SVV_VACUUM_SUMMARY
SVV_VACUUM_SUMMARY 뷰는 STL_VACUUM, STL_QUERY 및 STV_TBL_PERM 테이블을 조인하여 시스템에 의해 기록되는 vacuum 작업에 대한 정보를 요약합니다. 이 뷰는 vacuum 트랜잭션마다 테이블당 하나의 행을 반환합니다. 이 뷰는 작업 경과 시간, 생성된 정렬 파티션의 수, 필요한 병합 증분의 수, 행에 있는 델타 및 작업 수행 전후의 블록 수를 기록합니다.
SVV_VACUUM_SUMMARY는 슈퍼 사용자에게만 표시됩니다. 자세한 내용은 시스템 테이블 및 뷰에 있는 데이터의 가시성 단원을 참조하십시오.
이 테이블의 데이터 중 일부 또는 전부는 SYS 모니터링 뷰인 SYS_VACUUM_HISTORY에서도 찾아볼 수 있습니다. SYS 모니터링 뷰의 데이터는 사용 및 이해가 더 쉽도록 형식이 지정되어 있습니다. 쿼리에 SYS 모니터링 뷰를 사용하는 것이 좋습니다.
SVV_VACUUM_PROGRESS에 대한 자세한 내용은 SVV_VACUUM_PROGRESS 섹션을 참조하세요.
SVL_VACUUM_PERCENTAGE에 대한 자세한 내용은 SVL_VACUUM_PERCENTAGE 섹션을 참조하세요.
참고
이 보기는 프로비저닝된 클러스터를 쿼리할 때만 사용할 수 있습니다.
테이블 열
| 열 명칭 | 데이터 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| table_name | 텍스트 | vacuum된 테이블의 이름. |
| xid | bigint | VACUUM 작업의 트랜잭션 ID. |
| sort_partitions | bigint | vacuum 작업의 정렬 단계 도중 생성되는 정렬된 파티션의 수. |
| merge_increments | bigint | vacuum 작업의 병합 단계를 완료하는 데 필요한 병합 증분의 수. |
| 경과 시간 | bigint | vacuum 작업의 경과된 런타임(마이크로초). |
| row_delta | bigint | vacuum 전과 후의 테이블의 총 행 수의 차이. |
| sortedrow_delta | bigint | vacuum 전과 후의 정렬된 테이블 행 수의 차이. |
| block_delta | 정수 | vacuum 전과 후의 테이블 블록 수의 차이. |
| max_merge_partitions | 정수 | 이 열은 성능 분석에 사용되며 병합 단계 반복당 테이블에 대해 vacuum이 처리할 수 있는 최대 파티션 수를 나타냅니다. (Vacuum은 정렬되지 않은 리전을 하나 이상의 정렬된 파티션으로 정렬합니다. 테이블의 열 수와 현재 Amazon Redshift 구성에 따라 병합 단계는 단일 병합 반복에서 최대 파티션 수를 처리할 수 있습니다. 병합 단계는 정렬된 파티션 수가 최대 병합 파티션 수를 초과해도 작동하지만 더 많은 병합 반복이 필요합니다.) |
샘플 쿼리
다음 쿼리는 세 가지 테이블에서의 vacuum 작업에 대한 통계를 반환합니다. SALES 테이블은 두 번 vacuum되었습니다.
select table_name, xid, sort_partitions as parts, merge_increments as merges, elapsed_time, row_delta, sortedrow_delta as sorted_delta, block_delta from svv_vacuum_summary order by xid; table_ | xid |parts|merges| elapsed_ | row_ | sorted_ | block_ name | | | | time | delta | delta | delta --------+------+-----+------+----------+---------+---------+-------- users | 2985 | 1 | 1 | 61919653 | 0 | 49990 | 20 category| 3982 | 1 | 1 | 24136484 | 0 | 11 | 0 sales | 3992 | 2 | 1 | 71736163 | 0 | 1207192 | 32 sales | 4000 | 1 | 1 | 15363010 | -851648 | -851648 | -140 (4 rows)
