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。
# システムテーブルとビューのリファレンス
Amazon Redshift には、システムの動作に関する情報を含む多くのシステムテーブルとビューがあります。これらのシステムテーブルとビューには、その他のデータベーステーブルと同じ方法でクエリを実行できます。このセクションでは、いくつかのサンプルシステムテーブルクエリを示し、以下について説明します。
+ 異なるタイプのシステムテーブルとビューが生成される方法
+ これらのテーブルから取得できる情報のタイプ
+ Amazon Redshift システムテーブルをカタログテーブルに結合する方法
+ システムテーブルのログファイルの増大を管理する方法
一部のシステムテーブルは、診断目的のため AWS スタッフのみが使用できます。以下のセクションでは、システム管理者またはその他のデータベースユーザーが有益な情報を取得するためにクエリを実行できるシステムテーブルについて説明します。
**注記**
システムテーブルは自動または手動クラスターバックアップ（スナップショット）には含まれません。STL システムビューは 7 日間のログ履歴を保持します。ログの保持にお客様によるアクションは不要ですが、ログデータを 7 日間以上保持する場合は、ログを定期的に他のテーブルにコピーするか、Amazon S3 にアンロードする必要があります。
**Topics**
+ [システムテーブルとビューのタイプ](#c_types-of-system-tables-and-views)
+ [システムテーブルとビューのデータの可視性](#c_visibility-of-data)
+ [プロビジョニング専用クエリから SYS モニタリングビュークエリへの移行](#sys_view_migration-use_cases)
+ [SYS モニタリングビューを使用したクエリ識別子の改善](#sys_view_migration-query-id)
+ [システムテーブルクエリ、プロセス、セッションの ID](#system-table-query-process-session-ids)
+ [SVV メタデータビュー](svv_views.md)
+ [SYS モニタリングビュー](serverless_views-monitoring.md)
+ [SYS モニタリングビューに移行するためのシステムビューマッピング](sys_view_migration.md)
+ [システムモニタリング (プロビジョニングのみ)](c_intro_system_views.md)
+ [システムカタログテーブル](c_intro_catalog_views.md)
## システムテーブルとビューのタイプ
システムテーブルとビューには、以下の複数の種類があります。
+ SVV ビューには、一時的な STV テーブルへの参照を含むデータベースオブジェクトに関する情報が含まれます。
+ SYS ビューは、プロビジョニングされたクラスターとサーバーレスワークグループのクエリとワークロードの使用状況をモニタリングするために使用します。
+ STL ビューは、システムの履歴を提供するためにディスクに保持されたログから生成されます。
+ STV テーブルとは、現在のシステムデータのスナップショットを含む仮想システムテーブルです これらのテーブルは一時的なメモリ内データに基づいていて、ディスクベースのログまたは通常のテーブルには保持されません。
+ SVCS ビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。
+ SVL ビューは、メインクラスターのクエリに関する詳細を表示します。
システムテーブルとビューは、通常のテーブルと同じ整合性モデルを使用しません。システムテーブルとビュー (特に STV テーブルと SVV ビュー) にクエリを実行するときは、これについて注意するのことが重要です。たとえば、通常の t1 テーブルと c1 列がある場合、次のクエリが行を返さないことが予測されます。
```
select * from t1
where c1 > (select max(c1) from t1)
```
ただし、システムテーブルに対する次のクエリは、行を返す場合があります。
```
select * from stv_exec_state
where currenttime > (select max(currenttime) from stv_exec_state)
```
このクエリが行を返すことがある理由は、currenttime が一時的で、クエリの 2 つの参照が評価時に同じ値を返さない可能性があるためです。
一方、次のクエリは行を返さないと予想されます。
```
select * from stv_exec_state
where currenttime = (select max(currenttime) from stv_exec_state)
```
## システムテーブルとビューのデータの可視性
**注記**
Amazon Redshift は、データカタログビューに対して行われたクエリに関する情報をログに記録する際に、特定のシステムテーブル列を自動的にマスクして、機密性の高いメタデータの公開を防ぎます。詳細については、「*Amazon Redshift 管理ガイド*」の「[Secure logging](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/db-auditing-secure-logging.html)」を参照してください。
システムテーブルとビューには、データについて 2 つのクラスの可視性 (ユーザーが表示可能、スーパーユーザーが表示可能) があります。
スーパーユーザー特権を持っているユーザーのみが、スーパーユーザーが表示可能なカテゴリのテーブルのデータを表示できます。通常のユーザーは、ユーザーが表示可能なテーブルのデータを表示できます。スーパーユーザーが表示できるテーブルに通常のユーザーがアクセスできるようにするには、テーブルに対する SELECT 権限を通常のユーザーに付与します。詳細については、「[GRANT](r_GRANT.md)」を参照してください。
デフォルトでは、ユーザーが表示可能なテーブルの大部分で、別のユーザーによって生成された行は、通常のユーザーには表示されません。通常のユーザーに [SYSLOG ACCESS UNRESTRICTED](r_ALTER_USER.md#alter-user-syslog-access) を付与すると、ユーザーが表示できるテーブルのすべての行 (別のユーザーが生成した行を含む) を表示できます。詳細については、「[ALTER USER](r_ALTER_USER.md)」または「[CREATE USER](r_CREATE_USER.md)」を参照してください。SVV\$1TRANSACTIONS のすべての行は、すべてのユーザーが表示可能です。データの可視性の詳細については、AWS re:Post ナレッジベースの記事「[Amazon Redshift データベースの通常のユーザーに、自分のクラスターの他のユーザーからのシステムテーブルのデータを見る許可を与えるにはどうすればよいですか?](https://repost.aws/knowledge-center/amazon-redshift-system-tables)」を参照してください。
メタデータビューの場合、Amazon Redshift は SYSLOG ACCESS UNRESTRICTED が許可されているユーザーには表示を許可しません。
**注記**
システムテーブルに対する無制限のアクセス権限を付与されたユーザーは、別のユーザーが生成したデータへの可視性が提供されます。たとえば、STL\$1QUERY と STL\$1QUERY\$1TEXT には INSERT、UPDATE、および DELETE ステートメントのフルテキストが含まれており、ユーザーが生成した機密データがこれらに含まれている可能性があります。
スーパーユーザーは、すべてのテーブルのすべての行を表示できます。通常のユーザーに、スーパーユーザーが表示可能なテーブルのアクセス権を付与するには、そのテーブルに対する SELECT 権限の [GRANT](r_GRANT.md) を、通常のユーザーに対して実行します。
### システム生成クエリのフィルタ処理
通常、SVL\$1QUERY\$1SUMMARY、SVL\$1QLOG など、クエリに関連するシステムテーブルとビューには、Amazon Redshift がデータベースのステータスを監視するために使用する、自動的に生成された多数のステートメントが含まれます。これらのシステム生成クエリはスーパーユーザーに表示されますが、ほとんど役立ちません。`userid` 列を使用するシステムテーブルまたはシステムビューからの選択時にそれらのクエリを除外するには、条件 `userid > 1` を WHERE 句に追加します。例えば、次のようになります。
```
select * from svl_query_summary where userid > 1
```
## プロビジョニング専用クエリから SYS モニタリングビュークエリへの移行
### プロビジョニングされたクラスターを Amazon Redshift Serverless に移行する
プロビジョニングされたクラスターを Amazon Redshift Serverless に移行すると、プロビジョニングされたクラスターのデータのみを保存する以下のシステムビューがクエリで使用される場合があります。
+ すべての STL ビュー
+ すべての STV ビュー
+ すべての SVCS ビュー
+ すべての SVL ビュー
+ 一部の SVV ビュー
+ Amazon Redshift Serverless でサポートされていない SVV ビューの完全なリストについては、「Amazon Redshift 管理ガイド」の「[Amazon Redshift Serverless でのクエリとワークロードのモニタリング](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-monitoring.html)」の下部にあるリストを参照してください。**
クエリを引き続き使用するには、SYS モニタリングビューで定義されている列のうち、プロビジョニング専用ビューの列に対応するものを使用するように、クエリを再調整してください。プロビジョニング専用ビューと SYS モニタリングビュー間のマッピング関係を確認するには、「[SYS モニタリングビューに移行するためのシステムビューマッピング](sys_view_migration.md)」を参照してください。
### プロビジョニングされたクラスター上でのクエリの更新
Amazon Redshift Serverless に移行しない場合でも、既存のクエリを更新できます。SYS モニタリングビューは、使いやすく、複雑さを軽減するように設計されており、効果的なモニタリングとトラブルシューティングに役立つさまざまなメトリクスを提供します。複数のプロビジョニング専用ビューの情報を統合する [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) や [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) などの SYS ビューを使用すると、クエリを効率化できます。
## SYS モニタリングビューを使用したクエリ識別子の改善
[SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) や [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) などの SYS モニタリングビューには、ユーザーのクエリの識別子を保持する query\$1id 列が含まれています。同様に、[STL\$1QUERY](r_STL_QUERY.md) や [SVL\$1QLOG](r_SVL_QLOG.md) などのプロビジョニング専用ビューにはクエリ列が含まれ、クエリ識別子も保持されます。ただし、SYS システムビューに記録されるクエリ識別子は、プロビジョニング専用ビューに記録されるクエリ識別子とは異なります。
SYS ビューの query\$1id 列の値とプロビジョニング専用ビューのクエリ列の値の違いは次のとおりです。
+ SYS ビューでは、ユーザーが送信したクエリが query\$1id 列に元の形式で記録されます。Amazon Redshift オプティマイザは、パフォーマンスを向上させるためにそれらを子クエリに分割する場合がありますが、実行した 1 つのクエリでは [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) に 1 つの行しか含まれません。個々の子クエリを確認したい場合は、[SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) で見つけることができます。
+ プロビジョニング専用ビューでは、クエリ列に子クエリレベルでクエリが記録されます。Amazon Redshift オプティマイザが元のクエリを複数の子クエリに書き換えた場合、実行する 1 つのクエリに対して、異なるクエリ識別子の値を持つ複数の行が[STL\$1QUERY](r_STL_QUERY.md) に存在します。
モニタリングクエリと診断クエリをプロビジョニング専用ビューから SYS ビューに移行するときは、この違いを考慮し、適宜クエリを編集します。Amazon Redshift がクエリを処理する方法の詳細については、「[クエリプランと実行ワークフロー](c-query-planning.md)」を参照してください。
### 例
Amazon Redshift でクエリを記録する方法が、プロビジョニング専用ビューと SYS モニタリングビューで異なる例については、次のサンプルクエリを参照してください。これは Amazon Redshift で実行する場合と同じように記述されたクエリです。
```
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;
```
内部で Amazon Redshift クエリオプティマイザは、ユーザーが送信した上記のクエリを 5 つの子クエリに書き換えます。
最初の子クエリは、サブクエリをマテリアライズするための一時テーブルを作成します。
```
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);
```
2 番目の子クエリは、一時テーブルから統計情報を収集します。
```
padb_fetch_sample: select count(*) from volt_tt_606590308b512;
```
3 番目の子クエリは、上記で作成した一時テーブルを参照して、別のサブクエリをマテリアライズするための別の一時テーブルを作成します。
```
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);
```
4 番目の子クエリは、一時テーブルの統計を再度収集します。
```
padb_fetch_sample: select count(*) from volt_tt_606590308c2ef
```
最後の子クエリは、上記で作成した一時テーブルを使用して出力を生成します。
```
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;
```
プロビジョニング専用システムビュー STL\$1QUERY では、Amazon Redshift は次のように 5 つの行を子クエリレベルで記録します。
```
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)
```
SYS モニタリングビュー SYS\$1QUERY\$1HISTORY では、Amazon Redshift は次のようにクエリを記録します。
```
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.
```
SYS\$1QUERY\$1DETAIL では、SYS\$1QUERY\$1HISTORY の query\$1id 値を使用して子クエリレベルの詳細を検索できます。child\$1query\$1sequence 列には、子クエリの実行順序が表示されます。SYS\$1QUERY\$1DETAIL の列の詳細については、「[SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)」を参照してください。
```
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)
```
## システムテーブルクエリ、プロセス、セッションの ID
システムテーブルに表示されるクエリ ID、プロセス ID、セッション ID を分析するときは、以下の点に注意してください。
+ クエリ ID の値 (`query_id` や `query` などの列内) は、長期に再利用できます。
+ プロセス ID またはセッション ID の値 (`process_id`、`pid`、`session_id` などの列内) は、長期に再利用できます。
+ トランザクション ID の値 (`transaction_id` や `xid` などの列内) は一意です。
# SVV メタデータビュー
SVV ビューは、データベースオブジェクトに関する情報を含む Amazon Redshift のシステムビューです。ユーザーのアクセス許可やテーブル名などの情報は保存されますが、ユーザーが作成したリレーションの結合を意図したものではありません。
**注記**
Amazon Redshift では、何らかの理由でデータベースの応答が失敗した場合、エラーではなく警告を報告します。Amazon Redshift は、データ共有内のオブジェクトをクエリしているときは ERROR メッセージを送信しません。
**Topics**
+ [SVV\$1ACTIVE\$1CURSORS](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\$1CONSUMERS](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\$1INTEGRATION](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\$1DEPENDENCY](r_SVV_MV_DEPENDENCY.md)
+ [SVV\$1MV\$1INFO](r_SVV_MV_INFO.md)
+ [SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT](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\$1QUOTA](r_SVV_REDSHIFT_SCHEMA_QUOTA.md)
+ [SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS](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\$1RELATION](r_SVV_RLS_RELATION.md)
+ [SVV\$1ROLE\$1GRANTS](r_SVV_ROLE_GRANTS.md)
+ [SVV\$1ROLES](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\$1TRANSACTIONS](r_SVV_TRANSACTIONS.md)
+ [SVV\$1USER\$1GRANTS](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\$1CURSORS
SVV\$1ACTIVE\$1CURSORS は、現在開いているカーソルの詳細を表示します。詳細については、「[DECLARE](declare.md)」を参照してください。
SVV\$1ACTIVE\$1CURSORS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。ユーザーは、自身が開いたカーソルのみを表示できます。スーパーユーザーはすべてのカーソルを表示できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ACTIVE_CURSORS.html)
# SVV\$1ALL\$1COLUMNS
SVV\$1ALL\$1COLUMNS に示されているように、SVV\$1ALL\$1COLUMNS を使用して、Amazon Redshift テーブルの列のユニオンと、すべての外部テーブルからのすべての外部列の統合リストを表示します Amazon Redshift 列の詳細については、「[SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS](r_SVV_REDSHIFT_COLUMNS.md)」を参照してください。
SVV\$1ALL\$1COLUMNS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ALL_COLUMNS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1ALL\$1COLUMNS の出力を返します。
```
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
SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS に示すように、SVV\$1ALL\$1SCHEMAS を使用して、Amazon Redshift スキーマのユニオン、およびすべてのデータベースからのすべての外部スキーマの統合リストを表示します。Amazon Redshift スキーマの詳細については、「[SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS](r_SVV_REDSHIFT_SCHEMAS.md)」を参照してください。
SVV\$1ALL\$1SCHEMAS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ALL_SCHEMAS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1ALL\$1SCHEMAS の出力を返します。
```
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
SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES に示すように、SVV\$1ALL\$1TABLES を使用して、Amazon Redshift テーブルのユニオン、およびすべての外部スキーマからのすべての外部テーブルの統合リストを表示します。Amazon Redshift テーブルの詳細については、「[SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES](r_SVV_REDSHIFT_TABLES.md)」を参照してください。
SVV\$1ALL\$1TABLES はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ALL_TABLES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1ALL\$1TABLES の出力を返します。
```
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 | |
```
table\$1acl の値が NULL の場合、対応するテーブルに明示的に付与されたアクセス権限はありません。
# SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS
テーブルで現在の Amazon Redshift Advisor レコメンデーションを記録します。このビューには、自動最適化用に定義されているかどうかにかかわらず、すべてのテーブルのレコメンデーションが表示されます。テーブルが自動最適化用に定義されているかどうかを確認するには、「[SVV\$1TABLE\$1INFO](r_SVV_TABLE_INFO.md)」を参照してください。エントリは、現在のセッションのデータベースに表示されているテーブルに対してのみ表示されます。(Amazon Redshift またはユーザーのいずれかによって) レコメンデーションが適用されると、ビューに表示されなくなります。
SVV\$1ALTER\$1TABLE\$1RECOMMENDATIONS は、スーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ALTER_TABLE_RECOMMENDATIONS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、結果の行に、ディストリビューションキーおよびソートキーの推奨事項が示されています。また、行には、レコメンデーションが Amazon Redshift で自動的に適用される資格があるかどうかも表示されます。
```
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
SVV\$1ATTACHED\$1MASKING\$1POLICY を使用して、現在接続されているデータベースに、ポリシーがアタッチされているすべてのリレーションとロール/ユーザーを表示します。
SVV\$1ATTACHED\$1MASKING\$1POLICY を閲覧できるのは、スーパーユーザーおよび [https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_roles-default.html](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_roles-default.html) ロールを持つユーザーだけです。通常のユーザーには 0 行が表示されます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ATTACHED_MASKING_POLICY.html)
## 内部関数
SVV\$1ATTACHED\$1MASKING\$1POLICY は以下の内部関数をサポートしています。
### mask\$1get\$1policy\$1for\$1role\$1on\$1column
特定の列/ロールペアに適用される最も優先度の高いポリシーを取得します。
#### 構文
```
mask_get_policy_for_role_on_column
(relschema,
relname,
colname,
rolename);
```
#### パラメータ
*relschema*
ポリシーがアタッチされているスキーマの名前。
*relname*
ポリシーがアタッチされているテーブルの名前。
*colname*
ポリシーがアタッチされている列の名前。
*rolename*
ポリシーがアタッチされているロールの名前。
### mask\$1get\$1policy\$1for\$1user\$1on\$1column
特定の列/ユーザーのペアに適用される最も優先度の高いポリシーを取得します。
#### 構文
```
mask_get_policy_for_user_on_column
(relschema,
relname,
colname,
username);
```
#### パラメータ
*relschema*
ポリシーがアタッチされているスキーマの名前。
*relname*
ポリシーがアタッチされているテーブルの名前。
*colname*
ポリシーがアタッチされている列の名前。
*rolename*
このポリシーをアタッチしたユーザーの名前。
# SVV\$1COLUMNS
SVV\$1COLUMNS を使用して、[遅延ビューを含む](r_CREATE_VIEW.md#r_CREATE_VIEW_late-binding-views)、ローカルおよび外部のテーブルの列とビューに関するカタログ情報を表示します。
SVV\$1COLUMNS はデフォルトですべてのユーザーに表示されます。データベースのメタデータへのアクセスを制御するには、プロビジョニングされたクラスターまたはサーバーレスワークグループのメタデータセキュリティを有効にします。メタデータセキュリティを使用すると、オブジェクトメタデータの表示アクセス許可をユーザーとロール別に分離できます。詳細については、「[メタデータセキュリティ](t_metadata_security.md)」を参照してください。
SVV\$1COLUMNS ビューは [システムカタログテーブル](c_intro_catalog_views.md) (PG プレフィックスを持つテーブル) および [SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS](r_SVV_EXTERNAL_COLUMNS.md) システムビューからのテーブルメタデータと結合します。システムカタログテーブルは、Amazon Redshift データベースのテーブルを説明します。SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS は Amazon Redshift Spectrum とともに使用する外部テーブルを説明します。
すべてのユーザーがシステムカタログのテーブルからのすべての行を表示できます。通常のユーザーは、アクセス権限が付与されている外部テーブル専用の SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS ビューから列の定義を見ることができます。通常のユーザーはシステムカタログテーブルでテーブルメタデータを見ることができますが、テーブルを所有している場合またはアクセス権限が付与されている場合に限り、ユーザー定義のテーブルからデータを選択できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_COLUMNS.html)
# SVV\$1COLUMN\$1PRIVILEGES
SVV\$1COLUMN\$1PRIVILEGES を使用して、現在のデータベース内のユーザー、ロール、およびグループに明示的に付与されている列のアクセス許可を表示します。
SVV\$1COLUMN\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_COLUMN_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1COLUMN\$1PRIVILEGES の結果を示します。
```
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
SVV\$1COPY\$1JOB\$1INTEGRATIONS を使用して、S3 イベント統合の詳細を表示します。
このビューには、作成された S3 イベント統合が含まれています。
SVV\$1COPY\$1JOB\$1INTEGRATIONS は、すべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SVV_COPY_JOB_INTEGRATIONS.html)
次の例は、現在のデータベースの S3 統合を返します。
```
SELECT * FROM SVV_COPY_JOB_INTEGRATIONS WHERE db_name = pg_catalog.current_database();
```
# SVV\$1DATABASE\$1PRIVILEGES
SVV\$1DATABASE\$1PRIVILEGES を使用して、Amazon Redshift クラスターのユーザー、ロール、およびグループに明示的に付与されたデータベースのアクセス許可を表示します。
SVV\$1DATABASE\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_DATABASE_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1DATABASE\$1PRIVILEGES の結果を示します。
```
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
SVV\$1DATASHARE\$1PRIVILEGES を使用して、Amazon Redshift クラスターのユーザー、ロール、およびグループに明示的に付与されたデータ共有のアクセス許可を表示します。
SVV\$1DATASHARE\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARE_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1DATASHARE\$1PRIVILEGES の結果を示します。
```
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
SVV\$1DATASHARES を使用して、クラスター上に作成されたデータ共有およびクラスターと共有されているデータ共有のリストを表示します。
SVV\$1DATASHARES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ データ共有の所有者
+ データ共有に対する ALTER または USAGE アクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは行を確認できません。ALTER および USAGE アクセス許可に関する詳細は、「[GRANT](r_GRANT.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARES.html)
## 使用に関する注意事項
**追加のメタデータの取得** — `share_owner` 列で返された整数を使用して、[SVL\$1USER\$1INFO](r_SVL_USER_INFO.md) の `usesysid` と結合してデータ共有所有者に関するデータを取得できます。これには、名前と追加のプロパティが含まれます。
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1DATASHARES の出力を返します。
```
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)
```
次の例では、アウトバウンドデータ共有のために、SVV\$1DATASHARES の出力を返します。
```
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 |
```
次の例では、インバウンドデータ共有のために SVV\$1DATASHARES の出力を返します。
```
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\$1CONSUMERS
SVV\$1DATASHARE\$1CONSUMERS を使用して、クラスター上に作成されたデータ共有コンシューマーのリストを表示します。
SVV\$1DATASHARE\$1CONSUMER は、次のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ データ共有の所有者
+ データ共有に対する ALTER または USAGE アクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは行を確認できません。ALTER および USAGE アクセス許可に関する詳細は、「[GRANT](r_GRANT.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARE_CONSUMERS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1DATASHARE\$1CONSUMERS の出力を返します。
```
SELECT count(*)
FROM svv_datashare_consumers
WHERE share_name LIKE 'tickit_datashare%';
1
```
# SVV\$1DATASHARE\$1OBJECTS
SVV\$1DATASHARE\$1OBJECTS を使用して、クラスター上で作成された、またはクラスターと共有されたすべてのデータ共有内のオブジェクトのリストを表示します。
SVV\$1DATASHARE\$1OBJECTS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
データ共有のリストを表示する方法については、「[SVV\$1DATASHARES](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARES.html)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_DATASHARE_OBJECTS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1DATASHARE\$1OBJECTS の出力が返されます。
```
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
SVV\$1DEFAULT\$1PRIVILEGES を使用して、Amazon Redshift クラスターでユーザーがアクセスできるデフォルト権限を表示します。
SVV\$1DEFAULT\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、自分に付与されたデフォルトのアクセス許可のみを表示できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_DEFAULT_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1DEFAULT\$1PRIVILEGES の出力を返します。
```
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 は STV\$1TBL\$1PERM テーブルと STV\$1BLOCKLIST テーブルを結合して、SVV\$1DISKUSAGE システムビューを作成します。SVV\$1DISKUSAGE ビューにはデータベースのテーブルに対するデータ割り当てに関する情報が含まれます。
次の例で示されているように集計クエリを SVV\$1DISKUSAGE と一緒に使用すると、データベースあたり、テーブルあたり、スライスあたり、列あたりに割り当てられたディスクブロックの数が算出されます。各データブロックのサイズは 1 MB です。または [STV\$1PARTITIONS](r_STV_PARTITIONS.md) を使用して、ディスク利用に関する概要を見ることができます。
SVV\$1DISKUSAGE はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
**注記**
このビューはプロビジョニングされたクラスターをクエリする場合のみ使用できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_DISKUSAGE.html)
## サンプルクエリ
SVV\$1DISKUSAGE には割り当て済みディスクブロックにつき 1 つの行が含まれるため、すべての行を選択するクエリを実行すると非常に多数の行が返される可能性があります。SVV\$1DISKUSAGE を使用した集計クエリのみを使用することをお勧めします。
USERS テーブルの列 6 (EMAIL 列) に対してこれまでに割り当てられたブロックの最も大きな数を返します。
```
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)
```
次のクエリは、SALESNEW という名前の 10 列の大型テーブルのすべての列と似た結果を返します。(列 10 から 12 に対応する最後の 3 行は、非表示のメタデータ列用です。)
```
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
SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS を使用して外部テーブルの列の詳細を表示します。また、クロスデータベースクエリにも SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS を使用して、ユーザーがアクセスできる接続されていないデータベース上のテーブルですべての列の詳細を表示します。
SVV\$1EXTERNAL\$1COLUMNS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_COLUMNS.html)
# SVV\$1EXTERNAL\$1DATABASES
SVV\$1EXTERNAL\$1DATABASES を使用して外部データベースの詳細を表示します。
SVV\$1EXTERNAL\$1DATABASES はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_DATABASES.html)
# SVV\$1EXTERNAL\$1PARTITIONS
SVV\$1EXTERNAL\$1PARTITIONS を使用して外部テーブルのパーティションの詳細を表示します。
SVV\$1EXTERNAL\$1PARTITIONS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_PARTITIONS.html)
# SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS
SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS を使用して、外部スキーマの情報を表示します。詳細については、「[CREATE EXTERNAL SCHEMA](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md)」を参照してください。
SVV\$1EXTERNAL\$1SCHEMAS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_SCHEMAS.html)
## 例
以下の例に示しているのは、外部スキーマの詳細です。
```
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
SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES を使用して外部テーブルの詳細を表示します。詳細については、「[CREATE EXTERNAL SCHEMA](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md)」を参照してください。データベース間クエリにも SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES を使用して、ユーザーがアクセスできる接続されていないデータベース上のすべてのテーブルのメタデータを表示します。
SVV\$1EXTERNAL\$1TABLES はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_EXTERNAL_TABLES.html)
## 例
次の例は、svv\$1external\$1tables とフェデレーテッドクエリで述語に外部スキーマを使用した場合の詳細を示しています。
```
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
SVV\$1FUNCTION\$1PRIVILEGES を使用して、現在のデータベース内のユーザー、ロール、およびグループに明示的に付与されている関数のアクセス許可を表示します。
SVV\$1FUNCTION\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_FUNCTION_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1FUNCTION\$1PRIVILEGES の結果を示します。
```
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
データウェアハウス内の GEOGRAPHY 列のリストを表示するには、SVV\$1GEOGRAPHY\$1COLUMNS を使用してください。この列のリストには、データ共有の列が含まれます。
SVV\$1GEOGRAPHY\$1COLUMNS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_GEOGRAPHY_COLUMNS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1GEOGRAPHY\$1COLUMNS の結果を示します。
```
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
データウェアハウス内の GEOMETRY 列のリストを表示するには、SVV\$1GEOMETRY\$1COLUMNS を使用してください。この列のリストには、データ共有の列が含まれます。
SVV\$1GEOMETRY\$1COLUMNS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_GEOMETRY_COLUMNS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1GEOMETRY\$1COLUMNS の結果を示します。
```
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
SVV\$1IAM\$1PRIVILEGES を使用して、ユーザー、ロール、およびグループに明示的に付与されている IAM 権限を確認します。
