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.

# STL\$1ANALYZE
<a name="r_STL_ANALYZE"></a>

[ANALYZE](r_ANALYZE.md) 작업에 대한 세부 정보를 기록합니다.

STL\$1ANALYZE는 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\$1ANALYZE\$1HISTORY](SYS_ANALYZE_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
<a name="r_STL_ANALYZE-table-columns2"></a>

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

## 샘플 쿼리
<a name="r_STL_ANALYZE-sample-queries2"></a>

다음은 STV\$1TBL\$1PERM을 조인하여 테이블 이름과 실행 세부 정보를 표시하는 예입니다.

```
select distinct a.xid, trim(t.name) as name, a.status, a.rows, a.modified_rows, a.starttime, a.endtime
from stl_analyze a 
join stv_tbl_perm t  on t.id=a.table_id
where name = 'users'
order by starttime;

xid    | name  | status          | rows  | modified_rows | starttime           | endtime            
-------+-------+-----------------+-------+---------------+---------------------+--------------------
  1582 | users | Full            | 49990 |         49990 | 2016-09-22 22:02:23 | 2016-09-22 22:02:28
244287 | users | Full            | 24992 |         74988 | 2016-10-04 22:50:58 | 2016-10-04 22:51:01
244712 | users | Full            | 49984 |         24992 | 2016-10-04 22:56:07 | 2016-10-04 22:56:07
245071 | users | Skipped         | 49984 |             0 | 2016-10-04 22:58:17 | 2016-10-04 22:58:17
245439 | users | Skipped         | 49984 |          1982 | 2016-10-04 23:00:13 | 2016-10-04 23:00:13
(5 rows)
```