpan informasi tentang skema eksternal.
PG\$1EXTERNAL\$1SCHEMA terlihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat metadata yang dapat mereka akses. Untuk informasi selengkapnya, lihat [BUAT SKEMA EKSTERNAL](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_PG_EXTERNAL_SCHEMA.html)
## Contoh
Contoh berikut menunjukkan rincian untuk skema eksternal.
```
select esoid, nspname as schemaname, nspowner, esdbname as external_db, esoptions
from pg_namespace a,pg_external_schema b where a.oid=b.esoid;
esoid | schemaname | nspowner | external_db | esoptions
-------+-----------------+----------+-------------+-------------------------------------------------------------
100134 | spectrum_schema | 100 | spectrum_db | {"IAM_ROLE":"arn:aws:iam::123456789012:role/mySpectrumRole"}
100135 | spectrum | 100 | spectrumdb | {"IAM_ROLE":"arn:aws:iam::123456789012:role/mySpectrumRole"}
100149 | external | 100 | external_db | {"IAM_ROLE":"arn:aws:iam::123456789012:role/mySpectrumRole"}
```
# PG\$1LIBRARY
Menyimpan informasi tentang pustaka yang ditentukan pengguna.
PG\$1LIBRARY dapat dilihat oleh semua pengguna. Pengguna super dapat melihat semua baris; pengguna biasa hanya dapat melihat data mereka sendiri. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_PG_LIBRARY.html)
## Contoh
Contoh berikut mengembalikan informasi untuk pustaka yang diinstal pengguna.
```
select * from pg_library;
name | language_oid | file_store_id | owner
-----------+--------------+---------------+------
f_urlparse | 108254 | 2000 | 100
```
# PG\$1PROC\$1INFO
PG\$1PROC\$1INFO adalah tampilan sistem Amazon Redshift yang dibangun di atas tabel katalog PostgreSQL PG\$1PROC dan tabel katalog internal PG\$1PROC\$1EXTENDED. PG\$1PROC\$1INFO mencakup rincian tentang prosedur dan fungsi yang disimpan, termasuk informasi yang terkait dengan argumen keluaran, jika ada.
## Kolom tabel
PG\$1PROC\$1INFO menunjukkan kolom berikut selain kolom di PG\$1PROC. `oid`Kolom di PG\$1PROC disebut `prooid` dalam tabel PG\$1PROC\$1INFO.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_PG_PROC_INFO.html)
Proargnames bidang di PG\$1PROC\$1INFO berisi nama semua jenis argumen (termasuk OUT dan INOUT), jika ada.
# PG\$1STATISTIC\$1INDICATOR
Menyimpan informasi tentang jumlah baris yang dimasukkan atau dihapus sejak ANALISIS terakhir. Tabel PG\$1STATISTIC\$1INDICATOR diperbarui sering mengikuti operasi DML. sehingga statistik adalah perkiraan.
PG\$1STATISTIC\$1INDICATOR hanya terlihat oleh pengguna super. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Visibilitas data dalam tabel dan tampilan sistem](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_PG_STATISTIC_INDICATOR.html)
## Contoh
Contoh berikut mengembalikan informasi untuk perubahan tabel sejak ANALYSIS terakhir.
```
select * from pg_statistic_indicator;
stairelid | stairows | staiins | staidels
----------+----------+---------+---------
108271 | 11 | 0 | 0
108275 | 365 | 0 | 0
108278 | 8798 | 0 | 0
108280 | 91865 | 0 | 100632
108267 | 89981 | 49990 | 9999
108269 | 808 | 606 | 374
108282 | 152220 | 76110 | 248566
```
# PG\$1TABLE\$1DEF
Menyimpan informasi tentang kolom tabel.
PG\$1TABLE\$1DEF hanya mengembalikan informasi tentang tabel yang terlihat oleh pengguna. Jika PG\$1TABLE\$1DEF tidak mengembalikan hasil yang diharapkan, verifikasi bahwa [search\$1path](r_search_path.md) parameter disetel dengan benar untuk menyertakan skema yang relevan.
Anda dapat menggunakan [SVV\$1TABLE\$1INFO](r_SVV_TABLE_INFO.md) untuk melihat informasi yang lebih komprehensif tentang tabel, termasuk kemiringan distribusi data, kemiringan distribusi kunci, ukuran tabel, dan statistik.
