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公司網(wǎng)站設(shè)計(jì)很好的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模式案例

news 2025/7/10 12:20:20

公司網(wǎng)站設(shè)計(jì)很好的,網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模式案例,化妝品的網(wǎng)站建設(shè),海南今日新聞最新消息統(tǒng)計(jì)信息統(tǒng)計(jì)信息簡(jiǎn)介? Doris 查詢優(yōu)化器使用統(tǒng)計(jì)信息來(lái)確定查詢最有效的執(zhí)行計(jì)劃。Doris 維護(hù)的統(tǒng)計(jì)信息包括表級(jí)別的統(tǒng)計(jì)信息和列級(jí)別的統(tǒng)計(jì)信息。表統(tǒng)計(jì)信息： 信息描述row_count表的行數(shù)data_size表的??（單位 byte）update_rows收…

統(tǒng)計(jì)信息

統(tǒng)計(jì)信息簡(jiǎn)介?

Doris 查詢優(yōu)化器使用統(tǒng)計(jì)信息來(lái)確定查詢最有效的執(zhí)行計(jì)劃。Doris 維護(hù)的統(tǒng)計(jì)信息包括表級(jí)別的統(tǒng)計(jì)信息和列級(jí)別的統(tǒng)計(jì)信息。

表統(tǒng)計(jì)信息：

信息	描述
`row_count`	表的行數(shù)
`data_size`	表的??（單位 byte）
`update_rows`	收集統(tǒng)計(jì)信息后所更新的行數(shù)
`healthy`	表的健康度
`update_time`	最近更新的時(shí)間
`last_analyze_time`	上次收集統(tǒng)計(jì)信息的時(shí)間

表的健康度：表示表統(tǒng)計(jì)信息的健康程度。當(dāng)?update_rows?大于等于?row_count?時(shí)，健康度為 0；當(dāng)?update_rows?小于?row_count?時(shí)，健康度為?100 * (1 - update_rows / row_count)?。

列統(tǒng)計(jì)信息：

信息	描述
`row_count`	列的總行數(shù)
`data_size`	列的總?度（單位 byte）
`avg_size_byte`	列的平均?度（單位 bytes）
`ndv`	列 num distinct value
`min`	列最小值
`max`	列最?值
`null_count`	列 null 個(gè)數(shù)

收集統(tǒng)計(jì)信息?

手動(dòng)收集?

?戶通過(guò)?ANALYZE?語(yǔ)句觸發(fā)手動(dòng)收集任務(wù)，根據(jù)提供的參數(shù)，收集指定的表或列的統(tǒng)計(jì)信息。

列統(tǒng)計(jì)信息收集語(yǔ)法：

ANALYZE < TABLE | DATABASE table_name | db_name > [ PARTITIONS (partition_name [, ...]) ][ (column_name [, ...]) ][ [ WITH SYNC ] [WITH INCREMENTAL] [ WITH SAMPLE PERCENT | ROWS ] [ WITH PERIOD ] ][ PROPERTIES ("key" = "value", ...) ];

其中：

table_name: 指定的的目標(biāo)表?？梢允??db_name.table_name? 形式。
partition_name: 指定的目標(biāo)分區(qū)（目前只針對(duì)Hive外表）。必須是 ?table_name? 中存在的分區(qū)，多個(gè)列名稱用逗號(hào)分隔。分區(qū)名樣例:event_date=20230706, nation=CN/city=Beijing
column_name: 指定的目標(biāo)列。必須是 ?table_name? 中存在的列，多個(gè)列名稱用逗號(hào)分隔。
sync：同步收集統(tǒng)計(jì)信息。收集完后返回。若不指定則異步執(zhí)行并返回任務(wù) ID。
period：周期性收集統(tǒng)計(jì)信息。單位為秒，指定后會(huì)定期收集相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)信息。
sample percent | rows：抽樣收集統(tǒng)計(jì)信息?？梢灾付ǔ闃颖壤蛘叱闃有袛?shù)。

全量收集?

收集列統(tǒng)計(jì)信息?

列統(tǒng)計(jì)信息主要包括列的行數(shù)、最大值、最小值、NULL 值個(gè)數(shù)等，通過(guò)?ANALYZE TABLE?語(yǔ)句進(jìn)行收集。

示例：

收集?example_tbl?表所有列的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl;
+--------+
| job_id |
+--------+
| 51730  |
+--------+

收集?example_tbl?表?city,?age,?sex?列的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl(city, age, sex);
+--------+
| job_id |
+--------+
| 51808  |
+--------+

增量收集?

