MySQL 提供了许多聚合函数，常见的如sum,avg,count,min,max等。
那这些聚合函数在MySQL 底层是怎么实现的？
聚合函数(Aggregate Function)实现的大部分代码在item_sum.h和item_sum.cc。
聚合函数在代码中具体的枚举如下:
enum Sumfunctype {
COUNT_FUNC, // COUNT
COUNT_DISTINCT_FUNC, // COUNT (DISTINCT)
SUM_FUNC, // SUM
SUM_DISTINCT_FUNC, // SUM (DISTINCT)
AVG_FUNC, // AVG
AVG_DISTINCT_FUNC, // AVG (DISTINCT)
MIN_FUNC, // MIN
MAX_FUNC, // MAX
STD_FUNC, // STD/STDDEV/STDDEV_POP
VARIANCE_FUNC, // VARIANCE/VAR_POP and VAR_SAMP
SUM_BIT_FUNC, // BIT_AND, BIT_OR and BIT_XOR
UDF_SUM_FUNC, // user defined functions
GROUP_CONCAT_FUNC, // GROUP_CONCAT
JSON_AGG_FUNC, // JSON_ARRAYAGG and JSON_OBJECTAGG
ROW_NUMBER_FUNC, // Window functions
RANK_FUNC,
DENSE_RANK_FUNC,
CUME_DIST_FUNC,
PERCENT_RANK_FUNC,
NTILE_FUNC,
LEAD_LAG_FUNC,
FIRST_LAST_VALUE_FUNC,
NTH_VALUE_FUNC,
ROLLUP_SUM_SWITCHER_FUNC,
GEOMETRY_AGGREGATE_FUNC
};
本文以下列示例来讲解：
CREATE TABLE test_agg (c1 int NULL)
INSERT into test_agg values(1),(2),(3),(3),(4),(4),(5),(5),(5);
SELECT count(DISTINCT c1);
聚合函数的类设计大概如下
由上图可以发现MySQL 聚合函数实现是把distinct逻辑抽离出来，变成了aggregator_distinct和aggregator_simple,
服务于继承了Item_sum的所有聚合类。(当然Item_sum本身是继承于Item)
class Aggregator_simple : public Aggregator {
public:
Aggregator_simple(Item_sum *sum) : Aggregator(sum) {}
Aggregator_type Aggrtype() override { return Aggregator::SIMPLE_AGGREGATOR; }
bool setup(THD *thd) override { return item_sum->setup(thd); }
void clear() override { item_sum->clear(); }
bool add() override { return item_sum->add(); }
void endup() override {}
class Aggregator_distinct : public Aggregator {
public:
~Aggregator_distinct() override;
Aggregator_type Aggrtype() override { return DISTINCT_AGGREGATOR; }
bool setup(THD *) override;
void clear() override;
bool add() override;
void endup() override;
};
上面是2个类的部分代码，由此我们发现
Aggregator_simple
基本只是个调用wrap，表示非distinct的Item_sum处理，
直接调用的是聚合类的逻辑。
在 MySQL 中要实现聚合函数要有3个重要的步骤：setup, add, endup。
-
setup 在处理之前初始化
-
add 表示每条记录的处理
-
endup 收尾后最后计算聚合的结果。
回到代码
setup 阶段
（Aggregator_distinct::setup 截取部分代码）
if (!(table = create_tmp_table(thd, tmp_table_param, list, nullptr, true,
false, query_block->active_options(),
HA_POS_ERROR, "")))
if (all_binary) {
cmp_arg = (void *)&tree_key_length;
compare_key = simple_raw_key_cmp;
} else {
if (table->s->fields == 1) {
compare_key = simple_str_key_cmp;
cmp_arg = (void *)table->field[0];
} else {
uint32 *length;
compare_key = composite_key_cmp;
tree = new (thd->mem_root) Unique(compare_key, cmp_arg, tree_key_length,
item_sum->ram_limitation(thd));
if (!tree) return true;
由上知 setup 阶段主要做的是创建临时表和 tree ，设置比较函数。
add 阶段
（Aggregator_distinct::add 截取部分代码）
if (tree) {
return tree->unique_add(table->record[0] + table->s->null_bytes);
if (!check_unique_constraint(table)) return false;
if ((error = table->file->ha_write_row(table->record[0])) &&
!table->file->is_ignorable_error(error))
这边看到当 tree 存在时，MySQL 把记录加入 tree (实际为红黑树)中来去重复。
如果tree不存在，就用临时表来持久存储。在 ha_write_row 写入临时表之前会 check_unique_constraint 去重。
而 tree 和临时表就是 setup 阶段所创建的。setup 的 tree 是存在，什么时候销毁了呢。看下面：
inline bool unique_add(void *ptr) {
DBUG_TRACE;
DBUG_PRINT("info", ("tree %u - %lu", tree.elements_in_tree, max_elements));
if (tree.elements_in_tree > max_elements && flush()) return true;
return !tree_insert(&tree, ptr, 0, tree.custom_arg);
bool Unique::flush() {
Merge_chunk file_ptr;
elements += tree.elements_in_tree;
file_ptr.set_rowcount(tree.elements_in_tree);
file_ptr.set_file_position(my_b_tell(&file));
if (tree_walk(&tree, unique_write_to_file, this, left_root_right) ||
file_ptrs.push_back(file_ptr))
return true; /* purecov: inspected */
delete_tree(&tree);
return false;
}
可以看到MySQL 的策略是维护一颗红黑树这样的数据结构来去重。
当tree的数量过大时，内存放不下，就会flush到磁盘上,采用临时表来持久化，同时销毁tree。
endup 阶段
if (tree && tree->is_in_memory()) {
sum->count = (longlong)tree->elements_in_tree();
endup_done = true;
if (!tree) {
table->file->info(HA_STATUS_VARIABLE | HA_STATUS_NO_LOCK);
if (table->file->ha_table_flags() & HA_STATS_RECORDS_IS_EXACT)
sum->count = table->file->stats.records;
else {
if (table->file->inited) table->file->ha_index_or_rnd_end();
ha_rows num_rows = 0;
table->file->ha_records(&num_rows);
if (table->hash_field) table->file->ha_index_init(0, false);
sum->count = static_cast<longlong>(num_rows);
endup_done = true;
}
可以看到最后取结果的时候
如果 tree 存在而且在内存中，直接取 tree 的节点个数。
如果 tree 不存在就取临时表的行数。
文章转载自公众号：GreatSQL社区
