Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux Python à UDFs partir du patch 198. UDFs Le Python existant continuera de fonctionner jusqu'au 30 juin 2026. Pour plus d’informations, consultez le [ billet de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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# Identification des tables comportant une asymétrie des données ou des lignes non triées
<a name="identify-tables-with-data-skew-or-unsorted-rows"></a>

La requête suivante identifie les tables comportant une distribution irrégulière de données (asymétrie des données) ou un pourcentage élevé de lignes non triées.

Un valeur de `skew` faible indique que les données de la table sont correctement distribuées. Si une table comporte une valeur de `skew` de 4,00 ou plus, envisagez de modifier le style de distribution de données. Pour plus d’informations, consultez [Distribution des données sous-optimales](query-performance-improvement-opportunities.md#suboptimal-data-distribution).

Si une table comporte une valeur de `pct_unsorted` supérieure à 20 pour cent, envisagez d’exécuter la commande [VACUUM](r_VACUUM_command.md). Pour plus d’informations, consultez [Lignes non triées ou mal triées](query-performance-improvement-opportunities.md#unsorted-or-mis-sorted-rows).

Vous devez également examiner les valeurs de `mbytes` et de `pct_of_total` pour chaque table. Ces colonnes identifient la taille de la table et le pourcentage d’espace sur le disque brut que la table consomme. L’espace disque brut comprend l’espace qui est réservé par Amazon Redshift pour un usage interne, il est donc plus grand que la capacité nominale du disque, qui est la quantité d’espace disque disponible pour l’utilisateur. Ces informations vous permettront de vérifier que l’espace disque est égal à au moins 2,5 fois la taille de votre table la plus volumineuse. Cet espace disponible permet au système d’écrire des résultats intermédiaires sur le disque lors du traitement de requêtes complexes. 

```
select trim(pgn.nspname) as schema, 
trim(a.name) as table, id as tableid, 
decode(pgc.reldiststyle,0, 'even',1,det.distkey ,8,'all') as distkey, dist_ratio.ratio::decimal(10,4) as skew, 
det.head_sort as "sortkey", 
det.n_sortkeys as "#sks", b.mbytes,  
decode(b.mbytes,0,0,((b.mbytes/part.total::decimal)*100)::decimal(5,2)) as pct_of_total, 
decode(det.max_enc,0,'n','y') as enc, a.rows, 
decode( det.n_sortkeys, 0, null, a.unsorted_rows ) as unsorted_rows , 
decode( det.n_sortkeys, 0, null, decode( a.rows,0,0, (a.unsorted_rows::decimal(32)/a.rows)*100) )::decimal(5,2) as pct_unsorted 
from (select db_id, id, name, sum(rows) as rows, 
sum(rows)-sum(sorted_rows) as unsorted_rows 
from stv_tbl_perm a 
group by db_id, id, name) as a 
join pg_class as pgc on pgc.oid = a.id
join pg_namespace as pgn on pgn.oid = pgc.relnamespace
left outer join (select tbl, count(*) as mbytes 
from stv_blocklist group by tbl) b on a.id=b.tbl
inner join (select attrelid, 
min(case attisdistkey when 't' then attname else null end) as "distkey",
min(case attsortkeyord when 1 then attname  else null end ) as head_sort , 
max(attsortkeyord) as n_sortkeys, 
max(attencodingtype) as max_enc 
from pg_attribute group by 1) as det 
on det.attrelid = a.id
inner join ( select tbl, max(mbytes)::decimal(32)/min(mbytes) as ratio 
from (select tbl, trim(name) as name, slice, count(*) as mbytes
from svv_diskusage group by tbl, name, slice ) 
group by tbl, name ) as dist_ratio on a.id = dist_ratio.tbl
join ( select sum(capacity) as  total
from stv_partitions where part_begin=0 ) as part on 1=1
where mbytes is not null 
order by  mbytes desc;
```