## Kolom tabel
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/r_PG_TABLE_DEF.html)
## Contoh
Contoh berikut menunjukkan kolom kunci sortir senyawa untuk tabel LINEORDER\$1COMPOUND.
```
select "column", type, encoding, distkey, sortkey, "notnull"
from pg_table_def
where tablename = 'lineorder_compound'
and sortkey <> 0;
column | type | encoding | distkey | sortkey | notnull
-------------+---------+----------+---------+---------+--------
lo_orderkey | integer | delta32k | false | 1 | true
lo_custkey | integer | none | false | 2 | true
lo_partkey | integer | none | true | 3 | true
lo_suppkey | integer | delta32k | false | 4 | true
lo_orderdate | integer | delta | false | 5 | true
(5 rows)
```
Contoh berikut menunjukkan kolom kunci sortir yang disisipkan untuk tabel LINEORDER\$1INTERLEAVED.
```
select "column", type, encoding, distkey, sortkey, "notnull"
from pg_table_def
where tablename = 'lineorder_interleaved'
and sortkey <> 0;
column | type | encoding | distkey | sortkey | notnull
-------------+---------+----------+---------+---------+--------
lo_orderkey | integer | delta32k | false | -1 | true
lo_custkey | integer | none | false | 2 | true
lo_partkey | integer | none | true | -3 | true
lo_suppkey | integer | delta32k | false | 4 | true
lo_orderdate | integer | delta | false | -5 | true
(5 rows)
```
PG\$1TABLE\$1DEF hanya akan mengembalikan informasi untuk tabel dalam skema yang disertakan dalam jalur pencarian. Untuk informasi selengkapnya, lihat [search\$1path](r_search_path.md).
Misalnya, Anda membuat skema baru dan tabel baru, lalu kueri PG\$1TABLE\$1DEF.
```
create schema demo;
create table demo.demotable (one int);
select * from pg_table_def where tablename = 'demotable';
schemaname|tablename|column| type | encoding | distkey | sortkey | notnull
----------+---------+------+------+----------+---------+---------+--------
```
Query tidak mengembalikan baris untuk tabel baru. Periksa pengaturan untuk`search_path`.
```
show search_path;
search_path
---------------
$user, public
(1 row)
```
Tambahkan `demo` skema ke jalur pencarian dan jalankan kueri lagi.
```
set search_path to '$user', 'public', 'demo';
select * from pg_table_def where tablename = 'demotable';
schemaname| tablename |column| type | encoding |distkey|sortkey| notnull
----------+-----------+------+---------+----------+-------+-------+--------
demo | demotable | one | integer | none | f | 0 | f
(1 row)
```
# PG\$1USER\$1INFO
PG\$1USER\$1INFO adalah tampilan sistem Amazon Redshift yang menampilkan informasi pengguna, seperti ID pengguna dan waktu kedaluwarsa kata sandi.
Hanya pengguna super yang dapat melihat PG\$1USER\$1INFO.
## Kolom tabel
PG\$1USER\$1INFO berisi kolom berikut. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Dokumentasi PostgreSQL](https://www.postgresql.org/docs/8.0/view-pg-user.html).
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/redshift/latest/dg/pg_user_info.html)
# Menanyakan tabel katalog
**Topics**
+ [
# Contoh kueri katalog
](c_join_PG_examples.md)
Secara umum, Anda dapat menggabungkan tabel katalog dan tampilan (relasi yang namanya dimulai dengan**PG\$1**) ke tabel dan tampilan Amazon Redshift.
Tabel katalog menggunakan sejumlah tipe data yang tidak didukung Amazon Redshift. Tipe data berikut didukung saat kueri menggabungkan tabel katalog ke tabel Amazon Redshift:
+ bool
+ “arang”
+ mengapung4
+ int2
+ int4
+ int8
+ name
+ oid
+ text
+ varchar
Jika Anda menulis kueri gabungan yang secara eksplisit atau implisit mereferensikan kolom yang memiliki tipe data yang tidak didukung, kueri akan mengembalikan kesalahan. Fungsi SQL yang digunakan dalam beberapa tabel katalog juga tidak didukung, kecuali yang digunakan oleh tabel PG\$1SETTINGS dan PG\$1LOCKS.
