O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de UDFs do Python a partir do Patch 198. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente até 30 de junho de 2026. Para ter mais informações, consulte a [publicação de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
# SYS\$1QUERY\$1DETAIL
Use SYS\$1QUERY\$1DETAIL para visualizar detalhes de consultas em vários níveis de métrica, com cada linha representando detalhes sobre uma consulta do WLM específica em um determinado nível de métrica. Essa visualizações contém muitos tipos de consultas, como DDL, DML e comandos de utilitário (por exemplo, copiar e descarregar). Algumas colunas podem não ser relevantes, conforme o tipo de consulta. Por exemplo, external\$1scanned\$1bytes não é relevante para tabelas internas.
SYS\$1QUERY\$1HISTORY é visível a todos os usuários. Os superusuários podem ver todas as linhas; usuários regulares podem ver somente seus próprios dados. Para obter mais informações, consulte [Visibilidade de dados em tabelas e visualizações de sistema](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**nota**
Para verificar se uma transação que contém a consulta executada foi confirmada com êxito, é necessário realizar uma operação de junção entre as tabelas do sistema e a tabela `sys_transaction_history`. Por exemplo:
```
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;
```
## Colunas da tabela
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_DETAIL.html)
## Observações de uso
SYS\$1QUERY\$1DETAIL pode conter métricas no nível de etapa, fluxo, segmento e consulta secundária. Além de usar a coluna metrics\$1level como referência, você pode visualizar os campos step\$1id, segment\$1id e stream\$1id de acordo com a tabela a seguir para ver qual nível de métrica uma determinada linha está mostrando.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/SYS_QUERY_DETAIL.html)
## Consultas de exemplo
O exemplo a seguir retorna a saída de SYS\$1QUERY\$1DETAIL.
A consulta a seguir mostra os detalhes dos metadados da consulta no nível da etapa, incluindo o nome da etapa, input\$1bytes, output\$1bytes, input\$1rows, output\$1rows.
```
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;
```
Exemplo de resultado.
```
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
```
Para visualizar as tabelas no banco de dados na ordem das mais para as menos usadas, use o exemplo a seguir. Substitua *sample\$1data\$1dev* por seu próprio banco de dados. Observe que essa consulta contará as consultas a partir da criação do cluster, mas os dados de visualização do sistema não serão salvos quando faltar espaço no data warehouse.
```
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 |
+---------------------------------+-------+
```
O exemplo a seguir mostra os vários níveis de métrica para uma única consulta do WLM.
```
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)
```