Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.
# 스냅샷 데이터를 위한 STV 테이블
STV 테이블은 현재 시스템 데이터의 스냅샷을 포함하는 가상 시스템 테이블입니다.
**Topics**
+ [STV\$1ACTIVE\$1CURSORS](r_STV_ACTIVE_CURSORS.md)
+ [STV\$1BLOCKLIST](r_STV_BLOCKLIST.md)
+ [STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION](r_STV_CURSOR_CONFIGURATION.md)
+ [STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL](r_STV_DB_ISOLATION_LEVEL.md)
+ [STV\$1EXEC\$1STATE](r_STV_EXEC_STATE.md)
+ [STV\$1INFLIGHT](r_STV_INFLIGHT.md)
+ [STV\$1LOAD\$1STATE](r_STV_LOAD_STATE.md)
+ [STV\$1LOCKS](r_STV_LOCKS.md)
+ [STV\$1ML\$1MODEL\$1INFO](r_STV_ML_MODEL_INFO.md)
+ [STV\$1MV\$1DEPS](r_STV_MV_DEPS.md)
+ [STV\$1MV\$1INFO](r_STV_MV_INFO.md)
+ [STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY](r_STV_NODE_STORAGE_CAPACITY.md)
+ [STV\$1PARTITIONS](r_STV_PARTITIONS.md)
+ [STV\$1QUERY\$1METRICS](r_STV_QUERY_METRICS.md)
+ [STV\$1RECENTS](r_STV_RECENTS.md)
+ [STV\$1SESSIONS](r_STV_SESSIONS.md)
+ [STV\$1SLICES](r_STV_SLICES.md)
+ [STV\$1STARTUP\$1RECOVERY\$1STATE](r_STV_STARTUP_RECOVERY_STATE.md)
+ [STV\$1TBL\$1PERM](r_STV_TBL_PERM.md)
+ [STV\$1TBL\$1TRANS](r_STV_TBL_TRANS.md)
+ [STV\$1WLM\$1CLASSIFICATION\$1CONFIG](r_STV_WLM_CLASSIFICATION_CONFIG.md)
+ [STV\$1WLM\$1QMR\$1CONFIG](r_STV_WLM_QMR_CONFIG.md)
+ [STV\$1WLM\$1QUERY\$1QUEUE\$1STATE](r_STV_WLM_QUERY_QUEUE_STATE.md)
+ [STV\$1WLM\$1QUERY\$1STATE](r_STV_WLM_QUERY_STATE.md)
+ [STV\$1WLM\$1QUERY\$1TASK\$1STATE](r_STV_WLM_QUERY_TASK_STATE.md)
+ [STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1CONFIG](r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_CONFIG.md)
+ [STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1STATE](r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_STATE.md)
+ [STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE](r_STV_XRESTORE_ALTER_QUEUE_STATE.md)
# STV\$1ACTIVE\$1CURSORS
STV\$1ACTIVE\$1CURSORS는 현재 열려있는 커서의 세부 정보를 표시합니다. 자세한 내용은 [DECLARE](declare.md) 섹션을 참조하세요.
STV\$1ACTIVE\$1CURSORS는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요. 사용자는 자신이 연 커서만 볼 수 있습니다. 수퍼유저는 모든 커서를 볼 수 있습니다.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_ACTIVE_CURSORS.html)
# STV\$1BLOCKLIST
STV\$1BLOCKLIST에는 데이터베이스에서 각 조각, 테이블 또는 열마다 사용하는 1MB 디스크 블록의 수가 저장됩니다.
아래 예에 나온 것처럼 STV\$1BLOCKLIST에 집계 쿼리를 사용하여 데이터베이스, 테이블, 조각 또는 열마다 할당되는 1MB 디스크 블록의 수를 확인합니다. 또한 [STV\$1PARTITIONS](r_STV_PARTITIONS.md)를 사용하여 디스크 사용률에 대한 요약 정보를 볼 수 있습니다.
STV\$1BLOCKLIST는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
**참고**
STV\$1BLOCKLIST는 프로비저닝된 클러스터 또는 서버리스 네임스페이스에서 소유한 블록만 기록합니다. 데이터베이스에 데이터 공유 생산자가 공유한 블록이 포함되어 있는 경우 해당 블록은 STV\$1BLOCKLIST에 포함되지 않습니다. 데이터 공유에 대한 자세한 내용을 알아보려면 [Amazon Redshift에서 데이터 공유](datashare-overview.md) 섹션으로 이동하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_BLOCKLIST.html)
## 샘플 쿼리
STV\$1BLOCKLIST는 할당된 디스크 블록당 1개의 행이 포함되므로 모든 행을 선택하는 쿼리는 매우 많은 수의 행을 반환할 수 있습니다. STV\$1BLOCKLIST에는 집계 쿼리만 사용하는 것이 좋습니다.
[SVV\$1DISKUSAGE](r_SVV_DISKUSAGE.md) 뷰는 유사한 정보를 더욱 사용자 친화적인 형식으로 제공하지만 다음 예는 STV\$1BLOCKLIST 테이블에 대한 한 가지 용도를 설명한 것입니다.
VENUE 테이블의 각 열에서 사용하는 1MB 블록 수를 확인하려면 다음과 같이 쿼리를 입력합니다.
```
select col, count(*)
from stv_blocklist, stv_tbl_perm
where stv_blocklist.tbl = stv_tbl_perm.id
and stv_blocklist.slice = stv_tbl_perm.slice
and stv_tbl_perm.name = 'venue'
group by col
order by col;
```
위 쿼리는 다음 샘플 데이터와 같이 VENUE 테이블의 각 열에 할당되는 1MB 블록의 수를 반환합니다.
```
col | count
-----+-------
0 | 4
1 | 4
2 | 4
3 | 4
4 | 4
5 | 4
7 | 4
8 | 4
(8 rows)
```
다음은 모든 조각에 대한 테이블 데이터의 실제 분산 여부를 나타내는 쿼리입니다.
```
select trim(name) as table, stv_blocklist.slice, stv_tbl_perm.rows
from stv_blocklist,stv_tbl_perm
where stv_blocklist.tbl=stv_tbl_perm.id
and stv_tbl_perm.slice=stv_blocklist.slice
and stv_blocklist.id > 10000 and name not like '%#m%'
and name not like 'systable%'
group by name, stv_blocklist.slice, stv_tbl_perm.rows
order by 3 desc;
```
위 쿼리는 다음과 같은 샘플 출력으로 가장 많은 행이 포함된 테이블의 균일한 데이터 분산을 나타냅니다.