對(duì)于分區(qū)表，在進(jìn)行全量收集后，如果新增分區(qū)或者刪除分區(qū)，可以使用增量收集來(lái)提高統(tǒng)計(jì)信息收集的速度。

使用增量收集時(shí)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)檢查新增的分區(qū)或者已刪除的分區(qū)。有以下三種情形：

對(duì)于新增分區(qū)，收集新分區(qū)的統(tǒng)計(jì)信息后和歷史統(tǒng)計(jì)信息合并/匯總。
對(duì)于已刪除的分區(qū)，重新刷新歷史統(tǒng)計(jì)信息。
無(wú)新增/刪除的分區(qū)，不做任何操作。

增量收集適合類似時(shí)間列這樣的單調(diào)不減列作為分區(qū)的表，或者歷史分區(qū)數(shù)據(jù)不會(huì)更新的表。

注意：

直方圖統(tǒng)計(jì)信息不支持增量收集。
使用增量收集時(shí)，必須保證表存量的統(tǒng)計(jì)信息可用（即其他歷史分區(qū)數(shù)據(jù)不發(fā)生變化），否則會(huì)導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)信息有誤差。

示例：

增量收集?example_tbl?表的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

-- 使用with incremental
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl WITH INCREMENTAL;
+--------+
| job_id |
+--------+
| 51910  |
+--------+-- 配置incremental
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl PROPERTIES("incremental" = "true");
+--------+
| job_id |
+--------+
| 51910  |
+--------+

抽樣收集?

在表數(shù)據(jù)量較大時(shí)，系統(tǒng)收集統(tǒng)計(jì)信息可能會(huì)比較耗時(shí)，可以使用抽樣收集來(lái)提高統(tǒng)計(jì)信息收集的速度。根據(jù)實(shí)際情況指定抽樣的比例或者抽樣的行數(shù)。

示例：

抽樣收集?example_tbl?表的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

-- 使用with sample rows抽樣行數(shù)
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl WITH SAMPLE ROWS 5;
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52120  |
+--------+-- 使用with sample percent抽樣比例
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl WITH SAMPLE PERCENT 50;
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52201  |
+--------+-- 配置sample.row抽樣行數(shù)
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl PROPERTIES("sample.rows" = "5");
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52279  |
+--------+-- 配置sample.percent抽樣比例
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl PROPERTIES("sample.percent" = "50");
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52282  |
+--------+

同步收集?

一般執(zhí)行?ANALYZE?語(yǔ)句后系統(tǒng)會(huì)啟動(dòng)異步任務(wù)去收集統(tǒng)計(jì)信息并立刻返回統(tǒng)計(jì)任務(wù) ID。如果想要等待統(tǒng)計(jì)信息收集結(jié)束后返會(huì)，可以使用同步收集方式。

示例：

抽樣收集?example_tbl?表的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

-- 使用with sync
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl WITH SYNC;-- 配置sync
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl PROPERTIES("sync" = "true");

自動(dòng)收集?

自動(dòng)收集是指用戶在執(zhí)行?ANALYZE?語(yǔ)句時(shí)，指定?PERIOD?或者?AUTO?關(guān)鍵字或者進(jìn)行相關(guān)配置時(shí)，系統(tǒng)后續(xù)將自動(dòng)生成任務(wù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)信息的收集。

周期性收集?

周期性收集是指在一定時(shí)間間隔內(nèi)，重新收集表相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)信息。

示例：

周期性（每隔一天）收集?example_tbl?表的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

-- 使用with period
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl WITH PERIOD 86400;
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52409  |
+--------+-- 配置period.seconds
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl PROPERTIES("period.seconds" = "86400");
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52535  |
+--------+

管理任務(wù)?

查看統(tǒng)計(jì)任務(wù)?

