请说明在 Apache Impala 中，利用统计信息来提升查询性能的具体做法和原理。

回答思路

1. 【回答框架 1】Impala 使用表、分区和列的统计信息来生成更优的执行计划，包括行数、大小、基数等，帮助优化器选择连接顺序和聚合策略。
2. 【回答框架 2】通过 COMPUTE STATS 命令收集统计信息，可针对表或分区执行，更新元数据，使优化器基于真实数据分布做决策。
3. 【回答框架 3】统计信息影响连接顺序、广播或分区连接的选择，以及资源估算，从而减少扫描和网络传输，提升查询性能。
4. 【回答框架 4】定期在数据变更后刷新统计信息，避免过期统计导致计划退化，必要时使用 COMPUTE INCREMENTAL STATS 处理分区表。
5. 【回答框架 5】对于倾斜数据，统计信息可辅助处理数据倾斜，但需结合其他手段如过滤或调整连接策略。
6. 【关键点 1】COMPUTE STATS 收集表级统计信息，优化器据此选择高效执行计划。
7. 【关键点 2】统计信息包括行数、大小、列基数，直接影响连接和聚合策略。
8. 【关键点 3】数据更新后需重新计算统计信息，否则计划可能不优。
9. 【关键点 4】分区表可使用增量统计减少开销。
10. 【关键点 5】统计信息不能解决所有性能问题，需结合分区裁剪和过滤条件。
11. 【易错点 1】统计信息过期会导致优化器做出错误决策，需定期更新。
12. 【易错点 2】过度依赖统计信息而忽略数据倾斜，可能仍出现性能瓶颈。
13. 【易错点 3】增量统计仅适用于分区表，且需正确配置。