SVV\$1IAM\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可されたエントリのみを見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_IAM_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例は、SVV\$1IAM\$1PRIVILEGES の結果を示しています。
```
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
SVV\$1IDENTITY\$1PROVIDERS ビューは、ID プロバイダーの名前と追加のプロパティを返します。ID プロバイダーを作成する方法の詳細については、「[ID プロバイダーを作成する](r_CREATE_IDENTITY_PROVIDER.md)」を参照してください。
SVV\$1IDENTITY\$1PROVIDERS はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_IDENTITY_PROVIDERS.html)
### サンプルクエリ
ID プロバイダーのプロパティを表示するには、ID プロバイダーを作成した後に、次のようなクエリを実行します。
```
SELECT name, type, instanceid, namespc, params, enabled
FROM svv_identity_providers
ORDER BY 1;
```
サンプル出力には、Microsoft Entra ID (以前の Azure AD) のパラメータの説明が含まれています。
```
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)
```
サンプル出力には、AWS IAM アイデンティティセンター のパラメータの説明が含まれています。
```
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\$1INTEGRATION
SVV\$1INTEGRATION は、統合の設定に関する詳細を表示します。
SVV\$1INTEGRATION はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
ゼロ ETL 統合の詳細については、「[ゼロ ETL 統合](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_INTEGRATION.html)
## サンプルクエリ
次の SQL コマンドは、現在定義されている統合を表示します。
```
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 は、ソースとターゲットでデータベース、スキーマ、テーブル、列、データ型といったフィールドの識別子の値が異なる場合に、それらのマッピング情報を表示します。
**注記**
このビューには、次のタイプのゼロ ETL 統合の場合にのみ、データが入力されます。
AWS Glue サードパーティー製アプリケーションから Amazon SageMaker Lakehouse へ
Amazon DynamoDB から Amazon SageMaker Lakehouse へ
詳細については、*AWS Glue デベロッパーガイド*の「[ゼロ ETL 統合](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/zero-etl-using.html)」を参照してください。
ソースからターゲットへの識別子の値の変換は、次のルールに従います。
+ 大文字は小文字に変換されます。
+ 小文字、数字、アンダースコア (\$1) 以外の文字は、アンダースコア (\$1) に変換されます。
+ 既存の識別子の値と競合がある場合、Universally Unique Identifier (UUID) が新しい識別子に追加されます。
+ ソースの識別子の値が Amazon Redshift のキーワードである場合、新しい識別子にはサフィックス `_redshift` が追加されます。
変換後、文字は小文字、数字、またはアンダースコア (\$1) であり、正規表現パターン `[a-z0-9_]` に一致する必要があります。次の例では、変換ルールを示しています。
| ソース | ターゲット | 注意事項 |
| --- | --- | --- |
| foo | foo | 変換なし |
| Bar | bar | |
| fooBar | foobar | |
| foo1 | foo1 | 変換なし |
| foo\$11 | foo\$11 | 変換なし |
| Bar@1 | bar\$11 | |
| foo\$1bar@ | foo\$1bar\$1 | |
| case | case\$1redshift | |
SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1MAPPING はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
ゼロ ETL 統合の詳細については、*Amazon Redshift 管理ガイド*の「[ゼロ ETL 統合](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_INTEGRATION_TABLE_MAPPING.html)
## サンプルクエリ
次の SQL コマンドは、ソースからターゲットへのメタデータ値のマッピングを表示します。
```
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 は、テーブルレベルの統合情報に関する詳細を表示します。
SVV\$1INTEGRATION\$1TABLE\$1STATE は、スーパーユーザーのみに表示されます。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。
詳細については、「[ゼロ ETL 統合](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_INTEGRATION_TABLE_STATE.html)
## サンプルクエリ
次の SQL コマンドは、統合のログの列を表示します。
```
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
インターリーブソートキーを使用するテーブルで、[VACUUM REINDEX](r_VACUUM_command.md#vacuum-reindex) を使用してインデックスを再作成するかどうか決定するために、SVV\$1INTERLEAVED\$1COLUMNS ビューを使用します。VACUUM の実行頻度および VACUUM REINDEX の実行時期についての詳細は、「[バキューム処理時間の最小化](vacuum-managing-vacuum-times.md)」を参照してください。
SVV\$1INTERLEAVED\$1COLUMNS はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_INTERLEAVED_COLUMNS.html)
## サンプルクエリ
インデックスの再作成が必要となる可能性があるテーブルを識別するには、以下のクエリを実行します。
```
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
SVV\$1LANGUAGE\$1PRIVILEGES を使用して、現在のデータベース内のユーザー、ロール、およびグループに明示的に付与されている言語のアクセス許可を表示します。
SVV\$1LANGUAGE\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_LANUGAGE_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1LANGUAGE\$1PRIVILEGES の結果を示します。
```
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
SVV\$1MASKING\$1POLICY を使用して、クラスターで作成されたすべてのマスキングポリシーを表示します。
SVV\$1MASKING\$1POLICY を閲覧できるのは、スーパーユーザーおよび [https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_roles-default.html](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_roles-default.html) ロールを持つユーザーだけです。通常のユーザーには 0 行が表示されます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_MASKING_POLICY.html)
# SVV\$1ML\$1MODEL\$1INFO
機械学習モデルの現在の状態に関する情報です。
SVV\$1ML\$1MODEL\$1INFO はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ML_MODEL_INFO.html)
## サンプルクエリ
次のクエリでは、機械学習モデルの現在の状態を表示します。
```
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
SVV\$1ML\$1MODEL\$1PRIVILEGES を使用して、クラスター内のユーザー、ロール、およびグループに明示的に付与された機械学習モデルのアクセス許可を表示します。
SVV\$1ML\$1MODEL\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ML_MODEL_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1ML\$1MODEL\$1PRIVILEGES の結果を示します。
```
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\$1DEPENDENCY
SVV\$1MV\$1DEPENDENCY テーブルには、Amazon Redshift 内の、異なるマテリアライズドビュー間に存在する依存関係が表示されます。
マテリアライズドビューの詳細については、「[Amazon Redshift でのマテリアライズドビュー](materialized-view-overview.md)」を参照してください。
SVV\$1MV\$1DEPENDENCY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_MV_DEPENDENCY.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、マテリアライズドビュー `mv_over_foo` がその定義内の依存関係として、マテリアライズドビュー `mv_foo` を使用していることを示す行を出力に返します。
```
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
SVV\$1MV\$1INFO テーブルには、すべてのマテリアライズドビューの行、データが古くなっているかどうか、およびステータス情報が含まれます。
マテリアライズドビューの詳細については、「[Amazon Redshift でのマテリアライズドビュー](materialized-view-overview.md)」を参照してください。
SVV\$1MV\$1INFO はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_MV_INFO.html)
## サンプルクエリ
すべてのマテリアライズドビューのステータスを表示するには、次のクエリを実行します。
```
select * from svv_mv_info;
```
このクエリは次のサンプル出力を返します。
```
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\$1INFLIGHT
SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT ビューを使用してデータベースで現在実行されているクエリを確認します。このビューは [STV\$1INFLIGHT](r_STV_INFLIGHT.md) を [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md) に結合します。SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT はリーダーノードのみのクエリは表示しません。詳細については、「[リーダーノード専用関数](c_SQL_functions_leader_node_only.md)」を参照してください。
SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
このビューはプロビジョニングされたクラスターをクエリする場合のみ使用できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_QUERY_INFLIGHT.html)
## サンプルクエリ
以下のサンプル出力では、現在実行中の 2 つのクエリ (SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT クエリそれ自体、およびテーブルの 3 つの行に分割するクエリ 428) を示します。(starttime 列および statement 列は、この例の出力では切り捨てられています。)
```
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
SVV\$1QUERY\$1STATE を使用して、現在実行されているクエリのランタイムについての情報を表示します。
SVV\$1QUERY\$1STATE ビューには STV\$1EXEC\$1STATE テーブルのデータのサブセットが含まれます。
SVV\$1QUERY\$1STATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
**注記**
このビューはプロビジョニングされたクラスターをクエリする場合のみ使用できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_QUERY_STATE.html)
## サンプルクエリ
**クエリの処理時間をステップごとに算出する**
以下のクエリは、クエリ ID が 279 のクエリの各ステップを実行するためにかかった時間と、Amazon Redshift が処理したデータ行の数を表示します。
```
select query, seg, step, maxtime, avgtime, rows, label
from svv_query_state
where query = 279
order by query, seg, step;
```
このクエリは次のサンプル出力で示されているように、クエリ 279 についての処理情報を取得します。
```
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)
```
**ディスクで現在実行中のアクティブなクエリを確認する**
次のクエリは、ディスクで現在実行中のアクティブなクエリを示します。
```
select query, label, is_diskbased from svv_query_state
where is_diskbased = 't';
```
このサンプル出力は、ディスクで現在実行中のアクティブなクエリを示します。
```
query | label | is_diskbased
-------+--------------+--------------
1025 | hash tbl=142 | t
(1 row)
```
# SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS
SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS を使用して、ユーザーがアクセスできるすべての列リストを表示します。この一連の列には、クラスター上の列と、リモートクラスターによって提供されるデータ共有の列が含まれます。
SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_COLUMNS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1REDSHIFT\$1COLUMNS の出力を返します。
```
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
SVV\$1 REDSHIFT\$1DATABASES を使用して、ユーザーがアクセスできるすべてのデータベースリストを表示します。これには、クラスター上のデータベースと、リモートクラスターによって提供されるデータ共有から作成されたデータベースが含まれます。
SVV\$1REDSHIFT\$1DATABASES はデフォルトですべてのユーザーに表示されます。データベースのメタデータへのアクセスを制御するには、プロビジョニングされたクラスターまたはサーバーレスワークグループのメタデータセキュリティを有効にします。メタデータセキュリティを使用すると、オブジェクトメタデータの表示アクセス許可をユーザーとロール別に分離できます。詳細については、「[メタデータセキュリティ](t_metadata_security.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_DATABASES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1REDSHIFT\$1DATABASES の出力を返します。
```
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
SVV\$1REDSHIFT\$1FUNCTIONS を使用して、ユーザーがアクセスできるすべての関数リストを表示します。この一連の関数には、クラスター上の関数と、リモートクラスターによって提供されるデータ共有の関数が含まれます。
SVV\$1REDSHIFT\$1FUNCTIONS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_FUNCTIONS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1REDSHIFT\$1FUNCTIONS の出力を返します。
```
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\$1QUOTA
データベースの各スキーマのクォータと現在のディスク使用量を表示します。
SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMA\$1QUOTA はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このビューは、プロビジョニングされたクラスターまたは Redshift Serverless ワークグループをクエリするときに使用できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_SCHEMA_QUOTA.html)
## サンプルクエリ
次の例では、`sales_schema` という名前のスキーマのクォータと現在のディスク使用量を表示します。
```
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\$1SCHEMAS
SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS を使用して、ユーザーがアクセスできるすべてのスキーマリストを表示します。この一連のスキーマには、クラスター上のスキーマと、リモートクラスターによって提供されるデータ共有のスキーマが含まれます。
SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_SCHEMAS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1REDSHIFT\$1SCHEMAS の出力を返します。
```
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
SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES を使用して、ユーザーがアクセスできるすべてのテーブルリストを表示します。この一連のテーブルには、クラスター上のテーブルと、リモートクラスターによって提供されるデータ共有のテーブルが含まれます。
SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_REDSHIFT_TABLES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1REDSHIFT\$1TABLES の出力を返します。
```
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 | |
```
table\$1acl の値が NULL の場合、対応するテーブルにはアクセス権限が明示的に付与されません。
# SVV\$1RELATION\$1PRIVILEGES
SVV\$1RELATION\$1PRIVILEGES を使用して、現在のデータベースのユーザー、ロール、グループに明示的に付与されているリレーション (テーブルおよびビュー) のアクセス許可を表示します。
SVV\$1RELATION\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ SYSLOG ACCESS UNRESTRICTED アクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。データの可視性の詳細については、「[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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_RELATION_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1RELATION\$1PRIVILEGES の結果を示します。
```
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
SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY を使用して、RLS で保護された関係を参照するクエリに対する RLS ポリシーの適用をトレースします。
SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ `sys:operator` ロールを持つユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
sys:secadmin にはこのシステム許可が付与されていないことに注意してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_RLS_APPLIED_POLICY.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY の結果を示します。SVV\$1RLS\$1APPLIED\$1POLICY を照会するには、ACCESS SYSTEM TABLE 許可が必要です。
```
-- 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
SVV\$1RLS\$1ATTACHED\$1POLICY を使用して、現在接続されているデータベースに 1 つ以上の行レベルのセキュリティポリシーがアタッチされているすべての関係とユーザーのリストを確認します。
sys:secadmin ロールを持つユーザーのみがこのビューを照会できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_RLS_ATTACHED_POLICY.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1RLS\$1ATTACHED\$1POLICY の結果を示します。
```
--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
SVV\$1RLS\$1POLICY を使用して、Amazon Redshift クラスターで作成されたすべての行レベルのセキュリティポリシーのリストを確認します。
SVV\$1RLS\$1POLICY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_RLS_POLICY.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1RLS\$1POLICY の結果を示します。
```
-- 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\$1RELATION
SVV\$1RLS\$1RELATION を使用して、RLS で保護されたすべての関係のリストを確認します。
SVV\$1RLS\$1RELATION はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_RLS_RELATION.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1RLS\$1RELATION の結果を示します。
```
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\$1GRANTS
SVV\$1ROLE\$1GRANTS を使用して、クラスター内のロールが明示的に付与されたロールのリストを表示します。
SVV\$1ROLE\$1GRANTS は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ROLE_GRANTS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1ROLE\$1GRANTS の出力を返します。
```
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\$1ROLES
SVV\$1ROLES を使用してロール情報を表示します。
このテーブルはすべてのユーザーに表示されます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_ROLES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1ROLES の出力を返します。
```
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
SVV\$1SCHEMA\$1PRIVILEGES を使用して、現在のデータベース内のユーザー、ロール、およびグループに明示的に付与されているスキーマのアクセス許可を表示します。
SVV\$1SCHEMA\$1PRIVILEGES は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_SCHEMA_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SVV\$1SCHEMA\$1PRIVILEGES の結果を示します。
```
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
各スキーマのクォータと現在のディスク使用量を表示します。
通常のユーザーは、USAGE 権限を持つスキーマの情報を表示できます。スーパーユーザーは、現在のデータベース内のすべてのスキーマの情報を表示できます。
SVV\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1STATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
このビューはプロビジョニングされたクラスターをクエリする場合のみ使用できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_SCHEMA_QUOTA_STATE.html)
## サンプルクエリ
次の例では、スキーマのクォータと現在のディスク使用量が表示されます。
```
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 は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、アクセスを許可された ID 、あるいは自らが所有する ID のみ見ることができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_SYSTEM_PRIVILEGES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、指定されたパラメータの結果を示します。
```
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
現在接続されているデータベース内のテーブルとマテリアライズドビューの概要情報を表示します。ビューはシステムテーブルを除外し、少なくとも 1 行のデータを含むユーザー定義テーブルとマテリアライズドビューのみを表示します。
SVV\$1TABLE\$1INFO ビューを使用すると、クエリのパフォーマンスに影響する可能性のあるテーブル設計の問題を診断し、それに対処できます。これには、圧縮エンコード、分散キー、ソートスタイル、データ分散スキュー、テーブルサイズ、統計情報が含まれます。SVV\$1TABLE\$1INFO ビューは、空のテーブルの情報を返しません。
SVV\$1TABLE\$1INFO ビューは、次のシステムテーブルとカタログテーブルからの情報を要約します。
+ [STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY](r_STV_NODE_STORAGE_CAPACITY.md)
+ [STV\$1SLICES](r_STV_SLICES.md)
+ [STV\$1TBL\$1PERM](r_STV_TBL_PERM.md)
+ [PG\$1ATTRIBUTE](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 はスーパーユーザーのみに表示されます。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。ユーザーにビューのクエリを許可するには、SVV\$1TABLE\$1INFO で SELECT のアクセス許可をユーザーに付与します。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_TABLE_INFO.html)
## サンプルクエリ
次の例は、データベースのすべてのユーザー定義テーブル用のエンコード、分散スタイル、ソート、およびデータスキューを示しています。ここで "table" は予約語であるため、二重引用符で囲む必要があります。
```
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
SVV\$1TABLES を使用して、ローカルと外部カタログのテーブルを表示します。
SVV\$1TABLES はデフォルトですべてのユーザーに表示されます。データベースのメタデータへのアクセスを制御するには、プロビジョニングされたクラスターまたはサーバーレスワークグループのメタデータセキュリティを有効にします。メタデータセキュリティを使用すると、オブジェクトメタデータの表示アクセス許可をユーザーとロール別に分離できます。詳細については、「[メタデータセキュリティ](t_metadata_security.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_TABLES.html)
# SVV\$1TRANSACTIONS
現在データベーステーブルのロックを保持するトランザクションについて情報を記録します。SVV\$1TRANSACTIONS のビューを使用して、開いているトランザクション、ロックの衝突の問題を識別します。ロックについての詳細については、「[同時書き込み操作を管理する](c_Concurrent_writes.md)」および「[LOCK](r_LOCK.md)」を参照してください。
SVV\$1TRANSACTIONS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_TRANSACTIONS.html)
## サンプルクエリ
次のコマンドは、すべてのアクティブなトランザクションおよび各トランザクションにリクエストされたロックを示しています。
```
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\$1GRANTS
SVV\$1USER\$1GRANTS を使用して、クラスター内のロールが明示的に付与されているユーザーのリストを表示します。
SVV\$1USER\$1GRANTS は以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
他のユーザーは、自分に明示的に付与されたロールのみを表示できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_USER_GRANTS.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、ユーザーにロールを付与します。また、ロールが明示的に付与されたユーザーのリストを示します。
```
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
SVV\$1USER\$1INFO ビューを使用して、Amazon Redshift データベースユーザーに関するデータを取得できます。
SVV\$1USER\$1INFO はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_USER_INFO.html)
## サンプルクエリ
次のコマンドは SVV\$1USER\$1INFO からユーザー情報を取得します。
```
SELECT * FROM SVV_USER_INFO;
```
# SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS
このビューは、現在進行中のバキューム処理が終了するまでにかかる時間の予測を返します。
SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY の詳細については、「[SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY](r_SVV_VACUUM_SUMMARY.md)」を参照してください。
SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE の詳細については、「[SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE](r_SVL_VACUUM_PERCENTAGE.md)」を参照してください。
**注記**
このビューはプロビジョニングされたクラスターをクエリする場合のみ使用できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_VACUUM_PROGRESS.html)
## サンプルクエリ
次のクエリでは (数分の間隔を開けて実行)、SALESNEW という大型のテーブルがバキューム処理される様子を示します。
```
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)
```
次のクエリでは、現在進行中のバキューム処理がないことを示します。最後にバキューム処理されたテーブルは SALES テーブルです。
```
select * from svv_vacuum_progress;
table_name | status | time_remaining_estimate
-------------+----------+-------------------------
sales | Complete |
(1 row)
```
# SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY
SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY ビューは STL\$1VACUUM テーブル、STL\$1QUERY テーブル、STV\$1TBL\$1PERM テーブルを結合し、システムがログ記録したバキューム処理についての情報を要約します。ビューはバキュームトランザクションごとに、テーブルにつき 1 行を返します。ビューは処理の経過時間、作成されたソートパーティションの数、必須のマージインクリメントの数、処理の実行前後の行およびブロックカウントの差異を示します。
SVV\$1VACUUM\$1SUMMARY はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS の詳細については、「[SVV\$1VACUUM\$1PROGRESS](r_SVV_VACUUM_PROGRESS.md)」を参照してください。
SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE の詳細については、「[SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE](r_SVL_VACUUM_PERCENTAGE.md)」を参照してください。
**注記**
このビューはプロビジョニングされたクラスターをクエリする場合のみ使用できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVV_VACUUM_SUMMARY.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、3 つの異なるテーブルでのバキューム処理の統計を返します。SALES テーブルが 2 回バキューム処理されています。
```
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)
```
# SYS モニタリングビュー
*モニタリングビュー*は、プロビジョニングされたクラスターとサーバーレスワークグループのクエリとワークロードリソースの使用状況を監視するための、Amazon Redshift のシステムビューです。これらのビューは、`pg_catalog` スキーマ内にあります。これらのビューで提供される情報を表示するには、SQL SELECT ステートメントを実行します。
特に明記されていない限り、これらのビューは Amazon Redshift クラスターと Amazon Redshift Serverless ワークグループで使用できます。
SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE は、Amazon Redshift Serverless のみの使用状況データを収集します。
**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\$1EXPLAIN](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\$1SIMPLIFY](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
COPY または ANALYZE COMPRESSION コマンドの実行中に圧縮分析オペレーションの詳細を記録します。
SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SYS_ANALYZE_COMPRESSION_HISTORY.html)
## サンプルクエリ
次の例では、同じセッションで実行された最後の COPY コマンドで、`lineitem` テーブルの圧縮分析の詳細を検査します。
```
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
[ANALYZE](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_ANALYZE.html) オペレーションの詳細を記録します。
SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_ANALYZE_HISTORY.html)
## サンプルクエリ
```
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
SYS\$1APPLIED\$1MASKING\$1POLICY\$1LOG を使用して、DDM で保護されたリレーションを参照するクエリに対する動的データマスキングポリシーの適用をトレースします。
SYS\$1APPLIED\$1MASKING\$1POLICY\$1LOG は、以下のユーザーに表示されます。
+ スーパーユーザー
+ `sys:operator` ロールを持つユーザー
+ ACCESS SYSTEM TABLE のアクセス許可を持つユーザー
通常のユーザーには 0 行が表示されます。
SYS\$1APPLIED\$1MASKING\$1POLICY\$1LOG は、`sys:secadmin` ロールを持つユーザーには表示されないことに注意してください。
動的データマスキングの詳細については、「[動的データマスキング](t_ddm.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_APPLIED_MASKING_POLICY_LOG.html)
## サンプルクエリ
次の例は、`mask_credit_card_full` マスキングポリシーが `credit_db.public.credit_cards` テーブルにアタッチされていることを示しています。
```
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
SYS\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION を使用して、自律管理としても知られる自動最適化のために Amazon Redshift が実行するタスクの詳細を表示します。自動最適化の詳細については、「[データベースの自動最適化](c_autonomics.md)」を参照してください。
SYS\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_AUTOMATIC_OPTIMIZATION.html)
## 使用に関する注意事項
compute\$1type 列は、プライマリまたはプライマリスケールのコンピューティングリソースを区別しないため、サーバーレスクラスターでは空になります。サーバーレスクラスターのコンピューティングリソースは、Redshift 処理ユニット (RPU) の使用状況により測定されます。詳細については、「[Amazon Redshift Serverless 容量を計算する](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-capacity.html)」を参照してください。
## 例
次のクエリは、テーブル 155259 で実行された自動最適化を表示します。
```
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
```
次のクエリは、実行されたすべての自動「VacuumSort」の最適化を示しています。「VacuumSort」の詳細については、「[自動テーブルソート](t_Reclaiming_storage_space202.md#automatic-table-sort)」を参照してください。
```
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
自動最適化用に定義されたテーブルに Amazon Redshift によって実行された自動アクションを記録します。
SYS\$1AUTO\$1TABLE\$1OPTIMIZATION 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SYS_AUTO_TABLE_OPTIMIZATION.html)
## サンプルクエリ
次の例では、結果の行に Amazon Redshift が実行したアクションが表示されます。
```
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
子クエリの SQL テキストを返します。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_CHILD_QUERY_TEXT.html)
## サンプルクエリ
次の例では、結果の行に Amazon Redshift が実行したアクションが表示されます。
```
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
認証の試みと、接続および切断をログに記録します。
SYS\$1CONNECTION\$1LOG 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_CONNECTION_LOG.html)
