Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux Python à UDFs partir du patch 198. UDFs Le Python existant continuera de fonctionner jusqu'au 30 juin 2026. Pour plus d’informations, consultez le [ billet de blog ](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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

Pour analyser les informations récapitulatives sur la requête par tranche à l’aide de [SVL\$1QUERY\$1REPORT](r_SVL_QUERY_REPORT.md), procédez comme suit :

1. Exécutez la commande suivante pour déterminer l’ID de votre requête :

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

   Examinez le texte de la requête tronquée dans le champ `substring` pour déterminer quelle valeur de `query` représente votre requête. Si vous avez exécuté la requête plusieurs fois, utilisez la valeur de `query` de la ligne avec la valeur de `elapsed` inférieure. Il s’agit de la ligne de la version compilée. Si vous avez exécuté un grand nombre de requêtes, vous pouvez augmenter la valeur utilisée par la clause LIMIT utilisée pour vous assurer que votre requête est incluse.

1. Sélectionner des lignes dans SVL\$1QUERY\$1REPORT pour votre requête. Ordonnez les résultats par segment, par étape, par elapsed\$1time et par lignes :

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

1. Pour chaque étape, vérifiez que toutes les tranches traitent à peut près le même nombre de lignes :  
![\[Liste des tranches de données utilisées pour exécuter une requête. Chaque tranche traite approximativement le même nombre de lignes.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/redshift/latest/dg/images/SVL_QUERY_REPORT_rows.png)

   Vérifiez également que toutes les tranches prennent à peu près autant de temps :  
![\[Liste des tranches de données utilisées pour exécuter une requête. Chaque tranche prend approximativement le même temps.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/redshift/latest/dg/images/SVL_QUERY_REPORT_elapsed_time.png)

   Si ces valeurs sont très différences, cela peut révéler une asymétrie de la distribution des données due à un style de distribution sous-optimal pour cette requête particulière. Pour connaître les solutions recommandées, consultez [Distribution des données sous-optimales](query-performance-improvement-opportunities.md#suboptimal-data-distribution).