通過(guò)?SHOW ANALYZE?來(lái)查看統(tǒng)計(jì)信息收集任務(wù)的信息。

語(yǔ)法如下：

SHOW ANALYZE < table_name | job_id >[ WHERE [ STATE = [ "PENDING" | "RUNNING" | "FINISHED" | "FAILED" ] ] ];

其中：

table_name：表名，指定后可查看該表對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)任務(wù)信息?？梢允??db_name.table_name? 形式。不指定時(shí)返回所有統(tǒng)計(jì)任務(wù)信息。
job_id：統(tǒng)計(jì)信息任務(wù) ID，執(zhí)行?ANALYZE?非同步收集統(tǒng)計(jì)信息時(shí)所返回的值。不指定時(shí)返回所有統(tǒng)計(jì)任務(wù)信息。

目前?SHOW ANALYZE?會(huì)輸出 11 列，具體如下：

列名	說(shuō)明
`job_id`	統(tǒng)計(jì)任務(wù) ID
`catalog_name`	catalog 名稱
`db_name`	數(shù)據(jù)庫(kù)名稱
`tbl_name`	表名稱
`col_name`	列名稱
`job_type`	任務(wù)類型
`analysis_type`	統(tǒng)計(jì)類型
`message`	任務(wù)信息
`last_exec_time_in_ms`	上次執(zhí)行時(shí)間
`state`	任務(wù)狀態(tài)
`schedule_type`	調(diào)度方式

在系統(tǒng)中，統(tǒng)計(jì)信息任務(wù)包含多個(gè)子任務(wù)，每個(gè)子任務(wù)單獨(dú)收集一列的統(tǒng)計(jì)信息。

示例：

查看 ID 為?20038?的統(tǒng)計(jì)任務(wù)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> SHOW ANALYZE 20038 
+--------+--------------+----------------------+----------+-----------------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+
| job_id | catalog_name | db_name              | tbl_name | col_name              | job_type | analysis_type | message | last_exec_time_in_ms | state    | schedule_type |
+--------+--------------+----------------------+----------+-----------------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+
| 20038  | internal     | default_cluster:test | t3       | [col4,col2,col3,col1] | MANUAL   | FUNDAMENTALS  |         | 2023-06-01 17:22:15  | FINISHED | ONCE          |
+--------+--------------+----------------------+----------+-----------------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+

可通過(guò)SHOW ANALYZE TASK STATUS [job_id]，查看具體每個(gè)列統(tǒng)計(jì)信息的收集完成情況。

mysql> show analyze task status  20038 ;
+---------+----------+---------+----------------------+----------+
| task_id | col_name | message | last_exec_time_in_ms | state    |
+---------+----------+---------+----------------------+----------+
| 20039   | col4     |         | 2023-06-01 17:22:15  | FINISHED |
| 20040   | col2     |         | 2023-06-01 17:22:15  | FINISHED |
| 20041   | col3     |         | 2023-06-01 17:22:15  | FINISHED |
| 20042   | col1     |         | 2023-06-01 17:22:15  | FINISHED |
+---------+----------+---------+----------------------+----------+

查看?example_tbl?表的的統(tǒng)計(jì)任務(wù)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> SHOW ANALYZE stats_test.example_tbl;
+--------+--------------+----------------------------+-------------+-----------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+
| job_id | catalog_name | db_name                    | tbl_name    | col_name        | job_type | analysis_type | message | last_exec_time_in_ms | state    | schedule_type |
+--------+--------------+----------------------------+-------------+-----------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl |                 | MANUAL   | INDEX         |         | 2023-05-05 17:53:27  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | last_visit_date | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:26  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | age             | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:27  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | city            | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:25  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | cost            | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:27  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | min_dwell_time  | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:24  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | date            | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:27  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | user_id         | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:25  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | max_dwell_time  | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:26  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | sex             | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:26  | FINISHED | ONCE          |

查看所有的統(tǒng)計(jì)任務(wù)信息，并按照上次完成時(shí)間降序，返回前 3 條信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> SHOW ANALYZE WHERE state = "FINISHED" ORDER BY last_exec_time_in_ms DESC LIMIT 3;
+--------+--------------+----------------------------+-------------+-----------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+
| job_id | catalog_name | db_name                    | tbl_name    | col_name        | job_type | analysis_type | message | last_exec_time_in_ms | state    | schedule_type |
+--------+--------------+----------------------------+-------------+-----------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | age             | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:27  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | sex             | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:26  | FINISHED | ONCE          |
| 68603  | internal     | default_cluster:stats_test | example_tbl | last_visit_date | MANUAL   | COLUMN        |         | 2023-05-05 17:53:26  | FINISHED | ONCE          |
+--------+--------------+----------------------------+-------------+-----------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+

終止統(tǒng)計(jì)任務(wù)?

