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/). 

# SVV\$1DISKUSAGE
<a name="r_SVV_DISKUSAGE"></a>

O Amazon Redshift cria a exibição do sistema SVV\$1DISKUSAGE unindo as tabelas STV\$1TBL\$1PERM e STV\$1BLOCKLIST. A exibição SVV\$1DISKUSAGE contém informações sobre a alocação de dados para as tabelas de um banco de dados.

Use consultas agregadas com o SVV\$1DISKUSAGE, 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. Cada bloco de dados usa 1 MB. Você também pode usar a [STV\$1PARTITIONS](r_STV_PARTITIONS.md) para visualizar informações resumidas sobre a utilização do disco.

SVV\$1DISKUSAGE é visível somente para 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**  
Essa visualização só está disponível ao consultar clusters provisionados.

## Colunas da tabela
<a name="r_SVV_DISKUSAGE-table-rows"></a>

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

## Consultas de exemplo
<a name="r_SVV_DISKUSAGE-sample-queries"></a>

A exibição SVV\$1DISKUSAGE contém uma linha por bloco de disco alocado, de maneira que uma consulta que selecione todas as linhas pode retornar um número muito grande de linhas. Recomendamos somente o uso de consultas agregadas com a SVV\$1DISKUSAGE.

Retorna o número mais alto de blocos atribuídos à coluna 6 na tabela USERS (a coluna EMAIL):

```
select db_id, trim(name) as tablename, max(blocknum)
from svv_diskusage
where name='users' and col=6
group by db_id, name;

db_id  | tablename | max
--------+-----------+-----
175857 | users     |   2
(1 row)
```

A consulta a seguir retorna resultados semelhantes para todas as colunas de uma tabela grande de 10 colunas chamada SALESNEW. (As últimas três linhas, nas colunas de 10 a 12, são reservadas para as colunas ocultas de metadados). 

```
select db_id, trim(name) as tablename, col, tbl, max(blocknum)
from svv_diskusage
where name='salesnew'
group by db_id, name, col, tbl
order by db_id, name, col, tbl;

db_id  | tablename  | col |  tbl   | max
--------+------------+-----+--------+-----
175857 | salesnew   |   0 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   1 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   2 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   3 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   4 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   5 | 187605 |  79
175857 | salesnew   |   6 | 187605 |  79
175857 | salesnew   |   7 | 187605 | 302
175857 | salesnew   |   8 | 187605 | 302
175857 | salesnew   |   9 | 187605 | 302
175857 | salesnew   |  10 | 187605 |   3
175857 | salesnew   |  11 | 187605 |   2
175857 | salesnew   |  12 | 187605 | 296
(13 rows)
```