Amazon Redshift는 2026년 6월 30일 이후에 Python UDF 사용을 더 이상 지원하지 않습니다. 해당 조치는 단계적으로 시행될 예정입니다. Python 수명 종료 및 마이그레이션 옵션에 대한 자세한 내용은 2025년 6월 30일에 게시된 [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\_TABLE\_INFO
현재 연결된 데이터베이스의 테이블 및 구체화된 뷰에 대한 요약 정보를 표시합니다. 뷰는 시스템 테이블을 필터링하고 하나 이상의 데이터 행이 포함된 사용자 정의 테이블과 구체화된 뷰만 표시합니다.
SVV\_TABLE\_INFO 보기를 사용하여 쿼리 성능에 영향을 미칠 수 있는 테이블 설계 문제를 진단하고 해결할 수 있습니다. 여기에는 압축 인코딩, 배포 키, 정렬 스타일, 데이터 배포 스큐, 테이블 크기, 통계 문제 등이 포함됩니다. SVV\_TABLE\_INFO 보기는 빈 테이블에 대한 어떠한 정보도 반환하지 않습니다.
SVV\_TABLE\_INFO 뷰에는 다음 시스템 테이블 및 카탈로그 테이블의 정보가 요약되어 있습니다.
+ [STV\_NODE\_STORAGE\_CAPACITY](r_STV_NODE_STORAGE_CAPACITY.md)
+ [STV\_SLICES](r_STV_SLICES.md)
+ [STV\_TBL\_PERM](r_STV_TBL_PERM.md)
+ [PG\_ATTRIBUTE](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-attribute.html)
+ [PG\_CLASS](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-class.html)
+ [PG\_DATABASE](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-database.html)
+ [PG\_NAMESPACE](https://www.postgresql.org/docs/8.0/static/catalog-pg-namespace.html)
+ [PG\_STATISTIC\_INDICATOR](r_PG_STATISTIC_INDICATOR.md)
SVV\_TABLE\_INFO는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 [시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data) 섹션을 참조하세요. 사용자가 보기를 쿼리할 수 있도록 하려면 사용자에게 SVV\_TABLE\_INFO에 대한 SELECT 권한을 부여합니다.
## 테이블 열
| 열 이름 | 데이터 유형 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| database | 텍스트 | 데이터베이스 이름. |
| schema | 텍스트 | 스키마 이름 |
| table\_id | oid | 테이블 ID. |
| table | 텍스트 | 테이블 이름 |
| encoded | 텍스트 | 열에 압축 인코딩이 정의되어 있는지를 나타내는 값. |
| diststyle | 텍스트 | 키 분산이 정의된 경우, 분산 스타일 또는 분산 키 열. 가능한 값은 EVEN, KEY(column), ALL, AUTO(ALL), AUTO(EVEN) 및 AUTO(KEY(column))입니다. |
| sortkey1 | 텍스트 | 정렬 키가 정의된 경우, 정렬 키의 첫 번째 열. 가능한 값은 column, AUTO(SORTKEY) 및 AUTO(SORTKEY(column))입니다. |
| max\_varchar | 정수 | VARCHAR 데이터 형식을 사용하는 가장 큰 열의 크기. |
| sortkey1\_enc | character(32) | 정렬 키가 정의된 경우, 정렬 키 첫 번째 열의 압축 인코딩. |
| sortkey\_num | 정수 | 정렬 키로 정의된 열의 수. |
| size | bigint | 테이블의 크기(1MB 데이터 블록 단위). |
| pct\_used | numeric(10,4) | 테이블이 사용하는 가용 공간의 백분율. |
| empty | bigint | 내부용. 이 열은 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 삭제됩니다. |
| unsorted | numeric(5,2) | 테이블에서 정렬되지 않은 행의 백분율. |
| stats\_off | numeric(5,2) | 테이블의 통계가 얼마나 부실한지 나타내는 숫자. 0은 최신이고 100은 오래된 상태입니다. |
| tbl\_rows | numeric(38,0) | 테이블에 포함된 행의 총 수입니다. 이 값에는 삭제 표시만 되어있고 아직 정리되지 않은 행이 포함됩니다. |
| skew\_sortkey1 | numeric(19,2) | 정렬 키가 정의된 경우, 가장 큰 비정렬 키 열의 크기 대 정렬 키 첫 번째 열의 크기의 비율. 이 값을 사용하여 정렬 키의 효율성을 평가합니다. |
| skew\_rows | numeric(19,2) | 행이 가장 많은 조각의 행 수 대 행이 가장 적은 조각의 행 수의 비율. |
| estimated\_visible\_rows | numeric(38,0) | 테이블의 추정 행입니다. 이 값에 삭제 표시된 행은 포함되지 않습니다. |
| risk\_event | 텍스트 | 테이블에 대한 위험 정보입니다. 이 필드는 다음과 같이 여러 부분으로 구분됩니다.{{risk_type}}|{{xid}}|{{timestamp}}+ `risk_type`, 여기서 `1`은 `COPY command with the EXPLICIT_IDS option`이 실행되었음을 나타냅니다. Amazon Redshift는 더 이상 테이블에서 IDENTITY 열의 고유성을 확인하지 않습니다. 자세한 내용은 [EXPLICIT_IDS](copy-parameters-data-conversion.md#copy-explicit-ids) 섹션을 참조하세요.
+ 트랜잭션 ID인 `xid`는 위험을 초래한 것입니다.
+ `timestamp`는 COPY 명령이 실행된 시간입니다.다음 예제는 필드에서 이러한 값을 보여 줍니다.1|1107|2019-06-22 07:16:11.292952
|
| vacuum\_sort\_benefit | numeric(12,2) | vacuum sort를 실행할 때 스캔 쿼리 성능에 대해 예상되는 최대 향상율입니다. |
| create\_time | 시간대 미포함 TIMESTAMP | 테이블이 생성된 타임스탬프입니다. |
## 샘플 쿼리
다음 예는 데이터베이스 내 모든 사용자 정의 테이블의 인코딩, 분산 스타일, 정렬 및 데이터 스큐를 보여 줍니다. 여기서 "table"은 예약된 단어이므로 큰따옴표로 묶어야 합니다.
```
select "table", encoded, diststyle, sortkey1, skew_sortkey1, skew_rows
from svv_table_info
order by 1;
table | encoded | diststyle | sortkey1 | skew_sortkey1 | skew_rows
---------------+---------+-----------------+--------------+---------------+----------
category | N | EVEN | | |
date | N | ALL | dateid | 1.00 |
event | Y | KEY(eventid) | dateid | 1.00 | 1.02
listing | Y | KEY(listid) | dateid | 1.00 | 1.01
sales | Y | KEY(listid) | dateid | 1.00 | 1.02
users | Y | KEY(userid) | userid | 1.00 | 1.01
venue | N | ALL | venueid | 1.00 |
(7 rows)
```