ANALYZE 语句 #

ANALYZE 语句被用于为存在的表收集统计信息，并将统计信息写入该表的 catalog 中。当前版本中，ANALYZE 语句只支持 ANALYZE TABLE，且只能由用户手动触发。

注意现在, ANALYZE TABLE 只支持批模式（Batch Mode），且只能用于已存在的表，如果表不存在或者是视图（View）则会报错。

执行 ANALYZE TABLE 语句 #

Java

可以使用 TableEnvironment 的 executeSql() 方法执行 ANALYZE TABLE 语句。

以下示例展示了如何在 TableEnvironment 中执行一条 ANALYZE TABLE 语句。

Scala

可以使用 TableEnvironment 的 executeSql() 方法执行 ANALYZE TABLE 语句。

以下示例展示了如何在 TableEnvironment 中执行一条 ANALYZE TABLE 语句。

Python

可以使用 TableEnvironment 的 execute_sql() 方法执行 ANALYZE TABLE 语句。

以下示例展示了如何在 TableEnvironment 中执行一条 ANALYZE TABLE 语句。

SQL CLI

ANALYZE TABLE 语句可以在 SQL CLI 中执行。

以下示例展示了如何在 SQL CLI 中执行一条 ANALYZE TABLE 语句。

Java

TableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(...);

// 注册名为 “Store” 的非分区表
tableEnv.executeSql(
        "CREATE TABLE Store (" +
        " `id` BIGINT NOT NULl," +
        " `location` VARCHAR(32)," +
        " `owner` VARCHAR(32)" +
        ") with (...)");

// 注册名为 “Orders” 的分区表
tableEnv.executeSql(
        "CREATE TABLE Orders (" +
        " `id` BIGINT NOT NULl," +
        " `product` VARCHAR(32)," +
        " `amount` INT," +
        " `sold_year` BIGINT", +
        " `sold_month` BIGINT", +
        " `sold_day` BIGINT" +
        ") PARTITIONED BY (`sold_year`, `sold_month`, `sold_day`) "
        ") with (...)");

// 非分区表，收集表级别的统计信息(表的统计信息主要为行数(row count))。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS");

// 非分区表，收集表级别的统计信息和所有列的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

// 非分区表，收集表级别的统计信息和指定列(列: location)的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS location");


// 假设分区表 “Orders” 有 4 个分区，分区信息如下：
// Partition1 : (sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10')
// Partition2 : (sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='11')
// Partition3 : (sold_year='2022', sold_month='2', sold_day='10')
// Partition4 : (sold_year='2022', sold_month='2', sold_day='11')


// 分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS");

// 分区表，收集分区 Partition1 和 Partition2 的表级别统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS");

// 分区表，为所有分区收集表级别统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS");

// 分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息和所有列的统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

// 分区表，收集分区 Partition1 和 Partition2 的表级别统计信息和所有列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

// 分区表，为所有分区收集表级别统计信息和所有列的统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

// 分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息和分区中指定列(列: amount)的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount");

// 分区表，收集分区 Partition1 和 Partition2 的表级别统计信息和分区中指定列(列: amount，列: product)的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount, product");

// 分区表，收集所有分区的表级别统计信息和指定列(列: amount，列: product)的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount, product");

Scala

val tableEnv = TableEnvironment.create(...)

// 注册名为 “Store” 的非分区表
tableEnv.executeSql(
  "CREATE TABLE Store (" +
          " `id` BIGINT NOT NULl," +
          " `location` VARCHAR(32)," +
          " `owner` VARCHAR(32)" +
          ") with (...)");

// 注册名为 “Orders” 的分区表
tableEnv.executeSql(
  "CREATE TABLE Orders (" +
          " `id` BIGINT NOT NULl," +
          " `product` VARCHAR(32)," +
          " `amount` INT," +
          " `sold_year` BIGINT", +
          " `sold_month` BIGINT", +
          " `sold_day` BIGINT" +
          ") PARTITIONED BY (`sold_year`, `sold_month`, `sold_day`) "
") with (...)");

// 非分区表，收集表级别的统计信息(表的统计信息主要为行数(row count))。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS");

// 非分区表，收集表级别的统计信息和所有列的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

// 非分区表，收集表级别的统计信息和指定列(列: location)的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS location");


// 假设分区表 “Orders” 有 4 个分区，分区信息如下：
// Partition1 : (sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10')
// Partition2 : (sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='11')
// Partition3 : (sold_year='2022', sold_month='2', sold_day='10')
// Partition4 : (sold_year='2022', sold_month='2', sold_day='11')


// 分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS");

// 分区表，收集分区 Partition1 和 Partition2 的表级别统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS");

// 分区表，为所有分区收集表级别统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS");

// 分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息和所有列的统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

// 分区表，收集分区 Partition1 和 Partition2 的表级别统计信息和所有列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

// 分区表，为所有分区收集表级别统计信息和所有列的统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

// 分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息和分区中指定列(列: amount)的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount");

// 分区表，收集分区 Partition1 和 Partition2 的表级别统计信息和分区中指定列(列: amount，列: product)的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount, product");

// 分区表，收集所有分区的表级别统计信息和指定列(列: amount，列: product)的列统计信息。
tableEnv.executeSql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount, product");

Python

table_env = TableEnvironment.create(...)