```
table | slice | rows
----------+-------+-------
listing | 13 | 10527
listing | 14 | 10526
listing | 8 | 10526
listing | 9 | 10526
listing | 7 | 10525
listing | 4 | 10525
listing | 17 | 10525
listing | 11 | 10525
listing | 5 | 10525
listing | 18 | 10525
listing | 12 | 10525
listing | 3 | 10525
listing | 10 | 10525
listing | 2 | 10524
listing | 15 | 10524
listing | 16 | 10524
listing | 6 | 10524
listing | 19 | 10524
listing | 1 | 10523
listing | 0 | 10521
...
(180 rows)
```
다음은 삭제 표시된 블록의 디스크 커밋 여부를 확인하는 쿼리입니다.
```
select slice, col, tbl, blocknum, newblock
from stv_blocklist
where tombstone > 0;
slice | col | tbl | blocknum | newblock
-------+-----+--------+----------+----------
4 | 0 | 101285 | 0 | 1
4 | 2 | 101285 | 0 | 1
4 | 4 | 101285 | 1 | 1
5 | 2 | 101285 | 0 | 1
5 | 0 | 101285 | 0 | 1
5 | 1 | 101285 | 0 | 1
5 | 4 | 101285 | 1 | 1
...
(24 rows)
```
# STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION
STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION은 커서 구성 제약 조건을 표시합니다. 자세한 내용은 [커서 제약 조건](declare.md#declare-constraints) 섹션을 참조하세요.
STV\$1CURSOR\$1CONFIGURATION은 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_CURSOR_CONFIGURATION.html)
# STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL
STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL은 데이터베이스의 현재 격리 수준을 표시합니다. 격리 수준에 대한 자세한 내용은 [Amazon Redshift의 격리 수준](c_serial_isolation.md) 섹션을 참조하세요.
STV\$1DB\$1ISOLATION\$1LEVEL은 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_DB_ISOLATION_LEVEL.html)
# STV\$1EXEC\$1STATE
STV\$1EXEC\$1STATE 테이블은 컴퓨팅 노드에서 활성화되어 실행 중인 쿼리 및 쿼리 단계에 대한 정보를 확인하는 데 사용됩니다.
이 정보는 일반적으로 엔지니어링 문제를 해결하는 목적으로만 사용됩니다. SVV\$1QUERY\$1STATE 뷰와 SVL\$1QUERY\$1SUMMARY 뷰는 정보를 STV\$1EXEC\$1STATE에서 추출합니다.
STV\$1EXEC\$1STATE는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
이 테이블의 데이터 중 일부 또는 전부는 SYS 모니터링 뷰인 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)에서도 찾아볼 수 있습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다. 쿼리에 SYS 모니터링 뷰를 사용하는 것이 좋습니다.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_EXEC_STATE.html)
## 샘플 쿼리
STV\$1EXEC\$1STATE에 대해 직접 쿼리를 실행하기보다는 SVL\$1QUERY\$1SUMMARY 또는 SVV\$1QUERY\$1STATE에 대해 쿼리를 실행하여 더욱 사용자 친화적인 형식으로 STV\$1EXEC\$1STATE의 정보를 가져오는 방법이 권장됩니다. 자세한 내용은 [SVL\$1QUERY\$1SUMMARY](r_SVL_QUERY_SUMMARY.md) 또는 [SVV\$1QUERY\$1STATE](r_SVV_QUERY_STATE.md) 테이블 설명서를 참조하십시오.
# STV\$1INFLIGHT
STV\$1INFLIGHT 테이블은 클러스터에서 현재 실행 중인 쿼리를 확인하는 데 사용됩니다. 문제를 해결하는 경우 장기 실행 쿼리의 상태를 확인하는 데 유용합니다.
단, 리더 노드 전용 쿼리를 표시하지는 않습니다. 자세한 내용은 [리더 노드 전용 함수](c_SQL_functions_leader_node_only.md) 섹션을 참조하세요. STV\$1INFLIGHT은 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
이 테이블의 데이터 중 일부 또는 전부는 SYS 모니터링 뷰인 [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md)에서도 찾아볼 수 있습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다. 쿼리에 SYS 모니터링 뷰를 사용하는 것이 좋습니다.
## STV\$1INFLIGHT를 사용한 문제 해결
쿼리 또는 쿼리 모음에 대한 성능 문제를 해결하기 위해 STV\$1INFLIGHT를 사용하는 경우 다음 사항에 유의하세요.
+ 장기간 실행 중인 미결 트랜잭션은 일반적으로 부하를 증가시킵니다. 이러한 미결 트랜잭션으로 인해 다른 쿼리의 실행 시간이 길어질 수 있습니다.
+ 장기 실행되는 복사 및 ETL 작업은 많은 컴퓨팅 리소스를 사용하는 경우 클러스터에서 실행 중인 다른 쿼리에 영향을 미칠 수 있습니다. 대부분의 경우 이러한 장기 실행 작업을 사용량이 적은 시간으로 옮기면 보고 또는 분석 워크로드의 성능이 향상됩니다.
+ STV\$1INFLIGHT와 관련된 정보를 제공하는 뷰가 있습니다. 여기에는 SQL 명령에 대한 쿼리 텍스트를 캡처하는 STL\$1QUERYTEXT와 STV\$1INFLIGHT를 [SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md)에 조인하는 [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md)가 포함됩니다. 문제 해결을 위해 [STV\$1RECENTS](r_STV_RECENTS.md)를 STV\$1INFLIGHT와 함께 사용할 수도 있습니다. 예를 들어 STV\$1RECENTS는 특정 쿼리가 **실행 중 또는 **완료 상태에 있는지 여부를 나타낼 수 있습니다. 이 정보를 STV\$1INFLIGHT의 결과와 결합하면 쿼리의 속성 및 컴퓨팅 리소스 영향에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.
Amazon Redshift 콘솔을 사용하여 실행 중인 쿼리를 모니터링할 수도 있습니다.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_INFLIGHT.html)
## 샘플 쿼리
현재 데이터베이스에서 활성화되어 실행 중인 모든 쿼리를 확인하려면 다음과 같이 쿼리를 입력합니다.
