Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 依資料表檢閱查詢提醒
<a name="review-query-alerts-by-table"></a>

下列查詢可識別已為其記錄提醒事件的資料表，也可識別最常引發的提醒類型。

如果具有已識別資料表資料列的 `minutes` 值較高，請檢查資料表，以查看它是否需要例行維護，例如對它執行 [ANALYZE](r_ANALYZE.md) 或 [VACUUM](r_VACUUM_command.md)。

如果資料列的 `count` 值較高但 `table` 值為 null，請對 STL\$1ALERT\$1EVENT\$1LOG 執行查詢，以取得關聯的 `event` 值，調查為何這麼常引發該提醒。

```
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;
```