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.

# 테이블별 쿼리 알림 검토
<a name="review-query-alerts-by-table"></a>

다음은 테이블 자체에 대한 알림 이벤트가 기록된 테이블을 찾아내는 동시에 가장 자주 기록되는 알림 유형을 식별하는 쿼리입니다.

식별된 테이블에서 행의 `minutes` 값이 높으면 테이블에서 해당 테이블에 대한 [ANALYZE](r_ANALYZE.md) 또는 [VACUUM](r_VACUUM_command.md) 실행과 같은 일상적인 유지 관리가 필요한지를 확인합니다.

임의의 행에서 `count` 값이 높을 때 `table` 값이 NULL이라면 STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG에서 연결된 `event` 값에 대한 쿼리를 실행하여 알림이 잦은 이유를 조사하세요.

```
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;
```