```
select * from stv_inflight;
```
아래 샘플 출력은 STV\$1INFLIGHT 쿼리 자체와 이름이 `avgwait.sql`인 스크립트에서 실행된 쿼리를 포함하여 현재 2개의 쿼리가 실행 중인 것을 나타냅니다.
```
select slice, query, trim(label) querylabel, pid,
starttime, substring(text,1,20) querytext
from stv_inflight;
slice|query|querylabel | pid | starttime | querytext
-----+-----+-----------+-----+--------------------------+--------------------
1011 | 21 | | 646 |2012-01-26 13:23:15.645503|select slice, query,
1011 | 20 |avgwait.sql| 499 |2012-01-26 13:23:14.159912|select avg(datediff(
(2 rows)
```
다음 쿼리는 concurrency\$1scaling\$1status를 포함한 여러 열을 선택합니다. 이 열은 쿼리가 동시성 확장 클러스터로 전송되고 있는지 여부를 나타냅니다. 일부 결과에 대해 값이 `1`이면 동시성 규모 조정 컴퓨팅 리소스가 사용 중임을 나타냅니다. 자세한 내용은 [동시성 확장](concurrency-scaling.md) 섹션을 참조하세요.
```
select userid,
query,
pid,
starttime,
text,
suspended,
concurrency_scaling_status
from STV_INFLIGHT;
```
샘플 출력은 동시성 규모 조정 클러스터로 전송되는 쿼리 하나를 보여줍니다.
```
query | pid | starttime | text | suspended | concurrency_scaling_status
--------+---------+----------------------------|------------------------|---------------|-------------------------------
1234567 | 123456 | 2012-01-26 13:23:15.645503 | select userid, query... 0 1
2345678 | 234567 | 2012-01-26 13:23:14.159912 | select avg(datediff(... 0 0
(2 rows)
```
쿼리 성능 문제 해결에 대한 자세한 팁은 [쿼리 문제 해결](queries-troubleshooting.md)을 참조하세요.
# STV\$1LOAD\$1STATE
STV\$1LOAD\$1STATE 테이블은 현재 진행 중인 COPY 문의 상태에 대한 정보를 확인할 때 사용됩니다.
100만 개의 레코드가 로드될 때마다 COPY 명령이 이 테이블을 업데이트합니다.
STV\$1LOAD\$1STATE는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_LOAD_STATE.html)
## 샘플 쿼리
각 조각에서 COPY 명령 진행 상황을 보려면 다음과 같이 쿼리를 입력합니다. 다음은 PG\$1LAST\$1COPY\$1ID() 함수를 사용하여 마지막 COPY 명령 정보를 가져오는 예입니다.
```
select slice , bytes_loaded, bytes_to_load , pct_complete from stv_load_state where query = pg_last_copy_id();
slice | bytes_loaded | bytes_to_load | pct_complete
-------+--------------+---------------+--------------
2 | 0 | 0 | 0
3 | 12840898 | 39104640 | 32
(2 rows)
```
# STV\$1LOCKS
STV\$1LOCKS 테이블은 데이터베이스의 테이블에 대한 현재 업데이트를 모두 확인하는 데 사용됩니다.
Amazon Redshift는 사용자 2명이 동시에 똑같은 테이블을 업데이트하지 못하도록 테이블을 잠급니다. STV\$1LOCKS 테이블이 현재 테이블 업데이트를 모두 표시할 때 [STL\$1TR\$1CONFLICT](r_STL_TR_CONFLICT.md) 테이블에 대한 쿼리를 실행하여 잠금 충돌 로그를 확인합니다. [SVV\$1TRANSACTIONS](r_SVV_TRANSACTIONS.md) 뷰를 사용하여 열린 트랜잭션과 잠금 경합 문제를 식별하십시오.
STV\$1LOCKS는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_LOCKS.html)
## 샘플 쿼리
현재 트랜잭션에서 일어나는 모든 잠금을 보려면 다음과 같이 명령을 입력합니다.
```
select table_id, last_update, lock_owner, lock_owner_pid from stv_locks;
```
위 쿼리를 실행하면 다음과 같이 현재 활성화된 잠금 3개를 표시하는 샘플 출력을 반환합니다.
```
table_id | last_update | lock_owner | lock_owner_pid
----------+----------------------------+------------+----------------
100004 | 2008-12-23 10:08:48.882319 | 1043 | 5656
100003 | 2008-12-23 10:08:48.779543 | 1043 | 5656
100140 | 2008-12-23 10:08:48.021576 | 1043 | 5656
(3 rows)
```
# STV\$1ML\$1MODEL\$1INFO
기계 학습 모델의 현재 상태에 대한 상태 정보입니다.
STV\$1ML\$1MODEL\$1INFO는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_ML_MODEL_INFO.html)
## 샘플 쿼리
다음 쿼리는 기계 학습 모델의 현재 상태를 표시합니다.
```
SELECT schema_name, model_name, model_state
FROM stv_ml_model_info;
schema_name | model_name | model_state
-------------+------------------------------+--------------------------------------
public | customer_churn_auto_model | Train Model On SageMaker In Progress
public | customer_churn_xgboost_model | Model is Ready
(2 row)
```
# STV\$1MV\$1DEPS
STV\$1MV\$1DEPS 테이블은 Amazon Redshift 내의 다른 구체화된 뷰에 대한 구체화된 뷰의 종속성을 보여줍니다.
구체화된 뷰에 대한 자세한 내용은 [Amazon Redshift의 구체화된 뷰](materialized-view-overview.md) 섹션을 참조하세요.
STV\$1MV\$1DEPS는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있으며, 일반 사용자는 액세스 권한이 있는 스키마에 있는 구체화된 뷰만 나열할 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm_chap_system-tables.html#c_visibility-of-data)을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_MV_DEPS.html)
## 샘플 쿼리
다음 쿼리는 구체화된 뷰 `mv_over_foo`가 정의에서 구체화된 뷰 `mv_foo`를 종속성으로 사용함을 나타내는 출력 행을 반환합니다.
