Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# SYS\$1LUDF\$1DETAIL
<a name="SYS_LUDF_DETAIL"></a>

SYS\$1LUDF\$1DETAIL 會記錄在特定查詢中使用的 Lambda 使用者定義函數 (LUDFs) 的資訊和指標。

只有超級使用者可以看到 SYS\$1LUDF\$1DETAIL。如需詳細資訊，請參閱[系統資料表和檢視中資料的可見性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。

## 資料表欄
<a name="SYS_LUDF_DETAIL-table-columns"></a>

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

## 範例查詢
<a name="SYS_LUDF_DETAIL-sample-queries"></a>

下列範例在查詢中使用 Lambda UDF，然後顯示如何查詢 SYS\$1LUDF\$1DETAIL 檢視以查看函數執行詳細資訊。

```
SET SESSION AUTHORIZATION regular_user;

CREATE EXTERNAL FUNCTION exfunc_sum(INT,INT) RETURNS INT STABLE
LAMBDA 'lambda_sum'
IAM_ROLE 'arn:aws:iam::123456789012:role/Redshift-Exfunc-Test';

CREATE TABLE t_sum(c1 int, c2 int);
INSERT INTO t_sum VALUES (4,5), (6,7);
SELECT exfunc_sum(c1,c2) FROM t_sum;

-- Switch to super user in order to inspect records in the LUDF SYS view.
SET SESSION AUTHORIZATION super_user;
select * from sys_ludf_detail;
```

輸出範例：

```
 user_id | transaction_id | query_id | function_oid | function_position | stream_id | segment_id | step_id | lambda_function_name |         start_time         |          end_time          | total_duration | invocations | total_rows | input_bytes | output_bytes
---------+----------------+----------+--------------+-------------------+-----------+------------+---------+----------------------+----------------------------+----------------------------+----------------+-------------+------------+-------------+--------------
     100 |           1463 |     1544 |       111055 |                 0 |         0 |          0 |       2 | lambda_sum           | 2026-01-06 17:23:25.165898 | 2026-01-06 17:23:25.165898 |            414 |           1 |          2 |         277 |           18
(1 row)
```