通過(guò)?KILL ANALYZE?來(lái)終止正在運(yùn)行的統(tǒng)計(jì)任務(wù)。

語(yǔ)法如下：

KILL ANALYZE job_id;

其中：

job_id：統(tǒng)計(jì)信息任務(wù) ID。執(zhí)行?ANALYZE?非同步收集統(tǒng)計(jì)信息時(shí)所返回的值，也可以通過(guò)?SHOW ANALYZE?語(yǔ)句獲取。

示例：

終止 ID 為 52357 的統(tǒng)計(jì)任務(wù)。

mysql> KILL ANALYZE 52357;

查看統(tǒng)計(jì)信息?

表統(tǒng)計(jì)信息?

暫不可用。

通過(guò)?SHOW TABLE STATS?來(lái)查看表的總行數(shù)以及統(tǒng)計(jì)信息健康度等信息。

語(yǔ)法如下：

SHOW TABLE STATS table_name [ PARTITION (partition_name) ];

其中：

table_name: 導(dǎo)入數(shù)據(jù)的目標(biāo)表。可以是 ?db_name.table_name? 形式。
partition_name: 指定的目標(biāo)分區(qū)。必須是 ?table_name? 中存在的分區(qū)，只能指定一個(gè)分區(qū)。

目前?SHOW TABLE STATS?會(huì)輸出 6 列，具體如下：

列名	說(shuō)明
`row_count`	行數(shù)
`update_rows`	更新的行數(shù)
`data_size`	數(shù)據(jù)大小。單位 byte
`healthy`	健康度
`update_time`	更新時(shí)間
`last_analyze_time`	上次收集統(tǒng)計(jì)信息的時(shí)間

示例：

查看?example_tbl?表的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> SHOW TABLE STATS stats_test.example_tbl;
+-----------+-------------+---------+-----------+---------------------+---------------------+
| row_count | update_rows | healthy | data_size | update_time         | last_analyze_time   |
+-----------+-------------+---------+-----------+---------------------+---------------------+
| 8         | 0           | 100     | 6999      | 2023-04-08 15:40:47 | 2023-04-08 17:43:28 |
+-----------+-------------+---------+-----------+---------------------+---------------------+

查看?example_tbl?表?p_201701?分區(qū)的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> SHOW TABLE STATS stats_test.example_tbl PARTITION (p_201701);
+-----------+-------------+---------+-----------+---------------------+---------------------+
| row_count | update_rows | healthy | data_size | update_time         | last_analyze_time   |
+-----------+-------------+---------+-----------+---------------------+---------------------+
| 4         | 0           | 100     | 2805      | 2023-04-08 11:48:02 | 2023-04-08 17:43:27 |
+-----------+-------------+---------+-----------+---------------------+---------------------+

查看列統(tǒng)計(jì)信息?

通過(guò)?SHOW COLUMN STATS?來(lái)查看列的不同值數(shù)以及?NULL?數(shù)量等信息。

語(yǔ)法如下：

SHOW COLUMN [cached] STATS table_name [ (column_name [, ...]) ] [ PARTITION (partition_name) ];

其中：

cached: 展示當(dāng)前FE內(nèi)存緩存中的統(tǒng)計(jì)信息。
table_name: 收集統(tǒng)計(jì)信息的目標(biāo)表。可以是 ?db_name.table_name? 形式。
column_name: 指定的目標(biāo)列，必須是 ?table_name? 中存在的列，多個(gè)列名稱用逗號(hào)分隔。
partition_name: 指定的目標(biāo)分區(qū)，必須是 ?table_name? 中存在的分區(qū)，只能指定一個(gè)分區(qū)。

目前?SHOW COLUMN STATS?會(huì)輸出 10 列，具體如下：

列名	說(shuō)明
`column_name`	列名稱
`count`	列的總行數(shù)
`ndv`	不同值的個(gè)數(shù)
`num_null`	空值的個(gè)數(shù)
`data_size`	列的總?度（單位 bytes）
`avg_size_byte`	列的平均?度（單位 bytes）
`min`	列最小值
`max`	列最?值

