

 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\$1DIST
<a name="r_STL_DIST"></a>

데이터를 분산시키는 쿼리 단계를 실행하면서 네트워크 활동에 대한 정보를 기록합니다. 네트워크 트래픽은 임의 조각의 특정 단계에서 네트워크를 통해 전송되는 행, 바이트 및 패킷 수를 기준으로 수집됩니다. 단계의 지속 시간은 로그 기록이 시작되는 시간부터 종료되는 시간까지입니다.

쿼리에서 분산 단계를 식별하려면 QUERY\$1SUMMARY 뷰에서 dist 레이블을 찾거나, 혹은 EXPLAIN 명령을 실행하여 dist가 포함된 단계 속성을 찾으면 됩니다.

STL\$1DIST는 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.

**참고**  
STL\$1DIST에는 기본 프로비저닝된 클러스터에서 실행되는 쿼리만 포함됩니다. 동시성 크기 조정 클러스터 또는 서버리스 네임스페이스에서 실행되는 쿼리는 포함되지 않습니다. 기본 클러스터, 동시성 크기 조정 클러스터, 서버리스 네임스페이스 모두에서 실행되는 쿼리에 대한 설명 계획에 액세스하려면 SYS 모니터링 뷰인 [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md)을 사용하는 것이 좋습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다.

## 테이블 열
<a name="r_STL_DIST-table-columns"></a>

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

## 샘플 쿼리
<a name="r_STL_DIST-sample-queries"></a>

다음은 패킷이 1개 이상이고, 지속 시간이 0보다 큰 쿼리의 분산 정보를 반환하는 예입니다.

```
select query, slice, step, rows, bytes, packets, 
datediff(seconds, starttime, endtime) as duration
from stl_dist
where packets>0 and datediff(seconds, starttime, endtime)>0
order by query
limit 10;
```

```
 query  | slice | step |  rows  |  bytes  | packets | duration
--------+-------+------+--------+---------+---------+-----------
    567 |     1 |    4 |  49990 | 6249564 |     707 |         1
    630 |     0 |    5 |   8798 |  408404 |      46 |         2
    645 |     1 |    4 |   8798 |  408404 |      46 |         1
    651 |     1 |    5 | 192497 | 9226320 |    1039 |         6
    669 |     1 |    4 | 192497 | 9226320 |    1039 |         4
    675 |     1 |    5 |   3766 |  194656 |      22 |         1
    696 |     0 |    4 |   3766 |  194656 |      22 |         1
    705 |     0 |    4 |    930 |   44400 |       5 |         1
 111525 |     0 |    3 |     68 |   17408 |       2 |         1
(9 rows)
```