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/). Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # SVL\$1QUERY\$1REPORT Amazon Redshift crée la vue SVL\$1QUERY\$1REPORT à partir de l’UNION d’un certain nombre de tables système STL Amazon Redshift pour fournir des informations sur les étapes de la requête exécutées. Cette vue décompose les informations sur les requêtes exécutées par tranche et par étape, ce qui peut aider à dépanner les problèmes de nœud et tranche du cluster Amazon Redshift. SVL\$1QUERY\$1REPORT est visible pour tous les utilisateurs. Les super-utilisateurs peuvent voir toutes les lignes, tandis que les utilisateurs standard peuvent voir uniquement leurs propres données. Pour plus d’informations, consultez [Visibilité des données dans les tables et vues système](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data). Tout ou partie des données de cette table sont également disponibles dans la vue de surveillance SYS [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md). Les données de la vue de surveillance SYS sont formatées pour être plus faciles à utiliser et à comprendre. Nous vous recommandons d’utiliser la vue de surveillance SYS pour vos requêtes. ## Colonnes de la table [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/redshift/latest/dg/r_SVL_QUERY_REPORT.html) ## Exemples de requêtes La requête suivante illustre le delta des données des lignes retournées pour la requête avec l’ID 279. Utilisez cette requête pour déterminer si les données de base de données sont réparties de façon uniforme sur les tranches du cluster d’entrepôt des données : ``` 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; ``` Cette requête doit renvoyer des données similaires à l’exemple de sortie suivant : ``` 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) ```