示例：

查看?example_tbl?表所有列的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> SHOW COLUMN STATS stats_test.example_tbl;
+-----------------+-------+------+----------+-------------------+-------------------+-----------------------+-----------------------+
| column_name     | count | ndv  | num_null | data_size         | avg_size_byte     | min                   | max                   |
+-----------------+-------+------+----------+-------------------+-------------------+-----------------------+-----------------------+
| date            | 6.0   | 3.0  | 0.0      | 28.0              | 4.0               | '2017-10-01'          | '2017-10-03'          |
| cost            | 6.0   | 6.0  | 0.0      | 56.0              | 8.0               | 2                     | 200                   |
| min_dwell_time  | 6.0   | 6.0  | 0.0      | 28.0              | 4.0               | 2                     | 22                    |
| city            | 6.0   | 4.0  | 0.0      | 54.0              | 7.0               | 'Beijing'             | 'Shenzhen'            |
| user_id         | 6.0   | 5.0  | 0.0      | 112.0             | 16.0              | 10000                 | 10004                 |
| sex             | 6.0   | 2.0  | 0.0      | 7.0               | 1.0               | 0                     | 1                     |
| max_dwell_time  | 6.0   | 6.0  | 0.0      | 28.0              | 4.0               | 3                     | 22                    |
| last_visit_date | 6.0   | 6.0  | 0.0      | 112.0             | 16.0              | '2017-10-01 06:00:00' | '2017-10-03 10:20:22' |
| age             | 6.0   | 4.0  | 0.0      | 14.0              | 2.0               | 20                    | 35                    |
+-----------------+-------+------+----------+-------------------+-------------------+-----------------------+-----------------------+

查看?example_tbl?表?p_201701?分區(qū)的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> SHOW COLUMN STATS stats_test.example_tbl PARTITION (p_201701);
+-----------------+-------+------+----------+--------------------+-------------------+-----------------------+-----------------------+
| column_name     | count | ndv  | num_null | data_size          | avg_size_byte     | min                   | max                   |
+-----------------+-------+------+----------+--------------------+-------------------+-----------------------+-----------------------+
| date            | 3.0   | 1.0  | 0.0      | 16.0               | 4.0               | '2017-10-01'          | '2017-10-01'          |
| cost            | 3.0   | 3.0  | 0.0      | 32.0               | 8.0               | 2                     | 100                   |
| min_dwell_time  | 3.0   | 3.0  | 0.0      | 16.0               | 4.0               | 2                     | 22                    |
| city            | 3.0   | 2.0  | 0.0      | 29.0               | 7.0               | 'Beijing'             | 'Shenzhen'            |
| user_id         | 3.0   | 3.0  | 0.0      | 64.0               | 16.0              | 10000                 | 10004                 |
| sex             | 3.0   | 2.0  | 0.0      | 4.0                | 1.0               | 0                     | 1                     |
| max_dwell_time  | 3.0   | 3.0  | 0.0      | 16.0               | 4.0               | 3                     | 22                    |
| last_visit_date | 3.0   | 3.0  | 0.0      | 64.0               | 16.0              | '2017-10-01 06:00:00' | '2017-10-01 17:05:45' |
| age             | 3.0   | 3.0  | 0.0      | 8.0                | 2.0               | 20                    | 35                    |
+-----------------+-------+------+----------+--------------------+-------------------+-----------------------+-----------------------+

查看?example_tbl?表?city,?age,?sex?列的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> SHOW COLUMN STATS stats_test.example_tbl(city, age, sex);
+-------------+-------+------+----------+-------------------+-------------------+-----------+------------+
| column_name | count | ndv  | num_null | data_size         | avg_size_byte     | min       | max        |
+-------------+-------+------+----------+-------------------+-------------------+-----------+------------+
| city        | 6.0   | 4.0  | 0.0      | 54.0              | 7.0               | 'Beijing' | 'Shenzhen' |
| sex         | 6.0   | 2.0  | 0.0      | 7.0               | 1.0               | 0         | 1          |
| age         | 6.0   | 4.0  | 0.0      | 14.0              | 2.0               | 20        | 35         |
+-------------+-------+------+----------+-------------------+-------------------+-----------+------------+

查看?example_tbl?表?p_201701?分區(qū)?city,?age,?sex?列的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> SHOW COLUMN STATS stats_test.example_tbl(city, age, sex) PARTITION (p_201701);
+-------------+-------+------+----------+--------------------+-------------------+-----------+------------+
| column_name | count | ndv  | num_null | data_size          | avg_size_byte     | min       | max        |
+-------------+-------+------+----------+--------------------+-------------------+-----------+------------+
| city        | 3.0   | 2.0  | 0.0      | 29.0               | 7.0               | 'Beijing' | 'Shenzhen' |
| sex         | 3.0   | 2.0  | 0.0      | 4.0                | 1.0               | 0         | 1          |
| age         | 3.0   | 3.0  | 0.0      | 8.0                | 2.0               | 20        | 35         |
+-------------+-------+------+----------+--------------------+-------------------+-----------+------------+

修改統(tǒng)計(jì)信息?

