Amazon Redshift dejará de admitir la creación de UDF de Python después del 30 de junio de 2026. Empezaremos a aplicarlo por fases. Para obtener más información sobre los detalles del fin de vida de Python y las opciones de migración, consulte la [entrada del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/) que se publicó el 30 de junio de 2025. 

# Consulta de tablas de sistemas
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Si ni la API de metadatos del controlador ni los comandos `SHOW` satisfacen sus necesidades, puede consultar las tablas del catálogo de PostgreSQL (`pg_*`), el esquema de información (`information_schema`) o las vistas del sistema de Amazon Redshift, por ejemplo, directamente `SVV_TABLE_INFO`.

Este enfoque resulta útil para tareas ad hoc de exploración, depuración o administración que se ejecutan a partir de consultas SQL interactivas, por ejemplo, en el editor de consultas V2 de Amazon Redshift o `psql`. Sin embargo, las estructuras del catálogo del sistema pueden cambiar en las distintas versiones de Amazon Redshift. No se recomienda utilizar consultas directas de las tablas del sistema como interfaz de metadatos para las integraciones de aplicaciones de producción.

Cuando consulte las tablas del sistema, siga estas prácticas:
+ **Especifique la base de datos, el esquema y la tabla**. Para obtener el mejor rendimiento, incluya el nombre de la base de datos, el nombre del esquema y el nombre de la tabla en los filtros de consulta. Al reducir el ámbito, se reduce la cantidad de metadatos que Amazon Redshift necesita analizar y devolver.
+ **Utilice filtros de igualdad o LIKE**. Use igualdad (`=`) o predicados `LIKE` en la cláusula `WHERE` para reducir los resultados. Evite las consultas sin filtrar en vistas de catálogos de gran tamaño. Pueden ser lentas en clústeres con muchos objetos.
+ **Evite las funciones en los predicados de los filtros**. No utilice funciones como `LOWER()` o la concatenación de cadenas en la cláusula `WHERE` cuando filtre las consultas de las tablas del sistema. Estas impiden realizar búsquedas de metadatos eficaces y pueden reducir considerablemente el rendimiento de las consultas.

## Ejemplo de consultas antipatrón frente a consultas recomendadas
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```
-- Avoid:
SELECT * FROM svv_all_columns;

-- Recommended:
SELECT * FROM svv_all_columns WHERE database_name = 'dev' and schema_name = 'public' AND table_name = 'sales';
```

```
-- Avoid:
SELECT * FROM svv_all_columns WHERE LOWER(schema_name) = 'public';

-- Recommended:
SELECT * FROM svv_all_columns WHERE schema_name = 'public' AND table_name LIKE 'sales%';
```

```
-- Avoid:
SELECT * FROM svv_all_columns WHERE database_name || '.' || schema_name || '.' || table_name = 'dev.public.sales';

-- Recommended:
SELECT * FROM svv_all_columns WHERE database_name = 'dev' and schema_name = 'public' AND table_name = 'sales';
```

```
-- Avoid:
SELECT * FROM svv_all_columns WHERE CONCAT(database_name, '.', schema_name) = 'dev.public';

-- Recommended:
SELECT * FROM svv_all_columns WHERE database_name = 'dev' and schema_name = 'public';
```