统计信息

统计信息简介

Doris 查询优化器使用统计信息来确定查询最有效的执行计划。Doris 维护的统计信息包括表级别的统计信息和列级别的统计信息。

表统计信息：

信息	描述
`row_count`	表的行数
`data_size`	表的⼤⼩（单位 byte）
`update_rows`	收集统计信息后所更新的行数
`healthy`	表的健康度
`update_time`	最近更新的时间
`last_analyze_time`	上次收集统计信息的时间

表的健康度：表示表统计信息的健康程度。当 update_rows 大于等于 row_count 时，健康度为 0；当 update_rows 小于 row_count 时，健康度为 100 * (1 - update_rows / row_count) 。

列统计信息：

信息	描述
`row_count`	列的总行数
`data_size`	列的总⻓度（单位 byte）
`avg_size_byte`	列的平均⻓度（单位 bytes）
`ndv`	列 num distinct value
`min`	列最小值
`max`	列最⼤值
`null_count`	列 null 个数

收集统计信息

手动收集

⽤户通过 ANALYZE 语句触发手动收集任务，根据提供的参数，收集指定的表或列的统计信息。

列统计信息收集语法：

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: 指定的的目标表。可以是 db_name.table_name 形式。
partition_name: 指定的目标分区（目前只针对Hive外表）。必须是 table_name 中存在的分区，多个列名称用逗号分隔。分区名样例:event_date=20230706, nation=CN/city=Beijing
column_name: 指定的目标列。必须是 table_name 中存在的列，多个列名称用逗号分隔。
sync：同步收集统计信息。收集完后返回。若不指定则异步执行并返回任务 ID。
period：周期性收集统计信息。单位为秒，指定后会定期收集相应的统计信息。
sample percent | rows：抽样收集统计信息。可以指定抽样比例或者抽样行数。

全量收集

收集列统计信息

列统计信息主要包括列的行数、最大值、最小值、NULL 值个数等，通过 ANALYZE TABLE 语句进行收集。

示例：

收集 example_tbl 表所有列的统计信息，使用以下语法：

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

收集 example_tbl 表 city, age, sex 列的统计信息，使用以下语法：

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

增量收集

对于分区表，在进行全量收集后，如果新增分区或者删除分区，可以使用增量收集来提高统计信息收集的速度。

使用增量收集时系统会自动检查新增的分区或者已删除的分区。有以下三种情形：

对于新增分区，收集新分区的统计信息后和历史统计信息合并/汇总。
对于已删除的分区，重新刷新历史统计信息。
无新增/删除的分区，不做任何操作。

增量收集适合类似时间列这样的单调不减列作为分区的表，或者历史分区数据不会更新的表。

注意：

直方图统计信息不支持增量收集。
使用增量收集时，必须保证表存量的统计信息可用（即其他历史分区数据不发生变化），否则会导致统计信息有误差。

示例：

增量收集 example_tbl 表的统计信息，使用以下语法：

-- 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  |
+--------+

抽样收集

在表数据量较大时，系统收集统计信息可能会比较耗时，可以使用抽样收集来提高统计信息收集的速度。根据实际情况指定抽样的比例或者抽样的行数。

示例：

抽样收集 example_tbl 表的统计信息，使用以下语法：

-- 使用with sample rows抽样行数
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl WITH SAMPLE ROWS 5;
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52120  |
+--------+-- 使用with sample percent抽样比例
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl WITH SAMPLE PERCENT 50;
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52201  |
+--------+-- 配置sample.row抽样行数
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl PROPERTIES("sample.rows" = "5");
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52279  |
+--------+-- 配置sample.percent抽样比例
mysql> ANALYZE TABLE stats_test.example_tbl PROPERTIES("sample.percent" = "50");
+--------+
| job_id |
+--------+
| 52282  |
+--------+

同步收集

一般执行 ANALYZE 语句后系统会启动异步任务去收集统计信息并立刻返回统计任务 ID。如果想要等待统计信息收集结束后返会，可以使用同步收集方式。

示例：

抽样收集 example_tbl 表的统计信息，使用以下语法：

-- 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");