```
CREATE SCHEMA test_ivm_setup;
CREATE TABLE test_ivm_setup.foo(a INT);
CREATE MATERIALIZED VIEW test_ivm_setup.mv_foo AS SELECT * FROM test_ivm_setup.foo;
CREATE MATERIALIZED VIEW test_ivm_setup.mv_over_foo AS SELECT * FROM test_ivm_setup.mv_foo;
SELECT * FROM stv_mv_deps;
db_name | schema | name | ref_schema | ref_name | ref_database_name
---------+-----------------+-------------+----------------+----------+------------------
dev | test_ivm_setup | mv_over_foo | test_ivm_setup | mv_foo | dev
```
# STV\$1MV\$1INFO
STV\$1MV\$1INFO 테이블에는 모든 구체화된 보기의 행, 데이터가 기간이 지났는지 여부 및 상태 정보가 포함되어 있습니다.
구체화된 뷰에 대한 자세한 내용은 [Amazon Redshift의 구체화된 뷰](materialized-view-overview.md) 섹션을 참조하세요.
STV\$1MV\$1INFO는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있으며, 일반 사용자는 액세스 권한이 있는 스키마에 있는 구체화된 뷰만 나열할 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cm_chap_system-tables.html#c_visibility-of-data)을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_MV_INFO.html)
## 샘플 쿼리
모든 구체화된 보기의 상태를 보려면 다음 쿼리를 실행합니다.
```
select * from stv_mv_info;
```
위 쿼리는 다음과 같은 샘플 출력을 반환합니다.
```
db_name | schema | name | updated_upto_xid | is_stale | owner_user_name | state | autorefresh | autorewrite
---------+--------------------+---------+------------------+----------+-----------------+-------+-------------+------------
dev | test_ivm_setup | mv | 1031 | f | catch-22 | 1 | 1 | 0
dev | test_ivm_setup | old_mv | 988 | t | lotr | 1 | 0 | 1
```
# STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY
STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY 테이블에서는 클러스터의 각 노드에 대한 총 스토리지 용량 및 총 사용 용량에 대한 세부 정보를 보여줍니다. 여기에는 각 노드에 대한 행이 포함됩니다.
STV\$1NODE\$1STORAGE\$1CAPACITY는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_NODE_STORAGE_CAPACITY.html)
## 샘플 쿼리
**참고**
다음 예의 결과는 클러스터의 노드 사양에 따라 다릅니다. SQL SELECT에 열 `capacity`를 추가하여 클러스터의 용량을 검색합니다.
다음 쿼리는 사용된 공간과 총 용량을 1MB 디스크 블록으로 반환합니다. 이 예는 2노드 dc2.8xlarge 클러스터에서 실행되었습니다.
```
select node, used from stv_node_storage_capacity order by node;
```
위 쿼리는 다음과 같은 샘플 출력을 반환합니다.
```
node | used
------+-------
0 | 30597
1 | 27089
```
다음 쿼리는 사용된 공간과 총 용량을 1MB 디스크 블록으로 반환합니다. 이 예는 2노드 ra3.16xlarge 클러스터에서 실행되었습니다.
```
select node, used from stv_node_storage_capacity order by node;
```
위 쿼리는 다음과 같은 샘플 출력을 반환합니다.
```
node | used
------+-------
0 | 30591
1 | 27103
```
# STV\$1PARTITIONS
STV\$1PARTITIONS 테이블은 Amazon Redshift의 디스크 속도 성능과 디스크 사용률을 확인하는 데 사용됩니다.
STV\$1PARTITIONS에는 논리적 디스크 볼륨을 기준으로 노드 1개당 행 1개가 포함됩니다.
STV\$1PARTITIONS는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_PARTITIONS.html)
## 샘플 쿼리
아래 쿼리는 1MB 디스크 블록에서 사용된 디스크 공간과 용량을 반환한 후 디스크 사용량을 원시 디스크 공간 비율로 계산합니다. 원시 디스크 공간에는 Amazon Redshift가 내부 사용 목적으로 예약하는 공간도 포함되므로 사용자가 사용할 수 있는 디스크 공간 크기인 공칭 디스크 용량보다 더 커야 합니다. Amazon Redshift 관리 콘솔의 [**성능(Performance)**] 탭에 있는 [**사용된 디스크 공간의 백분율(Percentage of Disk Space Used)**] 지표는 클러스터에서 사용하는 공칭 디스크 용량의 백분율을 보고합니다. 여기에서 **사용된 디스크 공간의 비율(%)** 지표를 모니터링하면서 클러스터의 공칭 디스크 용량을 넘지 않도록 사용량을 유지하는 것이 좋습니다.
**중요**
클러스터의 공칭 디스크 용량을 초과하지 않는 것이 좋습니다. 특정 환경에서 기술적으로 가능할 수 있지만, 공칭 디스크 용량을 초과하면 클러스터의 내결함성이 감소하고 데이터 손실 위험이 증가합니다.
다음은 노드 1개당 논리적 디스크 파티션이 6개인 2노드 클러스터에서 실행한 예입니다. 각 디스크 사용률이 약 25%를 기록하면서 디스크 공간이 매우 균일하게 사용되고 있습니다.
```
select owner, host, diskno, used, capacity,
(used-tossed)/capacity::numeric *100 as pctused
from stv_partitions order by owner;
owner | host | diskno | used | capacity | pctused
-------+------+--------+--------+----------+---------
0 | 0 | 0 | 236480 | 949954 | 24.9
0 | 0 | 1 | 236420 | 949954 | 24.9
0 | 0 | 2 | 236440 | 949954 | 24.9
0 | 1 | 2 | 235150 | 949954 | 24.8
0 | 1 | 1 | 237100 | 949954 | 25.0
0 | 1 | 0 | 237090 | 949954 | 25.0
1 | 1 | 0 | 236310 | 949954 | 24.9
1 | 1 | 1 | 236300 | 949954 | 24.9
1 | 1 | 2 | 236320 | 949954 | 24.9
1 | 0 | 2 | 237910 | 949954 | 25.0
1 | 0 | 1 | 235640 | 949954 | 24.8
1 | 0 | 0 | 235380 | 949954 | 24.8
(12 rows)
```
# STV\$1QUERY\$1METRICS
사용자 정의 쿼리 대기열(서비스 클래스)에서 실행 중인 활성 쿼리의 지표 정보(처리된 행의 수, CPU 사용량, 입/출력, 디스크 사용량)가 저장됩니다. 완료된 쿼리의 지표를 보려면 [STL\$1QUERY\$1METRICS](r_STL_QUERY_METRICS.md) 시스템 테이블을 참조하십시오.
