从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

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

记录 [ANALYZE](r_ANALYZE.md) 操作的详细信息。

STL\$1ANALYZE 只对超级用户可见。有关更多信息，请参阅 [系统表和视图中的数据可见性](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data)。

此表中的部分或全部数据也可以在 SYS 监控视图 [SYS\$1ANALYZE\$1HISTORY](SYS_ANALYZE_HISTORY.md) 中找到。SYS 监控视图中的数据经过格式化处理，便于使用和理解。我们建议您使用 SYS 监控视图进行查询。

## 表列
<a name="r_STL_ANALYZE-table-columns2"></a>

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

## 示例查询
<a name="r_STL_ANALYZE-sample-queries2"></a>

以下示例联接 STV\$1TBL\$1PERM 以显示表名称和执行详细信息。

```
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)
```