> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> Документация по формату ParquetMetadata

# ParquetMetadata

<div id="description">
  ## Описание
</div>

Специальный формат для чтения метаданных файла Parquet ([https://parquet.apache.org/docs/file-format/metadata/](https://parquet.apache.org/docs/file-format/metadata/)). Он всегда выводит одну строку со следующей структурой/содержимым:

* `num_columns` - количество столбцов
* \`\`num\_rows\` - общее количество строк
* `num_row_groups` - общее количество групп строк
* `format_version` - версия формата Parquet, всегда 1.0 или 2.6
* `total_uncompressed_size` - общий размер данных в несжатом виде в байтах, вычисляется как сумма total\_byte\_size из всех групп строк
* `total_compressed_size` - общий размер данных в сжатом виде в байтах, вычисляется как сумма total\_compressed\_size из всех групп строк
* `columns` - список метаданных столбцов со следующей структурой:
  * `name` - имя столбца
  * `path` - путь столбца (для вложенного столбца отличается от имени)
  * `max_definition_level` - максимальный уровень определения
  * `max_repetition_level` - максимальный уровень повторения
  * `physical_type` - физический тип столбца
  * `logical_type` - логический тип столбца
  * `compression` - сжатие, используемое для этого столбца
  * `total_uncompressed_size` - общий размер столбца в несжатом виде в байтах, вычисляется как сумма total\_uncompressed\_size столбца из всех групп строк
  * `total_compressed_size` - общий размер столбца в сжатом виде в байтах, вычисляется как сумма total\_compressed\_size столбца из всех групп строк
  * `space_saved` - процент места, сэкономленного за счёт сжатия, вычисляется как (1 - total\_compressed\_size/total\_uncompressed\_size).
  * `encodings` - список кодировок, используемых для этого столбца
* `row_groups` - список метаданных групп строк со следующей структурой:
  * `num_columns` - количество столбцов в группе строк
  * `num_rows` - количество строк в группе строк
  * `total_uncompressed_size` - общий размер группы строк в несжатом виде в байтах
  * `total_compressed_size` - общий размер группы строк в сжатом виде в байтах
  * `columns` - список метаданных фрагментов столбцов со следующей структурой:
    * `name` - имя столбца
    * `path` - путь столбца
    * `total_compressed_size` - общий размер столбца в сжатом виде в байтах
    * `total_uncompressed_size` - общий размер группы строк в несжатом виде в байтах
    * `have_statistics` - логический флаг, указывающий, содержат ли метаданные фрагмента столбца статистику столбца
    * `statistics` - статистика фрагмента столбца (все поля имеют значение NULL, если have\_statistics = false) со следующей структурой:
      * `num_values` - количество значений, отличных от NULL, во фрагменте столбца
      * `null_count` - количество значений NULL во фрагменте столбца
      * `distinct_count` - количество различных значений во фрагменте столбца
      * `min` - минимальное значение фрагмента столбца
      * `max` - максимальное значение фрагмента столбца

<div id="example-usage">
  ## Пример использования
</div>

Пример:

```sql theme={null}
SELECT * 
FROM file(data.parquet, ParquetMetadata) 
FORMAT PrettyJSONEachRow
```

```json theme={null}
{
    "num_columns": "2",
    "num_rows": "100000",
    "num_row_groups": "2",
    "format_version": "2.6",
    "metadata_size": "577",
    "total_uncompressed_size": "282436",
    "total_compressed_size": "26633",
    "columns": [
        {
            "name": "number",
            "path": "number",
            "max_definition_level": "0",
            "max_repetition_level": "0",
            "physical_type": "INT32",
            "logical_type": "Int(bitWidth=16, isSigned=false)",
            "compression": "LZ4",
            "total_uncompressed_size": "133321",
            "total_compressed_size": "13293",
            "space_saved": "90.03%",
            "encodings": [
                "RLE_DICTIONARY",
                "PLAIN",
                "RLE"
            ]
        },
        {
            "name": "concat('Hello', toString(modulo(number, 1000)))",
            "path": "concat('Hello', toString(modulo(number, 1000)))",
            "max_definition_level": "0",
            "max_repetition_level": "0",
            "physical_type": "BYTE_ARRAY",
            "logical_type": "None",
            "compression": "LZ4",
            "total_uncompressed_size": "149115",
            "total_compressed_size": "13340",
            "space_saved": "91.05%",
            "encodings": [
                "RLE_DICTIONARY",
                "PLAIN",
                "RLE"
            ]
        }
    ],
    "row_groups": [
        {
            "num_columns": "2",
            "num_rows": "65409",
            "total_uncompressed_size": "179809",
            "total_compressed_size": "14163",
            "columns": [
                {
                    "name": "number",
                    "path": "number",
                    "total_compressed_size": "7070",
                    "total_uncompressed_size": "85956",
                    "have_statistics": true,
                    "statistics": {
                        "num_values": "65409",
                        "null_count": "0",
                        "distinct_count": null,
                        "min": "0",
                        "max": "999"
                    }
                },
                {
                    "name": "concat('Hello', toString(modulo(number, 1000)))",
                    "path": "concat('Hello', toString(modulo(number, 1000)))",
                    "total_compressed_size": "7093",
                    "total_uncompressed_size": "93853",
                    "have_statistics": true,
                    "statistics": {
                        "num_values": "65409",
                        "null_count": "0",
                        "distinct_count": null,
                        "min": "Hello0",
                        "max": "Hello999"
                    }
                }
            ]
        },
        ...
    ]
}
```