Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del parche 198. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando hasta el 30 de junio de 2026. Para obtener más información, consulte la [publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

# SVL\$1QUERY\$1REPORT
<a name="r_SVL_QUERY_REPORT"></a>

Amazon Redshift crea la vista SVL\$1QUERY\$1REPORT de una función UNION de una cantidad de tablas de sistema STL de Amazon Redshift para proporcionar información acerca de los pasos completados de la consulta.

Esta vista desglosa la información relacionada con las consultas completadas por sector y por paso, lo que puede ayudar con el nodo de solución de problemas y con los problemas del sector en el clúster de Amazon Redshift.

SVL\$1QUERY\$1REPORT es visible para todos los usuarios. Los superusuarios pueden ver todas las filas; los usuarios normales solo pueden ver sus datos. Para obtener más información, consulte [Visibilidad de datos en las tablas y vistas de sistema](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).

Algunos o todos los datos de esta tabla también están en la vista de monitoreo SYS [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md). Los datos de la vista de monitoreo SYS están formateados para que sean más fáciles de usar y entender. Se recomienda utilizar la vista de monitoreo SYS para las consultas.

## Columnas de la tabla
<a name="r_SVL_QUERY_REPORT-table-rows2"></a>

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

## Consultas de ejemplo
<a name="r_SVL_QUERY_REPORT-sample-queries2"></a>

En la siguiente consulta, se demuestra el sesgo de datos de las filas devueltas para la consulta con el ID de consulta 279. Utilice esta consulta para determinar si los datos de la base de datos están distribuidos uniformemente en los sectores en el clúster del data warehouse: 

```
select query, segment, step, max(rows), min(rows),
case when sum(rows) > 0
then ((cast(max(rows) -min(rows) as float)*count(rows))/sum(rows))
else 0 end
from svl_query_report
where query = 279
group by query, segment, step
order by segment, step;
```

Esta consulta debe devolver datos similares al siguiente ejemplo de salida: 

```
query | segment | step |   max    |   min    |         case
------+---------+------+----------+----------+----------------------
279 |       0 |    0 | 19721687 | 19721687 |                    0
279 |       0 |    1 | 19721687 | 19721687 |                    0
279 |       1 |    0 |   986085 |   986084 | 1.01411202804304e-06
279 |       1 |    1 |   986085 |   986084 | 1.01411202804304e-06
279 |       1 |    4 |   986085 |   986084 | 1.01411202804304e-06
279 |       2 |    0 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       2 |    2 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       3 |    0 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       3 |    2 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       3 |    3 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       4 |    0 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       4 |    1 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       4 |    2 |        1 |        1 |                    0
279 |       5 |    0 |        1 |        1 |                    0
279 |       5 |    1 |        1 |        1 |                    0
279 |       6 |    0 |       20 |       20 |                    0
279 |       6 |    1 |        1 |        1 |                    0
279 |       7 |    0 |        1 |        1 |                    0
279 |       7 |    1 |        0 |        0 |                    0
(19 rows)
```