STV_TBL_PERM

STV_TBL_PERM 資料表包含 Amazon Redshift 中永久資料表的相關資訊，其中包括使用者為目前工作階段建立的暫時資料表。STV_TBL_PERM 包含所有資料庫中所有資料表的資訊。

此資料表不同於 STV_TBL_TRANS，它包含系統在查詢處理過程中建立之暫時性資料庫的相關資訊。

只有超級使用者可以看到 STV_TBL_PERM。如需詳細資訊，請參閱 系統資料表和檢視中資料的可見性。

資料表欄

欄名稱	資料類型	描述
分割	integer	配置至資料表的節點分割。
id	integer	表格 ID。
name	character(72)	資料表名稱.
rows	bigint	分割中的資料列數。
sorted_rows	bigint	已在磁碟上排序之分割中的資料列數。如果此數字不符合 ROWS 數字，請清空資料表以重新排序資料列。
temp	integer	該資料表是否為暫時資料表。0 = false；1 = true。
db_id	integer	用於建立資料表之資料庫的 ID。
insert_pristine	integer	供內部使用。
delete_pristine	integer	供內部使用。
backup	integer	用於指出該資料表是否包含在叢集快照中的值。0 = no；1 = yes。如需詳細資訊，請參閱 CREATE TABLE 命令的 BACKUP 參數。
dist_style	integer	切片所屬資料表的分散樣式。如需這些值的詳細資訊，請參閱檢視分佈樣式。如需分散樣式的資訊，請參閱分佈樣式。
block_count	integer	分割使用的區塊數目。無法計算區塊計數時，值為 -1。

範例查詢

下列查詢會傳回不同的資料表 ID 與名稱的清單：

select distinct id, name
from stv_tbl_perm order by name;

   id   |          name
--------+-------------------------
 100571 | category
 100575 | date
 100580 | event
 100596 | listing
 100003 | padb_config_harvest
 100612 | sales
...

其他系統資料表使用資料表 ID，因此知道哪個資料表 ID 對應至某特定資料表是非常有用的。在此範例中，SELECT DISTINCT 用於移除重複 (資料表被發佈至多個分割)。

若要判斷 VENUE 資料表中各個欄位使用的區塊數，請輸入以下查詢：

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;

 col | count
-----+-------
   0 |     8
   1 |     8
   2 |     8
   3 |     8
   4 |     8
   5 |     8
   6 |     8
   7 |     8
(8 rows)

使用須知

ROWS 欄位包含未清空但已刪除 (或已清空但有 SORT ONLY 選項) 的資料列數。因此，當您直接查詢特定資料表時，STV_TBL_PERM 資料表中 ROWS 欄位的總和 (SUM) 可能會與 COUNT(*) 結果不相符。例如，如果從 VENUE 刪除 2 個資料列，COUNT(*) 結果為 200，但 SUM(ROWS) 結果仍是 202：

delete from venue
where venueid in (1,2);

select count(*) from venue;
count
-------
200
(1 row)

select trim(name) tablename, sum(rows)
from stv_tbl_perm where name='venue' group by name;

tablename | sum
-----------+-----
venue     | 202
(1 row)

為了同步 STV_TBL_PERM 中的資料，請執行完整清空 VENUE 資料表。

vacuum venue;

select trim(name) tablename, sum(rows)
from stv_tbl_perm
where name='venue'
group by name;

tablename | sum
-----------+-----
venue     | 200
(1 row)