?戶可以通過(guò)?ALTER?語(yǔ)句調(diào)整統(tǒng)計(jì)信息。

ALTER TABLE table_name MODIFY COLUMN column_name SET STATS ('stat_name' = 'stat_value', ...) [ PARTITION (partition_name) ];

其中：

table_name: 刪除統(tǒng)計(jì)信息的目標(biāo)表?？梢允?db_name.table_name?形式。
column_name: 指定的目標(biāo)列，必須是?table_name?中存在的列，每次只能修改一列的統(tǒng)計(jì)信息。
stat_name 和 stat_value: 相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)信息名稱和統(tǒng)計(jì)信息信息的值，多個(gè)統(tǒng)計(jì)信息逗號(hào)分隔?？梢孕薷牡慕y(tǒng)計(jì)信息包括?row_count,?ndv,?num_nulls,?min_value,?max_value,?data_size。
partition_name: 指定的目標(biāo)分區(qū)。必須是?table_name?中存在的分區(qū)，多個(gè)分區(qū)使用逗號(hào)分割。

示例：

修改?example_tbl?表?age?列?row_count?統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> ALTER TABLE stats_test.example_tbl MODIFY COLUMN age SET STATS ('row_count'='6001215');
mysql> SHOW COLUMN STATS stats_test.example_tbl(age);
+-------------+-----------+------+----------+-----------+---------------+------+------+
| column_name | count     | ndv  | num_null | data_size | avg_size_byte | min  | max  |
+-------------+-----------+------+----------+-----------+---------------+------+------+
| age         | 6001215.0 | 0.0  | 0.0      | 0.0       | 0.0           | N/A  | N/A  |
+-------------+-----------+------+----------+-----------+---------------+------+------+

修改?example_tbl?表?age?列?row_count,?num_nulls,?data_size?統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> ALTER TABLE stats_test.example_tbl MODIFY COLUMN age SET STATS ('row_count'='6001215', 'num_nulls'='2023', 'data_size'='600121522');
mysql> SHOW COLUMN STATS stats_test.example_tbl(age);
+-------------+-----------+------+----------+-----------+---------------+------+------+
| column_name | count     | ndv  | num_null | data_size | avg_size_byte | min  | max  |
+-------------+-----------+------+----------+-----------+---------------+------+------+
| age         | 6001215.0 | 0.0  | 2023.0   | 600121522 | 0.0           | N/A  | N/A  |
+-------------+-----------+------+----------+-----------+---------------+------+------+

刪除統(tǒng)計(jì)信息?

?戶通過(guò)?DROP?語(yǔ)句刪除統(tǒng)計(jì)信息，根據(jù)提供的參數(shù)，刪除指定的表、分區(qū)或列的統(tǒng)計(jì)信息。刪除時(shí)會(huì)同時(shí)刪除列統(tǒng)計(jì)信息和列直方圖信息。

語(yǔ)法：

DROP [ EXPIRED ] STATS [ table_name [ (column_name [, ...]) ] ];

其中：

table_name: 要?jiǎng)h除統(tǒng)計(jì)信息的目標(biāo)表?？梢允??db_name.table_name? 形式。
column_name: 指定的目標(biāo)列。必須是 ?table_name? 中存在的列，多個(gè)列名稱用逗號(hào)分隔。
expired：統(tǒng)計(jì)信息清理。不能指定表，會(huì)刪除系統(tǒng)中無(wú)效的統(tǒng)計(jì)信息以及過(guò)期的統(tǒng)計(jì)任務(wù)信息。

示例：

清理統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> DROP EXPIRED STATS;

刪除?example_tbl?表的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> DROP STATS stats_test.example_tbl;

刪除?example_tbl?表?city,?age,?sex?列的統(tǒng)計(jì)信息，使用以下語(yǔ)法：

mysql> DROP STATS stats_test.example_tbl(city, age, sex);

刪除Analyze Job?

