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Amazon Redshift
データベース開発者ガイド (API Version 2012-12-01)

データロードをトラブルシューティングするためのシステムテーブル

以下の Amazon Redshift システムテーブルは、データのロードに関する問題のトラブルシューティングに役立ちます。

  • 特定のロード中に発生したエラーを見つけるには、STL_LOAD_ERRORS にクエリします。

  • 特定のファイルのロード時間を参照したり、特定のファイルが読み取られたかどうかを確認するには、STL_FILE_SCAN にクエリします。

  • STL_S3CLIENT_ERROR にクエリを実行し、Amazon S3 からのデータ転送時に発生したエラーの詳細を調べます。

To find and diagnose load errors

  1. Create a view or define a query that returns details about load errors. The following example joins the STL_LOAD_ERRORS table to the STV_TBL_PERM table to match table IDs with actual table names.

    Copy
    create view loadview as (select distinct tbl, trim(name) as table_name, query, starttime, trim(filename) as input, line_number, colname, err_code, trim(err_reason) as reason from stl_load_errors sl, stv_tbl_perm sp where sl.tbl = sp.id);
  2. Set the MAXERRORS option in your COPY command to a large enough value to enable COPY to return useful information about your data. If the COPY encounters errors, an error message directs you to consult the STL_LOAD_ERRORS table for details.

  3. Query the LOADVIEW view to see error details. For example:

    Copy
    select * from loadview where table_name='venue';
    Copy
    tbl | table_name | query | starttime --------+------------+-------+---------------------------- 100551 | venue | 20974 | 2013-01-29 19:05:58.365391 | input | line_number | colname | err_code | reason +----------------+-------------+-------+----------+--------------------- | venue_pipe.txt | 1 | 0 | 1214 | Delimiter not found
  4. Fix the problem in the input file or the load script, based on the information that the view returns. Some typical load errors to watch for include:

    • Mismatch between data types in table and values in input data fields.

    • Mismatch between number of columns in table and number of fields in input data.

    • Mismatched quotes. Amazon Redshift supports both single and double quotes; however, these quotes must be balanced appropriately.

    • Incorrect format for date/time data in input files.

    • Out-of-range values in input files (for numeric columns).

    • Number of distinct values for a column exceeds the limitation for its compression encoding.