ClickHouse源码笔记5:聚合函数的源码再梳理

笔者在源码笔记1之中分析过ClickHouse的聚合函数的实现,但是对于各个接口函数的实际如何共同工作的源码,回头看并没有那么明晰,主要原因是没有结合Aggregator的类来一起分析聚合函数的是如果工作起来的。所以决定重新再完成一篇聚合函数的源码梳理的文章,帮助大家进一步的理解ClickHouse之中聚合函数的工作原理。
本系列文章的源码分析基于ClickHouse v19.16.2.2的版本。

1.IAggregateFunction接口梳理

话不多说,直接上代码,笔者这里会将所有聚合函数的核心接口代码全部列出,一一梳理各个部分:

构造函数
 IAggregateFunction(const DataTypes & argument_types_, const Array & parameters_)
        : argument_types(argument_types_), parameters(parameters_) {}

上面的代码实现了IAggregateFunction接口的构造函数,初始化了该接口的两个成员变量:

  • argument_type:函数的参数类型,比如函数select sum(a), sum(b), c from test group by c, 这里a, b分别是UInt16类型与Double类型,那么这个sum(a)sum(b)的参数就不同。
  • parameters: 参数,实际类型为std::vector<Field>。它代表着函数的除了数据的输入参数之外的其他参数。比如聚合函数topk,其中需要传入的k的值就在parameters之中。
内存分配接口

在Clickhouse的聚合执行过程之中,所有的聚合函数都是通过列来进行的。而这里有两个重要的问题:

  • 列内存从哪里分配
  • 分配的内存结构,长度是如何的
    笔者在梳理下面代码的过程之中给出解答,
    /** Create empty data for aggregation with `placement new` at the specified location.
      * You will have to destroy them using the `destroy` method.
      */
    virtual void create(AggregateDataPtr place) const = 0;

    /// Delete data for aggregation.
    virtual void destroy(AggregateDataPtr place) const noexcept = 0;

IAggregateFunction定义的两个接口createdestory接口完成了内存结构与长度的确定,这里可能描述的不是很明白,这里了解Doris聚合实现的同学可以这样理解。create函数本身就是完成了Doris聚合函数之中init函数所完成的工作。这里通过子类IAggregateFunctionDataHelper的实现代码来进一步理解它做了什么事情:

    void create(AggregateDataPtr place) const override
    {
        new (place) Data;
    }

    void destroy(AggregateDataPtr place) const noexcept override
    {
        data(place).~Data();
    }

这部分代码很简单,Data就是模板派生的类型,然后通过placement newplacement delete的方式完成了Data类型的构造与析构。而这个Data类型就是聚合函数存储中间结果的类型,比如sum的聚合函数的派生类型是类AggregateFunctionSumData的内存结构,它不仅包含了聚合结果的数据sum同时也包含了一组进行聚合计算的函数接口add,merge等:

template <typename T>
struct AggregateFunctionSumData
{
    T sum{};

    void add(T value)
    {
        sum += value;
    }

    void merge(const AggregateFunctionSumData & rhs)
    {
        sum += rhs.sum;
    }

    T get() const
    {
        return sum;
    }
};

这里就是通过createdestory函数调用AggregateFunctionSumData的构造函数与析构函数。而问题又绕回第一个问题了,这部分内存是在哪里分配的呢?

 aggregate_data = aggregates_pool->alignedAlloc(total_size_of_aggregate_states, align_aggregate_states);
 createAggregateStates(aggregate_data);

在进行聚合运算时,通过Aggregator之中的内存池进行单行所有的聚合函数的数据结果的内存分配。并且调用createAggregateStates依次调用各个聚合函数的create方法进行构造函数的调用。这部分可能有些难理解,我们接着看下面的流程图,来更好的帮助理解:

create函数在聚合的流程之中的作用

通过上述流程图可以看到,create这部分就是在构造聚合hash表时,进行内存初始化工作的,而这部分内存不仅仅包含了聚合函数的结果数据,还包含了对应聚合算子的函数指针。后文我们分析计算接口的时候也会同样看到。接下来,来看destory就很容易理解了,就是在聚合计算结束或取消时,遍历hash表,并调用析构函数对hash表中存储的Data类型调用析构函数,而最终的内存伴随着aggregates_pool内存池的析构而同时释放。

detory函数在聚合流程之中的作用

函数计算接口

接下来就是聚合函数最核心的部分,聚合函数的计算。

/** Adds a value into aggregation data on which place points to.
     *  columns points to columns containing arguments of aggregation function.
     *  row_num is number of row which should be added.
     *  Additional parameter arena should be used instead of standard memory allocator if the addition requires memory allocation.
     */
    virtual void add(AggregateDataPtr place, const IColumn ** columns, size_t row_num, Arena * arena) const = 0;

