Rollup 是一个多维度聚合的 Group By 字句的修饰符号,其用法大致为 Agg(x) from t Group By a,b with rollup,后续的 Agg(x) 的聚合结果需要在数据分组 {a,b} 中输出一次,数据分组 {a} 中输出一次,数据分组 {} 也就是全域为一个 Group 中输出一次。
有些 Logical Plan 本身可能是来自于 SQL 的有些子句修饰符,比如 With Rollup,Rollup 是一个多维度聚合的 Group By 字句的修饰符号,其用法大致为Agg(x) from t Group By a,b with rollup,后续的 Agg(x) 的聚 上述Join 图示中,我们标注了 Build 和 Probe 字样,该字样如果标注在 Join 下方的两个孩子算子...
上述聚合函数除 GROUP_CONCAT() 和APPROX_PERCENTILE() 以外,均可作为窗口函数使用。 GROUP BY 修饰符 自v7.4.0 起,TiDB 的 GROUP BY 子句支持 WITH ROLLUP 修饰符。详情请参阅 GROUP BY 修饰符。 对SQL 模式的支持 TiDB 支持 SQL 模式 ONLY_FULL_GROUP_BY,当启用该模式时,TiDB 拒绝不明确的非聚合列的查...
Partial Workers 预聚合计算,及根据 Group Key shuffle 给对应的 Final Workers。 这部分工作由HashAggPartialWorker.run函数完成。该函数调用updatePartialResult函数对 DataFetcher 发来数据执行预聚合计算,并将预聚合结果存储到partialResultMap中。其中partialResultMap的 key 为根据Group-By的值 encode 的结果,value 为P...
LogicalAggregation:这里主要包含两部分信息,一个是 Group by 后面的字段,以及 select 中的聚合函数的字段,以及函数等; Projection:这里就是对应的 select 后面跟的字段; 它们之间是按照层级关系进行封装的: func(b*PlanBuilder)buildSelect(ctxcontext.Context,sel*ast.SelectStmt) (pLogicalPlan,errerror) { ...
实际应用场景大致为银行报表业务的按照Group By 年,月,日的多维度聚合结果展示 。TiDB 目前采用数据复制操作符 LogicalExpand 来复制底层数据,不同的数据副本按照不同的分组层次来进行分组,然后输入给上次聚合函数进行计算。 Index Join上述Join 图示中,我们标注了 Build 和 Probe 字样,该字样如果标注在 Join 下方...
StreamAgg_9:优化器估计他需要处理 20 行数据,他有 1 个 agg 函数,TiKV 的 CPU 计算因子是 49.9,因此聚合函数的代价是 20 * 1 * 49.9 = 998;由于没有 group by 子句,后面 group 代价部分的 col 是 0,因此后面 group 的代价则是 0,这个算子及其孩子的代价就是 998+2580.32+0 = 3578.32; ...
实际应用场景大致为银行报表业务的按照Group By 年,月,日的多维度聚合结果展示 。TiDB 目前采用数据复制操作符 LogicalExpand 来复制底层数据,不同的数据副本按照不同的分组层次来进行分组,然后输入给上次聚合函数进行计算。Index Join 上述Join 图示中,我们标注了 Build 和 Probe 字样,该字样如果标注在 Join 下方的...
StreamAgg_9:优化器估计他需要处理 20 行数据,他有 1 个 agg 函数,TiKV 的 CPU 计算因子是 49.9,因此聚合函数的代价是 20 * 1 * 49.9 = 998;由于没有 group by 子句,后面 group 代价部分的 col 是 0,因此后面 group 的代价则是 0,这个算子及其孩子的代价就是 998+2580.32+0 = 3578.32; ...
最终的IndexReader_21算子对下层算子的数据进行一个聚合,在root也就是TiDB中执行 栗子2:聚合查询栗子,使用group by: selectuser_idfromtablea a0_GROUPby user_id 这个sql,对于索引列user_id使用了group by,导致了执行时需要对所有索引数据进行扫描,会出现IndexFullScan算子,执行计划如下: ...