## サンプルクエリ
オープン接続の詳細を表示するには、以下のクエリを実行します。
```
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)
```
以下の例は、失敗した認証の試みと、成功した接続および切断を反映しています。
```
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)
```
以下の例は、ODBC ドライバーのバージョン、クライアントマシンのオペレーティングシステム、および Amazon Redshift クラスターへの接続に使用されるプラグインを示しています。この例では、使用されるプラグインは、ログイン名とパスワードを使用した標準の ODBC ドライバー認証に使用されます。
```
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
```
次の例では、クライアントマシン上のオペレーティングシステムのバージョン、ドライバのバージョン、およびプロトコルのバージョンを表示します。
```
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
SYS\$1COPY\$1JOB を使用して、COPY JOB コマンドの詳細を表示します。
このビューには、作成された COPY JOB コマンドが含まれています。
SYS\$1COPY\$1JOB はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_COPY_JOB.html)
# SYS\$1COPY\$1JOB\$1DETAIL
SYS\$1COPY\$1JOB\$1DETAIL を使用して、COPY JOB コマンドの詳細を表示します。
このビューには、作成された COPY JOB コマンドが含まれています。COPY JOB がファイルのロードを試みたもののロードできなかった場合、そのファイルはその後の COPY JOB の自動試行でスキップされます。
SYS\$1COPY\$1JOB\$1DETAIL は、すべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_COPY_JOB_DETAIL.html)
次の例では、取り込み完了 (Ingested) のエントリが 1 行返されます。
```
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
SYS\$1COPY\$1JOB\$1INFO を使用して、COPY JOB についてログに記録されたメッセージを表示します。
このビューには、実行された COPY JOB のエラーに関する情報が含まれています。
SYS\$1COPY\$1JOB\$1INFO は、すべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_COPY_JOB_INFO.html)
# SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS
無効な UTF-8 文字が [COPY](r_COPY.md) コマンドの ACCEPTINVCHARS オプションによって置き換えられたときのログを表示します。SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS へのログエントリは、少なくとも 1 つの置き換えが必要であった各ノードスライスの最初の 100 行ごとに 1 つが追加されます。
このビューを使用して、サーバーレスワークグループとプロビジョニングされたクラスターに関する情報を確認できます。
SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS はすべてのユーザーに表示されます。 スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_COPY_REPLACEMENTS.html)
## サンプルクエリ
次の例は、最後に実行された COPY 操作で置き換えられた文字を返します。
```
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
プロデューサークラスターとコンシューマークラスターの両方でデータ共有への変更を追跡するための統合ビューを記録します。
SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_DATASHARE_CHANGE_LOG.html)
## サンプルクエリ
次の例は、SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG ビューを示しています。
```
SELECT DISTINCT action
FROM sys_datashare_change_log
WHERE share_object_name LIKE 'tickit%';
action
-----------------------
"ALTER DATASHARE ADD"
```
# SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE
SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE ビューを使用して、クロスリージョンデータ共有クエリによって発生したクロスリージョンデータ転送使用量の概要を取得します。SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE はセグメントレベルで詳細を集計します。
SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SYS_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.html)
## サンプルクエリ
次の例は、SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE ビューを示しています。
```
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
データ共有のアクティビティと使用状況を記録します。このビューは、コンシューマークラスターにのみ関連しています。
SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.html)
## サンプルクエリ
次の例は、SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER ビューを示しています。
```
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
データ共有のアクティビティと使用状況を記録します。このビューは、プロデューサークラスターにのみ関連しています。
SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.html)
## サンプルクエリ
次の例は、SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER ビューを示しています。
```
SELECT DISTINCT
FROM sys_datashare_usage_producer
WHERE object_name LIKE 'tickit%';
request_type
------------------
"GET RELATION"
```
# SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL
SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL は、クエリの詳細をセグメントレベルで表示します。それぞれの行が、特定の WLM クエリの各セグメントと対応します。この情報には、処理された行数、処理されたバイト数、Amazon S3 の外部テーブルのパーティション情報などの詳細が含まれます。同時にこのビューの各行には、SYS\$1QUERY\$1DETAIL ビューと対応するエントリも表示されます。ただし、このビューの場合に、は外部クエリ処理に関連する詳細情報が含まれます。
SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL はすべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、外部クエリの詳細を表示します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
システムビュー SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR をクエリして Redshift Spectrum のスキャンエラーに関する情報を取得できます。SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR は、ログに記録されたエラーのサンプルを表示します。デフォルトは、クエリあたり 10 エントリです。
SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_EXTERNAL_QUERY_ERROR.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、データ処理操作が実行された行のリストを返します。
```
SELECT * FROM sys_external_query_error;
```
クエリによって以下のような結果が返されます。
```
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
SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION を使用して、Amazon Redshift が追加のコンピューティングリソースを使用して自動最適化タスクを実行した使用期間を表示します。自動最適化の詳細については、「[データベースの自動最適化](c_autonomics.md)」を参照してください。追加のコンピューティングリソースを使用して実行される自動最適化の詳細については、「[データベースの自動最適化のための追加のコンピューティングリソースの割り当て](t_extra-compute-autonomics.md)」を参照してください。
SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION は、プロビジョニングされたクラスターでのみ使用できます。
SYS\$1EXTRA\$1COMPUTE\$1FOR\$1AUTOMATIC\$1OPTIMIZATION 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_EXTRA_COMPUTE_FOR_AUTOMATIC_OPTIMIZATION.html)
## 例
以下は、2025 年 9 月 16 日に実行された自動最適化を検索するクエリの例です。
```
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 は、完了した統合実行に関する詳細を表示します。
SYS\$1INTEGRATION\$1ACTIVITY は、スーパーユーザーにのみに表示されます。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。
ゼロ ETL 統合の詳細については、「Amazon Redshift 管理ガイド」の「[ゼロ ETL 統合の開始方法](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SYS_INTEGRATION_ACTIVITY.html)
## サンプルクエリ
次の SQL コマンドは、統合のログを表示します。
```
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 は、ゼロ ETL 統合の挿入、削除、更新アクティビティの詳細を表示します。完了した取り込み 1 件につき 1 行が追加されます。
スーパーユーザーは、このテーブルのすべての行を表示できます。
詳細については、「[ゼロ ETL 統合](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SYS_INTEGRATION_TABLE_ACTIVITY.html)
## サンプルクエリ
次の SQL コマンドは、統合のアクティビティを表示します。
```
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 は統合のテーブルステート変更ログの詳細を表示します。
スーパーユーザーは、このテーブルのすべての行を表示できます。
詳細については、「[ゼロ ETL 統合での作業](https://docs.aws.amazon.com//redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SYS_INTEGRATION_TABLE_STATE_CHANGE.html)
## サンプルクエリ
次の SQL コマンドは、統合のログを表示します。
```
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
データのロードを追跡またはトラブルシューティングするための情報を返します。
このビューには、各データファイルがデータベーステーブルにロードされるのに合わせて進捗が記録されます。
このビューはすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_LOAD_DETAIL.html)
## サンプルクエリ
次の例は、前回の COPY 操作の詳細を返します。
```
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)
```
次のクエリでは、TICKIT データベース内のテーブルについて、最新のロード状況を示すエントリが得られます。
```
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)
```
レコードがこのシステムビューのログファイルに書き込まれていても、ロードがそれを含むトランザクションの一部として正しくコミットされているとは限りません。ロードのコミットを確認するには、STL\$1UTILITYTEXT ビューをクエリして、COPY トランザクションに対応する COMMIT レコードを探します。例えば、このクエリは、STL\$1UTILITYTEXT に対するサブクエリに基づいて SYS\$1LOAD\$1DETAIL と STL\$1QUERY を結合します。
```
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 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_LUDF_DETAIL.html)
## サンプルクエリ
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)
```
# SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL
SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL により、COPY コマンドで発生したエラーの詳細が表示されます。それぞれの行に 1 つの COPY コマンドが対応します。これには、実行中と終了した COPY コマンドの両方が含まれています。
SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL はすべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、特定のクエリに対するコピーコマンドのロードエラーの詳細を表示しています。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
SYS\$1LOAD\$1HISTORY を使用して、COPY コマンドの詳細を表示します。いくつかのフィールドの累積統計を含む COPY コマンドが、それぞれの行に対応して表示されます。この情報には、実行中と終了した COPY コマンドの両方が含まれます。
SYS\$1LOAD\$1HISTORY はすべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_LOAD_HISTORY.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、特定のコピーコマンドのロードされた行、バイト、テーブル、データソースを表示します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
```
次のクエリは、コピーコマンドのロードされた行、バイト、テーブル、データソースを表示します。
```
SELECT query_id,
table_name,
data_source,
loaded_rows,
loaded_bytes
FROM sys_load_history
ORDER BY query_id DESC
LIMIT 10;
```
サンプル出力。
```
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
```
次のクエリは、コピーコマンドの毎日ロードされる行とバイトを表示します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
結果には、すべてのマテリアライズドビューの更新履歴に関する情報が含まれます。結果には、手動や自動などの更新タイプ、および最新の更新のステータスが含まれます。
SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_MV_REFRESH_HISTORY.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、マテリアライズドビューの更新履歴を表示します。
```
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;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
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
結果には、すべてのマテリアライズドビューの状態に関する情報が含まれます。ベーステーブル情報、スキーマのプロパティ、最近のイベント (列のドロップなど) に関する情報が含まれます。
SYS\$1MV\$1STATE は、すべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_MV_STATE.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、マテリアライズドビューの状態を示します。
```
select * from sys_mv_state;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
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
SYS\$1PROCEDURE\$1CALL ビューを使用して、ストアドプロシージャ呼び出しに関する情報として、開始時刻、終了時刻、ストアドプロシージャ呼び出しのステータス、ネストされたストアドプロシージャ呼び出しの呼び出し階層などを取得できます。ストアドプロシージャ呼び出しごとにクエリ ID を受け取ります。
SYS\$1PROCEDURE\$1CALL はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_PROCEDURE_CALL.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、ネストされたストアドプロシージャ呼び出し階層を返します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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 はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_PROCEDURE_MESSAGES.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、SYS\$1PROCEDURE\$1MESSAGES のサンプル出力を示しています。
```
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
SYS\$1QUERY\$1DETAIL を使用して、クエリの詳細をさまざまなメトリクスレベルで表示します。各行は、特定の WLM クエリについて、特定のメトリクスレベルの詳細を表します。このビューには、DDL、DML、ユーティリティコマンド (コピーおよびアンロード) など、多くの種類のクエリが含まれています。クエリの種類によっては、一部の列との関連がない場合があります。例えば、external\$1scanned\$1bytes は内部テーブルには関係しません。
SYS\$1QUERY\$1DETAIL はすべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
実行されたクエリを含むトランザクションが正常にコミットされたかどうかを確認するには、システムテーブルと `sys_transaction_history` テーブル間の JOIN オペレーションを実行する必要があります。例えば、次のようになります。
```
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;
```
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_DETAIL.html)
## 使用に関する注意事項
SYS\$1QUERY\$1DETAIL には、ステップ、ストリーム、セグメント、子クエリのレベルでメトリクスが含まれる場合があります。metrics\$1level 列を参照するだけでなく、次の表を参考にして step\$1id、segment\$1id、stream\$1id のフィールドを参照することで、特定の行が表しているメトリクスレベルがわかります。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_DETAIL.html)
## サンプルクエリ
次の例では、SYS\$1QUERY\$1DETAIL の出力を返します。
次のクエリは、ステップ名、input\$1bytes、output\$1bytes、input\$1rows、output\$1rows を含め、ステップレベルでクエリメタデータの詳細を表示します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
```
データベース内のテーブルを、使用頻度の高い順に表示するには、次の例を使用します。*sample\$1data\$1dev* を独自のデータベースに置き換えます。このクエリはクラスターの作成時に開始されるクエリをカウントしますが、データウェアハウスのスペースが不足している場合はシステムビューデータが保存されないことに注意してください。
```
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 |
+---------------------------------+-------+
```
次の例は、単一の WLM クエリのさまざまなメトリクスレベルを示しています。
```
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\$1EXPLAIN
実行するために送信されたクエリの EXPLAIN プランを表示します。
SYS\$1QUERY\$1EXPLAIN は、すべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_EXPLAIN.html)
## サンプルクエリ
次の例は、1 つのクエリの EXPLAIN プランです。
```
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
ユーザークエリーの詳細表示には、SYS\$1QUERY\$1HISTORY を使用します。いくつかのフィールドに関する累積統計を含むユーザークエリが、それぞれの行により表されます。このビューには、データ定義言語 (DDL)、データ操作言語 (DML)、コピー、アンロード、Amazon Redshift Spectrum など、さまざまな種類のクエリが含まれています。ここには、実行中のクエリと終了したクエリの両方が表示されます。
SYS\$1QUERY\$1HISTORY は、すべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
実行されたクエリを含むトランザクションが正常にコミットされたかどうかを確認するには、システムテーブルと `sys_transaction_history` テーブル間の JOIN オペレーションを実行する必要があります。例えば、次のようになります。
```
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;
```
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_HISTORY.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、実行中とキューに登録されたクエリを返します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
```
次のクエリは、特定のクエリのクエリ開始時間、終了時間、キュー時間、経過時間、プランニング時間、およびその他のメタデータを返します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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;
```
次のクエリは、最近実行された 10 件の SELECT クエリを一覧表示します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
```
次のクエリは、毎日実行される選択クエリ数と平均クエリ経過時間を表示しています。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
```
次のクエリは、毎日実行されるクエリ経過時間のパフォーマンスを表示しています。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
```
次のクエリは、クエリタイプの分散を表示しています。
```
SELECT query_type,
COUNT(*) AS query_count
FROM sys_query_history
GROUP BY query_type
ORDER BY query_count DESC;
```
サンプル出力。
```
query_type | query_count
------------+-------------
UTILITY | 134486
SELECT | 38537
DDL | 4832
OTHER | 768
LOAD | 768
CTAS | 748
COMMAND | 92
```
次の例は、複数のクエリ間のクエリハッシュ結果の違いを示しています。以下のクエリを確認します。
```
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;
```
以下は出力例です。
```
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)
```
test\$1table には 1 つの列しかないため、`SELECT * FROM test_table;` と `SELECT col1 FROM test_table;` は同じ user\$1query\$1hash 値を持ちます。`SELECT * FROM test_table WHERE col1=1;` と `SELECT * FROM test_table WHERE col1=2;` はクエリリテラル 1 と 2 の外で同じであるため、user\$1query\$1hash 値は異なりますが、同じ generic\$1query\$1hash 値を持ちます。
# SYS\$1QUERY\$1TEXT
SYS\$1QUERY\$1TEXT を使用すると、すべてのクエリのクエリテキストを表示できます。各行は、シーケンス番号 0 から始まる最大 4000 文字のクエリのクエリテキストを表します。クエリステートメントに 4000 文字を超える文字が含まれている場合は、各行のシーケンス番号を増やすことで、そのステートメントの追加の行がログに記録されます。このビューでは、DDL、ユーティリティ、Amazon Redshift クエリ、リーダーノードのみのクエリなど、すべてのユーザークエリテキストがログに記録されます。
SYS\$1QUERY\$1TEXT はすべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_TEXT.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、実行中とキューに登録されたクエリを返します。
```
SELECT user_id,
query_id,
transaction_id,
session_id, start_time,
sequence, trim(text) as text from sys_query_text
ORDER BY sequence;
```
サンプル出力。
```
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;
```
次のクエリは、データベース内のグループに付与されたアクセス許可、またはグループから取り消されたアクセス許可を返します。
```
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
SYS\$1REDSHIFT\$1TEMPLATE を使用して、Redshift TEMPLATE の詳細を表示します。
このビューには、作成された TEMPLATE が含まれます。
SYS\$1REDSHIFT\$1TEMPLATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_REDSHIFT_TEMPLATE.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、現在のユーザーに表示されるすべてのテンプレートを返します。
```
SELECT * FROM SYS_REDSHIFT_TEMPLATE;
```
サンプル出力。
```
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
SYS\$1RESTORE\$1LOG を使用して、RA3 ノードへの従来のサイズ変更中のクラスター内の各テーブルについて、移行の進行状況をモニタリングします。サイズ変更操作中のデータ移行の履歴スループットをキャプチャします。RA3 ノードへの従来のサイズ変更について詳しくは、「[従来のサイズ変更](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-operations.html#classic-resize-faster)」を参照してください。
SYS\$1RESTORE\$1LOG は、スーパーユーザーにのみ表示されます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_RESTORE_LOG.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、SYS\$1RESTORE\$1LOG を使用してデータ処理のスループットを計算します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
data_processed_gb | duration_hr | throughput_gb_per_hr
-------------------+-------------+----------------------
0.91 | 8.37 | 0.11
(1 row)
```
次のクエリは、すべての再分散タイプを表示します。
```
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
SYS\$1RESTORE\$1STATE を使用して、従来のサイズ変更中の各テーブルの移行の進行状況をモニタリングします。これは、ターゲットノードタイプが RA3 の場合、特に当てはまります。RA3 ノードへの従来のサイズ変更について詳しくは、「[従来のサイズ変更](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-operations.html#classic-resize-faster)」を参照してください。
SYS\$1RESTORE\$1STATE 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_RESTORE_STATE.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、実行中とキューに登録されたクエリのレコードを返します。
```
SELECT * FROM sys_restore_state;
```
サンプル出力。
```
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
```
以下にデータ処理のステータスを示します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
redistribution_status | total_size_gb
-----------------------+---------------
Completed | 0.07
Pending | 0.71
In progress | 0.20
(3 rows)
```
# SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS
スキーマのクォータを超過したときのオカレンス、トランザクション ID、その他の有用な情報を記録します。このシステムテーブルは [STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md) から複写したものです。
r\$1SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、クォータ違反の結果を示します。
```
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;
```
このクエリは、指定したスキーマについて次のような出力を返します。
```
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
リソースの Amazon Redshift サーバーレスでの使用状況を詳細表示するには、SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE を使用します。このシステムビューは、プロビジョニングされた Amazon Redshift クラスターには適用されません。
このビューは、サーバーレス使用状況の概要を表示します。この情報には、クエリの処理に使用されるコンピューティング容量や、1 分ごとに使用される Amazon Redshift マネージド型ストレージ容量などが含まれています。コンピューティング容量の単位は、Redshift プロセッシング単位 (RPU) が使用され、実行するワークロードについて、RPU 秒として秒単位で測定されます。RPU は、データウェアハウスにロードされたデータ、Amazon S3 データレイクからクエリされたデータ、または横串検索を使用してオペレーショナルデータベースからアクセスされたデータに対するクエリを処理するために使用されます。Amazon Redshift Serverless では、SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE にある情報を 7 日間保持します。
コンピューティングコスト請求の例については、「[Amazon Redshift Serverless での請求](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-billing.html)」を参照してください。
SYS\$1SERVERLESS\$1USAGE 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_SERVERLESS_USAGE.html)
## 使用に関する注意事項
+ compute\$1seconds が 0 であるが charged\$1seconds が 0 より大きい場合も、その逆の場合もあります。これはシステムビューでのデータの記録方法によって生じる通常の動作です。サーバーレスの使用状況の詳細をより正確に表すには、データを集計することをお勧めします。
## 例
charged\$1seconds をクエリして、ある時間間隔に使用された RPU 時間の合計請求額を取得するには、次のクエリを実行します。
```
select trunc(start_time) "Day",
(sum(charged_seconds)/3600::double precision) * as cost_incurred
from sys_serverless_usage
group by 1
order by 1
```
この間隔の中には、アイドル時間が含まれる場合があることにご注意ください。アイドル時間は消費される RPU に加算されません。
# SYS\$1SESSION\$1HISTORY
SYS\$1SESSION\$1HISTORY を使用して、現在のアクティブなセッションとセッション履歴に関する情報を表示します。
SYS\$1SESSION\$1HISTORY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_SESSION_HISTORY.html)
### 例
次は SYS\$1SESSION\$1HISTORY のサンプル出力です。
```
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\$1SIMPLIFY
システムビュー SYS\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY をクエリして、COPY コマンドを通じて簡略化した空間ジオメトリオブジェクトに関する情報を取得できます。シェープファイルで COPY を使用する場合、SIMPLIFY `tolerance`、SIMPLIFY AUTO、および SIMPLIFY AUTO `max_tolerance` の取り込みオプションを指定できます。簡略化の結果は SYS\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY システムビューに要約されます。
SIMPLIFY AUTO `max_tolerance` が設定されている場合、このビューには、最大サイズを超えた各ジオメトリの行が含まれます。SIMPLIFY `tolerance` が設定されている場合、COPY オペレーション全体の 1 行が保存されます。この行は、COPY クエリ ID と指定された簡略化の許容値を参照します。
シェープファイルのロードの詳細については、「[シェープファイルを Amazon Redshift にロードする](spatial-copy-shapefile.md)」を参照してください。
SYS\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_SPATIAL_SIMPLIFY.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、COPY で簡略化されたレコードのリストを返します。
```
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
ストリーミング取り込みによってロードされたレコードのエラーを記録します。
SYS\$1STREAM\$1SCAN\$1ERRORS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SYS_STREAM_SCAN_ERRORS.html)
# SYS\$1STREAM\$1SCAN\$1STATES
ストリーミング取り込みによってロードされたレコードのスキャン状態を記録します。
SYS\$1STREAM\$1SCAN\$1STATES はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SYS_STREAM_SCAN_STATES.html)
次のクエリは、特定のクエリのストリームとトピックデータを表示します。
```
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
SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY を使用して、クエリの追跡時にトランザクションの詳細を確認します。
SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_TRANSACTION_HISTORY.html)
## サンプルクエリ
```
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
ユーザー定義関数 (UDF) の実行中に生成されたシステム定義エラーおよび警告メッセージを記録します。
SYS\$1UDF\$1LOG 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_UDF_LOG.html)
## サンプルクエリ
次の例では UDF がシステム定義されたエラーをどのように処理するかを示します。最初のブロックは、引数の逆を返す UDF 関数の定義を示します。関数を実行して引数として 0 に渡すと、関数はエラーを返します。最後のステートメントは SYS\$1UDF\$1LOG に記録されたエラーメッセージを返します。
```
-- 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
```
次の例では、UDF にログされたメッセージと警告メッセージを追加することで、ゼロで分割された操作がエラーメッセージで停止する代わりに警告メッセージとなります。
```
-- 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
SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL を使用して、UNLOAD 操作の詳細を表示します。UNLOAD ステートメントによって作成された各ファイルについて 1 行ずつ記録します。例えば、UNLOAD で 12 個のファイルが作成される場合、SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL には対応する 12 行が含まれます。
SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL はすべてのユーザーが表示できます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_UNLOAD_DETAIL.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、アンロードコマンドの形式、行、ファイル数を含め、アンロードされたクエリの詳細を表示します。
```
select query_id, substring(file_name, 0, 50), transfer_size, file_format from sys_unload_detail;
```
サンプル出力。
```
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
SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY では、UNLOAD コマンドの詳細を表示します。いくつかのフィールドの累積統計情報を含む UNLOAD コマンドが、それぞれの行に対応し表示されます。この情報には、実行中および終了した UNLOAD コマンドの両方が含まれます。
SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY はすべてのユーザーが表示可能です。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_UNLOAD_HISTORY.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、アンロードコマンドの形式、行、ファイル数を含め、アンロードされたクエリの詳細を表示します。
```
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;
```
サンプル出力。
```
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
データベースユーザーに対する次の変更の詳細のレコード。
+ ユーザーの作成
+ ユーザーの削除
+ ユーザーの変更 (名前の変更)
