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    MaxCompute:SHOW

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    MaxCompute:SHOW

    最終更新日:Oct 24, 2025

    このトピックでは、さまざまな操作で SHOW コマンドを使用する方法を説明し、例を示します。

    次の表に、さまざまな操作での SHOW コマンドの使用方法を示します。

    操作

    説明

    SET 操作

    SET コマンドで設定されたプロパティを表示します。

    トンネル操作

    データアップロードまたはダウンロードの詳細なコマンドまたはログを表示します。

    セキュリティ操作

    現在のプロジェクトのセキュリティ構成プロパティを表示します。

    パッケージ操作

    MaxCompute プロジェクトで作成またはインストールされたパッケージのリストを表示します。

    バックアップ操作

    プロジェクト内のすべてのテーブルとバックアップ状態のテーブルに関する完全な情報を表示します。この情報には、テーブル名、ID、作成または削除時刻が含まれます。また、保持期間内の履歴バックアップデータをテーブルまたはパーティションごとにクエリすることもできます。これには、削除されたテーブルとパーティションのバージョンレコードが含まれます。

    関数操作

    現在の MaxCompute プロジェクト内のすべてのユーザー定義関数とビルトイン関数を表示するか、特定のルールに一致するビルトイン関数の情報を表示します。

    インスタンス操作

    インスタンス情報を表示します。これには、StartTime (秒単位の精度)、RunTime (秒単位)、Status、InstanceID、Owner、および Query (実行された文) が含まれます。

    権限情報のクエリ

    ユーザー、ロール、およびオブジェクトの権限をクエリします。

    オプティマイザー情報の収集

    列統計の収集結果をテストします。

    SET 操作

    SET 文を使用して構成したプロパティを表示します。構文:

    SHOW flags;
    説明

    詳細については、「SET 操作」をご参照ください。

    トンネル操作

    • 履歴レコードを表示します。

      • 構文

        tunnel show history [-n <number>];

        -n <number>: 表示する履歴レコードの数を指定します。

      • 例

        例 1: 履歴レコードを表示します。デフォルトでは、500 件のデータレコードが保存されます。

        tunnel show history;

        次の結果が返されます。

        20230505xxxxxxxxxxxxxx0b0d5b3c  bad     'upload d:\data.txt sale_detail/sale_date=201312,region=hangzhou -dbr true -time true'
20230505xxxxxxxxxxxxxx0ad720a3  failed  'upload d:\data.txt sale_detail/sale_date=201312,region=hangzhou -time true'
20230505xxxxxxxxxxxxxx0ad5ca68  bad     'upload d:\data.txt sale_detail/sale_date=201312,region=hangzhou -dbr true'
......

        例 2: 最後の 5 回のデータアップロードまたはダウンロードで使用されたコマンドを表示します。

        tunnel show history -n 5;

        次の結果が返されます。

        20230505xxxxxxxxxxxxxx0aa48c4b  success 'download sale_detail/sale_date=201312,region=hangzhou result.txt'
20230505xxxxxxxxxxxxxx0aa6165c  success 'download sale_detail/sale_date=201312,region=hangzhou result.txt'
20230505xxxxxxxxxxxxxx0af11472  failed  'upload d:\data.txt sale_detail/sale_date=201312,region=hangzhou -s false'
20230505xxxxxxxxxxxxxx0b464374  success 'upload d:\data.txt sale_detail/sale_date=201312,region=hangzhou -s false'
20230505xxxxxxxxxxxxxx02dbb6bd  failed  'upload d:\data.txt sale_detail/sale_date="201312",region="hangzhou" -s false'

    • 最後のデータアップロードまたはダウンロードのログを表示します。

      tunnel show log;
    説明

    詳細については、「トンネルコマンド」をご参照ください。

    セキュリティ操作

    現在のプロジェクトのセキュリティ構成プロパティを表示します。

    説明

    詳細については、「セキュリティ操作」をご参照ください。

    パッケージ操作

    パッケージ作成者は、MaxCompute プロジェクトで作成またはインストールされたパッケージを表示します。

    • 構文

      show packages;

    • 例

      test_project_a プロジェクトで作成またはインストールされたパッケージに関する情報を表示します。サンプルコマンド:

      --パッケージを表示します。
show packages;

      返される結果には、次の情報が含まれます:

      • PackageName: 作成またはインストールされたパッケージの名前。

      • CreateTime: パッケージが作成された時刻。

      • SourceProject: パッケージが属する MaxCompute プロジェクトの名前。

      • InstallTime: パッケージがインストールされた時刻。

      • Status: パッケージのステータス。

      +-------------+--------------------------+
| PackageName | CreateTime               |
+-------------+--------------------------+
| datashare   | 2021-12-28T18:10:39+0800 |
+-------------+--------------------------+
+-------------+--------------------+--------------------------+--------+
| PackageName | SourceProject      | InstallTime              | Status |
+-------------+--------------------+--------------------------+--------+
| systables   | information_schema | 2020-11-24T14:11:23+0800 | OK     |
+-------------+--------------------+--------------------------+--------+
    説明

