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](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# SYS\$1LUDF\$1DETAIL
<a name="SYS_LUDF_DETAIL"></a>

SYS\$1LUDF\$1DETAIL 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\$1LUDF\$1DETAIL 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](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)」を参照してください。

## テーブルの列
<a name="SYS_LUDF_DETAIL-table-columns"></a>

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_LUDF_DETAIL.html)

## サンプルクエリ
<a name="SYS_LUDF_DETAIL-sample-queries"></a>

次の例では、クエリで Lambda UDF を使用し、SYS\$1LUDF\$1DETAIL 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)
```