用于根據(jù)job id刪除自動(dòng)/周期Analyze作業(yè)

DROP ANALYZE JOB [JOB_ID]

配置項(xiàng)?

conf	comment	default value
statistics_sql_parallel_exec_instance_num	控制每個(gè)統(tǒng)計(jì)信息收集SQL在BE側(cè)的并發(fā)實(shí)例數(shù)/pipeline task num	1
statistics_sql_mem_limit_in_bytes	控制每個(gè)統(tǒng)計(jì)信息SQL可占用的BE內(nèi)存	2L?1024?1024 * 1024 (2GiB)
statistics_simultaneously_running_task_num	通過(guò)`ANALYZE TABLE[DATABASE]`提交異步作業(yè)后，可同時(shí)analyze的列的數(shù)量，所有異步任務(wù)共同受到該參數(shù)約束	5
analyze_task_timeout_in_minutes	AnalyzeTask執(zhí)行超時(shí)時(shí)間	12 hours
stats_cache_size	統(tǒng)計(jì)信息緩存的實(shí)際內(nèi)存占用大小高度依賴于數(shù)據(jù)的特性，因?yàn)樵诓煌臄?shù)據(jù)集和場(chǎng)景中，最大/最小值的平均大小和直方圖的桶數(shù)量會(huì)有很大的差異。此外，JVM版本等因素也會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響。下面給出統(tǒng)計(jì)信息緩存在包含100000個(gè)項(xiàng)目時(shí)所占用的內(nèi)存大小。每個(gè)項(xiàng)目的最大/最小值的平均長(zhǎng)度為32，列名的平均長(zhǎng)度為16，統(tǒng)計(jì)信息緩存總共占用了61.2777404785MiB的內(nèi)存。強(qiáng)烈不建議分析具有非常大字符串值的列，因?yàn)檫@可能導(dǎo)致FE內(nèi)存溢出。	100000

常見(jiàn)問(wèn)題?

ANALYZE WITH SYNC 執(zhí)行失敗：Failed to analyze following columns...?

SQL執(zhí)行時(shí)間受query_timeout會(huì)話變量控制，該變量默認(rèn)值為300秒，ANALYZE DATABASE/TABLE等語(yǔ)句通常耗時(shí)較大，很容易超過(guò)該時(shí)間限制而被cancel，建議根據(jù)ANALYZE對(duì)象的數(shù)據(jù)量適當(dāng)增大query_timeout的值。

ANALYZE提交報(bào)錯(cuò)：Stats table not available...?

執(zhí)行ANALYZE時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)會(huì)被寫入到內(nèi)部表__internal_schema.column_statistics中，FE會(huì)在執(zhí)行ANALYZE前檢查該表tablet狀態(tài)，如果存在不可用的tablet則拒絕執(zhí)行任務(wù)。出現(xiàn)該報(bào)錯(cuò)請(qǐng)檢查BE集群狀態(tài)。

大表ANALYZE失敗?

由于ANALYZE能夠使用的資源受到比較嚴(yán)格的限制，對(duì)一些大表的ANALYZE操作有可能超時(shí)或者超出BE內(nèi)存限制。這些情況下，建議使用?ANALYZE ... WITH SAMPLE...。此外對(duì)于動(dòng)態(tài)分區(qū)表的場(chǎng)景，強(qiáng)烈建議使用ANALYZE ... WITH INCREMENTAL...，該語(yǔ)句僅增量的處理數(shù)據(jù)更新的分區(qū)，能夠避免大量的重復(fù)計(jì)算從而提高效率。

查看全文

http://www.risenshineclean.com/news/53315.html

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公司網(wǎng)站設(shè)計(jì)很好的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷模式案例

統(tǒng)計(jì)信息

統(tǒng)計(jì)信息簡(jiǎn)介?

收集統(tǒng)計(jì)信息?

手動(dòng)收集?

全量收集?

收集列統(tǒng)計(jì)信息?

增量收集?

抽樣收集?

同步收集?

自動(dòng)收集?

周期性收集?

管理任務(wù)?

查看統(tǒng)計(jì)任務(wù)?

終止統(tǒng)計(jì)任務(wù)?

查看統(tǒng)計(jì)信息?

表統(tǒng)計(jì)信息?

查看列統(tǒng)計(jì)信息?

修改統(tǒng)計(jì)信息?

刪除統(tǒng)計(jì)信息?

刪除Analyze Job?

配置項(xiàng)?

常見(jiàn)問(wèn)題?

ANALYZE WITH SYNC 執(zhí)行失敗：Failed to analyze following columns...?

ANALYZE提交報(bào)錯(cuò)：Stats table not available...?

大表ANALYZE失敗?

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