    詳細については、「パッケージに基づくクロスプロジェクトリソースアクセス」をご参照ください。

    バックアップ操作

    • 現在のプロジェクト内のテーブルとバックアップ状態にあるテーブルに関する情報を表示できます。この情報には、テーブル名、テーブル ID、作成時刻、および削除時刻が含まれます。

      SHOW history FOR tables;

    • 指定したテーブルのバックアップデータを表示できます。LIMIT を使用してレコード長を指定し、LSN または OFFSET を使用して開始位置を指定できます。これにより、保持期間内にバックアップされたさまざまなデータバージョンに関する情報を取得できます。

      SHOW history FOR TABLE <table_name> [LIMIT <limit_value>]  (LSN <lsn_value> | OFFSET <offset_value>);

      パラメーター:

      • limit_value: オプション。表示するレコードの数を指定します。たとえば、LIMIT 50 は 50 件のレコードのみを表示することを示します。limit_value の値は 0 より大きい必要があります。そうでない場合、エラーが返されます。このパラメーターを指定しない場合、可能なすべてのレコードがデフォルトで表示されます。

      • lsn_value: オプション。LSN を使用して開始位置を指定します。例: LSN '00000000000000000001'。

      • offset_value: オプション。OFFSET を使用して開始位置を指定します。例: OFFSET 50 または OFFSET -100。

        • OFFSET の値が 0 以上の場合、オフセットは開始位置 (最も早い時刻) から計算されます。

        • OFFSET の値が 0 未満の場合、オフセットは終了位置 (最も遅い時刻) から逆方向に計算されます。

        • OFFSET 値 0 は開始位置を示します。

        • OFFSET 値 -1 は終了位置を示します。

    • 削除されたテーブルのバックアップデータを表示して、保持期間内にバックアップされたデータバージョンに関する情報を取得できます。

      SHOW history FOR TABLE <table_name> ('id'='xxxx');

    • 指定したパーティションのバックアップデータを表示して、保持期間内にバックアップされたデータバージョンに関する情報を取得できます。

      SHOW history FOR TABLE <table_name> partition_spec;

    • 削除されたパーティションのバックアップデータを表示して、保持期間内にバックアップされたデータバージョンに関する情報を取得できます。

      SHOW history FOR TABLE <table_name> PARTITION(<pt>='xxxx');
    説明

    詳細については、「ローカルバックアップ」をご参照ください。

    関数操作

    • 現在の MaxCompute プロジェクト内のすべてのユーザー定義関数を表示できます。

      • 構文 次のいずれかの構文を使用して、MaxCompute プロジェクト内のすべての UDF を表示できます:

        • list functions [-p <project_name>];
        • show functions;

      • パラメーター

        project_name: オプション。MaxCompute プロジェクトの名前。

      • 例

        list functions;

        次の結果が返されます:

