Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del parche 198. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando hasta el 30 de junio de 2026. Para obtener más información, consulte la [publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

# Uso de la vista SVL\$1QUERY\$1REPORT
<a name="using-SVL-Query-Report"></a>

Para analizar la información resumida de una consulta por sector con [SVL\$1QUERY\$1REPORT](r_SVL_QUERY_REPORT.md), haga lo siguiente:

1. Ejecute la siguiente función para determinar el ID de su consulta:

   ```
   select query, elapsed, substring
   from svl_qlog
   order by query
   desc limit 5;
   ```

   Examine el texto truncado de la consulta en el campo `substring` para determinar qué valor de `query` representa su consulta. Si ejecutó la consulta más de una vez, utilice el valor `query` de la fila con el valor de `elapsed` más bajo. Esa es la fila de la versión compilada. Si ha ejecutado distintas consultas, puede aumentar el valor que utilizó la cláusula LIMIT para asegurarse de que su consulta esté incluida.

1. Seleccione las filas de SVL\$1QUERY\$1REPORT para su consulta. Ordene los resultados por secuencia, paso, tiempo transcurrido y filas:

   ```
   select * from svl_query_report where query = MyQueryID order by segment, step, elapsed_time, rows;
   ```

1. En cada paso, controle que todos los sectores estén procesando, aproximadamente, la misma cantidad de filas:  
![\[Una lista de los sectores de datos que se utilizan para ejecutar una consulta. Cada sector procesa aproximadamente el mismo número de filas.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/redshift/latest/dg/images/SVL_QUERY_REPORT_rows.png)

   Además, controle que a todos los sectores les tome, aproximadamente, la misma cantidad de tiempo:  
![\[Una lista de los sectores de datos que se utilizan para ejecutar una consulta. Cada sector tarda aproximadamente la misma cantidad de tiempo.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/redshift/latest/dg/images/SVL_QUERY_REPORT_elapsed_time.png)

   Si hay grandes diferencias entre estos valores, puede indicar que hay un sesgo en la distribución de datos debido a un estilo de distribución que no es el óptimo para esta consulta en particular. Para conocer las soluciones recomendadas, consulte [Distribución de datos poco óptima](query-performance-improvement-opportunities.md#suboptimal-data-distribution).