自动收集

自动收集是指用户在执行 ANALYZE 语句时，指定 PERIOD 或者 AUTO 关键字或者进行相关配置时，系统后续将自动生成任务，进行统计信息的收集。

周期性收集

周期性收集是指在一定时间间隔内，重新收集表相应的统计信息。

示例：

周期性（每隔一天）收集 example_tbl 表的统计信息，使用以下语法：

-- 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  |
+--------+

管理任务

查看统计任务

通过 SHOW ANALYZE 来查看统计信息收集任务的信息。

语法如下：

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

其中：

table_name：表名，指定后可查看该表对应的统计任务信息。可以是 db_name.table_name 形式。不指定时返回所有统计任务信息。
job_id：统计信息任务 ID，执行 ANALYZE 非同步收集统计信息时所返回的值。不指定时返回所有统计任务信息。

目前 SHOW ANALYZE 会输出 11 列，具体如下：

列名	说明
`job_id`	统计任务 ID
`catalog_name`	catalog 名称
`db_name`	数据库名称
`tbl_name`	表名称
`col_name`	列名称
`job_type`	任务类型
`analysis_type`	统计类型
`message`	任务信息
`last_exec_time_in_ms`	上次执行时间
`state`	任务状态
`schedule_type`	调度方式

在系统中，统计信息任务包含多个子任务，每个子任务单独收集一列的统计信息。

示例：

查看 ID 为 20038 的统计任务信息，使用以下语法：

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          |
+--------+--------------+----------------------+----------+-----------------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+

可通过SHOW ANALYZE TASK STATUS [job_id]，查看具体每个列统计信息的收集完成情况。

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 表的的统计任务信息，使用以下语法：

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          |

查看所有的统计任务信息，并按照上次完成时间降序，返回前 3 条信息，使用以下语法：

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          |
+--------+--------------+----------------------------+-------------+-----------------+----------+---------------+---------+----------------------+----------+---------------+

终止统计任务

通过 KILL ANALYZE 来终止正在运行的统计任务。

语法如下：

KILL ANALYZE job_id;

其中：

job_id：统计信息任务 ID。执行 ANALYZE 非同步收集统计信息时所返回的值，也可以通过 SHOW ANALYZE 语句获取。

示例：

终止 ID 为 52357 的统计任务。

mysql> KILL ANALYZE 52357;

查看统计信息

表统计信息

暂不可用。

通过 SHOW TABLE STATS 来查看表的总行数以及统计信息健康度等信息。

语法如下：

SHOW TABLE STATS table_name [ PARTITION (partition_name) ];

其中：

table_name: 导入数据的目标表。可以是 db_name.table_name 形式。
partition_name: 指定的目标分区。必须是 table_name 中存在的分区，只能指定一个分区。

目前 SHOW TABLE STATS 会输出 6 列，具体如下：

列名	说明
`row_count`	行数
`update_rows`	更新的行数
`data_size`	数据大小。单位 byte
`healthy`	健康度
`update_time`	更新时间
`last_analyze_time`	上次收集统计信息的时间

示例：

查看 example_tbl 表的统计信息，使用以下语法：

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 分区的统计信息，使用以下语法：

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 |
+-----------+-------------+---------+-----------+---------------------+---------------------+

查看列统计信息

通过 SHOW COLUMN STATS 来查看列的不同值数以及 NULL 数量等信息。

语法如下：

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

其中：

cached: 展示当前FE内存缓存中的统计信息。
table_name: 收集统计信息的目标表。可以是 db_name.table_name 形式。
column_name: 指定的目标列，必须是 table_name 中存在的列，多个列名称用逗号分隔。
partition_name: 指定的目标分区，必须是 table_name 中存在的分区，只能指定一个分区。

目前 SHOW COLUMN STATS 会输出 10 列，具体如下：

列名	说明
`column_name`	列名称
`count`	列的总行数
`ndv`	不同值的个数
`num_null`	空值的个数
`data_size`	列的总⻓度（单位 bytes）
`avg_size_byte`	列的平均⻓度（单位 bytes）
`min`	列最小值
`max`	列最⼤值