        Name              Owner                                        Create Time           Class                             Resources
ipv4_ipv6_aton    ALIYUN$****@aliyun.com 2021-11-15 13:42:14   com.aliyun.odps.udf.udfFunction.IpLocation ipv4.txt,ipv6.txt,udf-1.0-SNAPSHOT.jar
Lower_test        ALIYUN$****@aliyun.com 2021-08-25 15:51:22   com.aliyun.odps.udf.example.Lower udf-1.0-SNAPSHOT.jar
my_add            ALIYUN$****@aliyun.com 2021-05-08 11:26:02
my_index          ALIYUN$****@aliyun.com 2021-08-25 12:01:05   com.aliyun.odps.examples.udf.UdfArray udf-1.0-SNAPSHOT.jar
my_sum            ALIYUN$****@aliyun.com 2021-05-08 10:24:58
my_udtf           ALIYUN$****@aliyun.com 2021-02-23 11:37:30   com.aliyun.odps.examples.udf.UDTFResource udf-1.0-SNAPSHOT.jar
numpy             ALIYUN$****@aliyun.com 2020-11-11 14:12:50   numpy.TryImport                   numpy.py,numpy-1.19.4-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.zip
ST_Aggr_ConvexHull ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:29   com.esri.hadoop.hive.ST_Aggr_ConvexHull esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Aggr_Intersection ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:29   com.esri.hadoop.hive.ST_Aggr_Intersection esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Aggr_Union     ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:30   com.esri.hadoop.hive.ST_Aggr_Union esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Area           ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:30   com.esri.hadoop.hive.ST_Area      esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_AsBinary       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:30   com.esri.hadoop.hive.ST_AsBinary  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_AsGeoJson      ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:49   com.esri.hadoop.hive.ST_AsGeoJson esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_AsJson         ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:50   com.esri.hadoop.hive.ST_AsJson    esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_AsShape        ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:50   com.esri.hadoop.hive.ST_AsShape   esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_AsText         ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:50   com.esri.hadoop.hive.ST_AsText    esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Bin            ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:06:50   com.esri.hadoop.hive.ST_Bin       esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_BinEnvelope    ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:01   com.esri.hadoop.hive.ST_BinEnvelope esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Boundary       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:01   com.esri.hadoop.hive.ST_Boundary  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Buffer         ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:01   com.esri.hadoop.hive.ST_Buffer    esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Centroid       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:01   com.esri.hadoop.hive.ST_Centroid  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Contains       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:01   com.esri.hadoop.hive.ST_Contains  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_ConvexHull     ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:13   com.esri.hadoop.hive.ST_ConvexHull esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_CoordDim       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:14   com.esri.hadoop.hive.ST_CoordDim  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Crosses        ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:14   com.esri.hadoop.hive.ST_Crosses   esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Difference     ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:14   com.esri.hadoop.hive.ST_Difference esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Dimension      ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:14   com.esri.hadoop.hive.ST_Dimension esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Disjoint       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:31   com.esri.hadoop.hive.ST_Disjoint  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Distance       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:31   com.esri.hadoop.hive.ST_Distance  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_EndPoint       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:31   com.esri.hadoop.hive.ST_EndPoint  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Envelope       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:32   com.esri.hadoop.hive.ST_Envelope  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_EnvIntersects  ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:32   com.esri.hadoop.hive.ST_EnvIntersects esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Equals         ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:44   com.esri.hadoop.hive.ST_Equals    esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_ExteriorRing   ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:44   com.esri.hadoop.hive.ST_ExteriorRing esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_GeodesicLengthWGS84 ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:44   com.esri.hadoop.hive.ST_GeodesicLengthWGS84 esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_GeomCollection ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:44   com.esri.hadoop.hive.ST_GeomCollection esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_Geometry       ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:44   com.esri.hadoop.hive.ST_Geometry  esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_GeometryN      ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:55   com.esri.hadoop.hive.ST_GeometryN esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_GeometryType   ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:55   com.esri.hadoop.hive.ST_GeometryType esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_GeomFromGeoJson ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:55   com.esri.hadoop.hive.ST_GeomFromGeoJson esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_GeomFromJson   ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:55   com.esri.hadoop.hive.ST_GeomFromJson esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_GeomFromShape  ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:07:56   com.esri.hadoop.hive.ST_GeomFromShape esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_GeomFromText   ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:08:10   com.esri.hadoop.hive.ST_GeomFromText esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
ST_GeomFromWKB    ALIYUN$****@aliyun.com 2021-03-18 17:08:10   com.esri.hadoop.hive.ST_GeomFromWKB esri-geometry-api.jar,spatial-sdk-hive.jar
      説明

      show functions; コマンドは、バージョン 0.43.0 以降の MaxCompute クライアント (odpscmd) で実行する必要があります。

    • 現在の MaxCompute プロジェクト内のすべてのビルトイン関数、または特定のルールに一致するビルトイン関数の情報を表示できます。

      • 構文

        -- プロジェクト内のすべてのビルトイン関数をリストします。
SHOW builtin functions;
-- プロジェクト内の <function_name> という名前のビルトイン関数をクエリします。
SHOW builtin functions [<function_name>];
-- 名前が <function_name> に一致するビルトイン関数をクエリします。アスタリスク (*) は任意の文字を表します。
SHOW builtin functions LIKE '<function_name>';

      • 例

        • 例 1:

          SHOW builtin functions;