쿼리 지표는 1초 간격으로 샘플링됩니다. 결과적으로 동일한 쿼리라고 해도 다르게 실행하면 약간 다른 시간을 반환할 수 있습니다. 또한 1초 이내에 실행되는 쿼리 세그먼트는 기록되지 않을 수도 있습니다.
STV\$1QUERY\$1METRICS은 지표를 쿼리, 세그먼트 및 단계 수준으로 추적 및 집계합니다. 쿼리 세그먼트 및 단계에 대한 자세한 내용은 [쿼리 계획 및 실행 워크플로우](c-query-planning.md) 섹션을 참조하세요. 노드 조각에서 합산되는 지표도 `max_rows`, `cpu_time` 등 매우 많습니다. 노드 조각에 대한 자세한 내용은 [데이터 웨어하우스 시스템 아키텍처](c_high_level_system_architecture.md) 섹션을 참조하세요.
행이 지표를 보고하는 수준을 확인하고 싶으면 다음과 같이 `segment` 열과 `step_type` 열을 살펴보십시오.
+ `segment` 열과 `step_type` 열의 값이 모두 `-1`이면 행이 쿼리 수준에서 지표를 보고합니다.
+ `segment` 열이 `-1`이 아니고, `step_type` 열이 `-1`이면 행이 세그먼트 수준에서 지표를 보고합니다.
+ `segment` 열과 `step_type` 열의 값이 모두 `-1`이 아니면 행이 단계 수준에서 지표를 보고합니다.
STV\$1QUERY\$1METRICS는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
이 테이블의 데이터 중 일부 또는 전부는 SYS 모니터링 뷰인 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)에서도 찾아볼 수 있습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다. 쿼리에 SYS 모니터링 뷰를 사용하는 것이 좋습니다.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_QUERY_METRICS.html)
## 단계 유형
다음 표는 데이터베이스 사용자와 관련된 단계 유형을 나열한 것입니다. 내부 전용 단계 유형은 표에서 제외되었습니다. 단계 유형이 -1이면 단계 수준에서는 지표가 보고되지 않습니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_QUERY_METRICS.html)
## 샘플 쿼리
CPU 시간이 높은(1,000초 이상) 활성 쿼리를 찾으려면 다음과 같이 쿼리를 실행합니다.
```
select query, cpu_time / 1000000 as cpu_seconds
from stv_query_metrics where segment = -1 and cpu_time > 1000000000
order by cpu_time;
query | cpu_seconds
------+------------
25775 | 9540
```
중첩 루프 조인을 사용하여 반환된 행의 수가 100만 개가 넘는 활성 쿼리를 찾으려면 다음과 같이 쿼리를 실행합니다.
```
select query, rows
from stv_query_metrics
where step_type = 15 and rows > 1000000
order by rows;
query | rows
------+-----------
25775 | 1580225854
```
실행 시간이 60초보다 크고, CPU 시간이 10초 미만인 활성 쿼리를 찾으려면 다음과 같이 쿼리를 실행하세요.
```
select query, run_time/1000000 as run_time_seconds
from stv_query_metrics
where segment = -1 and run_time > 60000000 and cpu_time < 10000000;
query | run_time_seconds
------+-----------------
25775 | 114
```
# STV\$1RECENTS
STV\$1RECENTS 테이블은 데이터베이스에서 현재 활성 쿼리와 최근에 실행한 쿼리에 대한 정보를 확인하는 데 사용됩니다.
STV\$1RECENTS는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
이 테이블의 데이터 중 일부 또는 전부는 SYS 모니터링 뷰인 [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md)에서도 찾아볼 수 있습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다. 쿼리에 SYS 모니터링 뷰를 사용하는 것이 좋습니다.
## STV\$1RECENTS를 사용한 문제 해결
STV\$1RECENTS는 쿼리 또는 쿼리 모음이 현재 실행 중인지 또는 완료되었는지 확인하는 데 특히 유용합니다. 또한 쿼리가 실행된 기간도 표시됩니다. 이는 어떤 쿼리가 오래 실행되는지 파악하는 데 유용합니다.
STV\$1RECENTS를 [STV\$1INFLIGHT](r_STV_INFLIGHT.md)와 같은 다른 시스템 보기에 조인하여 실행 중인 쿼리에 대한 추가 메타데이터를 수집할 수 있습니다. (샘플 쿼리 섹션에 이 작업을 수행하는 방법을 보여주는 예가 있습니다.) 또한 이 뷰에서 반환된 레코드를 Amazon Redshift 콘솔의 모니터링 기능과 함께 사용하여 실시간으로 문제 해결을 할 수도 있습니다.
STV\$1RECENTS를 보완하는 시스템 뷰에는 SQL 명령에 대한 쿼리 텍스트를 검색하는 [SVV\$1QUERY\$1INFLIGHT](r_SVV_QUERY_INFLIGHT.md)와 STV\$1INFLIGHT를 STL\$1QUERYTEXT에 조인하는 [STL\$1QUERYTEXT](r_STL_QUERYTEXT.md)가 포함됩니다.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_RECENTS.html)
## 샘플 쿼리
현재 데이터베이스에서 실행 중인 쿼리를 확인하려면 다음과 같이 쿼리를 실행합니다.
```
select user_name, db_name, pid, query
from stv_recents
where status = 'Running';
```
아래 샘플 출력은 TICKIT 데이터베이스에서 실행 중인 쿼리가 하나인 것을 나타냅니다.
```
user_name | db_name | pid | query
----------+---------+---------+-------------
dwuser | tickit | 19996 |select venuename, venueseats from
venue where venueseats > 50000 order by venueseats desc;
```
다음은 실행 중이거나 대기열에서 실행 대기 중인 쿼리 목록(있는 경우)을 반환하는 예입니다.
```
select * from stv_recents where status<>'Done';
status | starttime | duration |user_name|db_name| query | pid
-------+---------------------+----------+---------+-------+-----------+------
Running| 2010-04-21 16:11... | 281566454| dwuser |tickit | select ...| 23347
```
다수의 쿼리를 동시에 실행하면서 일부 쿼리가 대기열에서 대기 중인 경우가 아니라면 위 쿼리에서 아무런 결과도 반환되지 않습니다.
