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/).
# STV\$1BLOCKLIST
A tabela STV\$1BLOCKLIST contém o número de blocos de disco de 1 MB que são usados por cada fatia, tabela ou coluna em um banco de dados.
Use consultas agregadas com a STV\$1BLOCKLIST, como mostram os exemplos a seguir, para determinar o número de blocos de disco de 1 MB alocados por banco de dados, tabela, fatia ou coluna. Você também pode usar a [STV\$1PARTITIONS](r_STV_PARTITIONS.md) para visualizar informações resumidas sobre a utilização do disco.
STV\$1BLOCKLIST é visível somente aos superusuários. Para obter mais informações, consulte [Visibilidade de dados em tabelas e visualizações de sistema](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).
**nota**
STV\$1BLOCKLIST registra somente blocos pertencentes ao cluster provisionado ou namespace sem servidor. Se o banco de dados incluir blocos compartilhados de um produtor de unidade de compartilhamento de dados, esses blocos não serão incluídos em STV\$1BLOCKLIST. Para obter mais informações sobre unidades de compartilhamento de dados, acesse [Compartilhamento de dados no Amazon Redshift](datashare-overview.md).
## Colunas da tabela
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/redshift/latest/dg/r_STV_BLOCKLIST.html)
## Consultas de exemplo
A tabela STV\$1BLOCKLIST possui uma linha para cada bloco de disco alocado, de maneira que uma consulta que selecione todas as linhas pode retornar um número muito grande de linhas. Recomendamos usar somente consultas agregadas com a STV\$1BLOCKLIST.
A exibição [SVV\$1DISKUSAGE](r_SVV_DISKUSAGE.md) fornece informações semelhantes em um formato mais fácil de usar. Entretanto, o exemplo a seguir demonstra uma forma de utilizar a tabela STV\$1BLOCKLIST.
Para determinar o número de blocos de 1 MB usados para cada coluna na tabela VENUE, digite a seguinte consulta:
```
select col, count(*)
from stv_blocklist, stv_tbl_perm
where stv_blocklist.tbl = stv_tbl_perm.id
and stv_blocklist.slice = stv_tbl_perm.slice
and stv_tbl_perm.name = 'venue'
group by col
order by col;
```
Essa consulta retorna o número de blocos de 1 MB alocados para cada coluna na tabela VENUE, como mostram os seguintes dados de exemplo:
```
col | count
-----+-------
0 | 4
1 | 4
2 | 4
3 | 4
4 | 4
5 | 4
7 | 4
8 | 4
(8 rows)
```
A consulta a seguir mostra se os dados da tabelas são distribuídos de fato por todas as fatias:
```
select trim(name) as table, stv_blocklist.slice, stv_tbl_perm.rows
from stv_blocklist,stv_tbl_perm
where stv_blocklist.tbl=stv_tbl_perm.id
and stv_tbl_perm.slice=stv_blocklist.slice
and stv_blocklist.id > 10000 and name not like '%#m%'
and name not like 'systable%'
group by name, stv_blocklist.slice, stv_tbl_perm.rows
order by 3 desc;
```
Essa consulta produz os seguintes dados de saída como exemplo, mostrando a distribuição de dados uniforme para a tabela com o maior número de linhas:
```
table | slice | rows
----------+-------+-------
listing | 13 | 10527
listing | 14 | 10526
listing | 8 | 10526
listing | 9 | 10526
listing | 7 | 10525
listing | 4 | 10525
listing | 17 | 10525
listing | 11 | 10525
listing | 5 | 10525
listing | 18 | 10525
listing | 12 | 10525
listing | 3 | 10525
listing | 10 | 10525
listing | 2 | 10524
listing | 15 | 10524
listing | 16 | 10524
listing | 6 | 10524
listing | 19 | 10524
listing | 1 | 10523
listing | 0 | 10521
...
(180 rows)
```
A consulta a seguir determina se um bloco com marca de exclusão está confirmado no disco:
```
select slice, col, tbl, blocknum, newblock
from stv_blocklist
where tombstone > 0;
slice | col | tbl | blocknum | newblock
-------+-----+--------+----------+----------
4 | 0 | 101285 | 0 | 1
4 | 2 | 101285 | 0 | 1
4 | 4 | 101285 | 1 | 1
5 | 2 | 101285 | 0 | 1
5 | 0 | 101285 | 0 | 1
5 | 1 | 101285 | 0 | 1
5 | 4 | 101285 | 1 | 1
...
(24 rows)
```