在flink的table sql中analyze函数主要是用来做分析统计的，主要是统计表的信息，目前整个analyze函数主要应用于batch模式不能用于流模式，同时只能应用于表，不能应用于视图等。整个analyze函数的语法如下：
ANALYZE TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name PARTITION(partcol1[=val1] [, partcol2[=val2], ...]) COMPUTE STATISTICS [FOR COLUMNS col1 [, col2, ...] | FOR ALL COLUMNS]
关于这个语法的说明如下：
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
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
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:
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 |
下面我们列举下案例：
#注册名为 “Store” 的非分区表 CREATE TABLE Store( `id` BIGINT NOT NULl, `location` VARCHAR(32), `owner` VARCHAR(32)) with (...) #注册名为 “Orders” 的分区表 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))。 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。 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。 ANALYZE TABLE Store COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS location #分区表，收集分区 Partition1 的表级别统计信息。 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 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 ANALYZE TABLE Orders PARTITION(sold_year, sold_month, sold_day) COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS amount, product
这里暂时没有演示数据，所以暂时没有贴实际的产品图了。
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