다음은 위의 예를 확장한 예입니다. 이 경우에는 실제로 "진행 중"(대기가 아닌 실행 중)인 쿼리가 결과에서 제외됩니다.
```
select * from stv_recents where status<>'Done'
and pid not in (select pid from stv_inflight);
...
```
쿼리 성능 문제 해결에 대한 자세한 팁은 [쿼리 문제 해결](queries-troubleshooting.md)을 참조하세요.
# STV\$1SESSIONS
STV\$1SESSIONS 테이블은 Amazon Redshift에서 활성 사용자 세션에 대한 정보를 확인하는 데 사용됩니다.
세션 이력을 보려면 STV\$1SESSIONS가 아닌 [STL\$1SESSIONS](r_STL_SESSIONS.md) 테이블을 사용합니다.
STV\$1SESSIONS는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
이 테이블의 데이터 중 일부 또는 전부는 SYS 모니터링 뷰인 [SYS\$1SESSION\$1HISTORY](SYS_SESSION_HISTORY.md)에서도 찾아볼 수 있습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다. 쿼리에 SYS 모니터링 뷰를 사용하는 것이 좋습니다.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_SESSIONS.html)
## 샘플 쿼리
현재 Amazon Redshift에 로그인한 사용자가 더 있는지 빠르게 확인하려면 다음과 같이 쿼리를 입력합니다.
```
select count(*)
from stv_sessions;
```
반환되는 결과가 1보다 크면 다른 사용자 1명 이상이 현재 데이터베이스에 로그인한 것을 의미합니다.
Amazon Redshift의 활성 세션을 모두 확인하려면 다음과 같이 쿼리를 입력합니다.
```
select *
from stv_sessions;
```
다음 결과에는 현재 Amazon Redshift에서 실행 중인 활성 세션 4개가 표시됩니다.
```
starttime | process |user_name | db_name | timeout_sec
-------------------------+---------+----------------------------+----------------------------+-------------
2018-08-06 08:44:07.50 | 13779 | IAMA:aws_admin:admin_grp | dev | 0
2008-08-06 08:54:20.50 | 19829 | dwuser | dev | 120
2008-08-06 08:56:34.50 | 20279 | dwuser | dev | 120
2008-08-06 08:55:00.50 | 19996 | dwuser | tickit | 0
(3 rows)
```
IAMA라는 접두사가 붙은 사용자 이름은 해당 사용자가 페더레이션된 Single Sign-On을 사용하여 로그인했음을 나타냅니다. 자세한 내용은 [IAM 인증을 이용한 데이터베이스 사용자 자격 증명 생성](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/generating-user-credentials.html)을 참조하세요.
# STV\$1SLICES
STV\$1SLICES 테이블은 조각과 노드 간 현재 매핑을 확인하는 데 사용됩니다.
STV\$1SLICES 정보는 주로 조사 목적으로만 사용됩니다.
STV\$1SLICES는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_SLICES.html)
## 샘플 쿼리
어떤 클러스터 노드에서 어떤 조각을 관리하는지 보려면 다음과 같이 쿼리를 입력합니다.
```
select node, slice from stv_slices;
```
위 쿼리는 다음과 같은 샘플 출력을 반환합니다.
```
node | slice
------+-------
0 | 2
0 | 3
0 | 1
0 | 0
(4 rows)
```
# STV\$1STARTUP\$1RECOVERY\$1STATE
클러스터 재시작 시 임시로 잠기는 테이블 상태를 기록합니다. Amazon Redshift는 클러스터가 다시 시작된 후 오래된 트랜잭션을 해결하기 위해 테이블이 처리되는 동안 테이블에 임시 잠금을 설정합니다.
STV\$1STARTUP\$1RECOVERY\$1STATE는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_STARTUP_RECOVERY_STATE.html)
## 샘플 쿼리
임시로 잠기는 테이블을 모니터링하려면 클러스터 재시작 후 다음과 같이 쿼리를 실행합니다.
```
select * from STV_STARTUP_RECOVERY_STATE;
db_id | tbl_id | table_name
--------+--------+------------
100044 | 100058 | lineorder
100044 | 100068 | part
100044 | 100072 | customer
100044 | 100192 | supplier
(4 rows)
```
# STV\$1TBL\$1PERM
STV\$1TBL\$1PERM 테이블에는 사용자가 현재 세션에서 임시로 생성한 테이블을 포함하여 Amazon Redshift의 영구 테이블에 대한 정보가 저장됩니다. 또한 모든 데이터베이스의 전체 테이블에 대한 정보가 저장됩니다.
이 테이블은 [STV\$1TBL\$1TRANS](r_STV_TBL_TRANS.md)와 다릅니다. STV\$1TBL\$1TRANS 테이블에는 시스템이 쿼리 처리 중 일시적으로 생성하는 데이터베이스 테이블에 대한 정보가 저장됩니다.
STV\$1TBL\$1PERM은 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_TBL_PERM.html)
## 샘플 쿼리
다음은 서로 다른 테이블 ID와 이름 목록을 반환하는 쿼리입니다.
```
select distinct id, name
from stv_tbl_perm order by name;
id | name
--------+-------------------------
100571 | category
100575 | date
100580 | event
100596 | listing
100003 | padb_config_harvest
100612 | sales
...
```
다른 시스템 테이블들은 테이블 ID를 사용하기 때문에 특정 테이블의 테이블 ID를 알고 있다면 매우 유용하게 사용할 수 있습니다. 위 예에서 SELECT DISTINCT는 테이블이 다수의 조각으로 분산되면서 중복된 테이블을 제거하기 위해 사용되었습니다.
VENUE 테이블의 각 열에서 사용하는 블록 수를 확인하려면 다음과 같이 쿼리를 입력합니다.
```
select col, count(*)
from stv_blocklist, stv_tbl_perm
where stv_blocklist.tbl = stv_tbl_perm.id
and stv_blocklist.slice = stv_tbl_perm.slice
and stv_tbl_perm.name = 'venue'
group by col
order by col;
col | count
-----+-------
0 | 8
1 | 8
2 | 8
3 | 8
4 | 8
5 | 8
6 | 8
7 | 8
(8 rows)
```
## 사용 노트
ROWS 열에는 삭제만 되고 아직 정리되지 않은(또는 SORT ONLY 옵션과 함께 정리된) 행의 수가 포함됩니다. 따라서 STV\$1TBL\$1PERM 테이블에서 ROWS 열의 SUM 결과는 임의 테이블에 대해 직접 쿼리를 실행했을 때 COUNT(\$1) 결과와 일치하지 않을 수도 있습니다. 예를 들어 VENUE 테이블에서 행 2개를 삭제한 경우 COUNT(\$1) 결과가 200이지만 SUM(ROWS) 결과는 여전히 202입니다.