+ ユーザーの変更 (プロパティの変更)
このビューをクエリして、サーバーレスワークグループとプロビジョニングされたクラスターに関する情報を確認できます。
SYS\$1USERLOG 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_USERLOG.html)
## サンプルクエリ
次の例は、4 つのユーザーアクションを実行してから、SYS\$1USERLOG ビューをクエリします。
```
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
SYS\$1VACUUM\$1HISTORY は、バキュームクエリの詳細を表示するために使用します。VACUUM コマンドの詳細については、「[VACUUM](r_VACUUM_command.md)」を参照してください。
SYS\$1VACUUM\$1HISTORY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/SYS_VACUUM_HISTORY.html)
# SYS モニタリングビューに移行するためのシステムビューマッピング
Amazon Redshift のプロビジョニングされたクラスターを Amazon Redshift Serverless に移行すると、モニタリングまたは診断クエリは、プロビジョニングされたクラスターでのみ利用可能なシステムビューを参照する場合があります。SYS モニタリングビューを使用するようにクエリを更新できます。このページでは、クエリの更新時に参照できる、プロビジョニング専用ビューから SYS ビューへのマッピングを提供します。
**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\$1SIMPLIFY](#sys_view_migration-SYS_SPATIAL_SIMPLIFY)
## SYS\$1QUERY\$1HISTORY
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) にも定義されています。
+ [STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md)
+ [STL\$1ERROR](r_STL_ERROR.md)
+ [STL\$1QUERY](r_STL_QUERY.md)
+ [STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md)
+ [STL\$1WLM\$1QUERY](r_STL_WLM_QUERY.md)
+ [STV\$1INFLIGHT](r_STV_INFLIGHT.md)
+ [STV\$1RECENTS](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
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) にも定義されています。
+ [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\$1EXPLAIN](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\$1SAVE](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
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1RESTORE\$1LOG](SYS_RESTORE_LOG.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS](r_SVL_RESTORE_ALTER_TABLE_PROGRESS.md)
## SYS\$1RESTORE\$1STATE
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1RESTORE\$1STATE](SYS_RESTORE_STATE.md) にも定義されています。
+ [STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE](r_STV_XRESTORE_ALTER_QUEUE_STATE.md)
## SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) にも定義されています。
+ [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
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1QUERY\$1TEXT](SYS_QUERY_TEXT.md) にも定義されています。
+ [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md)
## SYS\$1CONNECTION\$1LOG
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1CONNECTION\$1LOG](SYS_CONNECTION_LOG.md) にも定義されています。
+ [STL\$1CONNECTION\$1LOG](r_STL_CONNECTION_LOG.md)
## SYS\$1SESSION\$1HISTORY
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md) にも定義されています。
+ [STL\$1SESSIONS](r_STL_SESSIONS.md)
+ [STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS](r_STL_RESTARTED_SESSIONS.md)
+ [STV\$1SESSIONS](r_STV_SESSIONS.md)
## SYS\$1LOAD\$1DETAIL
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1LOAD\$1DETAIL](SYS_LOAD_DETAIL.md) にも定義されています。
+ [STL\$1LOAD\$1COMMITS](r_STL_LOAD_COMMITS.md)
## SYS\$1LOAD\$1HISTORY
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1LOAD\$1HISTORY](SYS_LOAD_HISTORY.md) にも定義されています。
+ [STL\$1LOAD\$1COMMITS](r_STL_LOAD_COMMITS.md)
## SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL](SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.md) にも定義されています。
+ [STL\$1LOADERROR\$1DETAIL](r_STL_LOADERROR_DETAIL.md)
+ [STL\$1LOAD\$1ERRORS](r_STL_LOAD_ERRORS.md)
## SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY](SYS_UNLOAD_HISTORY.md) にも定義されています。
+ [STL\$1UNLOAD\$1LOG](r_STL_UNLOAD_LOG.md)
## SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL](SYS_UNLOAD_DETAIL.md) にも定義されています。
+ [STL\$1UNLOAD\$1LOG](r_STL_UNLOAD_LOG.md)
## SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS](SYS_COPY_REPLACEMENTS.md) にも定義されています。
+ [STL\$1REPLACEMENTS](r_STL_REPLACEMENTS.md)
## SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER](SYS_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER](r_SVL_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.md)
## SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER](SYS_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER](r_SVL_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.md)
## SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE](r_SYS_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE](r_SVL_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.md)
## SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG](SYS_DATASHARE_CHANGE_LOG.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG](r_SVL_DATASHARE_CHANGE_LOG.md)
## SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) にも定義されています。
+ [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
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR](SYS_EXTERNAL_QUERY_ERROR.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1SPECTRUM\$1SCAN\$1ERROR](r_SVL_SPECTRUM_SCAN_ERROR.md)
## SYS\$1VACUUM\$1HISTORY
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) にも定義されています。
+ [STL\$1VACUUM](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
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY](SYS_ANALYZE_HISTORY.md) にも定義されています。
+ [STL\$1ANALYZE](r_STL_ANALYZE.md)
## SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY](r_SYS_ANALYZE_COMPRESSION_HISTORY.md) にも定義されています。
+ [STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION](r_STL_ANALYZE_COMPRESSION.md)
## SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY](SYS_MV_REFRESH_HISTORY.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1MV\$1REFRESH\$1STATUS](r_SVL_MV_REFRESH_STATUS.md)
## SYS\$1MV\$1STATE
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1MV\$1STATE](SYS_MV_STATE.md) にも定義されています。
+ [STL\$1MV\$1STATE](r_STL_MV_STATE.md)
## SYS\$1PROCEDURE\$1CALL
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1PROCEDURE\$1CALL](SYS_PROCEDURE_CALL.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL](r_SVL_STORED_PROC_CALL.md)
## SYS\$1PROCEDURE\$1MESSAGES
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1PROCEDURE\$1MESSAGES](SYS_PROCEDURE_MESSAGES.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES](r_SVL_STORED_PROC_MESSAGES.md)
## SYS\$1UDF\$1LOG
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1UDF\$1LOG](SYS_UDF_LOG.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1UDF\$1LOG](r_SVL_UDF_LOG.md)
## SYS\$1USERLOG
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1USERLOG](SYS_USERLOG.md) にも定義されています。
+ [STL\$1USERLOG](r_STL_USERLOG.md)
## SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md) にも定義されています。
+ [STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md)
## SYS\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY
次の表の一部またはすべての列は、[SYS\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY](SYS_SPATIAL_SIMPLIFY.md) にも定義されています。
+ [SVL\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY](r_SVL_SPATIAL_SIMPLIFY.md)
# システムモニタリング (プロビジョニングのみ)
次のシステムテーブルとビューは、プロビジョニングされたクラスターでクエリできます。STL および STV のテーブルおよびビューには、複数のシステムテーブルから集めたデータのサブセットが含まれます。これらを使用すると、それらのテーブルで検索された一般的なクエリデータにすばやく簡単にアクセスできます。
SVCS ビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。SVL ビューは、SVL\$1STATEMENTTEXT を除いて、メインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を表示します。SVL\$1STATEMENTTEXT には、同時実行スケーリングクラスターおよびメインクラスターで実行されるクエリの情報を含めることができます。
**Topics**
+ [ログ記録のための STL ビュー](c_intro_STL_tables.md)
+ [スナップショットデータの STV テーブル](c_intro_STV_tables.md)
+ [メインおよび同時実行スケーリングクラスターの SVCS ビュー](svcs_views.md)
+ [メインクラスターの SVL ビュー](svl_views.md)
# ログ記録のための STL ビュー
STL システムビューは、システムの履歴を提供するために Amazon Redshift ログファイルから生成されます。
これらのファイルは、データウェアハウスクラスター内の各ノードに置かれます。STL ビューは、ログから取得した情報を、システム管理者が使用できる形式のビューにしたものです。
**ログの保持** — STL システムビューは 7 日間のログ履歴を保持します。ログの保持は、すべてのクラスターサイズとノードタイプで保証されており、クラスターワークロードの変化による影響を受けません。また、ログの保持は、クラスターの一時停止などのクラスターの状態からも影響を受けません。クラスターが新しい場合のみ、ログ履歴が 7 日未満になります。ログを保持するために必要なアクションはありませんが、7 日以上前のログデータを保持するには、ログを定期的に他のテーブルにコピーするか、Amazon S3 にアンロードする必要があります。
**Topics**
+ [STL\$1AGGR](r_STL_AGGR.md)
+ [STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG](r_STL_ALERT_EVENT_LOG.md)
+ [STL\$1ANALYZE](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\$1EXPLAIN](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\$1COMMITS](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)
+ [STL\$1QUERY](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\$1S3CLIENT](r_STL_S3CLIENT.md)
+ [STL\$1S3CLIENT\$1ERROR](r_STL_S3CLIENT_ERROR.md)
+ [STL\$1SAVE](r_STL_SAVE.md)
+ [STL\$1SCAN](r_STL_SCAN.md)
+ [STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md)
+ [STL\$1SESSIONS](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\$1VACUUM](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)
+ [STL\$1WLM\$1QUERY](r_STL_WLM_QUERY.md)
# STL\$1AGGR
集計を実行するステップのクエリについて分析します。集計を実行するステップは、集計関数および GROUP BY 句の実行時に発生します。
STL\$1AGGR はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1AGGR には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_AGGR.html)
## サンプルクエリ
SLICE 1、TBL 239 について、集計を実行するステップに関する情報を返します。
```
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
パフォーマンスの問題を示している可能性のある条件がクエリオプティマイザによって特定された場合にアラートを記録します。クエリパフォーマンスを向上させる機会を特定するには、STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG ビューを使用します。
複数のセグメントから構成された 1 つのクエリ。各セグメントは 1 つ以上のステップから構成されます。詳細については、「[クエリ処理](c-query-processing.md)」を参照してください。
STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_ALERT_EVENT_LOG.html)
## 使用に関する注意事項
STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG を使用してクエリの潜在的な問題を特定し、「[クエリパフォーマンスのチューニング](c-optimizing-query-performance.md)」の説明に従ってデータベース設計を最適化して、クエリを再作成できます。STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG は以下のアラートを記録します。
+ **見つからない統計**
統計が見つかりません。データロードまたは大規模な更新の後で ANALYZE を実行し、COPY 操作で STATUPDATE を使用します。詳細については、「[Amazon Redshift クエリの設計のベストプラクティス](c_designing-queries-best-practices.md)」を参照してください。
+ **ネステッドループ**
通常、ネステッドループは直積集合です。クエリを評価して、関与しているすべてのテーブルが効率的に結合されていることを確認します。
+ **非常に選択的なフィルター**
スキャンされた行に対する返された行の比率が 0.05 未満です。スキャンされる行数は `rows_pre_user_filter` の値であり、返される行数は [STL\$1SCAN](r_STL_SCAN.md) システムビューの行の値です。結果セットを決定するために、クエリが著しく大量の行数をスキャンしていることを示します。この問題は、ソートキーが見つからない場合や正しくない場合に起こります。詳細については、「[ソートキー](t_Sorting_data.md)」を参照してください。
+ **過剰な数の非実体行**
削除済みだがバキューム未処理としてマークされた比較的多数の行、または挿入済みだがコミットされていない比較的多数の行がスキャンによってスキップされました。詳細については、「[テーブルのバキューム処理](t_Reclaiming_storage_space202.md)」を参照してください。
+ **サイズの大きな分散**
ハッシュ結合または集計で 100 万を超える行が再分散されました。詳細については、「[クエリ最適化のためのデータのディストリビューション](t_Distributing_data.md)」を参照してください。
+ **サイズの大きなブロードキャスト**
ハッシュ結合で 100 万を超える行がブロードキャストされました。詳細については、「[クエリ最適化のためのデータのディストリビューション](t_Distributing_data.md)」を参照してください。
+ **直列実行**
内部テーブル全体が単一ノードに再分散されたために直列実行を強制する、DS\$1DIST\$1ALL\$1INNER 再分散スタイルがクエリプランで指定されました。詳細については、「[クエリ最適化のためのデータのディストリビューション](t_Distributing_data.md)」を参照してください。
## サンプルクエリ
次のクエリは、4 つのクエリに関するアラートイベントを表示します。
```
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\$1ANALYZE
[ANALYZE](r_ANALYZE.md) オペレーションの詳細を記録します。
STL\$1ANALYZE 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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY](SYS_ANALYZE_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_ANALYZE.html)
## サンプルクエリ
次の例では、STV\$1TBL\$1PERM を結合して、テーブル名と実行の詳細を表示します。
```
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
COPY または ANALYZE COMPRESSION コマンドの実行中に圧縮分析オペレーションの詳細を記録します。
STL\$1ANALYZE\$1COMPRESSION はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1ANALYZE\$1COMPRESSION\$1HISTORY](r_SYS_ANALYZE_COMPRESSION_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_ANALYZE_COMPRESSION.html)
## サンプルクエリ
次の例では、同じセッションで実行された最後の COPY コマンドで、`lineitem` テーブルの圧縮分析の詳細を検査します。
```
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
データをブロードキャストするクエリステップが実行されている間のネットワークアクティビティに関する情報を記録します。ネットワークトラフィックは、特定のスライス上の特定のステップについて、そのステップの間にネットワークで送信される行、バイト、およびパケットの数によって把握されます。ステップの実行時間は、ログの開始時刻と終了時刻の差です。
クエリ内のブロードキャストステップを識別するには、SVL\$1QUERY\$1SUMMARY ビュー内で bcast ラベルを検索するか、EXPLAIN コマンドを実行してから bcast を含む step 属性を検索します。
STL\$1BCAST はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1BCAST には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_BCAST.html)
### サンプルクエリ
次の例では、クエリのブロードキャスト情報が返されます。1 つまたは複数のパケットがあり、クエリの開始と終了の差は 1 秒以上でした。
```
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
コミットのさまざまなステージのタイミングやコミットされるブロックの数など、コミットのパフォーマンスに関連するメトリクスを提供します。トランザクションのどの部分がコミットに費やされ、どのぐらいのキューイングが発生しているかを特定するには、STL\$1COMMIT\$1STATS に対してクエリを実行します。
STL\$1COMMIT\$1STATS はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_COMMIT_STATS.html)
## サンプルクエリ
```
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
認証の試みと、接続および切断をログに記録します。
STL\$1CONNECTION\$1LOG はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1CONNECTION\$1LOG](SYS_CONNECTION_LOG.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_CONNECTION_LOG.html)
## サンプルクエリ
オープン接続の詳細を表示するには、以下のクエリを実行します。
```
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)
```
以下の例は、失敗した認証の試みと、成功した接続および切断を反映しています。
```
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)
```
以下の例は、ODBC ドライバーのバージョン、クライアントマシンのオペレーティングシステム、および Amazon Redshift クラスターへの接続に使用されるプラグインを示しています。この例では、使用されるプラグインは、ログイン名とパスワードを使用した標準の ODBC ドライバー認証に使用されます。
```
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
```
次の例では、クライアントマシン上のオペレーティングシステムのバージョン、ドライバのバージョン、およびプロトコルのバージョンを表示します。
```
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
システムで実行された以下の DDL ステートメントを取得します。
これらの DDL ステートメントには、以下のクエリとオブジェクトが含まれます。
+ CREATE SCHEMA、TABLE、VIEW
+ DROP SCHEMA、TABLE、VIEW
+ ALTER SCHEMA、TABLE
[STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md)、[STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md)、[SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md) も参照してください。これらのビューには、システムで実行される SQL コマンドのタイムラインが示されます。この履歴は、トラブルシューティング、およびすべてのシステムアクティビティの監査追跡の作成に役立ちます。
STARTTIME および ENDTIME 列を使用すると、一定の時間内に記録されたステートメントがわかります。SQL テキストの長いブロックは、200 文字の長さに分割されます。SEQUENCE 列により、1 つのステートメントに属する複数のフラグメントのテキストを識別できます。
STL\$1DDLTEXT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_DDLTEXT.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、以前に実行した DDL ステートメントを含むレコードを返します。
```
select xid, starttime, sequence, substring(text,1,40) as text
from stl_ddltext order by xid desc, sequence;
```
4 つの CREATE TABLE ステートメントを表示するサンプル出力を次に示します。DDL ステートメントは読みやすくするために切り詰められ、`text`列に表示されます。
```
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)
```
### ストアド SQL の再構築
次の SQL は、STL\$1DDLTEXT の `text` 列に保存されている行を一覧表示します。行の順序は、`xid` および `sequence` によって決まります。元の SQL が 200 文字より長い複数行の場合、STL\$1DDLTEXT は `sequence` により複数の行を含むことができます。
```
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');
...
```
STL\$1DDLTEXT の `text` 列に保存された SQL を再構築するには、次の SQL ステートメントを実行します。これにより、`text`列の 1 つ以上のセグメントからの DDL ステートメントが 1 つに統合されます。再構築された SQL を実行する前に、特殊文字 (`\n`) がある場合は、SQL クライアントで改行に置き換えます。次の SELECT ステートメントの結果は、`query_statement` フィールドの SQL を再構築するために 3 つの行を順にまとめたものです。
```
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
削除を実行するステップをクエリについて分析します。
STL\$1DELETE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1DELETE には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_DELETE.html)
## サンプルクエリ
STL\$1DELETE に行を作成するために、次の例では EVENT テーブルに行を挿入してから、その行を削除しています。
最初に、EVENT テーブルに行を 1 つ挿入し、挿入されたことを確認します。
```
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)
```
次に、EVENT テーブルに追加した行を削除し、削除されたことを確認します。
```
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)
```
その後、stl\$1delete をクエリして、削除を実行するステップを確認します。この例ではクエリによって 300 行以上が返されるため、以下に示す出力は表示の都合上、一部を省略しています。
```
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
ディスクがいっぱいになったときに記録されたエラーに関する情報をログに記録します。
STL\$1DISK\$1FULL\$1DIAG は、スーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_DISK_FULL_DIAG.html)
## サンプルクエリ
次の例では、「ディスクがいっぱい」エラーが発生したときに格納されたデータの詳細を返します。
```
select * from stl_disk_full_diag
```
次の例では、`currenttime` をタイムスタンプに変換します。
```
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
データを配布するクエリステップが実行されている間のネットワークアクティビティに関する情報を記録。ネットワークトラフィックは、特定のスライス上の特定のステップについて、そのステップの間にネットワークで送信される行、バイト、およびパケットの数によって把握されます。ステップの実行時間は、ログの開始時刻と終了時刻の差です。
クエリ内の配布ステップを識別するには、QUERY\$1SUMMARY ビュー内で dist ラベルを検索するか、EXPLAIN コマンドを実行してから dist を含む step 属性を検索します。
STL\$1DIST はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1DIST には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_DIST.html)
## サンプルクエリ
次の例は、1 つ以上のパケットとゼロより長い期間を持つクエリの分散情報を返します。
```
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
Amazon Redshift データベースエンジンによって生成される内部処理エラーを記録します。STL\$1ERROR では SQL エラーやメッセージは記録されません。STL\$1ERROR の情報は、特定のエラーのトラブルシューティングに役立ちます。AWS サポートエンジニアが、トラブルシューティングプロセスを進める上で、この情報の提供を要求する場合があります。
STL\$1ERROR はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
Copy コマンドを使用したデータのロード中に生成できるエラーコードのリストについては、「[ロードエラー参照](r_Load_Error_Reference.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_ERROR.html)
## サンプルクエリ
次の例では、STL\$1ERROR からエラー情報を取得します。
```
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\$1EXPLAIN
実行するために送信されたクエリの EXPLAIN プランを表示します。
STL\$1EXPLAIN はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1EXPLAIN には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1EXPLAIN](SYS_QUERY_EXPLAIN.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_EXPLAIN.html)
## サンプルクエリ
集計 join クエリの次の EXPLAIN 出力について考えます。
```
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)
```
このクエリを実行し、そのクエリ ID が 10 の場合、EXPLAIN コマンドから返される情報のうち同じ種類のものを、STL\$1EXPLAIN テーブルを使用して確認できます。
```
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)
```
次のクエリについて考えます。
```
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
...
```
このクエリの ID が 15 の場合、次のシステムビュークエリは、完了された計画ノードを返します。この場合、ノードの順番は、実際の実行順序を示すために逆順にされます。
```
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)
```
次のクエリは、ウィンドウ関数を含むすべてのクエリプランのクエリ ID を取得します。
```
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
COPY コマンドを使用してデータをロードした際に、Amazon Redshift により読み込まれたファイルを返します。
このビューをクエリすることで、データのロード時のエラーをトラブルシューティングすることができます。一般的にデータの並行ロードでは、1 つの COPY コマンドによって多くのファイルがロードされるため、STL\$1FILE\$1SCAN は、データの並行ロードにおける問題を特定する際に特に役立ちます。
STL\$1FILE\$1SCAN はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1FILE\$1SCAN には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1LOAD\$1DETAIL](SYS_LOAD_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_FILE_SCAN.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、Amazon Redshift による読み込み時間が 1,000,000 マイクロ秒を超えたすべてのファイルの名前およびロード時間を取得します。
```
select trim(name)as name, loadtime from stl_file_scan
where loadtime > 1000000;
```
このクエリは、次の例のような出力を返します。
```
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
ハッシュを実行するステップをクエリについて分析します。
STL\$1HASH はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1HASH には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_HASH.html)
## サンプルクエリ
次の例では、クエリ 720 のハッシュで使用されたパーティションの数に関する情報が返され、ディスク上で実行されたステップがないことが示されます。
```
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
ハッシュ結合を実行するステップをクエリについて分析します。
STL\$1HASHJOIN はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1HASHJOIN には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_HASHJOIN.html)
## サンプルクエリ
次の例では、クエリ 720 のハッシュ結合で使用されたパーティションの数が返されます。
```
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
挿入を実行するステップをクエリについて分析します。
STL\$1INSERT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1INSERT には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_INSERT.html)
## サンプルクエリ
次の例は、最後に実行されたクエリの挿入実行ステップを返します。
```
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
SELECT クエリ内で LIMIT 句が使用されるときに発生する実行ステップを分析します。
STL\$1LIMIT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1LIMIT には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_LIMIT.html)
## サンプルクエリ
STL\$1LIMIT に行を作成するために、この例ではまず、LIMIT 句を使用する次のクエリを VENUE テーブルに対して実行します。
```
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)
```
次に、VENUE テーブルに対して最後に実行したクエリのクエリ ID を取得するために、次のクエリを実行します。
```
select max(query)
from stl_query;
```
```
max
--------
127128
(1 row)
```
オプションで次のクエリを実行することにより、このクエリ ID が実行済みの LIMIT クエリに対応していることを確認できます。
```
select query, trim(querytxt)
from stl_query
where query=127128;
```
```
query | btrim
--------+------------------------------------------
127128 | select * from venue order by 1 limit 10;
(1 row)
```
最後に、次のクエリを実行して、LIMIT クエリに関する情報を STL\$1LIMIT テーブルから返します。
```
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\$1COMMITS
データのロードを追跡またはトラブルシューティングするための情報を返します。
このビューには、各データファイルがデータベーステーブルにロードされるのに合わせて進捗が記録されます。
STL\$1LOAD\$1COMMITS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1LOAD\$1COMMITS には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1LOAD\$1DETAIL](SYS_LOAD_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_LOAD_COMMITS.html)
## サンプルクエリ
次の例は、前回の COPY 操作の詳細を返します。
```
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)
```
次のクエリでは、TICKIT データベース内のテーブルについて、最新のロード状況を示すエントリが得られます。
```
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)
```
レコードがこのシステムビューのログファイルに書き込まれていても、ロードがそれを含むトランザクションの一部として正しくコミットされているとは限りません。ロードのコミットを確認するには、STL\$1UTILITYTEXT ビューをクエリして、COPY トランザクションに対応する COMMIT レコードを探します。例えば、このクエリは、STL\$1UTILITYTEXT に対するサブクエリに基づいて STL\$1LOAD\$1COMMITS と STL\$1QUERY を結合します。
```
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)
```
次の例では、is\$1partial および start\$1offset 列の値が強調表示されています。
```