    /// Merges state (on which place points to) with other state of current aggregation function.
    virtual void merge(AggregateDataPtr place, ConstAggregateDataPtr rhs, Arena * arena) const = 0;

    /** Contains a loop with calls to "add" function. You can collect arguments into array "places"
      *  and do a single call to "addBatch" for devirtualization and inlining.
      */
    virtual void addBatch(size_t batch_size, AggregateDataPtr * places, size_t place_offset, const IColumn ** columns, Arena * arena) const = 0;

IAggregateFunction定义的3个接口:

  • add函数将对应AggregateDataPtr指针之中数据取出,与列columns中的第row_num的数据进行对应的聚合计算
  • addBatch函数:这是函数也是非常重要的,虽然它仅仅实现了一个for循环调用add函数。它通过这样的方式来减少虚函数的调用次数,并且增加了编译器内联的概率,同样,它实现了高效的向量化。
  • merge函数:将两个聚合结果进行合并的函数,通常用在并发执行聚合函数的过程之中,需要将对应的聚合结果进行合并。

这里的两个函数类似Doris之中聚合函数的updatemerge。接下来我们看它是如何完成工作的。

首先看聚合节点Aggregetor是如何调用addBatch函数:

   /// Add values to the aggregate functions.
    for (AggregateFunctionInstruction * inst = aggregate_instructions; inst->that; ++inst)
        inst->that->addBatch(rows, places.data(), inst->state_offset, inst->arguments, aggregates_pool);

这里依次遍历AggregateFunction,并调用addBatch接口。而addBatch接口就是一行行的遍历列,将参数列inst->arguments与上文提到create函数构造的聚合数据结构的两列列数据进行聚合计算:

    void addBatch(size_t batch_size, AggregateDataPtr * places, size_t place_offset, const IColumn ** columns, Arena * arena) const override
    {
        for (size_t i = 0; i < batch_size; ++i)
            static_cast<const Derived *>(this)->add(places[i] + place_offset, columns, i, arena);
    }

这里还是调用了add函数,我们通过AggregateFunctionSum作为子类来具体看一下add的具体实现:

   void add(AggregateDataPtr place, const IColumn ** columns, size_t row_num, Arena *) const override
    {
        const auto & column = static_cast<const ColVecType &>(*columns[0]);
        this->data(place).add(column.getData()[row_num]);
    }

这里其实还是调用上文提到的AggregateFunctionSumData的内存结构的add函数完成聚合计算。而这个add函数就是一个简单的相加逻辑,这样就完成了简单的一次聚合运算。

   void add(T value)
    {
        sum += value;
    }

merge函数的实现逻辑类似于add函数,这里就不展开再次分析了。

函数结果输出接口

最后就是聚合函数结果输出接口,将聚合计算的结果重新组织为列存。

  /// Inserts results into a column.
    virtual void insertResultInto(ConstAggregateDataPtr place, IColumn & to) const = 0;

首先看聚合节点Aggregator是如何调用insertResultInto函数的

 data.forEachValue([&](const auto & key, auto & mapped)
    {
        method.insertKeyIntoColumns(key, key_columns, key_sizes);

        for (size_t i = 0; i < params.aggregates_size; ++i)
            aggregate_functions[i]->insertResultInto(
                mapped + offsets_of_aggregate_states[i],
                *final_aggregate_columns[i]);
    });

Aggregetor同样是遍历hash表之中的结果,将key列先组织成列存,然后调用insertResultInto函数将聚合计算的结果也转换为列存。
这里我们找一个sum函数的实现,来看看insertResultInto函数接口是如何工作的:

    void insertResultInto(ConstAggregateDataPtr place, IColumn & to) const override
    {
        auto & column = static_cast<ColVecResult &>(to);
        column.getData().push_back(this->data(place).get());
    }

其实很简单,就是调用AggregateDataPtr,也就是AggregateFunctionSumDataget()函数获取sum计算的结果,然后添加到列内存之中。

get函数接口的实现如下:

    T get() const
    {
        return sum;
    }

2.聚合函数的注册流程

有了上述的背景知识,我们接下来举个栗子。来看看一个聚合函数的实现细节,以及它是如何被使用的。

AggregateFunctionSum

这里选取了一个很简单的聚合算子Sum,我们来看看它实现的代码细节。
这里我们可以看到AggregateFunctionSum是个final类,无法被继承了。而它继承IAggregateFunctionHelp类与IAggregateFunctionDataHelper类。

  • IAggregateFunctionHelp类 通过CRTP让父类可以直接调用子类的add函数指针而避免了虚函数调用的开销。
  • IAggregateFunctionHelper类则包含了Data的模板数据类型,也就是上文提及的AggregateFunctionSumData进行内存结构的createdestory等等。