```
delete from venue
where venueid in (1,2);
select count(*) from venue;
count
-------
200
(1 row)
select trim(name) tablename, sum(rows)
from stv_tbl_perm where name='venue' group by name;
tablename | sum
-----------+-----
venue | 202
(1 row)
```
STV\$1TBL\$1PERM의 데이터를 동기화하려면 VENUE 테이블에 대한 전체 정리를 실행하십시오.
```
vacuum venue;
select trim(name) tablename, sum(rows)
from stv_tbl_perm
where name='venue'
group by name;
tablename | sum
-----------+-----
venue | 200
(1 row)
```
# STV\$1TBL\$1TRANS
STV\$1TBL\$1TRANS 테이블은 현재 메모리에 저장 중인 임시 데이터베이스 테이블에 대한 정보를 검색하는 데 사용됩니다.
임시 테이블이란 일반적으로 쿼리 실행 시 중간 결과로 사용되는 임시 행 집합을 의미합니다. STV\$1TBL\$1TRANS는 [STV\$1TBL\$1PERM](r_STV_TBL_PERM.md)과 다릅니다. STV\$1TBL\$1PERM에는 영구 데이터베이스 테이블에 대한 정보가 저장됩니다.
STV\$1TBL\$1TRANS는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_TBL_TRANS.html)
## 샘플 쿼리
쿼리 ID가 90인 쿼리의 임시 테이블 정보를 보려면 다음과 같이 명령을 입력합니다.
```
select slice, id, rows, size, query_id, ref_cnt
from stv_tbl_trans
where query_id = 90;
```
위 쿼리는 다음 샘플 출력과 같이 쿼리 90의 임시 테이블 정보를 반환합니다.
```
slice | id | rows | size | query_ | ref_ | from_ | prep_
| | | | id | cnt | suspended | swap
------+----+------+------+--------+------+-----------+-------
1013 | 95 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
7 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
10 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
17 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
14 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
3 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
1013 | 99 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
9 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
5 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
19 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
2 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
1013 | 98 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
13 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
1 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
1013 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
6 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
11 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
15 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
18 | 96 | 0 | 0 | 90 | 4 | 0 | 0
```
위 예를 보면 쿼리 데이터에 테이블 95, 96 및 98이 포함되어 있는 것을 알 수 있습니다. 이 테이블에 0바이트가 할당되어 있기 때문에 이러한 쿼리를 메모리에서 실행할 수 있습니다.
# STV\$1WLM\$1CLASSIFICATION\$1CONFIG
현재 WLM 분류 규칙이 저장됩니다.
STV\$1WLM\$1CLASSIFICATION\$1CONFIG는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_CLASSIFICATION_CONFIG.html)
## 샘플 쿼리
```
select * from STV_WLM_CLASSIFICATION_CONFIG;
id | condition | action_seq | action | action_service_class
---+---------------------------------------------+------------+--------+---------------------
1 | (system user) and (query group: health) | 0 | assign | 1
2 | (system user) and (query group: metrics) | 0 | assign | 2
3 | (system user) and (query group: cmstats) | 0 | assign | 3
4 | (system user) | 0 | assign | 4
5 | (super user) and (query group: superuser) | 0 | assign | 5
6 | (query group: querygroup1) | 0 | assign | 6
7 | (user group: usergroup1) | 0 | assign | 6
8 | (user group: usergroup2) | 0 | assign | 7
9 | (query group: querygroup3) | 0 | assign | 8
10 | (query group: querygroup4) | 0 | assign | 9
11 | (user group: usergroup4) | 0 | assign | 9
12 | (query group: querygroup*) | 0 | assign | 10
13 | (user group: usergroup*) | 0 | assign | 10
14 | (querytype: any) | 0 | assign | 11
(4 rows)
```
# STV\$1WLM\$1QMR\$1CONFIG
WLM 쿼리 모니터링 규칙(QMR)의 구성을 기록합니다. 자세한 내용은 [WLM 쿼리 모니터링 규칙](cm-c-wlm-query-monitoring-rules.md) 섹션을 참조하세요.
STV\$1WLM\$1QMR\$1CONFIG는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QMR_CONFIG.html)
## 샘플 쿼리
5보다 큰(사용자 정의 대기열 포함) 모든 서비스 클래스의 QMR 규칙 정의를 보려면 다음 쿼리를 실행합니다. 서비스 클래스 ID의 목록은 [WLM 서비스 클래스 ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids) 섹션을 참조하세요.
```
Select *
from stv_wlm_qmr_config
where service_class > 5
order by service_class;
```
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1QUEUE\$1STATE
서비스 클래스에 따른 쿼리 대기열의 현재 상태를 기록합니다.
STV\$1WLM\$1QUERY\$1QUEUE\$1STATE는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
이 테이블의 데이터 중 일부 또는 전부는 SYS 모니터링 뷰인 [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md)에서도 찾아볼 수 있습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다. 쿼리에 SYS 모니터링 뷰를 사용하는 것이 좋습니다.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_QUEUE_STATE.html)
## 샘플 쿼리
다음은 서비스 클래스가 4보다 큰 대기열의 쿼리를 나타내는 쿼리입니다.
```
select * from stv_wlm_query_queue_state
where service_class > 4
order by service_class;
```
위 쿼리는 다음과 같은 샘플 출력을 반환합니다.
```
service_class | position | task | query | slot_count | start_time | queue_time
---------------+----------+------+-------+------------+----------------------------+------------
5 | 0 | 455 | 476 | 5 | 2010-10-06 13:18:24.065838 | 20937257
6 | 1 | 456 | 478 | 5 | 2010-10-06 13:18:26.652906 | 18350191
(2 rows)
```
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1STATE
WLM에서 추적 중인 쿼리의 현재 상태를 기록합니다.