          次の結果が返されます。

          ID = 20230307081023424gef2hwowr1
::ABS   SCALAR  DECIMAL(?,?) ABS(DECIMAL(?,?) arg0),DOUBLE ABS(DOUBLE arg0),BIGINT ABS(BIGINT arg0),INT ABS(INT arg0)
::ACOS  SCALAR  DOUBLE ACOS(DOUBLE arg0),DOUBLE ACOS(DECIMAL(?,?) arg0)
::ADD_MONTHS    SCALAR  STRING ADD_MONTHS(DATE arg0, BIGINT arg1),STRING ADD_MONTHS(TIMESTAMP arg0, BIGINT arg1),STRING ADD_MONTHS(STRING arg0, BIGINT arg1)
::ALL_MATCH     SCALAR  BOOLEAN ALL_MATCH(ARRAY<T> arg0, java.util.function.Function<T, java.lang.Boolean> arg1)
::ANY_MATCH     SCALAR  BOOLEAN ANY_MATCH(ARRAY<T> arg0, java.util.function.Function<T, java.lang.Boolean> arg1)
::ANY_VALUE     AGGREGATOR      T ANY_VALUE([DISTINCT] T arg1)
::APPROX_DISTINCT       AGGREGATOR      BIGINT APPROX_DISTINCT([DISTINCT] P arg1, DOUBLE arg2),BIGINT APPROX_DISTINCT([DISTINCT] P arg1)
::ARG_MAX       AGGREGATOR      R ARG_MAX([DISTINCT] T arg1, R arg2)
::ARG_MIN       AGGREGATOR      R ARG_MIN([DISTINCT] T arg1, R arg2)
::ARRAY SCALAR  ARRAY<STRING> ARRAY(),ARRAY<T> ARRAY(T arg0...)
::ARRAYS_OVERLAP        SCALAR  BOOLEAN ARRAYS_OVERLAP(ARRAY<T> arg0, ARRAY<T> arg1)
::ARRAYS_ZIP    SCALAR  null
::ARRAY_CONTAINS        SCALAR  BOOLEAN ARRAY_CONTAINS(ARRAY<T> arg0, T arg1)
::ARRAY_DISTINCT        SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_DISTINCT(ARRAY<T> arg0)
::ARRAY_EXCEPT  SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_EXCEPT(ARRAY<T> arg0, ARRAY<T> arg1)
::ARRAY_INTERSECT       SCALAR  null
::ARRAY_JOIN    SCALAR  STRING ARRAY_JOIN(ARRAY<STRING> arg0, STRING arg1, STRING arg2),STRING ARRAY_JOIN(ARRAY<STRING> arg0, STRING arg1)
::ARRAY_MAX     SCALAR  T ARRAY_MAX(ARRAY<T> arg0)
::ARRAY_MIN     SCALAR  T ARRAY_MIN(ARRAY<T> arg0)
::ARRAY_NORMALIZE       SCALAR  ARRAY<FLOAT> ARRAY_NORMALIZE(ARRAY<FLOAT> arg0, FLOAT arg1),ARRAY<DOUBLE> ARRAY_NORMALIZE(ARRAY<DOUBLE> arg0, DOUBLE arg1)
::ARRAY_POSITION        SCALAR  BIGINT ARRAY_POSITION(ARRAY<T> arg0, T arg1, BIGINT arg2),BIGINT ARRAY_POSITION(ARRAY<T> arg0, T arg1)
::ARRAY_REDUCE  SCALAR  OUT ARRAY_REDUCE(ARRAY<IN> arg0, BUF arg1, java.util.function.BiFunction<BUF, IN, BUF> arg2, java.util.function.Function<BUF, OUT> arg3)
::ARRAY_REMOVE  SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_REMOVE(ARRAY<T> arg0, T arg1)
::ARRAY_REPEAT  SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_REPEAT(T arg0, BIGINT arg1)
::ARRAY_SORT    SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_SORT(ARRAY<T> arg0, java.util.function.BiFunction<T, T, java.lang.Long> arg1)
::ARRAY_UNION   SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_UNION(ARRAY<T> arg0, ARRAY<T> arg1)
::ASCII SCALAR  BIGINT ASCII(STRING arg0)
::ASIN  SCALAR  DOUBLE ASIN(DOUBLE arg0),DOUBLE ASIN(DECIMAL(?,?) arg0)
::ATAN  SCALAR  DOUBLE ATAN(DECIMAL(?,?) arg0),DOUBLE ATAN(DOUBLE arg0)
::ATAN2 SCALAR  DOUBLE ATAN2(DECIMAL(?,?) arg0, DECIMAL(?,?) arg1),DOUBLE ATAN2(DOUBLE arg0, DOUBLE arg1)
::AVG   AGGREGATOR      DECIMAL(?,?) AVG([DISTINCT] DECIMAL(?,?) arg1),DOUBLE AVG([DISTINCT] DOUBLE arg1)
::AVG   WINDOW  DOUBLE AVG([DISTINCT] DOUBLE arg0),DECIMAL(?,?) AVG([DISTINCT] DECIMAL(?,?) arg0)
::BASE64        SCALAR  STRING BASE64(BINARY arg0)
::BIN   SCALAR  STRING BIN(BIGINT arg0)
::BITAND        SCALAR  BIGINT BITAND(BIGINT arg0, BIGINT arg1)
::BITNOT        SCALAR  BIGINT BITNOT(BIGINT arg0)
::BITOR SCALAR  BIGINT BITOR(BIGINT arg0, BIGINT arg1)
::BITWISE_AND_AGG       AGGREGATOR      BIGINT BITWISE_AND_AGG([DISTINCT] BIGINT arg1)
::BITWISE_OR_AGG        AGGREGATOR      BIGINT BITWISE_OR_AGG([DISTINCT] BIGINT arg1)
::BITXOR        SCALAR  BIGINT BITXOR(BIGINT arg0, BIGINT arg1)
::BROUND        SCALAR  DOUBLE BROUND(DOUBLE arg0, BIGINT arg1),DOUBLE BROUND(DOUBLE arg0)
......
          説明

          show builtin functions; コマンドは、バージョン 0.43.0 以降の MaxCompute クライアント (odpscmd) で実行する必要があります。

