Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

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

SYS\$1LUDF\$1DETAIL은 특정 쿼리에 사용된 Lambda 사용자 정의 함수(LUDF)에 대한 정보와 지표를 기록합니다.

SYS\$1LUDF\$1DETAIL은 수퍼유저에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.

## 테이블 열
<a name="SYS_LUDF_DETAIL-table-columns"></a>

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

## 샘플 쿼리
<a name="SYS_LUDF_DETAIL-sample-queries"></a>

다음 예제에서는 쿼리에서 Lambda UDF를 사용한 다음 SYS\$1LUDF\$1DETAIL 뷰를 쿼리하여 함수 실행 세부 정보를 보는 방법을 보여줍니다.

```
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;
```

샘플 출력은 다음과 같습니다.

```
 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)
```