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。
# SVCS\_PLAN\_INFO
SVCS\_PLAN\_INFO 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\_PLAN\_INFO 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
| 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。 |
| nodeid | integer | クエリの実行における 1 つ以上のステップに対応するノードの計画ノード識別子。 |
| segment | integer | クエリセグメントを識別する番号。 |
| step | integer | クエリステップを識別する番号。 |
| locus | integer | ステップが実行される場所。コンピューティングノード上にある場合は 0、リーダーノード上にある場合は 1。 |
| plannode | integer | 計画ノードの列挙値。計画ノードの列挙値については、次の表を参照してください ([SVCS\_EXPLAIN](r_SVCS_EXPLAIN.md) の PLANNODE 列には計画ノードのテキストが格納されます)。 |
| startupcost | double precision | このステップの最初の行を返すのにかかる相対的コストの推定値。 |
| totalcost | double precision | ステップの実行にかかる相対的コストの推定値。 |
| rows | bigint | ステップによって生成される行数の推定値。 |
| バイト | bigint | ステップによって生成されるバイト数の推定値。 |
## サンプルクエリ
次の例は、EXPLAIN コマンドの使用と SVCS\_PLAN\_INFO 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)
```