# 注册名为 “Store” 的非分区表
table_env.execute_sql(
  "CREATE TABLE Store (" +
          " `id` BIGINT NOT NULl," +
          " `location` VARCHAR(32)," +
          " `owner` VARCHAR(32)" +
          ") with (...)");

# 注册名为 “Orders” 的分区表
table_env.execute_sql(
  "CREATE TABLE Orders (" +
          " `id` BIGINT NOT NULl," +
          " `product` VARCHAR(32)," +
          " `amount` INT," +
          " `sold_year` BIGINT", +
          " `sold_month` BIGINT", +
          " `sold_day` BIGINT" +
          ") PARTITIONED BY (`sold_year`, `sold_month`, `sold_day`) "
") with (...)");

# 非分区表，收集表级别的统计信息(表的统计信息主要为行数(row count))。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS");

# 非分区表，收集表级别的统计信息和所有列的列统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

# 非分区表，收集表级别的统计信息和指定列(列: location)的列统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS location");


# 假设分区表 “Orders” 有 4 个分区，分区信息如下：
# Partition1 : (sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10')
# Partition2 : (sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='11')
# Partition3 : (sold_year='2022', sold_month='2', sold_day='10')
# Partition4 : (sold_year='2022', sold_month='2', sold_day='11')


# 分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS");

# 分区表，收集分区 Partition1 和 Partition2 的表级别统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS");

# 分区表，为所有分区收集表级别统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS");

# 分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息和所有列的统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

# 分区表，收集分区 Partition1 和 Partition2 的表级别统计信息和所有列统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

# 分区表，为所有分区收集表级别统计信息和所有列的统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS");

# 分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息和分区中指定列(列: amount)的列统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount");

# 分区表，收集分区 Partition1 和 Partition2 的表级别统计信息和分区中指定列(列: amount，列: product)的列统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount, product");

# 分区表，收集所有分区的表级别统计信息和指定列(列: amount，列: product)的列统计信息。
table_env.execute_sql("ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount, product");

SQL CLI

Flink SQL> CREATE TABLE Store (
> `id` BIGINT NOT NULl,
> `location` VARCHAR(32),
> `owner` VARCHAR(32)
> ) with (
> ...
> );
[INFO] Table has been created.

Flink SQL> CREATE TABLE Orders (
> `id` BIGINT NOT NULl,
> `product` VARCHAR(32),
> `amount` INT,
> `sold_year` BIGINT,
> `sold_month` BIGINT,
> `sold_day` BIGINT  
> ) PARTITIONED BY (`sold_year`, `sold_month`, `sold_day`)
> ) with (
> ...
> );
[INFO] Table has been created.

Flink SQL> ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS;
[INFO] Execute statement succeed.
    
Flink SQL> ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS;
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS location;
[INFO] Execute statement succeed.
    
Flink SQL> ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS;
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS;
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS;
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS;
[INFO] Execute statement succeed.

Flink SQL> ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS;
[INFO] Execute statement succeed.
    
Flink SQL> ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR ALL COLUMNS;
[INFO] Execute statement succeed.
    
Flink SQL> ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year='2022', sold_month='1', sold_day='10') COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount;
[INFO] Execute statement succeed.
    
Flink SQL> ANALYZE TABLE Orders PARTITION (sold_year='2022', sold_month='1', sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount, product;
[INFO] Execute statement succeed.
    
Flink SQL> ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount, product;
[INFO] Execute statement succeed.

语法 #

ANALYZE TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name PARTITION(partcol1[=val1] [, partcol2[=val2], ...]) COMPUTE STATISTICS [FOR COLUMNS col1 [, col2, ...] | FOR ALL COLUMNS]

对于分区表，语法中 PARTITION(partcol1[=val1] [, partcol2[=val2], …]) 是必须指定的
- 如果没有指定某分区，则会收集所有分区的统计信息
- 如果指定了某分区，则只会收集该分区的统计信息
- 如果该表为非分区表，但语句中指定了分区，则会报异常
- 如果指定了某个分区，但是该分区不存在，则会报异常
语法中，FOR COLUMNS col1 [, col2, …] 或者 FOR ALL COLUMNS 也是可选的
- 如果没有指定某一列，则只会收集表级别的统计信息
- 如果指定的列不存在，或者该列不是物理列，则会报异常
- 如果指定了某一列或者某几列，则会收集列的统计信息
- 列级别的统计信息包括:
  - ndv: 该列中列值不同的数量
  - nullCount: 该列中空值的数量
  - avgLen: 列值的平均长度
  - maxLen: 列值的最大长度
  - minValue: 列值的最小值
  - maxValue: 列值的最大值
  - valueCount: 该值只应用于 boolean 类型
- 对于列统计信息，支持类型和对应的列统计信息值如下表所示(“Y” 代表支持，“N” 代表不支持):

类型	`ndv`	`nullCount`	`avgLen`	`maxLen`	`maxValue`	`minValue`	`valueCount`
`BOOLEAN`	N	Y	N	N	N	N	Y
`TINYINT`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`SMALLINT`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`INTEGER`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`FLOAT`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`DATE`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`TIME_WITHOUT_TIME_ZONE`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`BIGINT`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`DOUBLE`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`DECIMAL`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIME_ZONE`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`TIMESTAMP_WITHOUT_TIME_ZONE`	Y	Y	N	N	Y	Y	N
`CHAR`	Y	Y	Y	Y	N	N	N
`VARCHAR`	Y	Y	Y	Y	N	N	N
`other types`	N	Y	N	N	N	N	N

注意: 对于数据值定长的类型(例如：BOOLEAN, INTEGER, DOUBLE 等)， Flink 不会去收集 avgLen 和 maxLen 值。