STV_BLOCKLIST - Amazon Redshift

STV_BLOCKLIST

STV_BLOCKLIST에는 데이터베이스에서 각 조각, 테이블 또는 열마다 사용하는 1MB 디스크 블록의 수가 저장됩니다.

아래 예에 나온 것처럼 STV_BLOCKLIST에 집계 쿼리를 사용하여 데이터베이스, 테이블, 조각 또는 열마다 할당되는 1MB 디스크 블록의 수를 확인합니다. 또한 STV_PARTITIONS를 사용하여 디스크 사용률에 대한 요약 정보를 볼 수 있습니다.

STV_BLOCKLIST는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성 섹션을 참조하세요.

테이블 열

열 명칭 데이터 유형 설명
slice 정수 노드 조각
col 정수 0부터 시작되는 열 인덱스. 생성하는 모든 테이블에는 INSERT_XID, DELETE_XID, ROW_ID(OID)라는 3개의 숨겨진 열이 추가되어 있습니다. 3개의 사용자 정의 열이 있는 테이블에는 6개의 실제 열이 포함되며, 사용자 정의 열은 내부적으로 0, 1, 2로 번호 지정됩니다. 이 예에서 INSERT_XID, DELETE_XID 및 ROW_ID 열은 각각 3, 4, 5로 번호 지정됩니다.
tbl 정수 데이터베이스 테이블의 테이블 ID
blocknum 정수 데이터 블록의 ID.
num_values 정수 블록에 포함된 값의 수.
extended_limits 정수 내부용.
minvalue bigint 블록의 최소 데이터 값. 숫자가 아닌 데이터에서 첫 8개 문자를 64비트 정수로 저장하며, 디스크 스캔에 사용됩니다.
maxvalue bigint 블록의 최대 데이터 값. 숫자가 아닌 데이터에서 첫 8개 문자를 64비트 정수로 저장하며, 디스크 스캔에 사용됩니다.
sb_pos 정수 디스크상의 슈퍼 블록 위치를 나타내는 내부 Amazon Redshift 식별자
pinned 정수 블록이 사전 로드의 일환으로 메모리에 고정되어 있는지 여부. 0 = false, 1 = true. 기본값은 false입니다.
on_disk 정수 블록이 디스크에 자동으로 저장되는지 여부. 0 = false, 1 = true. 기본값은 false입니다.
수정됨 정수 블록이 수정되었는지 여부. 0 = false, 1 = true. 기본값은 false입니다.
hdr_modified 정수 블록 헤더가 수정되었는지 여부. 0 = false, 1 = true. 기본값은 false입니다.
unsorted 정수 블록이 정렬되지 않았는지 여부. 0 = false, 1 = true. 기본값은 true입니다.
tombstone 정수 내부용.
preferred_diskno 정수 디스크에 결함이 발생하지 않은 경우, 블록이 있어야 할 디스크 번호. 디스크가 고쳐지면 블록은 이 디스크로 다시 이동합니다.
임시 정수 블록에 임시 테이블 또는 중간 쿼리 결과 같은 임시 데이터가 포함되는지 여부. 0 = false, 1 = true. 기본값은 false입니다.
newblock 정수 블록이 새것인지(true) 또는 디스크에 한번도 커밋되지 않았는지(false) 여부. 0 = false, 1 = true.
num_readers 정수 각 블록의 참조 수
flags 정수 블록 헤더의 내부 Amazon Redshift 플래그.

샘플 쿼리

STV_BLOCKLIST는 할당된 디스크 블록당 1개의 행이 포함되므로 모든 행을 선택하는 쿼리는 매우 많은 수의 행을 반환할 수 있습니다. STV_BLOCKLIST에는 집계 쿼리만 사용하는 것이 좋습니다.

SVV_DISKUSAGE 뷰는 유사한 정보를 더욱 사용자 친화적인 형식으로 제공하지만 다음 예는 STV_BLOCKLIST 테이블에 대한 한 가지 용도를 설명한 것입니다.

VENUE 테이블의 각 열에서 사용하는 1MB 블록 수를 확인하려면 다음과 같이 쿼리를 입력합니다.

select col, count(*) from stv_blocklist, stv_tbl_perm where stv_blocklist.tbl = stv_tbl_perm.id and stv_blocklist.slice = stv_tbl_perm.slice and stv_tbl_perm.name = 'venue' group by col order by col;

위 쿼리는 다음 샘플 데이터와 같이 VENUE 테이블의 각 열에 할당되는 1MB 블록의 수를 반환합니다.

col | count -----+------- 0 | 4 1 | 4 2 | 4 3 | 4 4 | 4 5 | 4 7 | 4 8 | 4 (8 rows)

다음은 모든 조각에 대한 테이블 데이터의 실제 분산 여부를 나타내는 쿼리입니다.

select trim(name) as table, stv_blocklist.slice, stv_tbl_perm.rows from stv_blocklist,stv_tbl_perm where stv_blocklist.tbl=stv_tbl_perm.id and stv_tbl_perm.slice=stv_blocklist.slice and stv_blocklist.id > 10000 and name not like '%#m%' and name not like 'systable%' group by name, stv_blocklist.slice, stv_tbl_perm.rows order by 3 desc;

위 쿼리는 다음과 같은 샘플 출력으로 가장 많은 행이 포함된 테이블의 균일한 데이터 분산을 나타냅니다.

table | slice | rows ----------+-------+------- listing | 13 | 10527 listing | 14 | 10526 listing | 8 | 10526 listing | 9 | 10526 listing | 7 | 10525 listing | 4 | 10525 listing | 17 | 10525 listing | 11 | 10525 listing | 5 | 10525 listing | 18 | 10525 listing | 12 | 10525 listing | 3 | 10525 listing | 10 | 10525 listing | 2 | 10524 listing | 15 | 10524 listing | 16 | 10524 listing | 6 | 10524 listing | 19 | 10524 listing | 1 | 10523 listing | 0 | 10521 ... (180 rows)

다음은 삭제 표시된 블록의 디스크 커밋 여부를 확인하는 쿼리입니다.

select slice, col, tbl, blocknum, newblock from stv_blocklist where tombstone > 0; slice | col | tbl | blocknum | newblock -------+-----+--------+----------+---------- 4 | 0 | 101285 | 0 | 1 4 | 2 | 101285 | 0 | 1 4 | 4 | 101285 | 1 | 1 5 | 2 | 101285 | 0 | 1 5 | 0 | 101285 | 0 | 1 5 | 1 | 101285 | 0 | 1 5 | 4 | 101285 | 1 | 1 ... (24 rows)