O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de UDFs do Python a partir do Patch 198. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente até 30 de junho de 2026. Para ter mais informações, consulte a [publicação de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

# SVL\$1QUERY\$1REPORT
<a name="r_SVL_QUERY_REPORT"></a>

O Amazon Redshift cria a visualização SVL\$1QUERY\$1REPORT de uma UNION de várias tabelas de sistema STL do Amazon Redshift para fornecer informações sobre as etapas de consulta concluídas.

Essa visualização divide as informações sobre as consultas executadas por fatia e por etapa, o que pode ajudar a solucionar problemas de nó e fatia no cluster do Amazon Redshift.

SVL\$1QUERY\$1REPORT é visível para todos os usuários. Os superusuários podem ver todas as linhas; usuários regulares podem ver somente seus próprios dados. Para obter mais informações, consulte [Visibilidade de dados em tabelas e visualizações de sistema](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).

Alguns ou todos os dados nessa tabela também podem ser encontrados na exibição de monitoramento SYS [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md). Os dados na exibição de monitoramento SYS são formatados para serem mais fáceis de usar e compreender. É recomendável usar a exibição de monitoramento SYS nas consultas.

## Colunas da tabela
<a name="r_SVL_QUERY_REPORT-table-rows2"></a>

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

## Consultas de exemplo
<a name="r_SVL_QUERY_REPORT-sample-queries2"></a>

A consulta a seguir demonstra a distorção dos dados das linhas retornadas para a consulta com o ID 279. Use esta consulta para determinar se os dados do banco de dados serão distribuídos uniformemente pelas fatias no cluster do data warehouse: 

```
select query, segment, step, max(rows), min(rows),
case when sum(rows) > 0
then ((cast(max(rows) -min(rows) as float)*count(rows))/sum(rows))
else 0 end
from svl_query_report
where query = 279
group by query, segment, step
order by segment, step;
```

Esta consulta deve retornar dados semelhantes aos apresentados na seguinte saída de exemplo: 

```
query | segment | step |   max    |   min    |         case
------+---------+------+----------+----------+----------------------
279 |       0 |    0 | 19721687 | 19721687 |                    0
279 |       0 |    1 | 19721687 | 19721687 |                    0
279 |       1 |    0 |   986085 |   986084 | 1.01411202804304e-06
279 |       1 |    1 |   986085 |   986084 | 1.01411202804304e-06
279 |       1 |    4 |   986085 |   986084 | 1.01411202804304e-06
279 |       2 |    0 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       2 |    2 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       3 |    0 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       3 |    2 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       3 |    3 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       4 |    0 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       4 |    1 |  1775517 |   788460 |     1.00098637606408
279 |       4 |    2 |        1 |        1 |                    0
279 |       5 |    0 |        1 |        1 |                    0
279 |       5 |    1 |        1 |        1 |                    0
279 |       6 |    0 |       20 |       20 |                    0
279 |       6 |    1 |        1 |        1 |                    0
279 |       7 |    0 |        1 |        1 |                    0
279 |       7 |    1 |        0 |        0 |                    0
(19 rows)
```