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leaflet聚合图功能(附源码下载)
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ClickHouse之聚合功能源码分析
聚合分析是码聚数据提取的基石,对于OLAP数据库,聚合分析至关重要。ClickHouse在这方面展现出了卓越的设计和优化。本篇将深入探讨ClickHouse的聚合功能,从其工作原理、流程和优化策略入手。易语言 批量源码
在ClickHouse中,一条SQL语句的处理流程为:SQL -> AST -> Query Plan -> Pipeline -> Execute。本文将重点分析从构造Query Plan阶段开始的聚合功能。
在构造Query Plan时,SQL语句被解析成一系列执行步骤,聚合操作作为其中一步,紧跟在Where操作之后。执行聚合操作主要分为两个阶段:预聚合和合并。预聚合阶段可以并行执行,而合并阶段,hadoop开发源码在使用双层哈希表时也能并行。
执行聚合操作的核心函数为InterpreterSelectQuery::executeAggregation。它初始化配置,构建AggregatingStep,并将其添加到Query Plan中。
AggregatingStep在构造Pipeline时,通过调用transformPipeline函数,构建AggregatingTransform节点。这些节点对上游数据流进行预聚合,预聚合完成后再通过ExpandPipeline扩展新节点,winform权限系统源码新节点负责合并预聚合数据。因此,聚合操作分为预聚合和合并两阶段。
AggregatingTransform的预聚合和合并操作分为两个主要阶段。值得注意的是,所有AggregatingTransform节点共享名为many_data的数据。
在预聚合阶段,数据通过哈希表存储,哈希表键为“grouping key”值,键数量增加时,电脑播放 源码输出系统会动态切换到双层哈希表以提升性能。对于不同的键类型,ClickHouse提供多种特化版本,以针对特定类型进行优化。
预聚合阶段后,数据可能以单层哈希表形式存在,也可能转换为双层哈希表。单层转换为双层后,按照block_num进行组合,由MergingAggregatedBucketTransform节点进行合并。若预聚合数据为双层哈希表,则直接进行并行合并。最后,数据在SortingAggregatedTransform节点中根据block_num排序。
AggregatingTransform的动态扩展Pipeline功能,使得计算时根据数据动态判断后续执行的节点类型和结构,体现了ClickHouse Pipeline执行引擎的强大之处。当需要扩展节点时,AggregatingTransform构造新input_port,与扩展节点的output_port相连。
aggregator作为聚合操作的核心组件,封装了具体的聚合和合并逻辑。构造函数选择合适的哈希表类型,基于“grouping key”的数量、特性和属性,如lowCardinality、isNullable、isFixedString等。默认使用serialized类型的哈希表,键由多个“grouping key”拼接而成。
执行预聚合操作的接口executeOnBlock执行初始化、格式转换和参数拼接等步骤,然后执行聚合操作。执行操作后,根据是否需要将单层哈希表转换为双层,以及是否将数据写入磁盘文件进行判断。
本文分析了ClickHouse聚合功能的细节,展示了其强大的性能背后的系统设计和优化策略。聚合分析体现了ClickHouse作为一个软件系统,整合了常见工程优化并保持合理抽象水平,避免了代码质量下降和迭代开发带来的问题。
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