Misalnya, tabel PG\$1STATS tidak dapat ditanyakan dalam gabungan dengan tabel Amazon Redshift karena fungsi yang tidak didukung.
Tabel dan tampilan katalog berikut memberikan informasi berguna yang dapat digabungkan dengan informasi di tabel Amazon Redshift. Beberapa tabel ini hanya mengizinkan akses sebagian karena tipe data dan pembatasan fungsi. Saat Anda menanyakan tabel yang dapat diakses sebagian, pilih atau referensikan kolomnya dengan hati-hati.
Tabel berikut sepenuhnya dapat diakses dan tidak mengandung jenis atau fungsi yang tidak didukung:
+ [pg\$1atribut](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-attribute.html)
+ [pg\$1cast](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-cast.html)
+ [pg\$1tergantung](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-depend.html)
+ [pg\$1description](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-description.html)
+ [pg\$1locks](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/view-pg-locks.html)
+ [pg\$1opclass](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-opclass.html)
Tabel berikut dapat diakses sebagian dan berisi beberapa jenis, fungsi, dan kolom teks terpotong yang tidak didukung. Nilai dalam kolom teks terpotong menjadi nilai varchar (256).
+ [pg\$1class](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-class.html)
+ [pg\$1kendala](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-constraint.html)
+ [pg\$1database](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-database.html)
+ [pg\$1group](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-group.html)
+ [pg\$1language](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-language.html)
+ [pg\$1namespace](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-namespace.html)
+ [pg\$1operator](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-operator.html)
+ [pg\$1proc](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-proc.html)
+ [pg\$1settings](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/view-pg-settings.html)
+ [pg\$1statistik](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-statistic.html)
+ [pg\$1tables](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/view-pg-tables.html)
+ [pg\$1type](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-type.html)
+ [pg\$1user](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/view-pg-user.html)
+ [pg\$1views](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/view-pg-views.html)
Tabel katalog yang tidak tercantum di sini tidak dapat diakses atau tidak mungkin berguna bagi administrator Amazon Redshift. Namun, Anda dapat menanyakan tabel katalog apa pun atau melihat secara terbuka jika kueri Anda tidak melibatkan gabungan ke tabel Amazon Redshift.
Anda dapat menggunakan kolom OID di tabel katalog Postgres sebagai kolom gabungan. Misalnya, kondisi gabungan `pg_database.oid = stv_tbl_perm.db_id` cocok dengan ID objek database internal untuk setiap baris PG\$1DATABASE dengan kolom DB\$1ID yang terlihat di tabel STV\$1TBL\$1PERM. Kolom OID adalah kunci primer internal yang tidak terlihat ketika Anda memilih dari tabel. Tampilan katalog tidak memiliki kolom OID.
Beberapa fungsi Amazon Redshift harus berjalan hanya pada node komputasi. Jika kueri mereferensikan tabel yang dibuat pengguna, SQL berjalan pada node komputasi.
Kueri yang hanya mereferensikan tabel katalog (tabel dengan awalan PG, seperti PG\$1TABLE\$1DEF) atau yang tidak mereferensikan tabel apa pun, berjalan secara eksklusif pada node pemimpin.
Jika kueri yang menggunakan fungsi compute-node tidak mereferensikan tabel yang ditentukan pengguna atau tabel sistem Amazon Redshift mengembalikan kesalahan berikut.
```
[Amazon](500310) Invalid operation: One or more of the used functions must be applied on at least one user created table.
```
# Contoh kueri katalog
Kueri berikut menunjukkan beberapa cara di mana Anda dapat menanyakan tabel katalog untuk mendapatkan informasi berguna tentang database Amazon Redshift.
## Lihat ID tabel, database, skema, dan nama tabel
Definisi tampilan berikut menggabungkan tabel sistem STV\$1TBL\$1PERM dengan tabel katalog sistem PG\$1CLASS, PG\$1NAMESPACE, dan PG\$1DATABASE untuk mengembalikan ID tabel, nama database, nama skema, dan nama tabel.