        • 例 2:

          -- プロジェクト内の abs という名前のビルトイン関数をクエリします。
SHOW builtin functions abs;

          次の結果が返されます。

          ID = 20230307085650740gm4qqqk6dox5
::ABS   SCALAR  DOUBLE ABS(DOUBLE arg0),DECIMAL(?,?) ABS(DECIMAL(?,?) arg0),BIGINT ABS(BIGINT arg0),INT ABS(INT arg0)

        • 例 3:

          -- 名前が a* に一致するビルトイン関数をクエリします。アスタリスク (*) は任意の文字を表します。
SHOW builtin functions LIKE 'a*';

          次の結果が返されます。

          ID = 20230307085929584g784o0q9z8d1
::ABS   SCALAR  INT ABS(INT arg0),DOUBLE ABS(DOUBLE arg0),BIGINT ABS(BIGINT arg0),DECIMAL(?,?) ABS(DECIMAL(?,?) arg0)
::ACOS  SCALAR  DOUBLE ACOS(DOUBLE arg0),DOUBLE ACOS(DECIMAL(?,?) arg0)
::ADD_MONTHS    SCALAR  STRING ADD_MONTHS(STRING arg0, BIGINT arg1),STRING ADD_MONTHS(TIMESTAMP arg0, BIGINT arg1),STRING ADD_MONTHS(DATE arg0, BIGINT arg1)
::ALL_MATCH     SCALAR  BOOLEAN ALL_MATCH(ARRAY<T> arg0, java.util.function.Function<T, java.lang.Boolean> arg1)
::ANY_MATCH     SCALAR  BOOLEAN ANY_MATCH(ARRAY<T> arg0, java.util.function.Function<T, java.lang.Boolean> arg1)
::ANY_VALUE     AGGREGATOR      T ANY_VALUE([DISTINCT] T arg1)
::APPROX_DISTINCT       AGGREGATOR      BIGINT APPROX_DISTINCT([DISTINCT] P arg1, DOUBLE arg2),BIGINT APPROX_DISTINCT([DISTINCT] P arg1)
::ARG_MAX       AGGREGATOR      R ARG_MAX([DISTINCT] T arg1, R arg2)
::ARG_MIN       AGGREGATOR      R ARG_MIN([DISTINCT] T arg1, R arg2)
::ARRAY SCALAR  ARRAY<T> ARRAY(T arg0...),ARRAY<STRING> ARRAY()
::ARRAYS_OVERLAP        SCALAR  BOOLEAN ARRAYS_OVERLAP(ARRAY<T> arg0, ARRAY<T> arg1)
::ARRAYS_ZIP    SCALAR  null
::ARRAY_CONTAINS        SCALAR  BOOLEAN ARRAY_CONTAINS(ARRAY<T> arg0, T arg1)
::ARRAY_DISTINCT        SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_DISTINCT(ARRAY<T> arg0)
::ARRAY_EXCEPT  SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_EXCEPT(ARRAY<T> arg0, ARRAY<T> arg1)
::ARRAY_INTERSECT       SCALAR  null
::ARRAY_JOIN    SCALAR  STRING ARRAY_JOIN(ARRAY<STRING> arg0, STRING arg1, STRING arg2),STRING ARRAY_JOIN(ARRAY<STRING> arg0, STRING arg1)
::ARRAY_MAX     SCALAR  T ARRAY_MAX(ARRAY<T> arg0)
::ARRAY_MIN     SCALAR  T ARRAY_MIN(ARRAY<T> arg0)
::ARRAY_NORMALIZE       SCALAR  ARRAY<FLOAT> ARRAY_NORMALIZE(ARRAY<FLOAT> arg0, FLOAT arg1),ARRAY<DOUBLE> ARRAY_NORMALIZE(ARRAY<DOUBLE> arg0, DOUBLE arg1)
::ARRAY_POSITION        SCALAR  BIGINT ARRAY_POSITION(ARRAY<T> arg0, T arg1, BIGINT arg2),BIGINT ARRAY_POSITION(ARRAY<T> arg0, T arg1)
::ARRAY_REDUCE  SCALAR  OUT ARRAY_REDUCE(ARRAY<IN> arg0, BUF arg1, java.util.function.BiFunction<BUF, IN, BUF> arg2, java.util.function.Function<BUF, OUT> arg3)
::ARRAY_REMOVE  SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_REMOVE(ARRAY<T> arg0, T arg1)
::ARRAY_REPEAT  SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_REPEAT(T arg0, BIGINT arg1)
::ARRAY_SORT    SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_SORT(ARRAY<T> arg0, java.util.function.BiFunction<T, T, java.lang.Long> arg1)
::ARRAY_UNION   SCALAR  ARRAY<T> ARRAY_UNION(ARRAY<T> arg0, ARRAY<T> arg1)
::ASCII SCALAR  BIGINT ASCII(STRING arg0)
::ASIN  SCALAR  DOUBLE ASIN(DECIMAL(?,?) arg0),DOUBLE ASIN(DOUBLE arg0)
::ATAN  SCALAR  DOUBLE ATAN(DECIMAL(?,?) arg0),DOUBLE ATAN(DOUBLE arg0)
::ATAN2 SCALAR  DOUBLE ATAN2(DECIMAL(?,?) arg0, DECIMAL(?,?) arg1),DOUBLE ATAN2(DOUBLE arg0, DOUBLE arg1)
::AVG   AGGREGATOR      DECIMAL(?,?) AVG([DISTINCT] DECIMAL(?,?) arg1),DOUBLE AVG([DISTINCT] DOUBLE arg1)
::AVG   WINDOW  DOUBLE AVG([DISTINCT] DOUBLE arg0),DECIMAL(?,?) AVG([DISTINCT] DECIMAL(?,?) arg0)
    説明