这里我们就重点看,这个类override了getName方法,返回了对应的名字时sum。并且实现了我们上文提到核心方法。

template <typename T, typename TResult, typename Data>
class AggregateFunctionSum final : public IAggregateFunctionDataHelper<Data, AggregateFunctionSum<T, TResult, Data>>
{
public:
    using ResultDataType = std::conditional_t<IsDecimalNumber<T>, DataTypeDecimal<TResult>, DataTypeNumber<TResult>>;
    using ColVecType = std::conditional_t<IsDecimalNumber<T>, ColumnDecimal<T>, ColumnVector<T>>;
    using ColVecResult = std::conditional_t<IsDecimalNumber<T>, ColumnDecimal<TResult>, ColumnVector<TResult>>;

    String getName() const override { return "sum"; }

    AggregateFunctionSum(const DataTypes & argument_types_)
        : IAggregateFunctionDataHelper<Data, AggregateFunctionSum<T, TResult, Data>>(argument_types_, {})
        , scale(0)
    {}

    AggregateFunctionSum(const IDataType & data_type, const DataTypes & argument_types_)
        : IAggregateFunctionDataHelper<Data, AggregateFunctionSum<T, TResult, Data>>(argument_types_, {})
        , scale(getDecimalScale(data_type))
    {}

    DataTypePtr getReturnType() const override
    {
        if constexpr (IsDecimalNumber<T>)
            return std::make_shared<ResultDataType>(ResultDataType::maxPrecision(), scale);
        else
            return std::make_shared<ResultDataType>();
    }

    void add(AggregateDataPtr place, const IColumn ** columns, size_t row_num, Arena *) const override
    {
        const auto & column = static_cast<const ColVecType &>(*columns[0]);
        this->data(place).add(column.getData()[row_num]);
    }

    void merge(AggregateDataPtr place, ConstAggregateDataPtr rhs, Arena *) const override
    {
        this->data(place).merge(this->data(rhs));
    }

    void serialize(ConstAggregateDataPtr place, WriteBuffer & buf) const override
    {
        this->data(place).write(buf);
    }

    void deserialize(AggregateDataPtr place, ReadBuffer & buf, Arena *) const override
    {
        this->data(place).read(buf);
    }

    void insertResultInto(ConstAggregateDataPtr place, IColumn & to) const override
    {
        auto & column = static_cast<ColVecResult &>(to);
        column.getData().push_back(this->data(place).get());
    }

private:
    UInt32 scale;
};

之前我们讲到AggregateFunction的函数就是通过AggregateDataPtr指针来获取AggregateFunctionSumData的地址,来调用add实现聚合算子的。我们可以看到AggregateFunctionSumData实现了前文提到的add, merge, write,read四大方法,正好与接口IAggregateFunction一一对应上了。

template <typename T>
struct AggregateFunctionSumData
{
    T sum{};

    void add(T value)
    {
        sum += value;
    }

    void merge(const AggregateFunctionSumData & rhs)
    {
        sum += rhs.sum;
    }

    void write(WriteBuffer & buf) const
    {
        writeBinary(sum, buf);
    }

    void read(ReadBuffer & buf)
    {
        readBinary(sum, buf);
    }

    T get() const
    {
        return sum;
    }
};

ClickHouse在Server启动时。main函数之中会调用registerAggregateFunction的初始化函数注册所有的聚合函数。
然后调用到下面的函数注册sum的聚合函数:

void registerAggregateFunctionSum(AggregateFunctionFactory & factory)
{
    factory.registerFunction("sum", createAggregateFunctionSum<AggregateFunctionSumSimple>, AggregateFunctionFactory::CaseInsensitive);
}

也就是完成了这个sum聚合函数的注册,后续我们get出来就可以愉快的调用啦。(这部分有许多模板派生的复杂代码,建议与源码结合梳理才能事半功倍~~)

3.要点梳理

第二小节解析了一个聚合函数与接口意义对应的流程,这里重点梳理聚合函数实现的源码要点:

  1. 各个聚合函数核心的实现add,merge与序列化,内存结构初始化,内存结构释放的接口。
  2. 各个函数的实现需要继承IAggregateFunctionDataHelper的接口,而它的父类是IAggregateFunctionHelperIAggregateFunction接口。
  3. ClickHouse的聚合函数保证了每次循环遍历一个Block只调用一个IAggregateFunction的聚合函数,这样最大程度上确保了向量化执行的可能性,减少了数据偏移与依赖。

4. 小结

好了,到这里也就把ClickHouse聚合函数部分的代码梳理完了。
除了sum函数外,其他的函数的执行也是同样通过类似的方式依次来实现和处理的,源码阅读的步骤也可以参照笔者的分析流程来参考。
笔者是一个ClickHouse的初学者,对ClickHouse有兴趣的同学,欢迎多多指教,交流。

5. 参考资料

官方文档
ClickHouse源代码

posted @ 2021-04-20 15:50  HappenLee  阅读(351)  评论(0编辑  收藏  举报