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.
# SVCS\_UNLOAD\_LOG
SVCS\_UNLOAD\_LOG를 사용하여 UNLOAD 작업에 대한 세부 정보를 가져옵니다.
SVCS\_UNLOAD\_LOG는 UNLOAD 문에서 생성되는 각 파일마다 행 1개를 기록합니다. 예를 들어, UNLOAD를 실행하여 파일 12개가 생성된다면 SVCS\_UNLOAD\_LOG에 포함되는 해당 행의 수도 12개입니다. 이 뷰는 STL\_UNLOAD\_LOG 시스템 테이블에서 파생되지만 동시성 확장 클러스터에서 실행된 쿼리에 대한 조각 수준을 표시하지 않습니다.
**참고**
접두사 SVCS를 포함하는 시스템 뷰는 동시성 확장 클러스터와 기본 클러스터 모두의 쿼리에 대한 세부 정보를 제공합니다. 이 뷰는 접두사 STL을 포함하는 테이블과 유사합니다. 단, STL 테이블은 기본 클러스터에서 실행된 쿼리에 대한 정보만 제공합니다.
SVCS\_UNLOAD\_LOG는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
| 열 이름 | 데이터 유형 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| userid | 정수 | 항목을 생성한 사용자의 ID입니다. |
| 쿼리 | 정수 | 쿼리 ID입니다. |
| pid | 정수 | 쿼리 문과 연결된 프로세스 ID입니다. |
| 경로 | character(1280) | 파일의 전체 Amazon S3 객체 경로. |
| start\_time | timestamp | UNLOAD 작업의 시작 시간입니다. |
| end\_time | timestamp | UNLOAD 작업의 종료 시간입니다. |
| line\_count | bigint | 파일로 언로드되는 라인(행)의 수입니다. |
| transfer\_size | bigint | 전송되는 바이트 수입니다. |
| file\_format | character(10) | 언로드된 파일의 형식입니다. |
## 샘플 쿼리
UNLOAD 명령으로 Amazon S3에 작성된 파일 목록을 가져오려면 UNLOAD 작업을 마친 후 Amazon S3 목록 작업을 호출하면 됩니다. 하지만 Amazon S3 목록 작업은 최종 일관성(eventually consistent)을 따르기 때문에 호출을 얼마나 빠르게 실행하는가에 따라 목록이 불안정할 수 있습니다. 믿을 수 있는 완전한 목록을 바로 가져오려면 SVCS\_UNLOAD\_LOG에 대한 쿼리를 실행하십시오.
다음은 마지막으로 완료된 쿼리에 대해 UNLOAD로 생성된 파일의 경로 이름을 반환하는 쿼리입니다.
```
select query, substring(path,0,40) as path
from svcs_unload_log
where query = pg_last_query_id()
order by path;
```
위의 명령은 다음과 같은 샘플 출력을 반환합니다.
```
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)
```