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在 Presto 中，ANALYZE 语句用于收集表的统计信息，以便优化查询执行计划。以下是使用 ANALYZE 语句的基本语法：
ANALYZE table_name [WITH (property_name = property_value, ...)];
table_name：要分析的表名。WITH子句：可选，用于指定分析时的属性。例如，可以指定partitions属性来限制分析的分区范围。
示例：
ANALYZE my_table;
或者，指定特定分区进行分析：
ANALYZE my_table WITH (partitions = ARRAY['2023-10-01', '2023-10-02']);
本题详细解读
1. ANALYZE 语句的作用
ANALYZE 语句的主要作用是收集表的统计信息，这些统计信息包括但不限于：
- 表的行数
- 列的最小值、最大值
- 列的基数（唯一值的数量）
- 列的直方图（数据分布情况）
这些统计信息对于查询优化器非常重要，因为它们可以帮助优化器选择更高效的执行计划。
2. ANALYZE 语句的使用场景
- 查询性能优化：当查询性能不佳时，可以通过
ANALYZE语句更新表的统计信息，以便优化器能够生成更优的执行计划。 - 数据变更后：当表中的数据发生大量变更（如插入、更新、删除操作）后，建议使用
ANALYZE语句重新收集统计信息，以确保优化器能够基于最新的数据分布进行优化。
3. WITH 子句的使用
WITH 子句允许你指定一些分析时的属性，常见的属性包括：
partitions：指定要分析的分区。这对于分区表非常有用，可以只分析特定的分区，而不是整个表。columns：指定要分析的列。默认情况下，ANALYZE会分析所有列，但你可以通过此属性限制分析的列。
示例：
ANALYZE my_table WITH (partitions = ARRAY['2023-10-01'], columns = ARRAY['column1', 'column2']);
4. 注意事项
- 权限：执行
ANALYZE语句需要具有表的SELECT权限。 - 资源消耗：
ANALYZE语句可能会消耗较多的计算资源，尤其是在分析大表时。因此，建议在系统负载较低时执行此操作。 - 频率：不需要频繁执行
ANALYZE语句，通常只有在数据发生显著变化时才需要重新收集统计信息。
通过合理使用 ANALYZE 语句，可以显著提升 Presto 查询的性能。