-- 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
すべての Amazon Redshift ロードエラーのレコードを表示します。
STL\$1LOAD\$1ERRORS には、Amazon Redshift ロードエラーの履歴が含まれます。発生する可能性があるロードエラーと説明の包括的なリストについては、「[ロードエラー参照](r_Load_Error_Reference.md)」を参照してください。
STL\$1LOAD\$1ERRORS をクエリしてエラーに関する一般的な情報を得た後で、解析エラーが発生したデータの正確な行と列などの追加的な詳細を得るために [STL\$1LOADERROR\$1DETAIL](r_STL_LOADERROR_DETAIL.md) をクエリします。
STL\$1LOAD\$1ERRORS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1LOAD\$1ERRORS には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL](SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_LOAD_ERRORS.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、STL\$1LOAD\$1ERRORS を STL\$1LOADERROR\$1DETAIL に結合して、最後に実行されたロード中に発生したエラーの詳細を表示します。
```
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
```
次の例では、STV\$1TBL\$1PERM と共に STL\$1LOAD\$1ERRORS を使用することにより、新しいビューを作成し、EVENT テーブルにデータをロードするときに発生したエラーをそのビューで確認します。
```
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);
```
次に、EVENT テーブルをロードするときに発生した最新のエラーを、次のクエリが返します。
```
select table_name, query, line_number, colname, starttime,
trim(reason) as error
from loadview
where table_name ='event'
order by line_number limit 1;
```
このクエリは、EVENT テーブルで発生した最新のロードエラーを返します。ロードエラーが発生していない場合、このクエリが返す行の数は 0 です。この例では、クエリは次のように 1 つのエラーを返します。
```
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)
```
並列処理を容易にするために、COPY コマンドが自動的に非圧縮でテキスト区切りされた大きなファイルデータを分割する場合は、*line\$1number*、*is\$1partial*、および *start\$1offset* 列には、その分割処理に関する情報が表示されます。(元のファイルの行番号が使用できない場合は、行番号が不定になる可能性があります。)
```
--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
COPY コマンドを使用したテーブルのロード中に発生したデータ解析エラーのログを表示します。ディスク領域を節約するために、各ロード操作に関してノードスライスあたり最大 20 件のエラーがログに記録されます。
解析エラーは、Amazon Redshift がデータ行をテーブルにロードするときに、データ行内のフィールドを解析できない場合に発生します。例えば、テーブルの中のある列が整数データ型を前提としており、データファイルではそのフィールドに文字列が含まれている場合、解析エラーが発生します。
STL\$1LOADERROR\$1DETAIL は、[STL\$1LOAD\$1ERRORS](r_STL_LOAD_ERRORS.md) をクエリしてエラーに関する一般的な情報を得た後で、解析エラーが発生したデータの正確な行と列などの追加的な詳細を得るためにクエリします。
STL\$1LOADERROR\$1DETAIL ビューには、解析エラーが発生した列を含む、そこまでのすべてのデータ列が含まれています。VALUE フィールドを使用すると、エラーまでに正しく解析された列と、エラーの列で実際に解析されたデータ値を確認することができます。
このビューはすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1LOADERROR\$1DETAIL には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1LOAD\$1ERROR\$1DETAIL](SYS_LOAD_ERROR_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_LOADERROR_DETAIL.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、STL\$1LOAD\$1ERRORS を STL\$1LOADERROR\$1DETAIL に結合して、テーブル ID が 100133 である EVENT テーブルのロード時に発生した解析エラーの詳細を表示します。
```
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;
```
次のサンプル出力は、正常にロードされた列と、エラーのある列を示しています。この例では、3 番目の列で解析エラーが発生するまでに 2 つの列が正しくロードされ、3 番目の列では整数が前提となっているにもかかわらず文字列が解析されています。フィールドは整数であることが前提なので、初期化されていないデータである文字列「aaa」は null と解析されて、解析エラーが発生します。出力は、生の値、解析された値、およびエラー理由を示しています。
```
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)
```
クエリによって STL\$1LOAD\$1ERRORS と STL\$1LOADERROR\$1DETAIL が結合されると、データ行の各列にエラー理由が示されます。これは、その行でエラーが発生したことを示しているだけです。実際に解析エラーが発生しているのは、結果の最後の行です。
# STL\$1MERGE
マージを実行するステップをクエリについて分析します。これらのステップは、並行した操作 (ソートと結合など) の結果が、その後の処理に備えてマージされると発生します。
STL\$1MERGE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1MERGE には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_MERGE.html)
## サンプルクエリ
次の例は、10 件のマージ実行結果を返します。
```
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
マージ結合を実行するステップをクエリについて分析します。
STL\$1MERGEJOIN はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1MERGEJOIN には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_MERGEJOIN.html)
## サンプルクエリ
次の例は、最後に実行したクエリのマージ結合結果を返します。
```
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
STL\$1MV\$1STATE ビューには、マテリアライズドビューのすべてのステータス遷移の行が含まれています。
マテリアライズドビューの詳細については、「[Amazon Redshift でのマテリアライズドビュー](materialized-view-overview.md)」を参照してください。
STL\$1MV\$1STATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1MV\$1STATE](SYS_MV_STATE.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_MV_STATE.html)
次の表は、`event_desc` および `state` の組み合わせ例を表しています。
```
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
```
## サンプルクエリ
マテリアライズドビューのステータス遷移ログを表示するには、次のクエリを実行します。
```
select * from stl_mv_state;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
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
ネステッドループ結合を実行するステップをクエリについて分析します。
STL\$1NESTLOOP はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1NESTLOOP には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_NESTLOOP.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは CATEGORY テーブルの結合を無視するため、部分的なデカルト積を生成し、推奨されません。次の例はネステッドループを示しています。
```
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;
```
次のクエリは、前のクエリの結果を stl\$1nestloop ビューから取得して表示します。
```
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
文字列をロード用のバイナリ値に解析するクエリステップを分析します。
STL\$1PARSE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1PARSE には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_PARSE.html)
## サンプルクエリ
次の例では、文字列がバイナリ値に解析された、スライス 1、セグメント 0 のすべてのクエリステップの結果が返されます。
```
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
行のセットに関するクエリの EXPLAIN 出力を確認するには、STL\$1PLAN\$1INFO ビューを使用します。これは、クエリプランを確認する代替的な方法となります。
STL\$1PLAN\$1INFO はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1PLAN\$1INFO には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_PLAN_INFO.html)
## サンプルクエリ
次の例は、EXPLAIN コマンドの使用と STL\$1PLAN\$1INFO ビューに対するクエリの実行によって返されるシンプルな SELECT クエリのクエリプランを比較します。
```
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)
```
この例では、PLANNODE 104 は CATEGORY テーブルのシーケンシャルスキャンを参照します。
```
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
式を評価するために使用されるクエリステップの行が含まれます。
STL\$1PROJECT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1PROJECT には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_PROJECT.html)
## サンプルクエリ
次の例は、スライス 0、セグメント 1 の式を評価するために使用されたクエリステップのすべての行が返されます。
```
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)
```
# STL\$1QUERY
データベースクエリに関する実行情報を返します。
**注記**
STL\$1QUERY および STL\$1QUERYTEXT ビューには、クエリに関する情報だけが含まれており、他のユーティリティや DDL コマンドは含まれていません。Amazon Redshift によって実行されるすべてのステートメントのリストと情報については、STL\$1DDLTEXT および STL\$1UTILITYTEXT ビューもクエリできます。Amazon Redshift によって実行されるすべてのステートメントの完全なリストについては、SVL\$1STATEMENTTEXT ビューをクエリできます。
STL\$1QUERY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
クエリテキストの長さが 4000 文字を超える場合、STL\$1QUERY は切り捨てられたデータのみを表示することに注意してください。完全なクエリテキストを取得するには、複数の行にまたがるクエリテキストに UNION を使用できます。
**注記**
実行されたクエリを含むトランザクションが正常にコミットされたかどうかを確認するには、システムテーブルと `sys_transaction_history` テーブル間の JOIN オペレーションを実行する必要があります。例えば、次のようになります。
```
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;
```
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_QUERY.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、最近実行された 5 つのクエリを表示します。
```
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)
```
次のクエリは、2013 年 2 月 15 日に実行されたクエリを所要時間の降順で返します。
```
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)
```
以下のクエリは、クエリのキュー時間および実行時間を表示します。`concurrency_scaling_status = 1` を使用したクエリは、同時実行スケーリングクラスターで実行されました。他のすべてのクエリは、メインクラスターで実行されました。
```
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
ユーザー定義のクエリキュー (サービスクラス) でアクティブに実行され、完了したクエリについて、処理される列数、CPU 使用率、入出力、ディスク使用率などのメトリクス情報を含みます。現在実行されているアクティブなクエリのメトリクスを表示するには、[STV\$1QUERY\$1METRICS](r_STV_QUERY_METRICS.md) システムビューを参照してください。
クエリメトリクスは、1 秒間隔でサンプリングされます。結果として、同じクエリが複数実行され、わずかに異なる時刻を返す場合があります。また、1 秒未満で実行されるクエリセグメントは記録されない場合があります。
STL\$1QUERY\$1METRICS は、クエリレベル、セグメントレベル、およびステップレベルでメトリクスを追跡および集計します。クエリセグメントとステップの詳細については、「[クエリプランと実行ワークフロー](c-query-planning.md)」を参照してください。多くのメトリクス (`max_rows`、`cpu_time`など) は、ノードスライスを超えて合計されます。ノードスライスの詳細については、「[データウェアハウスシステムのアーキテクチャ](c_high_level_system_architecture.md)」を参照してください。
列がメトリクスをレポートするレベルを確認するには、`segment`列および `step_type` 列を調べます。
+ `segment` と `step_type` の両方が `-1` である場合、列はクエリレベルでメトリクスをレポートします。
+ `segment` が `-1` でなく、`step_type`が `-1` である場合、列はメトリクスをセグメントレベルでレポートします。
+ `segment` と `step_type` の両方が `-1` でない場合、列はステップレベルでメトリクスをレポートします。
[SVL\$1QUERY\$1METRICS](r_SVL_QUERY_METRICS.md) ビューと [SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_METRICS_SUMMARY.md) ビューは、このビューのデータを集計し、より便利な形式で情報を表示します。
STL\$1QUERY\$1METRICS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_QUERY_METRICS.html)
## サンプルクエリ
CPU 時間の長いクエリ (1,000 秒以上) を検索するには、次のクエリを実行します。
```
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
```
ネストされたループ結合を持ち、100 万以上の行を返したクエリを検索するには、次のクエリを実行します。
```
select query, rows
from stl_query_metrics
where step_type = 15 and rows > 1000000
order by rows;
query | rows
------+-----------
25775 | 2621562702
```
60 秒以上実行されていて CPU 時間が 10 秒以下のアクティブなクエリを検索するには、次のクエリを実行します。
```
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
SQL コマンドのクエリテキストを取得します。
STL\$1QUERYTEXT ビューをクエリして、次のステートメントに関して記録された SQL を取得します。
+ SELECT、SELECT INTO
+ INSERT、UPDATE、DELETE
+ COPY
+ UNLOAD
+ VACUUM と ANALYZE を実行することによって生成されたクエリ
+ CREATE TABLE AS (CTAS)
これらのステートメントに関する一定期間のアクティビティをクエリするには、STL\$1QUERYTEXT ビューと STL\$1QUERY ビューを結合します。
**注記**
STL\$1QUERY および STL\$1QUERYTEXT ビューには、クエリに関する情報だけが含まれており、他のユーティリティや DDL コマンドは含まれていません。Amazon Redshift によって実行されるすべてのステートメントのリストと情報については、STL\$1DDLTEXT および STL\$1UTILITYTEXT ビューもクエリできます。Amazon Redshift によって実行されるすべてのステートメントの完全なリストについては、SVL\$1STATEMENTTEXT ビューをクエリできます。
[STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md)、[STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md)、[SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md) も参照してください。
STL\$1QUERYTEXT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1TEXT](SYS_QUERY_TEXT.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
クエリテキストの長さが 4000 文字を超える場合、STL\$1QUERYTEXT は切り捨てられたデータのみを表示することに注意してください。完全なクエリテキストを取得するには、複数の行にまたがるクエリテキストに UNION を使用できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_QUERYTEXT.html)
## サンプルクエリ
PG\$1BACKEND\$1PID() 関数を使用して、現在のセッションに関する情報を取得できます。例えば、以下のクエリは、現在のセッションで完了されたクエリのクエリ ID とクエリテキストの一部を返します。
```
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)
```
### ストアド SQL の再構築
STL\$1QUERYTEXT の `text` 列に保存されている SQL を再構築するには、SELECT ステートメントを実行して、`text`列の 1 つ以上の部分から SQL を作成します。再構築された SQL を実行する前に、特殊文字 (`\n`) がある場合は、改行に置き換えます。次の SELECT ステートメントの結果は、`query_statement`フィールドに再構築された SQL の行です。
```
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;
```
例えば、次のクエリでは 3 つの列を選択します。クエリ自体は 200 文字より長く、STL\$1QUERYTEXT の部分に保存されます。
```
select
1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234
FROM stl_querytext;
```
この例では、クエリは STL\$1QUERYTEXT の `text` 列の 2 つの部分 (行) に保存されます。
```
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;
```
STL\$1QUERYTEXT に保存された SQL を再構築するには、次の SQL を実行します。
```
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();
```
再構築された SQL をクライアントで使用するには、特殊文字 (`\n`) を改行に置き換えます。
```
text
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
select\n1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234\nFROM stl_querytext;
```
# STL\$1REPLACEMENTS
無効な UTF-8 文字が [COPY](r_COPY.md) コマンドの ACCEPTINVCHARS オプションによって置き換えられたときのログを表示します。STL\$1REPLACEMENTS へのログのエントリは、少なくとも 1 つの置き換えが必要だった各ノードスライスについて、それぞれ最初の 100 行について 1 件追加されます。
STL\$1REPLACEMENTS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1NESTLOOP には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1COPY\$1REPLACEMENTS](SYS_COPY_REPLACEMENTS.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_REPLACEMENTS.html)
## サンプルクエリ
次の例は、最後に実行された COPY 操作で置き換えられた文字を返します。
```
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
特定の内部イベント後に継続的な可用性を維持するため、Amazon Redshift は新しいプロセス ID (PID) でアクティブなセッションを再開する場合があります。Amazon Redshift がセッションを再起動すると、STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS は新しい PID と古い PID を記録します。
詳細については、このセクションに続く例を参照してください。
STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_RESTARTED_SESSIONS.html)
## サンプルクエリ
次の例では、STL\$1RESTARTED\$1SESSIONS を STL\$1SESSIONS に結合し、再起動したセッションのユーザー名を表示します。
```
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
クエリに含まれる*リターン*ステップの詳細を格納します。リターンステップは、コンピューティングノードで完了されたクエリの結果をリーダーノードに返します。リーダーノードは受け取ったデータをマージして、その結果を要求元クライアントに返します。リーダーノードで完了されたクエリについて、リターンステップはクライアントに結果を返します。
複数のセグメントから構成された 1 つのクエリ。各セグメントは 1 つ以上のステップから構成されます。詳細については、「[クエリ処理](c-query-processing.md)」を参照してください。
STL\$1RETURN はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1RETURN には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_RETURN.html)
## サンプルクエリ
以下のクエリは、各スライスで、最近のクエリのどのステップが実行されたかを表示します。
```
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\$1S3CLIENT
転送時間などのパフォーマンスメトリクスを記録します。
STL\$1S3CLIENT テーブルは、Amazon S3 からデータを転送するときにかかった時間を調べるときに使用します。
STL\$1S3CLIENT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_S3CLIENT.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、COPY コマンドを使用してファイルをロードするためにかかった時間を返します。
```
select slice, key, transfer_time
from stl_s3client
where query = pg_last_copy_id();
```
結果
```
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
```
次の例では、`start_time`および `end_time` をタイムスタンプに変換します。
```
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
スライスで Amazon S3 からファイルをロードするときに発生したエラーを記録します。
STL\$1S3CLIENT\$1ERROR は、COPY コマンドで Amazon S3 からデータを転送するときに発生したエラーの詳細を調べるために使用します。
STL\$1S3CLIENT\$1ERROR はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_S3CLIENT_ERROR.html)
## 使用に関する注意事項
「接続タイムアウト」として複数のエラーが発生する場合は、ネットワークに問題がある可能性があります。拡張された VPC のルーティングを使用している場合は、クラスターの VPC とデータリソースの間のネットワークパスが有効であることを確認してください。詳細については、「[Amazon Redshift の拡張 VPC ルーティング](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/enhanced-vpc-routing.html)」を参照してください。
## サンプルクエリ
以下のクエリは、現在のセッション中に完了された COPY コマンドからのエラーを返します。
```
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;
```
結果
```
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\$1SAVE
クエリに含まれる*保存*ステップの詳細を格納します。保存ステップは、入力ストリームを一時テーブルに保存します。一時テーブルは、クエリ実行中の中間結果が格納される一時的なテーブルです。
複数のセグメントから構成された 1 つのクエリ。各セグメントは 1 つ以上のステップから構成されます。詳細については、「[クエリ処理](c-query-processing.md)」を参照してください。
STL\$1SAVE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1SAVE には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_SAVE.html)
## サンプルクエリ
以下のクエリは、各スライスで、最近のクエリのどの保存ステップが実行されたかを表示します。
```
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
テーブルをスキャンするステップをクエリについて分析します。スキャンは 1 つのセグメント内で最初のステップなので、このテーブルに含まれる行のステップ番号は常に 0 です。
STL\$1SCAN はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1SCAN には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_SCAN.html)
## スキャンタイプ
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_SCAN.html)
## 使用に関する注意事項
`rows` が `rows_pre_filter` と相対的に近いことが理想的です。`rows` と `rows_pre_filter` の間に大きな差異がある場合は、後で破棄される行を実行エンジンがスキャンしていることが考えられ、非効率です。`rows_pre_filter` と `rows_pre_user_filter` の差異は、スキャンに含まれる非実体行の数に相当します。削除対象としてマークされた行を削除するには、VACUUM を実行します。`rows` と `rows_pre_user_filter` の差異は、クエリによってフィルタリングされる行の数に相当します。多数の行がユーザーフィルタによって破棄される場合は、ソート列の選択を見直すか、未ソートリージョンが大きいことが原因である場合は、バキュームを実行します。
## サンプルクエリ
次の例は、バキュームされていない行 (非実体行) がテーブルによって削除されたため、`rows_pre_filter` が `rows_pre_user_filter` よりも大きいことを示しています。
```
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
スキーマのクォータを超過したときの発生、タイムスタンプ、XID、およびその他の有用な情報を記録します。
STL\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1SCHEMA\$1QUOTA\$1VIOLATIONS](r_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、クォータ違反の結果を表示します。
```
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;
```
このクエリは、指定したスキーマについて次のような出力を返します。
```
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\$1SESSIONS
ユーザーセッション履歴に関する情報を返します。
STL\$1SESSIONS と STV\$1SESSIONS の違いは、STL\$1SESSIONS にはセッション履歴が含まれ、STV\$1SESSIONS には現在のアクティブなセッションが含まれているという点です。
STL\$1SESSIONS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_SESSIONS.html)
## サンプルクエリ
TICKIT データベースのセッション履歴を表示するには、次のクエリを入力します。
```
select starttime, process, user_name, timeout_sec, timed_out
from stl_sessions
where db_name='tickit' order by starttime;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
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
ORDER BY 処理などを使用する、ソートを実行するステップのクエリを表示します。
STL\$1SORT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1SORT には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_SORT.html)
## サンプルクエリ
次の例は、スライス 0、セグメント 1 のソート結果を返します。
```
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
SSH クライアントに対して表示されるすべてのエラーを記録します。
STL\$1SSHCLIENT\$1ERROR はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_SSHCLIENT_ERROR.html)
# STL\$1STREAM\$1SEGS
ストリームと並行セグメントの間の関係をリスト表示します。
このコンテキストのストリームは Amazon Redshift ストリームです。このシステムビューは [マテリアライズドビューへのストリーミング取り込み](materialized-view-streaming-ingestion.md) には適用されません。
STL\$1STREAM\$1SEGS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1STREAM\$1SEGS には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_STREAM_SEGS.html)
## サンプルクエリ
最後に実行したクエリのストリームと並行セグメントの間の関係を表示するには、次のクエリを入力します。
```
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
データベーステーブルのトランザクション競合を認識し、解決するための情報を表示します。
2 人以上のユーザーがクエリとデータ行の変更を実行し、これらのトランザクションを直列化できない場合、トランザクションの競合が発生します。直列化可能性を損なうステートメントを実行するトランザクションは停止され、ロールバックされます。Amazon Redshift は、トランザクションの競合が発生するたびに、キャンセルされたトランザクションの詳細が記載されている STL\$1TR\$1CONFLICT システムテーブルにデータ行を書き込みます。詳細については、「[Amazon Redshift の分離レベル](c_serial_isolation.md)」を参照してください。
STL\$1TR\$1CONFLICT はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_TR_CONFLICT.html)
## サンプルクエリ
特定のテーブルの競合に関する情報を返すには、テーブル ID を指定したクエリを実行します。
```
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)
```
テーブル ID は、連続性違反 (エラー 1023) のエラーメッセージの DETAIL セクションから取得できます。
# STL\$1UNDONE
元に戻されたトランザクションに関する情報を表示します。
STL\$1UNDONE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1TRANSACTION\$1HISTORY](SYS_TRANSACTION_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_UNDONE.html)
## サンプルクエリ
元に戻されたすべてのトランザクションの簡潔なログを表示するには、次のコマンドを入力します。
```
select xact_id, xact_id_undone, table_id from stl_undone;
```
このコマンドは、次のサンプル出力を返します。
```
xact_id | xact_id_undone | table_id
---------+----------------+----------
1344 | 1344 | 100192
1326 | 1326 | 100192
1551 | 1551 | 100192
(3 rows)
```
# STL\$1UNIQUE
SELECT リストで DISTINCT 関数が使用されているとき、あるいは UNION または INTERSECT クエリから重複が除去されるときに発生する実行ステップを分析します。
STL\$1UNIQUE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1UNIQUE には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_UNIQUE.html)
## サンプルクエリ
以下のクエリを実行するとします。
```
select distinct eventname
from event order by 1;
```
次の例は、上のクエリの ID が 6313 であるという前提で、セグメント 0 および 1 内の各スライスにおけるそれぞれのステップで作成される行の数を表します。
```
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
はアンロード処理の詳細を記録します。
STL\$1UNLOAD\$1LOG は、UNLOAD ステートメントによって作成される各ファイルについて 1 行ずつレコードが作成されます。例えば、UNLOAD で 12 個のファイルが作成されると、STL\$1UNLOAD\$1LOG にはそれに対応する 12 行が作成されます。
STL\$1UNLOAD\$1LOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1UNLOAD\$1LOG には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1UNLOAD\$1HISTORY](SYS_UNLOAD_HISTORY.md) と [SYS\$1UNLOAD\$1DETAIL](SYS_UNLOAD_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_UNLOAD_LOG.html)
## サンプルクエリ
UNLOAD コマンドによって Amazon S3 に書き込まれたファイルのリストを取得するには、UNLOAD が完了した後に Amazon S3 リストのオペレーションを呼び出すことができます。STL\$1UNLOAD\$1LOG をクエリすることもできます。
以下のクエリでは、最後に完了されたクエリの UNLOAD によって作成されたファイルのパス名が返されます。
```
select query, substring(path,0,40) as path
from stl_unload_log
where query = pg_last_query_id()
order by path;
```
このコマンドは、次のサンプル出力を返します。
```
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
STL\$1USAGE\$1CONTROL ビューには、使用制限に達したときに記録される情報が含まれています。使用制限の詳細については、「[Amazon Redshift 管理ガイド](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-usage-limits.html)」の「*使用制限の管理*」を参照してください。
STL\$1USAGE\$1CONTROL はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_USAGE_CONTROL.html)
## サンプルクエリ
次の SQL 例は、使用制限に達したときに記録される情報の一部を返します。
```
select query, pid, eventtime, feature_type
from stl_usage_control
order by eventtime desc
limit 5;
```
# STL\$1USERLOG
データベースユーザーに対する次の変更の詳細を記録します。
+ ユーザーの作成
+ ユーザーの削除
+ ユーザーの変更 (名前の変更)
+ ユーザーの変更 (プロパティの変更)
STL\$1USERLOG はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1USERLOG](SYS_USERLOG.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_USERLOG.html)
## サンプルクエリ
次の例は、4 つのユーザーアクションを実行してから、STL\$1USERLOG ビューをクエリします。
```
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
データベースに対して実行された SELECT 以外の SQL コマンドを取得します。
STL\$1UTILITYTEXT ビューをクエリすると、システムで実行された SQL ステートメントのうち、次のサブセットを取得できます。
+ ABORT、BEGIN、COMMIT、END、ROLLBACK
+ ANALYZE
+ CALL
+ CANCEL
+ COMMENT
+ CREATE、ALTER、DROP DATABASE
+ CREATE、ALTER、DROP USER
+ EXPLAIN
+ GRANT、REVOKE
+ LOCK
+ RESET
+ SET
+ SHOW
+ TRUNCATE
[STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md)、[STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md)、[SVL\$1STATEMENTTEXT](r_SVL_STATEMENTTEXT.md) も参照してください。
STARTTIME および ENDTIME 列を使用すると、一定の時間内に記録されたステートメントがわかります。SQL テキストの長いブロックは、200 文字の長さに分割されます。SEQUENCE 列により、1 つのステートメントに属する複数のフラグメントのテキストを識別できます。
STL\$1UTILITYTEXT システムテーブルは、マテリアライズドビューの MANUAL オペレーションと AUTO REFRESH オペレーションの両方をサポートしています。マテリアライズドビューで AUTO REFRESH を識別するには、`label` 列を見つけます。すべての AUTO REFRESH クエリには、値が `maintenance` のラベルがあります。
STL\$1UTILITYTEXT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_UTILITYTEXT.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、2012 年 1 月 26 日に実行された「utility」コマンドのテキストを返します。ここでは、いくつかの SET コマンドと 1 つの SHOW ALL コマンドが実行されています。
```
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'
...