```
create view tables_vw as
select distinct(stv_tbl_perm.id) table_id
,trim(pg_database.datname) db_name
,trim(pg_namespace.nspname) schema_name
,trim(pg_class.relname) table_name
from stv_tbl_perm
join pg_class on pg_class.oid = stv_tbl_perm.id
join pg_namespace on pg_namespace.oid = pg_class.relnamespace
join pg_database on pg_database.oid = stv_tbl_perm.db_id;
```
Contoh berikut mengembalikan informasi untuk ID tabel 117855.
```
select * from tables_vw where table_id = 117855;
```
```
table_id | db_name | schema_name | table_name
---------+-----------+-------------+-----------
117855 | dev | public | customer
```
## Buat daftar jumlah kolom per tabel Amazon Redshift
Kueri berikut bergabung dengan beberapa tabel katalog untuk mengetahui berapa banyak kolom yang berisi setiap tabel Amazon Redshift. Nama tabel Amazon Redshift disimpan di PG\$1TABLES dan STV\$1TBL\$1PERM; jika memungkinkan, gunakan PG\$1TABLES untuk mengembalikan nama tabel Amazon Redshift.
Kueri ini tidak melibatkan tabel Amazon Redshift apa pun.
```
select nspname, relname, max(attnum) as num_cols
from pg_attribute a, pg_namespace n, pg_class c
where n.oid = c.relnamespace and a.attrelid = c.oid
and c.relname not like '%pkey'
and n.nspname not like 'pg%'
and n.nspname not like 'information%'
group by 1, 2
order by 1, 2;
nspname | relname | num_cols
--------+----------+----------
public | category | 4
public | date | 8
public | event | 6
public | listing | 8
public | sales | 10
public | users | 18
public | venue | 5
(7 rows)
```
## Daftar skema dan tabel dalam database
Kueri berikut bergabung dengan STV\$1TBL\$1PERM ke beberapa tabel PG untuk mengembalikan daftar tabel dalam database TICKIT dan nama skema mereka (kolom NSPNAME). Query juga mengembalikan jumlah total baris di setiap tabel. (Kueri ini berguna ketika beberapa skema di sistem Anda memiliki nama tabel yang sama.)
```
select datname, nspname, relname, sum(rows) as rows
from pg_class, pg_namespace, pg_database, stv_tbl_perm
where pg_namespace.oid = relnamespace
and pg_class.oid = stv_tbl_perm.id
and pg_database.oid = stv_tbl_perm.db_id
and datname ='tickit'
group by datname, nspname, relname
order by datname, nspname, relname;
datname | nspname | relname | rows
--------+---------+----------+--------
tickit | public | category | 11
tickit | public | date | 365
tickit | public | event | 8798
tickit | public | listing | 192497
tickit | public | sales | 172456
tickit | public | users | 49990
tickit | public | venue | 202
(7 rows)
```
## Daftar tabel IDs, tipe data, nama kolom, dan nama tabel
Kueri berikut mencantumkan beberapa informasi tentang setiap tabel pengguna dan kolomnya: ID tabel, nama tabel, nama kolomnya, dan tipe data setiap kolom:
```
select distinct attrelid, rtrim(name), attname, typname
from pg_attribute a, pg_type t, stv_tbl_perm p
where t.oid=a.atttypid and a.attrelid=p.id
and a.attrelid between 100100 and 110000
and typname not in('oid','xid','tid','cid')
order by a.attrelid asc, typname, attname;
attrelid | rtrim | attname | typname
---------+----------+----------------+-----------
100133 | users | likebroadway | bool
100133 | users | likeclassical | bool
100133 | users | likeconcerts | bool
...
100137 | venue | venuestate | bpchar
100137 | venue | venueid | int2
100137 | venue | venueseats | int4
100137 | venue | venuecity | varchar
...
```
## Hitung jumlah blok data untuk setiap kolom dalam tabel
Kueri berikut menggabungkan tabel STV\$1BLOCKLIST ke PG\$1CLASS untuk mengembalikan informasi penyimpanan untuk kolom dalam tabel PENJUALAN.
```
select col, count(*)
from stv_blocklist s, pg_class p
where s.tbl=p.oid and relname='sales'
group by col
order by col;
col | count
----+-------
0 | 4
1 | 4
2 | 4
3 | 4
4 | 4
5 | 4
6 | 4
7 | 4
8 | 4
9 | 8
10 | 4
12 | 4
13 | 8
(13 rows)
```