STV\$1WLM\$1QUERY\$1STATE는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
이 테이블의 데이터 중 일부 또는 전부는 SYS 모니터링 뷰인 [SYS\$1QUERY\$1HISTORY](SYS_QUERY_HISTORY.md)에서도 찾아볼 수 있습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다. 쿼리에 SYS 모니터링 뷰를 사용하는 것이 좋습니다.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_STATE.html)
## 샘플 쿼리
다음 쿼리는 4보다 큰 서비스 클래스에서 현재 실행 중인 모든 쿼리를 표시합니다. 서비스 클래스 ID의 목록은 [WLM 서비스 클래스 ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids) 섹션을 참조하세요.
```
select xid, query, trim(state) as state, queue_time, exec_time
from stv_wlm_query_state
where service_class > 4;
```
위 쿼리는 다음과 같은 샘플 출력을 반환합니다.
```
xid | query | state | queue_time | exec_time
-------+-------+---------+------------+-----------
100813 | 25942 | Running | 0 | 1369029
100074 | 25775 | Running | 0 | 2221589242
```
# STV\$1WLM\$1QUERY\$1TASK\$1STATE
서비스 클래스 쿼리 작업의 현재 상태를 저장합니다.
STV\$1WLM\$1QUERY\$1TASK\$1STATE는 모든 사용자에게 표시됩니다. 수퍼유저는 모든 행을 볼 수 있지만 일반 사용자는 자체 데이터만 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_QUERY_TASK_STATE.html)
## 샘플 쿼리
다음 쿼리는 4보다 큰 서비스 클래스의 현재 쿼리 상태를 표시합니다. 서비스 클래스 ID의 목록은 [WLM 서비스 클래스 ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids) 섹션을 참조하세요.
```
select * from stv_wlm_query_task_state
where service_class > 4;
```
위 쿼리는 다음과 같은 샘플 출력을 반환합니다.
```
service_class | task | query | start_time | exec_time
--------------+------+-------+----------------------------+-----------
5 | 466 | 491 | 2010-10-06 13:29:23.063787 | 357618748
(1 row)
```
# STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1CONFIG
WLM의 서비스 클래스 구성을 기록합니다.
STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1CONFIG는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_CONFIG.html)
## 샘플 쿼리
첫 번째 사용자 정의 서비스 클래스는 서비스 클래스 6이고, 이름은 Service class \$11로 지정됩니다. 다음 쿼리는 4보다 큰 서비스 클래스의 현재 구성을 표시합니다. 서비스 클래스 ID의 목록은 [WLM 서비스 클래스 ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids) 섹션을 참조하세요.
```
select rtrim(name) as name,
num_query_tasks as slots,
query_working_mem as mem,
max_execution_time as max_time,
user_group_wild_card as user_wildcard,
query_group_wild_card as query_wildcard
from stv_wlm_service_class_config
where service_class > 4;
name | slots | mem | max_time | user_wildcard | query_wildcard
-----------------------------+-------+-----+----------+---------------+---------------
Service class for super user | 1 | 535 | 0 | false | false
Queue 1 | 5 | 125 | 0 | false | false
Queue 2 | 5 | 125 | 0 | false | false
Queue 3 | 5 | 125 | 0 | false | false
Queue 4 | 5 | 627 | 0 | false | false
Queue 5 | 5 | 125 | 0 | true | true
Default queue | 5 | 125 | 0 | false | false
```
다음은 동적 WLM 전환 상태를 표시하는 쿼리입니다. 전환이 진행되는 동안에는 `num_query_tasks`와 `target_query_working_mem`은 목표 값과 똑같아질 때까지 업데이트됩니다. 자세한 내용은 [WLM 동적 및 정적 구성 속성](cm-c-wlm-dynamic-properties.md) 섹션을 참조하세요.
```
select rtrim(name) as name,
num_query_tasks as slots,
target_num_query_tasks as target_slots,
query_working_mem as memory,
target_query_working_mem as target_memory
from stv_wlm_service_class_config
where num_query_tasks > target_num_query_tasks
or query_working_mem > target_query_working_mem
and service_class > 5;
name | slots | target_slots | memory | target_mem
------------------+-------+--------------+--------+------------
Queue 3 | 5 | 15 | 125 | 375
Queue 5 | 10 | 5 | 250 | 125
(2 rows)
```
# STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1STATE
서비스 클래스의 현재 상태를 저장합니다.
STV\$1WLM\$1SERVICE\$1CLASS\$1STATE는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_WLM_SERVICE_CLASS_STATE.html)
## 샘플 쿼리
다음 쿼리는 5보다 큰 서비스 클래스의 상태를 표시합니다. 서비스 클래스 ID의 목록은 [WLM 서비스 클래스 ID](cm-c-wlm-system-tables-and-views.md#wlm-service-class-ids) 섹션을 참조하세요.
```
select service_class, num_executing_queries,
num_executed_queries
from stv_wlm_service_class_state
where service_class > 5
order by service_class;
```
```
service_class | num_executing_queries | num_executed_queries
---------------+-----------------------+----------------------
6 | 1 | 222
7 | 0 | 135
8 | 1 | 39
(3 rows)
```
# STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE
클래식 크기 조정 중에 각 테이블의 마이그레이션 진행 상황을 모니터링하려면 STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE를 사용합니다. 이는 구체적으로 대상 노드 유형이 RA3일 때 적용됩니다. RA3 노드로의 클래식 크기 조정에 대한 자세한 내용은 [클래식 크기 조정](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/managing-cluster-operations.html#classic-resize-faster)에서 확인하세요.
STV\$1XRESTORE\$1ALTER\$1QUEUE\$1STATE는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.
이 테이블의 데이터 중 일부 또는 전부는 SYS 모니터링 뷰인 [SYS\$1RESTORE\$1STATE](SYS_RESTORE_STATE.md)에서도 찾아볼 수 있습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다. 쿼리에 SYS 모니터링 뷰를 사용하는 것이 좋습니다.
## 테이블 열
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/r_STV_XRESTORE_ALTER_QUEUE_STATE.html)
## 샘플 쿼리
다음 쿼리는 데이터베이스에서 크기 조정 대기 중인 테이블, 현재 크기 조정 중인 테이블, 크기 조정이 완료된 테이블 수를 보여줍니다.
```
select db_id, status, count(*)
from stv_xrestore_alter_queue_state
group by 1,2 order by 3 desc
db_id | status | count
-------+------------+------
694325 | Waiting | 323
694325 | Finished | 60
694325 | Applying | 1
```