```
### ストアド SQL の再構築
STL\$1UTILITYTEXT の `text` 列に保存されている SQL を再構築するには、SELECT ステートメントを実行して、`text`列の 1 つ以上の部分から SQL を作成します。再構築された SQL を実行する前に、特殊文字 (`\n`) がある場合は、改行に置き換えます。次の SELECT ステートメントの結果は、`query_statement`フィールドに再構築された SQL の行です。
```
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;
```
例えば、次のクエリでは、query\$1group をゼロの文字列に設定します。クエリ自体は 200 文字より長く、STL\$1UTILITYTEXT の部分に保存されます。
```
set query_group to '00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 000000';
```
この例では、クエリは STL\$1UTILITYTEXT の `text` 列の 2 つの部分 (行) に保存されます。
```
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';
```
STL\$1UTILITYTEXT に保存された SQL を再構築するには、次の SQL を実行します。
```
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();
```
再構築された SQL をクライアントで使用するには、特殊文字 (`\n`) を改行に置き換えます。
```
query_statement
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
set query_group to '00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 000000';
```
# STL\$1VACUUM
バキュームされたテーブルの行およびブロックに関する統計を表示します。
このビューは、各バキュームオペレーションが開始および終了したときの固有の情報を保持し、バキュームオペレーションを実行する利点を示します。このコマンドを実行するための要件については、[VACUUM](r_VACUUM_command.md) コマンドの説明を参照してください。
STL\$1VACUUM 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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_VACUUM.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、テーブル 108313 のバキューム統計をレポートします。テーブルは一連の挿入、削除後にバキューム処理されています。
```
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
```
バキュームの開始時に、テーブルには 1,950 行が 28 個の 1 MB ブロックに含まれていました。Amazon Redshift は、バキューム処理で 984 行、17 ブロックのディスク容量を回収できると見積もっています。
ステータスが Finished の行では、ROWS 列は 966 の値になり、BLOCKS 列では値が 28 から 11 に減っています。バキューム処理が完了すると、推定量のディスク容量が回収され、再利用可能な行や空き容量がなくなりました。
ソートフェーズ (トランザクション 15126) で、行がソートキー順序で挿入されバキュームはテーブルをスキップできました。
次の例では、大きな INSERT 操作の後に SALES テーブル (この例ではテーブル 110116) の SORT ONLY のバキュームの統計が表示されます。
```
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
Window 関数を実行するクエリステップを分析します。
STL\$1WINDOW はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
STL\$1WINDOW には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_WINDOW.html)
## サンプルクエリ
次の例は、スライス 0、セグメント 3 のウィンドウ関数の結果を返します。
```
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
すべての WLM 関連のエラーを発生時に記録します。
STL\$1WLM\$1ERROR はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_WLM_ERROR.html)
# STL\$1WLM\$1RULE\$1ACTION
レコードは、ユーザー定義のキューに関連付けられた WLM クエリモニタリングルールによって生じたアクションの詳細を示します。詳細については、「[WLM クエリモニタリングルール](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md)」を参照してください。
STL\$1WLM\$1RULE\$1ACTION はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_WLM_RULE_ACTION.html)
## サンプルクエリ
以下の例は、クエリモニタリングルールによって停止されたクエリを検索します。
```
Select query, rule
from stl_wlm_rule_action
where action = 'abort'
order by query;
```
# STL\$1WLM\$1QUERY
WLM が扱うサービスクラス内で実行が試みられたクエリごとに、レコードが 1 件作成されます。
STL\$1WLM\$1QUERY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STL_WLM_QUERY.html)
## サンプルクエリ
**クエリのキューと実行にかかったクエリの平均時間の表示**
次のクエリでは、4 を超えるサービスクラスの現在の設定を表示します。サービスクラス ID のリストについては、「[WLM サービスクラス ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids)」を参照してください。
次のクエリは、各クエリがクエリキュー内に置かれていた時間および実行にかかった時間の平均を、サービスクラス別にマイクロ秒単位で返します。
```
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;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
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)
```
**クエリのキューと実行にかかったクエリの最大時間の表示**
次のクエリは、クエリがいずれかのクエリキュー内に置かれていた時間と実行にかかった時間の最大値を、サービスクラスごとにマイクロ秒単位で返します。
```
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)
```
# スナップショットデータの STV テーブル
STV テーブルとは、現在のシステムデータのスナップショットを含む仮想システムテーブルです
**Topics**
+ [STV\$1ACTIVE\$1CURSORS](r_STV_ACTIVE_CURSORS.md)
+ [STV\$1BLOCKLIST](r_STV_BLOCKLIST.md)
+ [STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION](r_STV_CURSOR_CONFIGURATION.md)
+ [STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL](r_STV_DB_ISOLATION_LEVEL.md)
+ [STV\$1EXEC\$1STATE](r_STV_EXEC_STATE.md)
+ [STV\$1INFLIGHT](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\$1PARTITIONS](r_STV_PARTITIONS.md)
+ [STV\$1QUERY\$1METRICS](r_STV_QUERY_METRICS.md)
+ [STV\$1RECENTS](r_STV_RECENTS.md)
+ [STV\$1SESSIONS](r_STV_SESSIONS.md)
+ [STV\$1SLICES](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\$1CURSORS
STV\$1ACTIVE\$1CURSORS は、現在開いているカーソルの詳細を表示します。詳細については、「[DECLARE](declare.md)」を参照してください。
STV\$1ACTIVE\$1CURSORS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。ユーザーは、自身が開いたカーソルのみを表示できます。スーパーユーザーはすべてのカーソルを表示できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_ACTIVE_CURSORS.html)
# STV\$1BLOCKLIST
STV\$1BLOCKLIST には、データベース内の各スライス、テーブル、または列で使用される 1 MB ディスクブロックの数が表示されます。
データベース、テーブル、または列ごとに割り当てられている 1 MB ディスクブロックの数を調べるには、以下の例に示すように、STV\$1BLOCKLIST で集計クエリを使用します。または [STV\$1PARTITIONS](r_STV_PARTITIONS.md) を使用して、ディスク利用に関する概要を見ることができます。
STV\$1BLOCKLIST はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
**注記**
STV\$1BLOCKLIST は、プロビジョニングされたクラスターまたはサーバーレス名前空間が所有するブロックのみを記録します。データベースにデータ共有プロデューサーから共有されたブロックが含まれている場合、それらのブロックは STV\$1BLOCKLIST に含まれません。データ共有に関する詳細については、「[Amazon Redshift でのデータの共有](datashare-overview.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_BLOCKLIST.html)
## サンプルクエリ
STV\$1BLOCKLIST には、割り当てられたディスクブロックごとに行が 1 つ含まれるため、すべての行を選択するようなクエリを実行すると、非常に多くの行が返される可能性があります。STV\$1BLOCKLIST では集計クエリのみを使用することをお勧めします。
[SVV\$1DISKUSAGE](r_SVV_DISKUSAGE.md) ビューには同様の情報が見やすい形式で表示されますが、以下の例では STV\$1BLOCKLIST テーブルの利用方法の 1 つを示します。
VENUE テーブル内の各列で使用されている 1 MB ブロックの数を調べるには、以下のクエリを使用します。
```
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;
```
このクエリは、VENUE テーブル内の各列に割り当てられている 1 MB ブロックの数を返します。例:
```
col | count
-----+-------
0 | 4
1 | 4
2 | 4
3 | 4
4 | 4
5 | 4
7 | 4
8 | 4
(8 rows)
```
以下のクエリは、テーブルデータが実際に全スライスに配分されているかどうかを示します。
```
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;
```
このクエリは、以下のような出力を返します。出力には、最も多くの行を含む表に対する均等なデータ配分が表示されています。
```
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)
```
以下のクエリは、廃棄されたブロックの中に、ディスクにコミットされていたものがあるかどうかを返します。
```
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 はカーソル設定の制約を表示します。詳細については、「[カーソルの制約](declare.md#declare-constraints)」を参照してください。
STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_CURSOR_CONFIGURATION.html)
# STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL
STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL は、データベースの現在の分離レベルを表示します。分離レベルの詳細については、「[Amazon Redshift の分離レベル](c_serial_isolation.md)」を参照してください。
STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL は、すべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_DB_ISOLATION_LEVEL.html)
# STV\$1EXEC\$1STATE
コンピュートノードでアクティブに実行されているクエリおよびクエリ手順についての情報を取得するには、STV\$1EXEC\$1STATE テーブルを使用します。
この情報は通常、エンジニアリング上の問題を解決する際にのみ使用されます。SVV\$1QUERY\$1STATE ビューおよび SVL\$1QUERY\$1SUMMARY ビューは、STV\$1EXEC\$1STATE から情報を取得します。
STV\$1EXEC\$1STATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_EXEC_STATE.html)
## サンプルクエリ
Amazon Redshift では、STV\$1EXEC\$1STATE を直接クエリするのでなく、SVL\$1QUERY\$1SUMMARY または SVV\$1QUERY\$1STATE をクエリすることをお勧めしています。これにより、STV\$1EXEC\$1STATE の情報を見やすい形式で取得することができます。詳細については、[SVL\$1QUERY\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_SUMMARY.md) または [SVV\$1QUERY\$1STATE](r_SVV_QUERY_STATE.md) テーブルのドキュメントを参照してください。
# STV\$1INFLIGHT
クラスターで現在どのクエリが実行されているかを調べるには、STV\$1INFLIGHT テーブルを使用します。トラブルシューティングを行う場合、実行時間が長いクエリのステータスを確認するのに役立ちます。
STV\$1INFLIGHT はリーダーノードのみのクエリは表示しません。詳細については、「[リーダーノード専用関数](c_SQL_functions_leader_node_only.md)」を参照してください。STV\$1INFLIGHT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## STV\$1INFLIGHT によるトラブルシューティング
STV\$1INFLIGHT を使用してクエリまたはクエリのコレクションのパフォーマンスのトラブルシューティングを行う場合は、次の点に注意してください。
+ 実行時間の長いオープントランザクションでは、一般的に負荷が増加します。これらのオープントランザクションにより、他のクエリの実行時間が長くなる可能性があります。
+ 実行時間が長い COPY ジョブと ETL ジョブは、大量のコンピューティングリソースを消費している場合、クラスターで実行されている他のクエリに影響する可能性があります。ほとんどの場合、これらの実行時間の長いジョブをあまり使用しない時間帯に移動すると、レポートや分析のワークロードのパフォーマンスが向上します。
+ STV\$1INFLIGHT に関連する情報を提供するビューがあります。これらには、SQL コマンドのクエリテキストをキャプチャする [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md) と、STV\$1INFLIGHT を STL\$1QUERYTEXT に結合する [SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md) が含まれます。トラブルシューティングのために、[STV\$1RECENTS](r_STV_RECENTS.md) を STV\$1INFLIGHT で使用することもできます。例えば、STV\$1RECENTS は、特定のクエリの状態が*実行中*または*完了*であるかを示すことができます。この情報を STV\$1INFLIGHT の結果と組み合わせると、クエリのプロパティとコンピューティングリソースへの影響に関する詳細情報を得ることができます。
Amazon Redshift コンソールを使用して実行中のクエリをモニタリングすることもできます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_INFLIGHT.html)
## サンプルクエリ
データベースで現在実行中のアクティブなクエリをすべて表示するには、以下のクエリを入力します。
```
select * from stv_inflight;
```
以下の出力例には、STV\$1INFLIGHT クエリ自体と、`avgwait.sql` というスクリプトから実行されているクエリが表示されています。
```
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)
```
次のクエリは、concurrency\$1scaling\$1status を含む複数の列を選択します。この列は、クエリが同時実行スケーリングクラスターに送信されているかどうかを示します。一部の結果で値が `1` である場合は、同時実行スケーリングコンピューティングリソースが使用されていることを示します。詳細については、「[同時実行スケーリング](concurrency-scaling.md)」を参照してください。
```
select userid,
query,
pid,
starttime,
text,
suspended,
concurrency_scaling_status
from STV_INFLIGHT;
```
サンプル出力は、1 つのクエリが同時実行スケーリングクラスターに送信されていることを示しています。
```
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)
```
クエリパフォーマンスのトラブルシューティングの詳細については、「[クエリのトラブルシューティング](queries-troubleshooting.md)」を参照してください。
# STV\$1LOAD\$1STATE
実行中の COPY ステートメントの現在の状態についての情報を取得するには、STV\$1LOAD\$1STATE テーブルを使用します。
COPY コマンドは、100 万レコードがロードされるたびにこの表を更新します。
STV\$1LOAD\$1STATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_LOAD_STATE.html)
## サンプルクエリ
COPY コマンドの各スライスの進行状況を表示するには、以下のクエリを入力します。この例では、最後の COPY コマンドに関する情報を取得するために、PG\$1LAST\$1COPY\$1ID() 関数が使用されます。
```
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
データベース内のテーブルに対する現時点での更新をすべて表示するには、STV\$1LOCKS テーブルを使用します。
Amazon Redshift は、複数のユーザーが 1 つのテーブルを同時に更新することを防ぐため、テーブルをロックします。STV\$1LOCKS テーブルに現在のテーブル更新がすべて表示されているときに、[STL\$1TR\$1CONFLICT](r_STL_TR_CONFLICT.md) テーブルをクエリすると、ロックの衝突のログを見ることができます。[SVV\$1TRANSACTIONS](r_SVV_TRANSACTIONS.md) 表示を使用して、開いているトランザクションとロックの競合問題を識別します。
STV\$1LOCKS はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_LOCKS.html)
## サンプルクエリ
現在のトランザクションで発生しているすべてのロックを表示するには、以下のコマンドを入力します。
```
select table_id, last_update, lock_owner, lock_owner_pid from stv_locks;
```
このクエリは、以下のような出力を返します。出力には、現在有効となっている 3 つのロックが表示されています。
```
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
機械学習モデルの現在の状態に関する情報です。
STV\$1ML\$1MODEL\$1INFO はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_ML_MODEL_INFO.html)
## サンプルクエリ
次のクエリでは、機械学習モデルの現在の状態を表示します。
```
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
STV\$1MV\$1DEPS テーブルには、Amazon Redshift 内の、異なるマテリアライズドビュー間に存在する依存関係が表示されます。
マテリアライズドビューの詳細については、「[Amazon Redshift でのマテリアライズドビュー](materialized-view-overview.md)」を参照してください。
STV\$1MV\$1DEPS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できます。通常のユーザーは、アクセスできるスキーマにあるマテリアライズドビューのみを表示できます。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](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm_chap_system-tables.html#c_visibility-of-data)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_MV_DEPS.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、マテリアライズドビュー `mv_over_foo` がその定義内の依存関係として、マテリアライズドビュー `mv_foo` を使用していることを示す行を出力に返します。
```
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
STV\$1MV\$1INFO テーブルには、すべてのマテリアライズドビューの行、データが古くなっているかどうか、およびステータス情報が含まれます。
マテリアライズドビューの詳細については、「[Amazon Redshift でのマテリアライズドビュー](materialized-view-overview.md)」を参照してください。
STV\$1MV\$1INFO はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できます。通常のユーザーは、アクセスできるスキーマにあるマテリアライズドビューのみを表示できます。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](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm_chap_system-tables.html#c_visibility-of-data)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_MV_INFO.html)
## サンプルクエリ
すべてのマテリアライズドビューのステータスを表示するには、次のクエリを実行します。
```
select * from stv_mv_info;
```
このクエリは次のサンプル出力を返します。
```
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
STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY テーブルには、クラスター内の各ノードについて、ストレージ容量の合計と使用容量の合計の詳細が表示されます。これには、各ノードの行が含まれます。
STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY は、スーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_NODE_STORAGE_CAPACITY.html)
## サンプルクエリ
**注記**
以下の例の結果は、クラスターのノード仕様によって異なります。列 `capacity` を SQL SELECT に追加して、クラスターの容量を確保します。
次のクエリでは、使用済み領域と合計容量を 1 MB のディスクブロックで返します。この例は、2 ノードの dc2.8xlarge クラスターで実行されました。
```
select node, used from stv_node_storage_capacity order by node;
```
このクエリは次のサンプル出力を返します。
```
node | used
------+-------
0 | 30597
1 | 27089
```
次のクエリでは、使用済み領域と合計容量を 1 MB のディスクブロックで返します。この例は、2 ノードの ra3.16xlarge クラスターで実行されました。
```
select node, used from stv_node_storage_capacity order by node;
```
このクエリは次のサンプル出力を返します。
```
node | used
------+-------
0 | 30591
1 | 27103
```
# STV\$1PARTITIONS
Amazon Redshift のディスク速度の性能とディスクの利用状況を調べるには、STV\$1PARTITIONS テーブルを使用します。
STV\$1PARTITIONS は、論理ディスクボリュームごとに、ノードあたり 1 つの行を含んでいます。
STV\$1PARTITIONS はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_PARTITIONS.html)
## サンプルクエリ
以下のクエリは、1 MB ディスクブロック内での使用ディスクスペースと容量を返し、ディスク利用率を raw ディスク容量に対するパーセント数で表します。raw ディスク容量には、Amazon Redshift が内部用に予約するスペースの分も含まれます。このため、ユーザーが利用できるディスク容量として表示される名目上のディスク容量より大きな数字になります。Amazon Redshift マネジメントコンソールの **[Performance]** (パフォーマンス) タブにある **[Percentage of Disk Space Used]** (使用されているディスク容量の割合) メトリクスは、クラスターによって使用されている公称ディスク容量の割合を報告します。使用容量をクラスターの名目上のディスク容量以内に維持するために、[**ディスク使用率**] メトリクスを監視することをお勧めします。
**重要**
クラスターの名目上のディスク容量は超えないようにしてください。名目上のディスク容量を超えることは、状況によっては可能ではありますが、クラスターの耐障害性が低下し、データ損失の可能性が増加します。
この例は、2 ノードクラスターで、1 ノードあたりの論理ディスクパーティションが 6 個という環境で実行されています。スペースは各ディスク間で非常に均等に配分利用 (約 25% ずつ) されています。
```
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
ユーザー定義のクエリキュー (サービスクラス) でアクティブに実行されているクエリについて、処理される列数、CPU 使用率、入出力、ディスク使用率などのメトリクス情報を含みます。完了したクエリのメトリクスを確認するには、[STL\$1QUERY\$1METRICS](r_STL_QUERY_METRICS.md) システムテーブルを表示します。
クエリメトリクスは、1 秒間隔でサンプリングされます。結果として、同じクエリが複数実行され、わずかに異なる時刻を返す場合があります。また、1 秒未満で実行されるクエリセグメントは記録されない場合があります。
STV\$1QUERY\$1METRICS は、クエリレベル、セグメントレベル、およびステップレベルでメトリクスを追跡および集計します。クエリセグメントとステップの詳細については、「[クエリプランと実行ワークフロー](c-query-planning.md)」を参照してください。多くのメトリクス (`max_rows`、`cpu_time`など) は、ノードスライスを超えて合計されます。ノードスライスの詳細については、「[データウェアハウスシステムのアーキテクチャ](c_high_level_system_architecture.md)」を参照してください。
列がメトリクスをレポートするレベルを確認するには、`segment` 列および `step_type` 列を調べます。
+ `segment` と `step_type` の両方が `-1` である場合、列はクエリレベルでメトリクスをレポートします。
+ `segment` が `-1` でなく、`step_type`が `-1` である場合、列はメトリクスをセグメントレベルでレポートします。
+ `segment` と `step_type` の両方が `-1` でない場合、列はステップレベルでメトリクスをレポートします。
STV\$1QUERY\$1METRICS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_QUERY_METRICS.html)
## ステップタイプ
次の表に、データベースユーザーに関連するステップタイプのリストを示します。内部利用のみを目的とするステップタイプは含まれません。ステップタイプが -1 の場合、メトリクスはステップレベルでレポートされません。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_QUERY_METRICS.html)
## サンプルクエリ
CPU 時間の長いアクティブなクエリ (1,000 秒以上) を検索するには、次のクエリを実行します。
```
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
```
ネストされたループ結合を持ち、100 万以上の行を返したクエリを検索するには、次のクエリを実行します。
```
select query, rows
from stv_query_metrics
where step_type = 15 and rows > 1000000
order by rows;
query | rows
------+-----------
25775 | 1580225854
```
60 秒以上実行されていて CPU 時間が 10 秒以下のアクティブなクエリを検索するには、次のクエリを実行します。
```
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\$1RECENTS
現在アクティブなクエリや、最近データベースに対して実行されたクエリに関する情報を取得するには、STV\$1RECENTS テーブルを使用します。
STV\$1RECENTS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## STV\$1RECENTS によるトラブルシューティング
STV\$1RECENTS は、クエリまたはクエリのコレクションが現在実行中であるか完了しているかを判断する場合に特に役立ちます。また、クエリが実行されていた期間も示します。これは、どのクエリの実行時間が長いかを把握するのに役立ちます。
STV\$1RECENTS を [STV\$1INFLIGHT](r_STV_INFLIGHT.md) などの他のシステムビューに結合して、実行中のクエリに関する追加のメタデータを収集できます (この方法を示すサンプルクエリセクションがあります)。このビューから返されたレコードを Amazon Redshift コンソールのモニタリング機能と共に使用して、リアルタイムでトラブルシューティングを行うこともできます。
STV\$1RECENTS を補完するシステムビューには、SQL コマンドのクエリテキストを取得する [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md) と、STV\$1INFLIGHT を STL\$1QUERYTEXT に結合する [SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md) が含まれます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_RECENTS.html)
## サンプルクエリ
データベースに対して現在実行されているクエリを確認するには、次のクエリを実行します。
```
select user_name, db_name, pid, query
from stv_recents
where status = 'Running';
```
以下の出力例には、TICKIT データベース上で実行されているクエリが 1 つ表示されています。
```
user_name | db_name | pid | query
----------+---------+---------+-------------
dwuser | tickit | 19996 |select venuename, venueseats from
venue where venueseats > 50000 order by venueseats desc;
```
次の例では、実行中のクエリまたはキュー内で実行を待機中のクエリ (存在する場合) のリストを返します。
```
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
```
複数の同時実行クエリを実行中で、そのうちのいくつかがキューにある場合を除き、このクエリは結果を返しません。
以下の例は、前の例を拡張したものです。この場合、真に「フライト中」 (待機中でなく実行中) のクエリは結果から除外されます。
```
select * from stv_recents where status<>'Done'
and pid not in (select pid from stv_inflight);
...
```
クエリパフォーマンスのトラブルシューティングの詳細については、「[クエリのトラブルシューティング](queries-troubleshooting.md)」を参照してください。
# STV\$1SESSIONS
Amazon Redshift のアクティブなユーザーセッションに関する情報を確認するには、STV\$1SESSIONS テーブルを使用します。
セッションの履歴を表示したい場合は、STV\$1SESSIONS ではなく [STL\$1SESSIONS](r_STL_SESSIONS.md) テーブルを使用します。
STV\$1SESSIONS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_SESSIONS.html)
## サンプルクエリ
現在他のユーザーが Amazon Redshift にログインしているかどうかを簡単に調べるには、以下のクエリを入力します。
```
select count(*)
from stv_sessions;
```
結果が 1 より大きい場合は、他に少なくとも 1 人のユーザーが現在データベースにログインしています。
Amazon Redshift のアクティブなセッションをすべて見るには、以下のクエリを入力します。
```
select *
from stv_sessions;
```
次の結果は、現在 Amazon Redshift で実行されている 4 つのアクティブなセッションを示しています。
```
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)
```
ユーザー名にプレフィックス IAMA が付いている場合は、ユーザーがフェデレーティッドシングルサインオン を使用してサインオンしたことを示します。詳細については、「[IAM 認証を使用したデータベースユーザー認証情報の生成](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/generating-user-credentials.html)」を参照してください。
# STV\$1SLICES
スライスからノードへの現在のマッピングを見るには、STV\$1SLICES テーブルを使用します。
STV\$1SLICES 内の情報は主に、調査目的で使用されます。
STV\$1SLICES はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_SLICES.html)
## サンプルクエリ
どのクラスターノードがどのスライスを管理しているかを見るには、以下のクエリを入力します。
```
select node, slice from stv_slices;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
node | slice
------+-------
0 | 2
0 | 3
0 | 1
0 | 0
(4 rows)
```
# STV\$1STARTUP\$1RECOVERY\$1STATE
クラスターの再起動オペレーション中に一時的にロックされているテーブルの状態を記録します。Amazon Redshift は、クラスターの再起動後、古いトランザクションを解決するために処理中のテーブルを一時的にロックします。
STV\$1STARTUP\$1RECOVERY\$1STATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_STARTUP_RECOVERY_STATE.html)
## サンプルクエリ
一時的にロックされているテーブルをモニタリングするには、クラスターの再起動後に次のクエリを実行します。
```
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
STV\$1TBL\$1PERM テーブルには、現在のセッション用にユーザーが作成した一時テーブルを含め、Amazon Redshift の永続テーブルに関する情報が表示されます。STV\$1TBL\$1PERM には、すべてのデータベース内のすべてのテーブルに関する情報が含まれます。
このテーブルは、クエリの処理中にシステムが作成する一時的なデータベーステーブルの情報を表示する [STV\$1TBL\$1TRANS](r_STV_TBL_TRANS.md) とは異なります。
STV\$1TBL\$1PERM はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_TBL_PERM.html)
## サンプルクエリ
以下のクエリは、個別のテーブル ID と名前を返します。
```
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
...
```
テーブル ID は他のシステムテーブルも使用するため、どのテーブル ID がどのテーブルに対応しているかを知っておくと非常に便利です。この例では、SELECT DISTINCT を使用して重複内容が削除されています (テーブルは複数のスライスに配分されています)。
VENUE テーブル内の各列で使用されているブロックの数を調べるには、以下のクエリを使用します:
```
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)
```
## 使用に関する注意事項
ROW 列には、vacuum されていない (または SORT ONLY オプション付きで vacuum された) 削除済みの行の数が含まれます。このため、STV\$1TBL\$1PERM テーブル内の ROW 列の SUM は、特定のテーブルを直接クエリしたときの COUNT(\$1) 結果と一致しないことがあります。例えば、VENUE から 2 行が削除された場合、COUNT(\$1) の結果は 200 ですが、SUM (ROWS) の結果は 202 のままです:
```
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)
```
STV\$1TBL\$1PERM のデータを同期するには、VENUE テーブルの完全バキュームを実行します。
```
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
現在メモリ内にある一時データベーステーブルに関する情報を取得するには、STV\$1TBL\$1TRANS テーブルを使用します。
一時テーブルとは通常、クエリ実行中に中間結果として使用される一時行セットです。STV\$1TBL\$1PERM には恒久的なデータベーステーブルに関する情報が含まれるという点で、STV\$1TBL\$1TRANS は [STV\$1TBL\$1PERM](r_STV_TBL_PERM.md) と異なります。
STV\$1TBL\$1TRANS はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_TBL_TRANS.html)
## サンプルクエリ
クエリ ID が 90 であるクエリの一時テーブル情報を見るには、以下のコマンドを入力します。
```
select slice, id, rows, size, query_id, ref_cnt
from stv_tbl_trans
where query_id = 90;
```
このクエリは、以下の出力例のように、クエリ 90 の一時テーブル情報を返します。
```
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
```
この例では、クエリデータがテーブル 95、96、および 98 に関係していることが分かります。このテーブルにはゼロバイトが割り当てられているため、このクエリはメモリ内で実行可能です。
# STV\$1WLM\$1CLASSIFICATION\$1CONFIG
WLM の現在の分類ルールを表示します。
STV\$1WLM\$1CLASSIFICATION\$1CONFIG はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_CLASSIFICATION_CONFIG.html)
## サンプルクエリ
```
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
WLM クエリモニタリングルール (QMR) の構成を記録します。詳細については、「[WLM クエリモニタリングルール](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md)」を参照してください。
STV\$1WLM\$1QMR\$1CONFIG はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QMR_CONFIG.html)
## サンプルクエリ
5 より大きいすべてのサービスクラスについて QMR ルール定義 (ユーザー定義のキューを含む) を表示するには、次のクエリを実行します。サービスクラス ID のリストについては、「[WLM サービスクラス ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids)」を参照してください。
```
Select *
from stv_wlm_qmr_config
where service_class > 5
order by service_class;
```
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1QUEUE\$1STATE
サービスクラスのクエリキューの現在の状態を記録します。
STV\$1WLM\$1QUERY\$1QUEUE\$1STATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_QUEUE_STATE.html)
## サンプルクエリ
以下のクエリは、サービスクラス 4 以上のキュー内のクエリを表示します。
```
select * from stv_wlm_query_queue_state
where service_class > 4
order by service_class;
```
このクエリは次のサンプル出力を返します。
```
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
WLM に追跡されているクエリの現在の状態を記録します。
STV\$1WLM\$1QUERY\$1STATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_STATE.html)
## サンプルクエリ
次のクエリでは、4 より大きいサービスクラスで現在実行中のすべてのクエリを表示します。サービスクラス ID のリストについては、「[WLM サービスクラス ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids)」を参照してください。
```
select xid, query, trim(state) as state, queue_time, exec_time
from stv_wlm_query_state
where service_class > 4;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
xid | query | state | queue_time | exec_time
-------+-------+---------+------------+-----------
100813 | 25942 | Running | 0 | 1369029
100074 | 25775 | Running | 0 | 2221589242
```
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1TASK\$1STATE
サービスクラスクエリタスクの現在の状態を表示します。
STV\$1WLM\$1QUERY\$1TASK\$1STATE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_TASK_STATE.html)
## サンプルクエリ
次のクエリでは、4 より大きいサービスクラスのクエリの現在の状態を表示します。サービスクラス ID のリストについては、「[WLM サービスクラス ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids)」を参照してください。
```
select * from stv_wlm_query_task_state
where service_class > 4;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
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
WLM のサービスクラス設定を記録します。
STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1CONFIG はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_CONFIG.html)
## サンプルクエリ
最初のユーザー定義サービスクラスはサービスクラス 6 であり、サービスクラス \$11 という名前です。次のクエリでは、4 より大きいサービスクラスの現在の設定を表示します。サービスクラス ID のリストについては、「[WLM サービスクラス ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids)」を参照してください。
```
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
```
次のクエリは、WLM の動的移行のステータスを示します。移行が処理されている間、`num_query_tasks` と `target_query_working_mem` がターゲット値と同等になるまで更新されます。詳細については、「[WLM の動的設定プロパティと静的設定プロパティ](cm-c-wlm-dynamic-properties.md)」を参照してください。
```
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
サービスクラスの現在の状態を表示します。
STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1STATE はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_STATE.html)
## サンプルクエリ
次のクエリでは、5 より大きいサービスクラスの状態を表示します。サービスクラス ID のリストについては、「[WLM サービスクラス ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids)」を参照してください。
```
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
STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE を使用して、従来のサイズ変更中の各テーブルの移行の進行状況をモニタリングします。これは、ターゲットノードタイプが RA3 の場合、特に当てはまります。RA3 ノードへの従来のサイズ変更について詳しくは、「[従来のサイズ変更](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-operations.html#classic-resize-faster)」を参照してください。
STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1RESTORE\$1STATE](SYS_RESTORE_STATE.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_STV_XRESTORE_ALTER_QUEUE_STATE.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、データベース内のサイズ変更待ち、サイズ変更中、サイズ変更完了のステータスを持つテーブルの数を示します。
```
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
```
# メインおよび同時実行スケーリングクラスターの SVCS ビュー
プレフィックス SVCS のある SVCS システムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、STL テーブルがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス STL を持つテーブルに似ています。
**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\$1EXPLAIN](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
パフォーマンスの問題を示している可能性のある条件がクエリオプティマイザによって特定された場合にアラートを記録します。このビューは、STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG システムテーブルから派生していますが、同時実行スケーリングクラスターで実行されるクエリのスライスレベルは表示されません。SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG テーブルを使用して、クエリパフォーマンスを向上させる機会を特定します。
複数のセグメントから構成された 1 つのクエリ。各セグメントは 1 つ以上のステップから構成されます。詳細については、「[クエリ処理](c-query-processing.md)」を参照してください。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、STL テーブルがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス STL を持つテーブルに似ています。
SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_ALERT_EVENT_LOG.html)
## 使用に関する注意事項
SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG を使用してクエリの潜在的な問題を特定し、「[クエリパフォーマンスのチューニング](c-optimizing-query-performance.md)」の説明に従ってデータベース設計を最適化して、クエリを再作成できます。SVCS\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG は以下のアラートを記録します。
+ **見つからない統計**
統計が見つかりません。データロードまたは大規模な更新の後で ANALYZE を実行し、COPY 操作で STATUPDATE を使用します。詳細については、「[Amazon Redshift クエリの設計のベストプラクティス](c_designing-queries-best-practices.md)」を参照してください。
+ **ネステッドループ**
通常、ネステッドループは直積集合です。クエリを評価して、関与しているすべてのテーブルが効率的に結合されていることを確認します。
+ **非常に選択的なフィルター**
スキャンされた行に対する返された行の比率が 0.05 未満です。スキャンされる行の数は `rows_pre_user_filter `の値であり、返される行の数は [STL\$1SCAN](r_STL_SCAN.md) システムテーブルの行の値です。結果セットを決定するために、クエリが著しく大量の行数をスキャンしていることを示します。この問題は、ソートキーが見つからない場合や正しくない場合に起こります。詳細については、「[ソートキー](t_Sorting_data.md)」を参照してください。
+ **過剰な数の非実体行**
削除済みだがバキューム未処理としてマークされた比較的多数の行、または挿入済みだがコミットされていない比較的多数の行がスキャンによってスキップされました。詳細については、「[テーブルのバキューム処理](t_Reclaiming_storage_space202.md)」を参照してください。
+ **サイズの大きな分散**
ハッシュ結合または集計で 100 万を超える行が再分散されました。詳細については、「[クエリ最適化のためのデータのディストリビューション](t_Distributing_data.md)」を参照してください。
+ **サイズの大きなブロードキャスト**
ハッシュ結合で 100 万を超える行がブロードキャストされました。詳細については、「[クエリ最適化のためのデータのディストリビューション](t_Distributing_data.md)」を参照してください。
+ **直列実行**
内部テーブル全体が単一ノードに再分散されたために直列実行を強制する、DS\$1DIST\$1ALL\$1INNER 再分散スタイルがクエリプランで指定されました。詳細については、「[クエリ最適化のためのデータのディストリビューション](t_Distributing_data.md)」を参照してください。
## サンプルクエリ
次のクエリは、4 つのクエリに関するアラートイベントを表示します。
```
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
スケーリングクラスターで実行されるクエリやメインクラスターで実行されるクエリを含む、クエリの各クエリセグメントのコンパイル時間と場所を記録します。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、SVL ビューがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス SVL を持つビューに似ています。
SVCS\$1COMPILE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
SCL\$1COMPILE の詳細については、「[SVL\$1COMPILE](r_SVL_COMPILE.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_COMPILE.html)
## サンプルクエリ
この例では、クエリ 35878 と 35879 が同じ SQL ステートメントを実行します。クエリ 35878 の compile 列では 4 つのクエリセグメントに対して `1` が表示されており、それらのセグメントがコンパイルされたことを示しています。クエリ 35879 の compile 列ではすべてのセグメントについて `0` が表示されており、セグメントを再びコンパイルする必要がなかったことを示しています。
```
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
同時実行スケーリングの使用期間を記録します。各使用期間は、個別の同時実行スケーリングクラスターがアクティブにクエリを処理している連続した期間です。
SVCS\$1CONCURRENCY\$1SCALING\$1USAGE このテーブルはスーパーユーザーに表示されます。データベースのスーパーユーザーは、すべてのユーザーに公開することを選択できます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_CONCURRENCY_SCALING_USAGE.html)
## サンプルクエリ
特定の期間の使用期間を秒単位で表示するには、次のクエリを入力します。
```
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\$1EXPLAIN
実行するために送信されたクエリの EXPLAIN プランを表示します。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、STL テーブルがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス STL を持つテーブルに似ています。
SVCS\$1EXPLAIN はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_EXPLAIN.html)
## サンプルクエリ
集計 join クエリの次の EXPLAIN 出力について考えます。
```
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)
```
このクエリを実行し、クエリ ID が 10 の場合は、SVCS\$1EXPLAIN テーブルを使用して EXPLAIN コマンドが返すものと同じ種類の情報を確認できます。
```
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)
```
次のクエリについて考えます。
```
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
...
