Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il [post del 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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# Revisione degli avvisi di query per tabella
<a name="review-query-alerts-by-table"></a>

La query seguente identifica le tabella che hanno registrato eventi di avviso e, inoltre, identifica che tipo di avvisi vengono attivati più di frequente.

Se il valore `minutes` di una riga con una tabella identificata è alto, verifica se è necessario eseguire manutenzione di routine, su questa tabella, come l'esecuzione del comando [ANALYZE](r_ANALYZE.md) o [VACUUM](r_VACUUM_command.md).

Se il valore `count` di una riga è alto ma il valore `table` è nullo, eseguire una query con STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG per il valore `event` associato, al fine di investigare sul motivo per il quale l'avviso viene attivato così di frequente.

```
select trim(s.perm_table_name) as table, 
(sum(abs(datediff(seconds, s.starttime, s.endtime)))/60)::numeric(24,0) as minutes, trim(split_part(l.event,':',1)) as event,  trim(l.solution) as solution, 
max(l.query) as sample_query, count(*) 
from stl_alert_event_log as l 
left join stl_scan as s on s.query = l.query and s.slice = l.slice 
and s.segment = l.segment and s.step = l.step
where l.event_time >=  dateadd(day, -7, current_Date) 
group by 1,3,4 
order by 2 desc,6 desc;
```