SYS_LUDF_DETAIL - Amazon Redshift
テーブルの列サンプルクエリ

Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、ブログ記事を参照してください。

SYS_LUDF_DETAIL

SYS_LUDF_DETAIL は、特定のクエリで使用された Lambda ユーザー定義関数 (LUDF) の情報とメトリクスを記録します。

SYS_LUDF_DETAIL はスーパーユーザーにのみ表示されます。詳細については、「システムテーブルとビューのデータの可視性」を参照してください。

テーブルの列

列名 データ型 説明
user_id integer 関数を呼び出すクエリを送信したユーザーの ID。
transaction_id bigint トランザクション識別子。
query_id bigint ユーザークエリ識別子。
function_oid bigint カタログ内の 関数のオブジェクト ID。
function_position integer ステップにおけるこの関数の数値位置。例えば、クエリの SELECT リストに同じ関数の呼び出しが複数ある場合、これらの位置番号を使用して識別できます。
stream_id integer 関数呼び出しが実行されたストリーム識別子。
segment_id integer 関数呼び出しが実行されたセグメント識別子。
step_id integer 関数呼び出しが実行されたステップ識別子。
lambda_function_name char(256) Lambda 関数の名前。
start_time timestamp 呼び出しが開始された時刻。
end_time timestamp 呼び出しが終了した時刻。
total_duration bigint 呼び出しの合計時間。
呼び出し integer 同時呼び出しまたは外部呼び出しの数。
total_rows bigint 呼び出しとの間で送受信された行の数。
input_bytes bigint 呼び出しに渡されたバイト数。
output_bytes bigint 呼び出しが生成したバイト数。

サンプルクエリ

次の例では、クエリで Lambda UDF を使用し、SYS_LUDF_DETAIL ビューをクエリして関数実行の詳細を表示する方法を示します。

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;

サンプル出力:

 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)