```
このクエリの ID が 15 の場合、以下のシステムテーブルクエリが実行された計画ノードを返します。この場合、ノードの順番は、実際の実行順序を示すために逆順にされます。
```
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)
```
次のクエリは、ウィンドウ関数を含むすべてのクエリプランのクエリ ID を取得します。
```
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
SVCS\$1PLAN\$1INFO テーブルを使用して、行のセットに関するクエリの EXPLAIN 出力を確認します。これは、クエリプランを確認する代替的な方法となります。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、STL テーブルがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス STL を持つテーブルに似ています。
SVCS\$1PLAN\$1INFO はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_PLAN_INFO.html)
## サンプルクエリ
次の例は、EXPLAIN コマンドの使用と SVCS\$1PLAN\$1INFO テーブルに対するクエリの実行によって返されるシンプルな SELECT クエリのクエリプランを比較します。
```
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)
```
この例では、PLANNODE 104 は CATEGORY テーブルのシーケンシャルスキャンを参照します。
```
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
SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY ビューを使用して、クエリの実行についての全般的な情報を確認します。
SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY の情報はすべてのノードからの情報の集計であることに注意してください。
**注記**
SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY ビューには、Amazon Redshift によって完了されたクエリについての情報のみが含まれます。その他のユーティリティや DDL コマンドの情報は含まれません。Amazon Redshift によって完了されたすべてのステートメントの完全なリストと、DDL およびユーティリティコマンドを含めた情報については、SVL\$1STATEMENTTEXT ビューをクエリできます。
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、SVL ビューがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス SVL を持つビューに似ています。
SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
SVL\$1QUERY\$1SUMMARY の詳細については、「[SVL\$1QUERY\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_SUMMARY.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_QUERY_SUMMARY.html)
## サンプルクエリ
**クエリステップの処理情報を表示する**
次のクエリは、クエリ 87 の各ステップの基本的な処理情報を示します。
```
select query, stm, seg, step, rows, bytes
from svcs_query_summary
where query = 87
order by query, seg, step;
```
このクエリは次のサンプル出力で示されているように、クエリ 87 についての処理情報を取得します。
```
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)
```
**クエリステップがディスクに書き出されたかどうかを確認する**
次のクエリは、クエリ ID 1025 ([SVL\$1QLOG](r_SVL_QLOG.md) を参照して、クエリのクエリ ID の取得方法を確認してください) のクエリのステップがディスクに書き出されたかどうか、またはクエリが完全にインメモリで実行されたかどうかを示します。
```
select query, step, rows, workmem, label, is_diskbased
from svcs_query_summary
where query = 1025
order by workmem desc;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
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)
```
IS\$1DISKBASED の値をスキャンすることで、ディスクに書き出されたクエリステップを確認できます。クエリ 1025 のハッシュステップはディスクで実行されました。ディスクで実行される可能性があるステップは、ハッシュ、集計、ソートステップを含みます。ディスクベースクエリのステップのみを表示するには、前述の例の SQL ステートメントに **and is\$1diskbased = 't'** 句を追加します。
# SVCS\$1S3LIST
SVCS\$1S3LIST ビューを使用して、セグメントレベルで Amazon Redshift Spectrum クエリの詳細を確認します。1 つのセグメントで外部テーブルスキャンを 1 回実行できます。このビューは、SVL\$1S3LIST システムビューから派生していますが、同時実行スケーリングクラスターで実行されるクエリのスライスレベルは表示されません。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、SVL ビューがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス SVL を持つビューに似ています。
SVCS\$1S3LIST はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
SVL\$1S3LIST の詳細については、「[SVL\$1S3LIST](r_SVL_S3LIST.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_S3LIST.html)
## サンプルクエリ
以下の例は、最後に実行されたクエリについて SVCS\$1S3LIST をクエリします。
```
select *
from svcs_s3list
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
# SVCS\$1S3LOG
SVCS\$1S3LOG ビューを使用して、セグメントレベルで Redshift Spectrum クエリに関するトラブルシューティングの詳細を取得します。1 つのセグメントで外部テーブルスキャンを 1 回実行できます。このビューは、SVL\$1S3LOG システムテーブルから派生していますが、同時実行スケーリングクラスターで実行されるクエリのスライスレベルは表示されません。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、SVL ビューがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス SVL を持つビューに似ています。
SVCS\$1S3LOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
SVL\$1S3LOG の詳細については、「[SVL\$1S3LOG](r_SVL_S3LOG.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_S3LOG.html)
## サンプルクエリ
次の例では、最後に実行されたクエリの SVCS\$1S3LOG をクエリします。
```
select *
from svcs_s3log
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
# SVCS\$1S3PARTITION\$1SUMMARY
SVCS\$1S3PARTITION\$1SUMMARY ビューを使用して、セグメントレベルで Redshift Spectrum クエリのパーティションの概要を取得します。1 つのセグメントで外部テーブルスキャンを 1 回実行できます。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、SVL ビューがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス SVL を持つビューに似ています。
SVCS\$1S3PARTITION\$1SUMMARY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
SVL\$1S3PARTITION の詳細については、「[SVL\$1S3PARTITION](r_SVL_S3PARTITION.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_S3PARTITION_SUMMARY.html)
## サンプルクエリ
以下の例は、最後に実行されたクエリに関するパーティションスキャンの詳細を取得します。
```
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
SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY ビューを使用して、システムで実行されたすべての Redshift Spectrum クエリ (S3 クエリ) の概要を取得します。1 つのセグメントで外部テーブルスキャンを 1 回実行できます。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、SVL ビューがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス SVL を持つビューに似ています。
SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
SVL\$1S3QUERY の詳細については、「[SVL\$1S3QUERY](r_SVL_S3QUERY.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_S3QUERY_SUMMARY.html)
## サンプルクエリ
次の例では、最後に実行されたクエリのスキャンステップの詳細を取得します。
```
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
ストリームと並行セグメントの間の関係をリスト表示します。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、STL テーブルがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス STL を持つテーブルに似ています。
SVCS\$1STREAM\$1SEGS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_STREAM_SEGS.html)
## サンプルクエリ
最後に実行したクエリのストリームと並行セグメントの間の関係を表示するには、次のクエリを入力します。
```
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
SVCS\$1UNLOAD\$1LOG を使用して、UNLOAD オペレーションの詳細を取得します。
SVCS\$1UNLOAD\$1LOG は、UNLOAD ステートメントによって作成される各ファイルについて 1 行ずつレコードが作成されます。例えば、UNLOAD で 12 個のファイルが作成された場合、SVCS\$1UNLOAD\$1LOG にはそれに対応する 12 行が作成されます。このビューは、STL\$1UNLOAD\$1LOG システムテーブルから派生していますが、同時実行スケーリングクラスターで実行されるクエリのスライスレベルは表示されません。
**注記**
プレフィックス SVCS のあるシステムビューは、メインクラスターおよび同時実行スケーリングクラスターの両方のクエリに関する詳細を提供します。ビューは、STL テーブルがメインクラスターで実行されたクエリについてのみ情報を提供することを除いて、プレフィックス STL を持つテーブルに似ています。
SVCS\$1UNLOAD\$1LOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVCS_UNLOAD_LOG.html)
## サンプルクエリ
UNLOAD コマンドによって Amazon S3 に書き込まれたファイルのリストを取得するには、UNLOAD が完了した後に Amazon S3 のリストオペレーションを呼び出します。しかし、Amazon S3 のリストオペレーションは進行とともに作成されていくため、この呼び出しが早すぎるとリストが不完全になる場合があります。完成した正式のリストをすぐに取得するには、SVCS\$1UNLOAD\$1LOG をクエリします。
以下のクエリでは、最後に完了されたクエリの UNLOAD によって作成されたファイルのパス名が返されます。
```
select query, substring(path,0,40) as path
from svcs_unload_log
where query = pg_last_query_id()
order by path;
```
このコマンドは、次のサンプル出力を返します。
```
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)
```
# メインクラスターの SVL ビュー
SVL ビューは、STL テーブルへのリファレンスと詳細情報のログを含む Amazon Redshift のシステムビューです。
これらのビューを使用すると、それらのテーブルで検索された一般的なクエリデータにすばやく簡単にアクセスできます。
**注記**
SVL\$1QUERY\$1SUMMARY ビューには、Amazon Redshift によって実行されたクエリに関する情報のみが含まれます。その他のユーティリティや DDL コマンドの情報は含まれません。Amazon Redshift によって実行されたすべてのステートメントの完全なリストと、DDL およびユーティリティコマンドを含めた情報については、SVL\$1STATEMENTTEXT ビューをクエリできます。
**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\$1S3PARTITION](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\$1S3RETRIES](r_SVL_S3RETRIES.md)
+ [SVL\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY](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
自動最適化用に定義されたテーブルに Amazon Redshift によって実行された自動アクションを記録します。
SVL\$1AUTO\$1WORKER\$1ACTION 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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_AUTO_WORKER_ACTION.html)
`status` 列値の例は次のとおりです。
+ スキップ: テーブルが見つかりませんでした。
+ スキップ: 推奨値は空です。
+ スキップ: ソートキー推奨の適用が無効になっています。
+ スキップ: 再試行がテーブルの最大制限を超えています。
+ スキップ: テーブルの列が変更されました。
+ 中止: このテーブルは AUTO ではありません。
+ 中止: このテーブルは最近変換されました。
+ 中止: このテーブルはテーブルサイズのしきい値を超えています。
+ 中止: このテーブルはすでに推奨されているスタイルです。
+ チェックポイント: 進捗状況 *21.9963*％。
## サンプルクエリ
次の例では、結果の行に Amazon Redshift が実行したアクションが表示されます。
```
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
クエリの各クエリセグメントのコンパイル時間と位置を記録します。
SVL\$1COMPILE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
SVL\$1COMPILE には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
SVCS\$1COMPILE の詳細については、「[SVCS\$1COMPILE](r_SVCS_COMPILE.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_COMPILE.html)
## サンプルクエリ
この例では、クエリ 35878 と 35879 が同じ SQL ステートメントを実行します。クエリ 35878 の compile 列では 4 つのクエリセグメントに対して `1` が表示されており、それらのセグメントがコンパイルされたことを示しています。クエリ 35879 の compile 列ではすべてのセグメントについて `0` が表示されており、セグメントを再びコンパイルする必要がなかったことを示しています。
```
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
プロデューサークラスターとコンシューマークラスターの両方でデータ共有への変更を追跡するための統合ビューを記録します。
SVL\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1DATASHARE\$1CHANGE\$1LOG](SYS_DATASHARE_CHANGE_LOG.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_DATASHARE_CHANGE_LOG.html)
## サンプルクエリ
次の例は、SVL\$1DATACHARE\$1CHANGE\$1LOG ビューを示しています。
```
SELECT DISTINCT action
FROM svl_datashare_change_log
WHERE share_object_name LIKE 'tickit%';
action
-----------------------
"ALTER DATASHARE ADD"
```
# SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE
SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE ビューを使用して、クロスリージョンデータ共有クエリによって発生したクロスリージョンデータ転送使用量の概要を取得します。SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE はセグメントレベルで詳細を集計します。
SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE](r_SYS_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_DATASHARE_CROSS_REGION_USAGE.html)
## サンプルクエリ
次の例は、SVL\$1DATASHARE\$1CROSS\$1REGION\$1USAGE ビューを示しています。
```
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
データ共有のアクティビティと使用状況を記録します。このビューは、コンシューマークラスターにのみ関連しています。
SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER](SYS_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_DATASHARE_USAGE_CONSUMER.html)
## サンプルクエリ
次の例は、SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1CONSUMER ビューを示しています。
```
SELECT request_type, status, trim(error) AS error
FROM svl_datashare_usage_consumer
request_type | status | error
----------------+--------+--------
"GET RELATION" | 0 |
```
# SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER
データ共有のアクティビティと使用状況を記録します。このビューは、コンシューマークラスターにのみ関連しています。
SVL\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1DATASHARE\$1USAGE\$1PRODUCER](SYS_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_DATASHARE_USAGE_PRODUCER.html)
## サンプルクエリ
次の例は、SVL\$1DATACHARE\$1USAGE\$1PRODUCER ビューを示しています。
```
SELECT DISTINCT request_type
FROM svl_datashare_usage_producer
WHERE object_name LIKE 'tickit%';
request_type
------------------
"GET RELATION"
```
# SVL\$1FEDERATED\$1QUERY
SVL\$1FEDERATED\$1QUERY ビューは、フェデレーテッドクエリの呼び出しに関する情報を表示するために使用します。
SVL\$1FEDERATED\$1QUERY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_FEDERATED_QUERY.html)
## サンプルクエリ
フェデレーテッドクエリの呼び出しに関する情報を表示するには、次のようなクエリを実行します。
```
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
SVL\$1MULTI\$1STATEMENT\$1VIOLATIONS ビューを使用して、トランザクションブロックの制限に違反するシステムで実行されたすべての SQL コマンドの完全なレコードを取得します。
Amazon Redshift がトランザクションブロックまたはマルチステートメントのリクエスト内で制限する次の SQL コマンドのいずれかを実行すると、違反が発生します。
+ [CREATE DATABASE](r_CREATE_DATABASE.md)
+ [DROP DATABASE](r_DROP_DATABASE.md)
+ [ALTER TABLE APPEND](r_ALTER_TABLE_APPEND.md)
+ [CREATE EXTERNAL TABLE](r_CREATE_EXTERNAL_TABLE.md)
+ DROP EXTERNAL TABLE
+ RENAME EXTERNAL TABLE
+ ALTER EXTERNAL TABLE
+ CREATE TABLESPACE
+ DROP TABLESPACE
+ [ライブラリを作成する](r_CREATE_LIBRARY.md)
+ [DROP LIBRARY](r_DROP_LIBRARY.md)
+ REBUILDCAT
+ INDEXCAT
+ REINDEX DATABASE
+ [VACUUM](r_VACUUM_command.md)
+ [GRANT](r_GRANT.md)
+ [COPY](r_COPY.md)
**注記**
このビューにエントリがある場合は、対応するアプリケーションおよび SQL スクリプトを変更します。アプリケーションコードを変更して、これらの制限された SQL コマンドの使用をトランザクションブロックの外に移動することをお勧めします。さらにサポートが必要な場合は、AWS サポートにお問い合わせください。
SVL\$1MULTI\$1STATEMENT\$1VIOLATIONS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_MULTI_STATEMENT_VIOLATIONS.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、違反がある複数のステートメントを返します。
```
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
SVL\$1MV\$1REFRESH\$1STATUS ビューには、マテリアライズドビューの更新作業用の行が含まれています。
マテリアライズドビューの詳細については、「[Amazon Redshift でのマテリアライズドビュー](materialized-view-overview.md)」を参照してください。
SVL\$1MV\$1REFRESH\$1STATUS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1MV\$1REFRESH\$1HISTORY](SYS_MV_REFRESH_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_MV_REFRESH_STATUS.html)
## サンプルクエリ
マテリアライズドビューの更新ステータスを表示するには、次のクエリを実行します。
```
select * from svl_mv_refresh_status;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
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
SVL\$1QERROR ビューは廃止されました。
# SVL\$1QLOG
SVL\$1QLOG ビューにはデータベースに対して実行されたすべてのクエリのログが含まれます。
Amazon Redshift は [STL\$1QUERY](r_STL_QUERY.md) テーブルから取得した情報の読み込み可能なサブセットとして SVL\$1QLOG ビューを作成します。このテーブルを使用して最近実行されたクエリのクエリ ID を検索したり、クエリが完了するまでにかかった時間を確認します。
SVL\$1QLOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_QLOG.html)
## サンプルクエリ
以下の例では、`userid = 100` のユーザーによって実行された最近 5 つのデータベースクエリのクエリ ID、実行時間、および切り捨てられたクエリテキストが返されます。
```
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)
```
次の例では、キャンセルされたクエリ (**aborted=1**) の SQL スクリプト名 (LABEL 列) と経過時間を返します。
```
select query, elapsed, trim(label) querylabel
from svl_qlog where aborted=1;
query | elapsed | querylabel
-------+----------+-------------------------
16 | 6935292 | alltickittablesjoin.sql
(1 row)
```
# SVL\$1QUERY\$1METRICS
SVL\$1QUERY\$1METRICS は、完了したクエリのメトリクスを表示します。このビューは [STL\$1QUERY\$1METRICS](r_STL_QUERY_METRICS.md) システムテーブルから取得されます。このビューの値は、クエリのモニタリングルールを定義するしきい値を決定する際に役立ちます。詳細については、「[WLM クエリモニタリングルール](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md)」を参照してください。
SVL\$1QUERY\$1METRICS はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_METRICS.html)
# SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY
SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY ビューは、完了したクエリのメトリクスの最大値を示します。このビューは [STL\$1QUERY\$1METRICS](r_STL_QUERY_METRICS.md) システムテーブルから取得されます。このビューの値は、クエリのモニタリングルールを定義するしきい値を決定する際に役立ちます。Amazon Redshift のクエリモニタリングのルールとメトリクスの詳細については、「[WLM クエリモニタリングルール](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md)」を参照してください。
SVL\$1QUERY\$1METRICS\$1SUMMARY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_METRICS_SUMMARY.html)
# SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO
ワークロード管理 (WLM) クエリキューまたはコミットキューで時間がかかったクエリの詳細が示されます。
SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO ビューは、システムによって実行されたクエリをフィルタリングし、ユーザーによって実行されたクエリのみを表示します。
SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO ビューでは、[STL\$1QUERY](r_STL_QUERY.md)、[STL\$1WLM\$1QUERY](r_STL_WLM_QUERY.md)、および [STL\$1COMMIT\$1STATS](r_STL_COMMIT_STATS.md) システムテーブルからの情報の概要が表示されます。
SVL\$1QUERY\$1QUEUE\$1INFO はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_QUEUE_INFO.html)
## サンプルクエリ
次の例は、WLM キューでクエリにかかった時間を示しています。
```
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 は、Amazon Redshift の STL システムテーブルのいくつかを UNION (結合) したものから SVL\$1QUERY\$1REPORT ビューを作成し、完了済みのクエリステップに関する情報を提供します。
このビューは、完了済みのクエリに関する情報を、スライスごと、およびステップごとに分類します。これは、Amazon Redshift クラスターでのノードやスライスの問題のトラブルシューティングに役立ちます。
SVL\$1QUERY\$1REPORT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_REPORT.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、クエリ ID 279 のクエリを実行したときに返される行のデータの偏りを示します。このクエリを使用して、データベースのデータがデータウェアハウスクラスターのスライス全体に均等に分散されているかどうかを確認します。
```
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;
```
このクエリにより返されるデータは、以下のサンプルの出力のようになります。
```
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
SVL\$1QUERY\$1SUMMARY ビューを使用して、クエリの実行についての全般的な情報を確認します。
SVL\$1QUERY\$1SUMMARY ビューには SVL\$1QUERY\$1REPORT ビューからのデータのサブセットが含まれます。SVL\$1QUERY\$1SUMMARY の情報はすべてのノードからの情報の集計であることに注意してください。
**注記**
SVL\$1QUERY\$1SUMMARY ビューには、Amazon Redshift によって実行されたクエリに関する情報のみが含まれます。その他のユーティリティや DDL コマンドの情報は含まれません。Amazon Redshift によって実行されたすべてのステートメントの完全なリストと、DDL およびユーティリティコマンドを含めた情報については、SVL\$1STATEMENTTEXT ビューをクエリできます。
SVL\$1QUERY\$1SUMMARY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY の詳細については、「[SVCS\$1QUERY\$1SUMMARY](r_SVCS_QUERY_SUMMARY.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_SUMMARY.html)
## サンプルクエリ
**クエリステップの処理情報を表示する**
次のクエリは、クエリ 87 の各ステップの基本的な処理情報を示します。
```
select query, stm, seg, step, rows, bytes
from svl_query_summary
where query = 87
order by query, seg, step;
```
このクエリは次のサンプル出力で示されているように、クエリ 87 についての処理情報を取得します。
```
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)
```
**クエリステップがディスクに書き出されたかどうかを確認する**
次のクエリは、クエリ ID 1025 ([SVL\$1QLOG](r_SVL_QLOG.md) を参照して、クエリのクエリ ID の取得方法を確認してください) のクエリのステップがディスクに書き出されたかどうか、またはクエリが完全にインメモリで実行されたかどうかを示します。
```
select query, step, rows, workmem, label, is_diskbased
from svl_query_summary
where query = 1025
order by workmem desc;
```
このクエリは、次のサンプル出力を返します。
```
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)
```
IS\$1DISKBASED の値をスキャンすることで、ディスクに書き出されたクエリステップを確認できます。クエリ 1025 のハッシュステップはディスクで実行されました。ディスクで実行される可能性があるステップは、ハッシュ、集計、ソートステップを含みます。ディスクベースクエリのステップのみを表示するには、前述の例の SQL ステートメントに **and is\$1diskbased = 't'** 句を追加します。
# SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS
SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS を使用して、RA3 ノードへの従来のサイズ変更中のクラスター内の各テーブルについて、移行の進行状況をモニタリングします。サイズ変更操作中のデータ移行の履歴スループットをキャプチャします。RA3 ノードへの従来のサイズ変更について詳しくは、「[従来のサイズ変更](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-operations.html#classic-resize-faster)」を参照してください。
SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1RESTORE\$1LOG](SYS_RESTORE_LOG.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
**注記**
進行状況が `100.00%` または `ABORTED` の行は 7 日後に削除されます。従来のサイズ変更中またはサイズ変更後に削除されたテーブルの行は、引き続き SVL\$1RESTORE\$1ALTER\$1TABLE\$1PROGRESS に表示されることがあります。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_RESTORE_ALTER_TABLE_PROGRESS.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、実行中とキューに登録されたクエリを返します。
```
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
SVL\$1S3LIST ビューを使用して、セグメントレベルで Amazon Redshift Spectrum クエリの詳細を確認します。
SVL\$1S3LIST はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
SVL\$1S3LIST には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_S3LIST.html)
## サンプルクエリ
以下の例は、最後に実行されるクエリについて SVL\$1S3LIST をクエリします。
```
select *
from svl_s3list
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment;
```
# SVL\$1S3LOG
SVL\$1S3LOG ビューを使用して、セグメントおよびノードスライスレベルで Amazon Redshift Spectrum クエリの詳細を確認します。
SVL\$1S3LOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
SVL\$1S3LOG には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_S3LOG.html)
## サンプルクエリ
以下の例は、最後に実行されたクエリについて SVL\$1S3LOG をクエリします。
```
select *
from svl_s3log
where query = pg_last_query_id()
order by query,segment,slice;
```
# SVL\$1S3PARTITION
SVL\$1S3PARTITION ビューを使用して、セグメントおよびノードスライスレベルで Amazon Redshift Spectrum パーティションの詳細を確認します。
SVL\$1S3PARTITION はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
SVL\$1S3PARTITION には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_S3PARTITION.html)
## サンプルクエリ
以下の例は、最後に完了されたクエリに関するパーティションの詳細を取得します。
```
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
SVL\$1S3PARTITION\$1SUMMARY ビューを使用して、セグメントレベルで Redshift Spectrum クエリパーティションの概要を取得します。
SVL\$1S3PARTITION\$1SUMMARY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
SVCS\$1S3PARTITION の詳細については、「[SVCS\$1S3PARTITION\$1SUMMARY](r_SVCS_S3PARTITION_SUMMARY.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_S3PARTITION_SUMMARY.html)
## サンプルクエリ
以下の例は、最後に完了されたクエリに関するパーティションスキャンの詳細を取得します。
```
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
SVL\$1S3QUERY ビューを使用して、セグメントおよびノードスライスレベルで Amazon Redshift Spectrum クエリの詳細を確認します。
SVL\$1S3QUERY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
**注記**
SVL\$1S3QUERY には、メインのプロビジョニング済みクラスターで実行されるクエリのみが含まれます。同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間で実行されるクエリは含まれていません。メインクラスターと、同時実行スケーリングクラスターやサーバーレス名前空間の両方で実行されるクエリの説明プランにアクセスするには、SYS モニタリングビュー [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) を使用することをお勧めします。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_S3QUERY.html)
## サンプルクエリ
以下の例は、最後に完了されたクエリに関するスキャンステップの詳細を取得します。
```
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
SVL\$1S3QUERY\$1SUMMARY ビューを使用して、システムで実行されたすべての Amazon Redshift Spectrum クエリ (S3 クエリ) 概要を取得します。SVL\$1S3QUERY\$1SUMMARY は、SVL\$1S3QUERY の詳細をセグメントレベルで集計します。
SVL\$1S3QUERY\$1SUMMARY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_EXTERNAL_QUERY_DETAIL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY については、「[SVCS\$1S3QUERY\$1SUMMARY](r_SVCS_S3QUERY_SUMMARY.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_S3QUERY_SUMMARY.html)
## サンプルクエリ
以下の例は、最後に完了されたクエリに関するスキャンステップの詳細を取得します。
```
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\$1S3RETRIES
SVL\$1S3RETRIES ビューを使用して、Amazon S3 に基づく Amazon Redshift Spectrum クエリが失敗した理由に関する情報を入手します。
SVL\$1S3RETRIES はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_S3RETRIES.html)
## サンプルクエリ
次の例では、失敗した S3 クエリに関するデータを取得します。
```
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\$1SIMPLIFY
システムビュー SVL\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY をクエリして、COPY コマンドを使用して、簡略化された空間ジオメトリオブジェクトに関する情報を取得できます。シェープファイルで COPY を使用する場合、SIMPLIFY `tolerance`、SIMPLIFY AUTO、および SIMPLIFY AUTO `max_tolerance` の取り込みオプションを指定できます。簡略化の結果は SVL\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY システムビューに要約されます。
SIMPLIFY AUTO `max_tolerance` が設定されている場合、このビューには、最大サイズを超えた各ジオメトリの行が含まれます。SIMPLIFY `tolerance` が設定されている場合、COPY オペレーション全体の 1 行が保存されます。この行は、COPY クエリ ID と指定された簡略化の許容値を参照します。
SVL\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1SPATIAL\$1SIMPLIFY](SYS_SPATIAL_SIMPLIFY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_SPATIAL_SIMPLIFY.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、COPY で簡略化されたレコードのリストを返します。
```
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
システムビュー SVL\$1SPECTRUM\$1SCAN\$1ERROR をクエリして Redshift Spectrum スキャンエラーに関する情報を取得することができます。
SVL\$1SPECTRUM\$1SCAN\$1ERROR はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1EXTERNAL\$1QUERY\$1ERROR](SYS_EXTERNAL_QUERY_ERROR.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
ログに記録されたエラーのサンプルを表示します。デフォルトは、クエリあたり 10 エントリです。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_SPECTRUM_SCAN_ERROR.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、データ処理操作が実行された行のリストを返します。
```
SELECT * FROM svl_spectrum_scan_error;
```
クエリによって以下のような結果が返されます。
```
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
SVL\$1STATEMENTTEXT ビューを使用して、システムで実行されたすべての SQL コマンドの完全な記録を取得します。
SVL\$1STATEMENTTEXT ビューには[STL\$1DDLTEXT](r_STL_DDLTEXT.md)、[STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md)、[STL\$1UTILITYTEXT](r_STL_UTILITYTEXT.md) テーブルのすべての行の統合が含まれます。また、このビューには STL\$1QUERY テーブルの結合も含まれます。
SVL\$1STATEMENTTEXT はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_STATEMENTTEXT.html)
## サンプルクエリ
次のクエリでは、2009 年 6 月 16 日に実行された DDL ステートメントを返します。
```
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;
...
