Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il [post del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# STL\$1SCAN
<a name="r_STL_SCAN"></a>

Analizza le fasi di scansione di tabella per le query. Il numero di fase per le righe in questa tabella è sempre 0 perché una scansione è la prima fase in un segmento.

STL\$1SCAN è visibile a tutti gli utenti. Gli utenti con privilegi avanzati visualizzano tutte le righe; gli utenti regolari visualizzano solo i propri dati. Per ulteriori informazioni, consulta [Visibilità dei dati nelle tabelle e nelle viste di sistema](cm_chap_system-tables.md#c_visibility-of-data).

**Nota**  
STL\$1SCAN contiene solo le query eseguite sui cluster con provisioning principali. Non contiene le query eseguite sui cluster di dimensionamento simultaneo o sui namespace serverless. Per accedere ai piani di spiegazione per le query eseguite sui cluster principali, sui cluster di dimensionamento simultaneo e sui namespace serverless, consigliamo di utilizzare la vista di monitoraggio SYS [SYS\$1QUERY\$1DETAIL](SYS_QUERY_DETAIL.md). I dati nella vista di monitoraggio SYS sono formattati in modo da essere più facili da usare e comprendere.

## Colonne di tabella
<a name="r_STL_SCAN-table-columns"></a>

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/redshift/latest/dg/r_STL_SCAN.html)

## Tipi di scansione
<a name="r_STL_SCAN-scan-types"></a>

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/redshift/latest/dg/r_STL_SCAN.html)

## Note per l’utilizzo
<a name="w2aac59c29b9d101c15"></a>

Idealmente `rows` dovrebbe essere relativamente vicino a `rows_pre_filter`. Una grande differenza tra `rows` e `rows_pre_filter` indica che il motore di esecuzione sta eseguendo la scansione delle righe che verranno eliminate, il che non è efficiente. La differenza tra `rows_pre_filter` e `rows_pre_user_filter` è il numero di righe fantasma nella scansione. Esegui un VACUUM per rimuovere le righe contrassegnate per l'eliminazione. La differenza tra `rows` e `rows_pre_user_filter` è il numero di righe a cui la query ha applicato un filtro. Se il filtro dell'utente elimina molte righe, rivedi la tua scelta della colonna di ordinamento o, se ciò è dovuto a una grande regione non ordinata, esegui un vacuum.

## Query di esempio
<a name="r_STL_SCAN-sample-queries"></a>

Il seguente esempio mostra che `rows_pre_filter` è maggiore di `rows_pre_user_filter` perché la tabella ha eliminato righe sulle quali non è stato eseguito un vacuum (righe fantasma). 

```
SELECT query, slice, segment,step,rows, rows_pre_filter, rows_pre_user_filter 
from stl_scan where query = pg_last_query_id();

 query |  slice | segment | step | rows  | rows_pre_filter | rows_pre_user_filter
-------+--------+---------+------+-------+-----------------+----------------------
 42915 |      0 |       0 |    0 | 43159 |           86318 |                43159
 42915 |      0 |       1 |    0 |     1 |               0 |                    0
 42915 |      1 |       0 |    0 | 43091 |           86182 |                43091
 42915 |      1 |       1 |    0 |     1 |               0 |                    0
 42915 |      2 |       0 |    0 | 42778 |           85556 |                42778
 42915 |      2 |       1 |    0 |     1 |               0 |                    0
 42915 |      3 |       0 |    0 | 43428 |           86856 |                43428
 42915 |      3 |       1 |    0 |     1 |               0 |                    0
 42915 |  10000 |       2 |    0 |     4 |               0 |                    0
(9 rows)
```