O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de funções definidas pelo usuário (UDFs) do Python a partir de 1.º de novembro de 2025. Se quiser usar UDFs do Python, você deve criá-las antes dessa data. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente. Para ter mais informações, consulte a publicação de blog
SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS
Registra a ocorrência, o ID de transação e outras informações úteis quando uma cota de esquema é excedida. Esta tabela do sistema é uma conversão de STL_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS.
R_SYS_SYS_SCHEMA_QUOTA_VIOLATIONS permanece visível para 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.
Colunas da tabela
| Nome da coluna | Tipo de dados | Descrição |
|---|---|---|
| owner_id | integer | O ID do proprietário do esquema. |
| user_id | integer | O ID do usuário que gerou a entrada. |
| transaction_id | bigint | O ID da transação associada à instrução. |
| session_id | integer | O ID do processo associado à instrução. |
| schema_id | integer | O ID do esquema ou namespace. |
| schema_name | character (128) | O nome do esquema ou namespace. |
| quota | integer | A quantidade de espaço em disco (em MB) que o esquema pode usar. |
| disk_usage | integer | O espaço em disco (em MB) atualmente usado pelo esquema. |
| record_time | time stamp sem fuso horário | O horário de ocorrência da violação. |
Consultas de exemplo
A consulta a seguir mostra o resultado de uma violação de cota:
SELECT user_id, TRIM(schema_name) "schema_name", quota, disk_usage, record_time FROM sys_schema_quota_violations WHERE SCHEMA_NAME = 'sales_schema' ORDER BY timestamp DESC;
Essa consulta retorna o seguinte exemplo de resultado para o esquema especificado:
user_id| schema_name | quota | disk_usage | record_time -------+--------------+-------+------------+---------------------------- 104 | sales_schema | 2048 | 2798 | 2020-04-20 20:09:25.494723 (1 row)