```
### ストアド SQL の再構築
SVL\$1STATEMENTTEXT の `text` 列に保存されている SQL を再構築するには、SELECT ステートメントを実行して、`text` 列の 1 つ以上の部分から SQL を作成します。再構築された SQL を実行する前に、特殊文字 (`\n`) がある場合は、改行に置き換えます。次の SELECT ステートメントの結果は、`query_statement`フィールドに再構築された SQL の行です。
```
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();
```
例えば、次のクエリでは 3 つの列を選択します。クエリ自体は 200 文字より長く、SVL\$1STATEMENTTEXT の部分に保存されます。
```
select
1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,
3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234
FROM stl_querytext;
```
この例では、クエリは SVL\$1STATEMENTTEXT の `text` 列の 2 つの部分 (行) に保存されます。
```
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;
```
STL\$1STATEMENTTEXT に保存された SQL を再構築するには、次の SQL を実行します。
```
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();
```
再構築された SQL をクライアントで使用するには、特殊文字 (`\n`) を改行に置き換えます。
```
text
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
select\n1 AS a0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n2 AS b0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890,\n3 AS b012345678901234567890123456789012345678901234\nFROM stl_querytext;
```
# SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL
システムビュー SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL をクエリして、ストアドプロシージャコールに関する開始時刻、終了時刻、およびコールがキャンセルされたかどうかなどの情報を取得できます。ストアドプロシージャ呼び出しごとにクエリ ID を受け取ります。
SVL\$1STORED\$1PROC\$1CALL はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1PROCEDURE\$1CALL](SYS_PROCEDURE_CALL.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_STORED_PROC_CALL.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、降順の経過時間と、過去 1 日のストアドプロシージャ呼び出しの完了ステータスを返します。
```
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
システムビュー SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES を照会して、ストアドプロシージャメッセージに関する情報を取得できます。ストアドプロシージャコールがキャンセルされた場合でも、発生したメッセージがログに記録されます。ストアドプロシージャ呼び出しごとにクエリ ID を受け取ります。ログ記録されるメッセージの最小レベルを設定する方法の詳細については、stored\$1proc\$1log\$1min\$1messages を参照してください。
SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1PROCEDURE\$1MESSAGES](SYS_PROCEDURE_MESSAGES.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_STORED_PROC_MESSAGES.html)
## サンプルクエリ
次の SQL ステートメントは、SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES を使用して発行されたメッセージを確認する方法を示しています。
```
-- 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
```
次の SQL ステートメントは、ストアドプロシージャの作成時に、SET オプションと SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES を使用して発行されたメッセージを表示する方法を示します。test\$1proc() には最低ログレベルの NOTICE があるため、SVL\$1STORED\$1PROC\$1MESSAGES には、NOTICE、WARNING、EXCEPTION レベルのメッセージのみが記録されます。
```
-- 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
ユーザーがプロセスをキャンセルまたは終了した時刻を記録します。
SELECT PG\$1TERMINATE\$1BACKEND(*pid*)、SELECT PG\$1CANCEL\$1BACKEND(*pid*)、および CANCEL *pid* は、SVL\$1TERMINATE にログのエントリを作成します。
SVL\$1TERMINATE 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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_TERMINATE.html)
次のコマンドでは、キャンセルされた最新のクエリが表示されます。
```
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
システムで定義された、ユーザー定義関数 (UDF) の実行時に生成するエラーと警告メッセージを記録します。
SVL\$1UDF\$1LOG はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1UDF\$1LOG](SYS_UDF_LOG.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_UDF_LOG.html)
## サンプルクエリ
次の例では UDF がシステム定義されたエラーをどのように処理するかを示します。最初のブロックは、引数の逆を返す UDF 関数の定義を示します。2 番目のブロックに示すように、関数を実行して引数を 0 に指定すると、関数はエラーを返します。3 番目のステートメントは、SVL\$1UDF\$1LOG とログされたエラーメッセージを読み取ります
```
-- 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
```
次の例では、UDF にログされたメッセージと警告メッセージを追加することで、ゼロで分割された操作がエラーメッセージで停止する代わりに警告メッセージとなります。
```
-- 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;
```
次の例は、関数を実行し、その後 SVL\$1UDF\$1LOG をクエリしていうメッセージを表示します。
```
-- 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
SVL\$1USER\$1INFO ビューを使用して、Amazon Redshift データベースユーザーに関するデータを取得できます。
SVL\$1USER\$1INFO はスーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_USER_INFO.html)
## サンプルクエリ
次のコマンドは SVL\$1USER\$1INFO からユーザー情報を取得します。
```
SELECT * FROM SVL_USER_INFO;
```
# SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE
SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE ビューはバキューム処理の実行後にテーブルに割り当てられるデータブロックのパーセントを示します。このパーセント数は再利用されたディスクスペースの量を示します。バキューム処理ユーティリティの詳細については、[VACUUM](r_VACUUM_command.md) コマンドを参照してください。
SVL\$1VACUUM\$1PERCENTAGE はスーパーユーザーのみに表示されます。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。
このテーブルの一部またはすべてのデータは、SYS モニタリングビュー [SYS\$1VACUUM\$1HISTORY](SYS_VACUUM_HISTORY.md) でも確認できます。SYS モニタリングビューのデータは、使いやすく理解しやすいようにフォーマットされます。クエリには、SYS モニタリングビューを使用することをお勧めします。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_SVL_VACUUM_PERCENTAGE.html)
## サンプルクエリ
次のクエリは、テーブル 100238 での具体的な処理のパーセントを示します。
```
select * from svl_vacuum_percentage
where table_id=100238 and xid=2200;
xid | table_id | percentage
-----+----------+------------
1337 | 100238 | 60
(1 row)
```
バキューム処理後、テーブルには元のブロックの 60% が含まれます。
# システムカタログテーブル
**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)
+ [カタログテーブルへのクエリの実行](c_join_PG.md)
システムカタログは、テーブルと列に関する情報などのスキーマメタデータを格納します。システムカタログテーブルには PG プレフィックスが付けられています。
Amazon Redshift ユーザーは、標準の PostgreSQL カタログテーブルにアクセスできます。PostgreSQL システムカタログの詳細については、「[PostgreSQL System Tables](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalogs.html#CATALOGS-OVERVIEW)」を参照してください。
# PG\$1ATTRIBUTE\$1INFO
PG\$1ATTRIBUTE\$1INFO は、PostgreSQL カタログテーブル PG\$1ATTRIBUTE と内部カタログテーブル PG\$1ATTRIBUTE\$1ACL 上に構築された Amazon Redshift システムビューです。PG\$1ATTRIBUTE\$1INFO には、テーブルまたはある場合は、列アクセス制御リストを含むビューの列に関する詳細が含まれます。
## テーブルの列
PG\$1ATTRIBUTE\$1INFO には、PG\$1ATTRIBUTE の列に加えて、次の列が表示されます。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_PG_ATTRIBUTE_INFO.html)
# PG\$1CLASS\$1INFO
PG\$1CLASS\$1INFO は、PostgreSQL のカタログテーブル PG\$1CLASS と PG\$1CLASS\$1EXTENDED に基づいて構築された Amazon Redshift システムビューです。PG\$1CLASS\$1INFO には、テーブル作成時間と現在の分散スタイルに関する詳細が含まれます。詳細については、「[クエリ最適化のためのデータのディストリビューション](t_Distributing_data.md)」を参照してください
PG\$1CLASS\$1INFO はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
PG\$1CLASS\$1INFO は、PG\$1CLASS の列に加えて、以下の列を示します。PG\$1CLASS\$1INFO テーブルでは、PG\$1CLASS の `oid` 列は `reloid` と呼ばれます。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_PG_CLASS_INFO.html)
テーブルの現在の分散スタイルは、PG\$1CLASS\$1INFO の RELEFFECTIVEDISTSTYLE 列に示されます。テーブルが自動分散を使用する場合、RELEFFECTIVEDISTSTYLE は 10、11、または 12 です。これは、効率的な分散スタイルが AUTO (ALL)、AUTO (EVEN)、または AUTO (KEY) のどれであるかを示します。テーブルが自動分散を使用する場合、分散スタイルは当初 AUTO (ALL) と表示され、その後テーブルが大きくなると AUTO (EVEN) に変わり、列が分散キーとして有効と見なされると AUTO (KEY) と表示されます。
次の表は、RELEFFECTIVEDISTSTYLE 列に含まれる各値の分散スタイルを示しています。
| RELEFFECTIVEDISTSTYLE | 現在の分散スタイル |
| --- | --- |
| 0 | EVEN |
| 1 | KEY |
| 8 | ALL |
| 10 | AUTO (ALL) |
| 11 | AUTO (EVEN) |
| 12 | AUTO (KEY) |
## 例
次のクエリでは、カタログ内のテーブルの現在の分散スタイルが返ります。
```
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 は、PostgreSQL カタログテーブル PG\$1DATABASE を拡張する Amazon Redshift システムビューです。
PG\$1DATABASE\$1INFO はすべてのユーザーに表示されます。
## テーブルの列
PG\$1DATABASE\$1INFO には、PG\$1DATABASE の列に加えて、次の列が含まれます。PG\$1DATABASE\$1INFO テーブルでは、PG\$1DATABASEの `oid` 列は `datid` と呼ばれます。詳細については、[PostgreSQL ドキュメント](https://www.postgresql.org/docs/8.0/catalog-pg-database.html)を参照してください。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_PG_DATABASE_INFO.html)
# PG\$1DEFAULT\$1ACL
デフォルトのアクセス権限に関する情報を格納します。デフォルトのアクセス権限の詳細については、「[ALTER DEFAULT PRIVILEGES](r_ALTER_DEFAULT_PRIVILEGES.md)」参照してください。
PG\$1DEFAULT\$1ACL はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_PG_DEFAULT_ACL.html)
## 例
次のクエリはデータベースに対して定義されているすべてのデフォルト権限を返します。
```
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
```
前の例の結果は、ユーザー `admin` が `tickit` スキーマで作成するすべての新しいテーブルにおいて、`admin`が `user1` には SELECT 権限を、`group1`には INSERT 権限を、`user2`には UPDATE 権限を付与することを示します。
# PG\$1EXTERNAL\$1SCHEMA
外部スキーマの情報を保存します。
PG\$1EXTERNAL\$1SCHEMA はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できます。通常のユーザーはアクセスできるメタデータのみを表示できます。詳細については、「[CREATE EXTERNAL SCHEMA](r_CREATE_EXTERNAL_SCHEMA.md)」を参照してください。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_PG_EXTERNAL_SCHEMA.html)
## 例
以下の例に示しているのは、外部スキーマの詳細です。
```
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
ユーザー定義のライブラリに関する情報を格納します。
PG\$1LIBRARY はすべてのユーザーに表示されます。スーパーユーザーはすべての行を表示できますが、通常のユーザーは自分のデータのみを表示できます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_PG_LIBRARY.html)
## 例
次の例では、ユーザーがインストールしたライブラリの情報を返します。
```
select * from pg_library;
name | language_oid | file_store_id | owner
-----------+--------------+---------------+------
f_urlparse | 108254 | 2000 | 100
```
# PG\$1PROC\$1INFO
PG\$1PROC\$1INFO は、PostgreSQL カタログテーブル PG\$1PROC と内部カタログテーブル PG\$1PROC\$1EXTENDED に構築された Amazon Redshift システムビューです。PG\$1PROC\$1INFO には、出力引数に関する情報 (ある場合) など、ストアドプロシージャおよび関数に関する詳細が含まれます。
## テーブルの列
PG\$1PROC\$1INFO は、PG\$1PROC の列に加えて、以下の列を示します。PG\$1PROC\$1INFO テーブルでは、PG\$1PROC の `oid` 列は `prooid` と呼ばれます。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_PG_PROC_INFO.html)
PG\$1PROC\$1INFO のフィールド proargnames には、すべての型の引数 (OUT や INOUT など) の名前が含まれます。
# PG\$1STATISTIC\$1INDICATOR
最後の ANALYZE 以降に挿入または削除された行数に関する情報を保存します。PG\$1STATISTIC\$1INDICATOR テーブルは DML オペレーションの後で頻繁に更新されるので、統計は概算です。
PG\$1STATISTIC\$1INDICATOR は、スーパーユーザーのみに表示されます。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
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_PG_STATISTIC_INDICATOR.html)
## 例
次の例では、最後の ANALYZE 以降に変更されたテーブルの情報を返します。
```
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
テーブルの列に関する情報を格納します。
PG\$1TABLE\$1DEF は、テーブルに関してユーザーに表示される情報のみを返します。もし PG\$1TABLE\$1DEF が予期した結果を返さない場合、該当のスキーマを含むように [search\$1path](r_search_path.md) パラメータが正しく設定されていることを確認します。
[SVV\$1TABLE\$1INFO](r_SVV_TABLE_INFO.md) を使用すると、データ分散スキュー、キー分散スキュー、テーブルサイズ、統計情報など、テーブルに関するより包括的な情報を表示することができます。
## テーブルの列
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_PG_TABLE_DEF.html)
## 例
次に、LINEORDER\$1COMPOUND テーブルの複合ソートキーの列の例を示します。
```
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)
```
次に、LINEORDER\$1INTERLEAVED テーブルのインターリーブソートキーの列の例を示します。
```
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 は、検索パスに含まれているスキーマのテーブルの情報のみを返します。詳細については、「[search\$1path](r_search_path.md)」を参照してください
例えば、新しいスキーマと新しいテーブルを作成し、PG\$1TABLE\$1DEF にクエリを実行するとします。
```
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
----------+---------+------+------+----------+---------+---------+--------
```
このクエリは、新しいテーブルの列を返しません。`search_path` の設定を検証します。
```
show search_path;
search_path
---------------
$user, public
(1 row)
```
`demo` スキーマを検索パスに追加し、クエリを再度実行します。
```
set search_path to '$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 は、ユーザー ID やパスワードの有効期限などのユーザー情報が表示される Amazon Redshift システムビューです。
PG\$1USER\$1INFO は、スーパーユーザーだけが閲覧できます。
## テーブルの列
PG\$1USER\$1INFO には、次の列が含まれています。詳細については、[PostgreSQL ドキュメント](https://www.postgresql.org/docs/8.0/view-pg-user.html)を参照してください。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/pg_user_info.html)
# カタログテーブルへのクエリの実行
**Topics**
+ [カタログクエリの例](c_join_PG_examples.md)
通常、カタログテーブルとビュー (名前が **PG\$1** で始まる関係) を Amazon Redshift テーブルとビューに結合できます。
カタログテーブルは、Amazon Redshift がサポートしない多数のデータ型を使用します。クエリでカタログテーブルを Amazon Redshift テーブルに結合するときは、次のデータ型がサポートされます。
+ ブール
+ "char"
+ float4
+ int2
+ int4
+ int8
+ name
+ oid
+ text
+ varchar
サポートされないデータ型を持つ列を明示的または暗黙的に参照する結合クエリを記述すると、クエリはエラーを返します。カタログテーブルの一部で使用される SQL 関数も、PG\$1SETTINGS および PG\$1LOCKS テーブルで使用されるものを除いてサポートされません。
例えば、PG\$1STATS テーブルに対し、Amazon Redshift テーブルとの結合でクエリを実行することはできません。これは、関数がサポートされていないためです。
次のカタログテーブルとビューは、Amazon Redshift テーブルの情報に結合できる有益な情報を提供します。これらのテーブルの一部では、データ型と関数の制約のため、部分的なアクセスのみが許可されます。部分的にアクセス可能なテーブルにクエリを実行するときは、列を慎重に選択または参照してください。
次のテーブルは完全にアクセス可能で、サポートされない型または関数は含まれません。
+ [pg\$1attribute](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\$1depend](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)
次のテーブルは部分的にアクセス可能で、サポートされない型、関数、および切り捨てられたテキスト列をいくつか含みます。テキスト列の値は varchar(256) 値に切り捨てられます。
+ [pg\$1class](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-class.html)
+ [pg\$1constraint](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\$1statistic](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)
ここにリストされていないカタログテーブルはアクセス不可能であるか、Amazon Redshift 管理者にとって有益でない可能性があります。ただし、Amazon Redshift テーブルへの結合がクエリに含まれていない場合は、任意のカタログテーブルまたはビューに対してオープンにクエリを実行できます。
Postgres カタログテーブルの OID 列を結合列として使用できます。例えば、結合条件 `pg_database.oid = stv_tbl_perm.db_id` は、STV\$1TBL\$1PERM テーブルで表示される DB\$1ID 列を持つ各 PG\$1DATABASE 行の内部データベースオブジェクト ID に一致します。OID 列は、テーブルからの選択時に表示されない内部プライマリキーです。カタログビューには OID 列はありません。
一部の Amazon Redshift 関数は、コンピューティングノードのみで実行される必要があります。ユーザーが作成したテーブルをクエリが参照すると、コンピューティングノードで SQL が実行されます。
カタログテーブルのみを参照するクエリ (PG\$1TABLE\$1DEF など、PG プレフィックスを持つテーブル) またはテーブルを参照しないクエリは、リーダーノードのみで実行されます。
コンピューティングノード関数を使用するクエリがユーザー定義のテーブルまたは Amazon Redshift システムテーブルを参照しない場合、次のエラーが返されます。
```
[Amazon](500310) Invalid operation: One or more of the used functions must be applied on at least one user created table.
```
# カタログクエリの例
次のクエリは、カタログテーブルのクエリを実行して Amazon Redshift データベースに関する有益な情報を取得できるいくつかの方法を示しています。
## テーブル ID、データベース名、スキーマ名、テーブル名の参照
次のビュー定義は、STV\$1TBL\$1PERM システムテーブルを PG\$1CLASS、PG\$1NAMESPACE、および PG\$1DATABASE システムカタログテーブルと統合し、テーブル ID、データベース名、スキーマ名、テーブル名を返します。
```
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;
```
次の例は、テーブル ID 117855 の情報を返します。
```
select * from tables_vw where table_id = 117855;
```
```
table_id | db_name | schema_name | table_name
---------+-----------+-------------+-----------
117855 | dev | public | customer
```
## Amazon Redshift テーブルごとの列数のリスト
次のクエリは、カタログテーブルを結合して、各 Amazon Redshift テーブルに含まれる列の数を調べます。Amazon Redshift テーブル名は、PG\$1TABLES と STV\$1TBL\$1PERM の両方に保存されます。可能であれば、PG\$1TABLES を使用して Amazon Redshift テーブル名を返します。
このクエリには Amazon Redshift テーブルは関連しません。
```
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)
```
## データベースのスキーマとテーブルのリスト
次のクエリは STV\$1TBL\$1PERM をいくつかの PG テーブルに結合し、TICKIT データベースのテーブルのリストとそのスキーマ名 (NSPNAME 列) を返します。このクエリは、各テーブルの行の合計数も返します。(このクエリは、システムの複数のスキーマに同じテーブル名がある場合に役立ちます。)
```
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)
```
## テーブル ID、データ型、列名、およびテーブル名のリスト
次のクエリは、各ユーザーテーブルとその列に関するいくつかの情報 (各列のテーブル ID、テーブル名、列名、およびデータ型) をリストします。
```
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
...
```
## テーブルの各列のデータブロック数のカウント
次のクエリは、STV\$1BLOCKLIST テーブルを PG\$1CLASS に結合し、SALES テーブルの列のストレージ情報を返します。
```
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)
```