

 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。

# STL\_INSERT
<a name="r_STL_INSERT"></a>

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\_INSERT 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\_INSERT 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\_QUERY\_DETAIL](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
<a name="r_STL_INSERT-table-columns"></a>


| 列名  | データ型  | 説明  | 
| --- | --- | --- | 
| userid | integer | エントリを生成したユーザーの ID。 | 
| query | integer | クエリ ID。クエリ列は、他の各種システムテーブルおよびビューを結合するために使用できます。 | 
| slice | integer | クエリが実行されていたスライスを識別する番号。 | 
| segment | integer | クエリセグメントを識別する番号。 | 
| step | integer | 実行されたクエリステップ。 | 
| starttime | timestamp | UTC で表されたクエリの開始時間。合計時間にはキューイングと実行が含まれます。秒の小数部は 6 桁の精度で表されます。例: 2009-06-12 11:29:19.131358。 | 
| endtime | timestamp | クエリの実行が完了した時刻 (UTC)。合計時間にはキューイングと実行が含まれます。秒の小数部は 6 桁の精度で表されます。例: 2009-06-12 11:29:19.131358。 | 
| tasknum | integer | ステップ実行に割り当てられたクエリタスク処理の数。 | 
| rows | bigint | 処理された合計行数。 | 
| tbl | integer | テーブル ID。 | 
| inserted\_mega\_value | character(1) | この情報は、内部使用に限定されています。この情報は、特定の挿入ステップで大きな値を挿入したかどうかを示します。大きな値は複数のブロックに格納されます。ブロックサイズはデフォルトで 1 MB で、大きな値とは、デフォルト設定で 1 MB より大きい値です。 | 

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

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)
```