示例：

查看 example_tbl 表所有列的统计信息，使用以下语法：

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 分区的统计信息，使用以下语法：

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 列的统计信息，使用以下语法：

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 分区 city, age, sex 列的统计信息，使用以下语法：

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         |
+-------------+-------+------+----------+--------------------+-------------------+-----------+------------+

修改统计信息

⽤户可以通过 ALTER 语句调整统计信息。

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

其中：

table_name: 删除统计信息的目标表。可以是 db_name.table_name 形式。
column_name: 指定的目标列，必须是 table_name 中存在的列，每次只能修改一列的统计信息。
stat_name 和 stat_value: 相应的统计信息名称和统计信息信息的值，多个统计信息逗号分隔。可以修改的统计信息包括 row_count, ndv, num_nulls, min_value, max_value, data_size。
partition_name: 指定的目标分区。必须是 table_name 中存在的分区，多个分区使用逗号分割。

示例：

修改 example_tbl 表 age 列 row_count 统计信息，使用以下语法：

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 统计信息，使用以下语法：

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  |
+-------------+-----------+------+----------+-----------+---------------+------+------+

删除统计信息

⽤户通过 DROP 语句删除统计信息，根据提供的参数，删除指定的表、分区或列的统计信息。删除时会同时删除列统计信息和列直方图信息。

语法：

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

其中：

table_name: 要删除统计信息的目标表。可以是 db_name.table_name 形式。
column_name: 指定的目标列。必须是 table_name 中存在的列，多个列名称用逗号分隔。
expired：统计信息清理。不能指定表，会删除系统中无效的统计信息以及过期的统计任务信息。

示例：

清理统计信息，使用以下语法：

mysql> DROP EXPIRED STATS;

删除 example_tbl 表的统计信息，使用以下语法：

mysql> DROP STATS stats_test.example_tbl;

删除 example_tbl 表 city, age, sex 列的统计信息，使用以下语法：

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

删除Analyze Job

用于根据job id删除自动/周期Analyze作业

DROP ANALYZE JOB [JOB_ID]

配置项

conf	comment	default value
statistics_sql_parallel_exec_instance_num	控制每个统计信息收集SQL在BE侧的并发实例数/pipeline task num	1
statistics_sql_mem_limit_in_bytes	控制每个统计信息SQL可占用的BE内存	2L 1024 1024 * 1024 (2GiB)
statistics_simultaneously_running_task_num	通过`ANALYZE TABLE[DATABASE]`提交异步作业后，可同时analyze的列的数量，所有异步任务共同受到该参数约束	5
analyze_task_timeout_in_minutes	AnalyzeTask执行超时时间	12 hours
stats_cache_size	统计信息缓存的实际内存占用大小高度依赖于数据的特性，因为在不同的数据集和场景中，最大/最小值的平均大小和直方图的桶数量会有很大的差异。此外，JVM版本等因素也会对其产生影响。下面给出统计信息缓存在包含100000个项目时所占用的内存大小。每个项目的最大/最小值的平均长度为32，列名的平均长度为16，统计信息缓存总共占用了61.2777404785MiB的内存。强烈不建议分析具有非常大字符串值的列，因为这可能导致FE内存溢出。	100000

常见问题

ANALYZE WITH SYNC 执行失败：Failed to analyze following columns...

SQL执行时间受query_timeout会话变量控制，该变量默认值为300秒，ANALYZE DATABASE/TABLE等语句通常耗时较大，很容易超过该时间限制而被cancel，建议根据ANALYZE对象的数据量适当增大query_timeout的值。

ANALYZE提交报错：Stats table not available...

执行ANALYZE时统计数据会被写入到内部表__internal_schema.column_statistics中，FE会在执行ANALYZE前检查该表tablet状态，如果存在不可用的tablet则拒绝执行任务。出现该报错请检查BE集群状态。

大表ANALYZE失败

由于ANALYZE能够使用的资源受到比较严格的限制，对一些大表的ANALYZE操作有可能超时或者超出BE内存限制。这些情况下，建议使用 ANALYZE ... WITH SAMPLE...。此外对于动态分区表的场景，强烈建议使用ANALYZE ... WITH INCREMENTAL...，该语句仅增量的处理数据更新的分区，能够避免大量的重复计算从而提高效率。