    詳細については、「関数操作」をご参照ください。

    インスタンス操作

    インスタンス情報を表示します。この情報には、StartTime (秒単位)、RunTime (秒単位)、Status、InstanceID、Owner、および Query 文が含まれます。

    • 構文
      show p|proc|processlist|instances [from <startdate>] [to <enddate>] [-p <project_name>] [-limit <number> | <number>] [-all];
ls|list instances [from <startdate>] [to <enddate>] [-p <project_name>] [-limit <number> | <number>] [-all];

      次の文は同等です: show p、show proc、show processlist、show instances、ls instances、および list instances。

    • パラメーター
      • startdate および enddate: オプション。startdate から enddate までの期間内にユーザーによって送信されたインスタンス情報が返されます。startdate パラメーターで指定された日付は、enddate パラメーターで指定された日付より前である必要があります。enddate パラメーターで指定された日に送信されたインスタンス情報は含まれません。2 つのパラメーターの値は yyyy-mm-dd 形式で、日付の精度は日単位である必要があります。パラメーターを構成しない場合、当日に送信されたインスタンス情報が返されます。
      • project_name: オプション。クエリするインスタンスが属する MaxCompute プロジェクトの名前。MaxCompute プロジェクトのインスタンスを表示する権限が必要です。このパラメーターを構成しない場合、現在の MaxCompute プロジェクトのインスタンスがクエリされます。
      • number: オプション。返したいインスタンスの数。
      • このパラメーターを構成すると、現在時刻に最も近い時刻に送信された N 個のインスタンスに関する情報が時系列で返されます。N は number パラメーターで指定されます。このパラメーターを構成しない場合、特定の要件を満たすインスタンスに関する情報が返されます。-limit <number> と number は同等です。
      • -all: オプション。MaxCompute プロジェクトのメンバーによって実行されるすべてのインスタンスに関する情報が返されます。このパラメーターを構成しない場合、MaxCompute プロジェクトで現在のユーザーによって実行されるインスタンスに関する情報が返されます。

        number パラメーターが指定されていない場合、デフォルトで最大 50 個のインスタンスに関する情報が返されます。number パラメーターが構成されている場合、N 個のインスタンスに関する情報が返されます。N は number パラメーターで指定されます。

