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.

# SVV\$1DISKUSAGE
<a name="r_SVV_DISKUSAGE"></a>

Amazon Redshift는 STV\$1TBL\$1PERM 테이블과 STV\$1BLOCKLIST 테이블을 조인하여 SVV\$1DISKUSAGE 시스템 뷰를 생성합니다. SVV\$1DISKUSAGE 뷰에는 데이터베이스의 테이블에 대한 데이터 할당에 관한 정보가 포함되어 있습니다.

다음 예에 나온 것처럼 SVV\$1DISKUSAGE에 집계 쿼리를 사용하여 데이터베이스, 테이블, 조각 또는 열마다 할당되는 디스크 블록의 수를 결정합니다. 각 데이터 블록이 1MB씩 사용합니다. 또한 [STV\$1PARTITIONS](r_STV_PARTITIONS.md)를 사용하여 디스크 사용률에 대한 요약 정보를 볼 수 있습니다.

SVV\$1DISKUSAGE는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요.

**참고**  
이 보기는 프로비저닝된 클러스터를 쿼리할 때만 사용할 수 있습니다.

## 테이블 열
<a name="r_SVV_DISKUSAGE-table-rows"></a>

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

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

SVV\$1DISKUSAGE는 할당된 디스크 블록당 하나의 행을 포함하므로 모든 행을 선택하는 쿼리는 매우 많은 수의 행을 반환할 수 있습니다. SVV\$1DISKUSAGE에는 집계 쿼리만을 사용하는 것이 좋습니다.

USERS 테이블의 열 6(EMAIL 열)에 할당된 블록의 최대 개수를 반환합니다.

```
select db_id, trim(name) as tablename, max(blocknum)
from svv_diskusage
where name='users' and col=6
group by db_id, name;

db_id  | tablename | max
--------+-----------+-----
175857 | users     |   2
(1 row)
```

다음 쿼리는 SALESNEW라고 하는 10열짜리 큰 테이블의 모든 열에 대해 비슷한 결과를 반환합니다. (열 10부터 12까지의 마지막 3행은 숨겨진 메타데이터 열을 위한 것입니다.) 

```
select db_id, trim(name) as tablename, col, tbl, max(blocknum)
from svv_diskusage
where name='salesnew'
group by db_id, name, col, tbl
order by db_id, name, col, tbl;

db_id  | tablename  | col |  tbl   | max
--------+------------+-----+--------+-----
175857 | salesnew   |   0 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   1 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   2 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   3 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   4 | 187605 | 154
175857 | salesnew   |   5 | 187605 |  79
175857 | salesnew   |   6 | 187605 |  79
175857 | salesnew   |   7 | 187605 | 302
175857 | salesnew   |   8 | 187605 | 302
175857 | salesnew   |   9 | 187605 | 302
175857 | salesnew   |  10 | 187605 |   3
175857 | salesnew   |  11 | 187605 |   2
175857 | salesnew   |  12 | 187605 | 296
(13 rows)
```