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。 # STL\_ANALYZE 記錄 [ANALYZE](r_ANALYZE.md) 操作的詳細資訊。 只有超級使用者才能看到 STL\_ANALYZE。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)。 此資料表中的部份或所有資料也會在 SYS 監控檢視 [SYS\_ANALYZE\_HISTORY](SYS_ANALYZE_HISTORY.md) 中找到。SYS 監視檢視中的資料會格式化為更易於使用和理解。我們建議您使用 SYS 監控檢視進行查詢。 ## 資料表欄 | 欄名稱 | 資料類型 | Description | | --- | --- | --- | | userid | integer | 產生項目的使用者之 ID。 | | xid | long | 交易 ID。 | | 資料庫 | char(30) | 資料庫名稱。 | | table\_id | integer | 資料表 ID。 | | status | char(15) | 分析命令的結果。可能值為 Full、Skipped 及 PredicateColumn。 | | rows | double | 資料表中的列總數。 | | modified\_rows | double | 自前次 ANALYZE 操作後已修改的資料列總數。 | | threshold\_percent | integer | analyze\_threshold\_percent 參數的值。 | | is\_auto | char(1) | 如果操作預設包含 Amazon Redshift 分析操作，則值為 true (t)。如果明確執行 ANALYZE 命令，則值為 false (f)。 | | starttime | timestamp | 分析操作開始執行的時間，以 UTC 表示。 | | endtime | timestamp | 分析操作完成執行的時間，以 UTC 表示。 | | prevtime | timestamp | 先前分析資料表的時間，以 UTC 表示。 | | num\_predicate\_cols | integer | 資料表中述詞資料欄的目前數目。 | | num\_new\_predicate\_cols | integer | 自前一個分析操作後資料表中新述詞資料欄的數目。 | | is\_background | character(1) | 如果分析是由自動分析操作執行，則值為 true (t)。否則值為 false (f)。 | | auto\_analyze\_phase | character(100) | 保留供內部使用。 | | schema\_name | char(128) | 資料表的結構描述名稱。 | | table\_name | char(136) | 資料表的名稱。 | ## 範例查詢 下列範例聯結 STV\_TBL\_PERM，以顯示資料表名稱和執行結果。 ``` select distinct a.xid, trim(t.name) as name, a.status, a.rows, a.modified_rows, a.starttime, a.endtime from stl_analyze a join stv_tbl_perm t on t.id=a.table_id where name = 'users' order by starttime; xid | name | status | rows | modified_rows | starttime | endtime -------+-------+-----------------+-------+---------------+---------------------+-------------------- 1582 | users | Full | 49990 | 49990 | 2016-09-22 22:02:23 | 2016-09-22 22:02:28 244287 | users | Full | 24992 | 74988 | 2016-10-04 22:50:58 | 2016-10-04 22:51:01 244712 | users | Full | 49984 | 24992 | 2016-10-04 22:56:07 | 2016-10-04 22:56:07 245071 | users | Skipped | 49984 | 0 | 2016-10-04 22:58:17 | 2016-10-04 22:58:17 245439 | users | Skipped | 49984 | 1982 | 2016-10-04 23:00:13 | 2016-10-04 23:00:13 (5 rows) ```