    • 例
      • 例 1: 当日に現在の MaxCompute プロジェクトで現在のユーザーによって実行されるすべてのインスタンスに関する情報を表示します。サンプル文:
        show p;
        次の結果が返されます:
        StartTime             RunTime  Status   InstanceID                    Owner                            Query
2021-09-14 11:43:04   0s       Success  20210914**************3rw2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 11:43:05   1s       Success  20210914**************5t32    ALIYUN$****@test.aliyunid.com select date_sub(datetime '2005-03-01 00:00:00', 1);
2021-09-14 11:58:13   0s       Success  20210914**************5pr2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 11:58:15   1s       Success  20210914**************5qgr    ALIYUN$****@test.aliyunid.com select date_sub(date '2005-02-28', -1);
2021-09-14 12:02:15   1s       Success  20210914**************h8o7    ALIYUN$****@test.aliyunid.com select date_sub('2008-03-01 00:00:00', 2);
2021-09-14 12:02:15   0s       Success  20210914**************5t32    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 12:02:31   0s       Success  20210914**************5pr2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 12:02:32   0s       Success  20210914**************euq2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com select date_sub('2005-03-01 00:00:00', 2);
2021-09-14 13:35:42   0s       Success  20210914**************1ms2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 13:35:43   0s       Success  20210914**************j8o7    ALIYUN$****@test.aliyunid.com select date_sub(getdate(),1);
2021-09-14 13:40:40   1s       Success  20210914**************h3wz    ALIYUN$****@test.aliyunid.com select date_sub(getdate(),0);
2021-09-14 13:40:40   0s       Success  20210914**************9nm7    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
12 instances
      • 例 2: 指定された期間内に現在の MaxCompute プロジェクトで現在のユーザーによって実行されるインスタンスに関する情報を表示し、情報をクエリするインスタンスの数を指定します。サンプル文:
        show instances from 2021-09-14 to 2021-09-15 -limit 10;
        次の結果が返されます:
        StartTime             RunTime  Status   InstanceID                    Owner                            Query
2021-09-14 11:58:13   0s       Success  20210914**************5pr2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 11:58:15   1s       Success  20210914**************5qgr    ALIYUN$****@test.aliyunid.com    select date_sub(date '2005-02-28', -1);
2021-09-14 12:02:15   1s       Success  20210914**************h8o7    ALIYUN$****@test.aliyunid.com    select date_sub('2008-03-01 00:00:00', 2);
2021-09-14 12:02:15   0s       Success  20210914**************5t32    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 12:02:31   0s       Success  20210914**************5pr2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 12:02:32   0s       Success  20210914**************euq2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com    select date_sub('2005-03-01 00:00:00', 2);
2021-09-14 13:35:42   0s       Success  20210914**************1ms2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 13:35:43   0s       Success  20210914**************j8o7    ALIYUN$****@test.aliyunid.com    select date_sub(getdate(),1);
2021-09-14 13:40:40   1s       Success  20210914**************h3wz    ALIYUN$****@test.aliyunid.com    select date_sub(getdate(),0);
2021-09-14 13:40:40   0s       Success  20210914**************9nm7    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
10 instances
      • 例 3: 指定された期間内に別の MaxCompute プロジェクトですべてのユーザーによって実行されるインスタンスに関する情報を表示し、情報をクエリするインスタンスの数を指定します。サンプル文:
        ls instances from 2021-09-14 to 2021-09-15 -p doc_test_dev -all -limit 10;
        次の結果が返されます:
        StartTime             RunTime  Status   InstanceID                    Owner                            Query
2021-09-14 11:59:16   0s       Success  20210914**************6pr3    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 11:59:20   1s       Success  20210914**************6qgr    ALIYUN$****@test.aliyunid.com    select date_sub(date '2007-02-26', -1);
2021-09-14 12:02:19   1s       Success  20210914**************h8o7    ALIYUN$****@test.aliyunid.com    select date_sub('2009-03-01 00:00:00', 2);
2021-09-14 12:02:25   0s       Success  20210914**************7t42    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 12:02:37   0s       Success  20210914**************7pr2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 12:02:40   0s       Success  20210914**************emq2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com    select date_sub('2015-03-01 00:00:00', 2);
2021-09-14 13:35:42   0s       Success  20210914**************1ms2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 13:35:43   0s       Success  20210914**************68o7    ALIYUN$kiki                      select date_sub(getdate(),1);
2021-09-14 13:45:40   1s       Success  20210914**************73wz    ALIYUN$kiki                      select date_sub(getdate(),0);
2021-09-14 13:45:45   0s       Success  20210914**************9nm7    ALIYUN$dreak
10 instances
      • 例 4: 当日に別の MaxCompute プロジェクトですべてのユーザーによって実行されるインスタンスに関する情報を表示し、情報をクエリするインスタンスの数を指定します。サンプル文:
        show p -p doc_test_dev -all 5;
        次の結果が返されます:
        StartTime             RunTime  Status   InstanceID                    Owner                            Query
2021-09-14 12:02:40   0s       Success  20210914**************emq2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com    select date_sub('2015-03-01 00:00:00', 2);
2021-09-14 13:35:42   0s       Success  20210914**************1ms2    ALIYUN$****@test.aliyunid.com
2021-09-14 13:35:43   0s       Success  20210914**************68o7    ALIYUN$kiki                      select date_sub(getdate(),1);
2021-09-14 13:45:40   1s       Success  20210914**************73wz    ALIYUN$kiki                      select date_sub(getdate(),0);
2021-09-14 13:45:45   0s       Success  20210914**************9nm7    ALIYUN$dreak
5 instances
    説明

    詳細については、「インスタンス操作」をご参照ください。

    権限情報のクエリ

    MaxCompute では、SHOW コマンドを使用してユーザー、ロール、およびオブジェクトの権限をクエリできます。詳細については、「MaxCompute SQL を使用した権限のクエリ」または「権限コマンドセット」をご参照ください。

