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> Documentação do formato ParquetMetadata

# ParquetMetadata

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

Formato especial para ler metadados de arquivo Parquet ([https://parquet.apache.org/docs/file-format/metadata/](https://parquet.apache.org/docs/file-format/metadata/)). Ele sempre retorna uma linha com a seguinte estrutura/conteúdo:

* `num_columns` - o número de colunas
* \`\`num\_rows\` - o número total de linhas
* `num_row_groups` - o número total de grupos de linhas
* `format_version` - versão do formato Parquet, sempre 1.0 ou 2.6
* `total_uncompressed_size` - tamanho total dos dados em bytes não compactados, calculado como a soma de total\_byte\_size de todos os grupos de linhas
* `total_compressed_size` - tamanho total dos dados em bytes compactados, calculado como a soma de total\_compressed\_size de todos os grupos de linhas
* `columns` - a lista de metadados das colunas com a seguinte estrutura:
  * `name` - nome da coluna
  * `path` - caminho da coluna (difere de name para coluna aninhada)
  * `max_definition_level` - nível máximo de definição
  * `max_repetition_level` - nível máximo de repetição
  * `physical_type` - tipo físico da coluna
  * `logical_type` - tipo lógico da coluna
  * `compression` - compressão usada para esta coluna
  * `total_uncompressed_size` - tamanho total da coluna em bytes não compactados, calculado como a soma de total\_uncompressed\_size da coluna em todos os grupos de linhas
  * `total_compressed_size` - tamanho total da coluna em bytes compactados, calculado como a soma de total\_compressed\_size da coluna em todos os grupos de linhas
  * `space_saved` - percentual de espaço economizado pela compressão, calculado como (1 - total\_compressed\_size/total\_uncompressed\_size).
  * `encodings` - a lista de codificações usadas para esta coluna
* `row_groups` - a lista de metadados dos grupos de linhas com a seguinte estrutura:
  * `num_columns` - o número de colunas no grupo de linhas
  * `num_rows` - o número de linhas no grupo de linhas
  * `total_uncompressed_size` - tamanho total do grupo de linhas em bytes não compactados
  * `total_compressed_size` - tamanho total do grupo de linhas em bytes compactados
  * `columns` - a lista de metadados dos fragmentos de coluna com a seguinte estrutura:
    * `name` - nome da coluna
    * `path` - caminho da coluna
    * `total_compressed_size` - tamanho total da coluna em bytes compactados
    * `total_uncompressed_size` - tamanho total do grupo de linhas em bytes não compactados
    * `have_statistics` - sinalizador booleano que indica se os metadados do fragmento de coluna contêm estatísticas da coluna
    * `statistics` - estatísticas do fragmento de coluna (todos os campos são NULL se have\_statistics = false) com a seguinte estrutura:
      * `num_values` - o número de valores não nulos no fragmento de coluna
      * `null_count` - o número de valores NULL no fragmento de coluna
      * `distinct_count` - o número de valores distintos no fragmento de coluna
      * `min` - o valor mínimo do fragmento de coluna
      * `max` - o valor máximo do fragmento de coluna

<div id="example-usage">
  ## Exemplo de uso
</div>

Exemplo:

```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"
                    }
                }
            ]
        },
        ...
    ]
}
```