    オプティマイザー情報の収集

    show statistic コマンドを実行して、列統計の収集結果をテストできます。

    • 例

      -- tinyint1 列の収集結果をテストします。
show statistic analyze2_test columns (tinyint1);

-- smallint1、string1、boolean1、および timestamp1 列の収集結果をテストします。
show statistic analyze2_test columns (smallint1, string1, boolean1, timestamp1);

-- すべての列の収集結果をテストします。
show statistic analyze2_test columns;

    • 返された結果

      -- tinyint1 列の収集結果:
ID = 20201126085225150gnqo****
tinyint1:MaxValue:      20                   -- max の値。
tinyint1:DistinctNum:   4.0                  -- ndv の値。
tinyint1:MinValue:      1                    -- min の値。
tinyint1:NullNum:       1.0                  -- nNulls の値。
tinyint1:TopK:  {1=1.0, 10=1.0, 20=1.0}      -- topK の値。10=1.0 は、列の値 10 の出現頻度が 1 であることを示します。出現頻度が最も高い最大 20 個の値を返すことができます。

-- smallint1、string1、boolean1、および timestamp1 列の収集結果:
ID = 20201126091636149gxgf****
smallint1:MaxValue:     20
smallint1:DistinctNum:  4.0
smallint1:MinValue:     2
smallint1:NullNum:      1.0
smallint1:TopK:         {2=1.0, 7=1.0, 20=1.0}

string1:MaxLength       6.0                  -- maxColLen の値。
string1:AvgLength:      3.0                  -- avgColLen の値。
string1:DistinctNum:    4.0
string1:NullNum:        1.0
string1:TopK:   {str1=1.0, str12=1.0, str123=1.0}

boolean1:DistinctNum:   3.0
boolean1:NullNum:       1.0
boolean1:TopK:  {false=2.0, true=1.0}

timestamp1:DistinctNum:         3.0
timestamp1:NullNum:     1.0
timestamp1:TopK:        {2018-09-17 00:00:00.0=2.0, 2018-09-18 00:00:00.0=1.0}

-- すべての列の収集結果:
ID = 20201126092022636gzm1****
tinyint1:MaxValue:      20
tinyint1:DistinctNum:   4.0
tinyint1:MinValue:      1
tinyint1:NullNum:       1.0
tinyint1:TopK:  {1=1.0, 10=1.0, 20=1.0}

smallint1:MaxValue:     20
smallint1:DistinctNum:  4.0
smallint1:MinValue:     2
smallint1:NullNum:      1.0
smallint1:TopK:         {2=1.0, 7=1.0, 20=1.0}

int1:MaxValue:  7
int1:DistinctNum:       3.0
int1:MinValue:  4
int1:NullNum:   1.0
int1:TopK:      {4=2.0, 7=1.0}

bigint1:MaxValue:       11111118
bigint1:DistinctNum:    4.0
bigint1:MinValue:       8
bigint1:NullNum:        1.0
bigint1:TopK:   {8=1.0, 2222228=1.0, 11111118=1.0}

double1:MaxValue:       123452.3
double1:DistinctNum:    4.0
double1:MinValue:       12.3
double1:NullNum:        1.0
double1:TopK:   {12.3=1.0, 67892.3=1.0, 123452.3=1.0}

decimal1:MaxValue:      22.4
decimal1:DistinctNum:   4.0
decimal1:MinValue:      2.4
decimal1:NullNum:       1.0
decimal1:TopK:  {2.4=1.0, 12.4=1.0, 22.4=1.0}

decimal2:MaxValue:      52.5
decimal2:DistinctNum:   4.0
decimal2:MinValue:      2.57
decimal2:NullNum:       1.0
decimal2:TopK:  {2.57=1.0, 42.5=1.0, 52.5=1.0}

string1:MaxLength       6.0
string1:AvgLength:      3.0
string1:DistinctNum:    4.0
string1:NullNum:        1.0
string1:TopK:   {str1=1.0, str12=1.0, str123=1.0}

varchar1:MaxLength      6.0
varchar1:AvgLength:     3.0
varchar1:DistinctNum:   4.0
varchar1:NullNum:       1.0
varchar1:TopK:  {str2=1.0, str200=1.0, str21=1.0}

boolean1:DistinctNum:   3.0
boolean1:NullNum:       1.0
boolean1:TopK:  {false=2.0, true=1.0}

timestamp1:DistinctNum:         3.0
timestamp1:NullNum:     1.0
timestamp1:TopK:        {2018-09-17 00:00:00.0=2.0, 2018-09-18 00:00:00.0=1.0}

datetime1:DistinctNum:  3.0
datetime1:NullNum:      1.0
datetime1:TopK:         {1537117199000=2.0, 1537030799000=1.0}
    説明

    MaxCompute がメタデータを収集する方法の詳細については、「オプティマイザー」をご参照ください。