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聚合算法执行原理
在 SQL 中，聚合操作对一组值执行计算，并返回单个值。TiDB 实现了 2 种聚合算法：Hash Aggregation 和 Stream Aggregation。
我们首先以 AVG 函数为例（案例参考 Stack Overflow），简述这两种算法的执行原理。
假设表 t 如下：
列 a
列 b
1
9
1
-8
2
-7
2
6
1
5
2
4
SQL: select avg(b) from t group by a, 要求将表 t 的数据按照 a 的值分组，对每一组的 b 值计算平均值。不管 Hash 还是 Stream 聚合，在 AVG 函数的计算过程中，我们都需要维护 2 个中间结果变量 sum 和 count。Hash 和 Stream 聚合算法的执行原理如下。
Hash Aggregate 的执行原理
在 Hash Aggregate 的计算过程中，我们需要维护一个 Hash 表，Hash 表的键为聚合计算的 Group-By 列，值为聚合函数的中间结果 sum 和 count。在本例中，键为 列 a 的值，值为 sum(b) 和 count(b)。
计算过程中，只需要根据每行输入数据计算出键，在 Hash 表中找到对应值进行更新即可。对本例的执行过程模拟如下。
输入数据 a b
Hash 表 [key] (sum, count)
1 9
[1] (9, 1)
1 -8
[1] (1, 2)
2 -7
[1] (1, 2) [2] (-7, 1)
2 6
[1] (1, 2) [2] (-1, 2)
1 5
[1] (6, 3) [2] (-1, 2)
2 4
[1] (6, 3) [2] (3, 3)
输入数据输入完后，扫描 Hash 表并计算，便可以得到最终结果：
Hash 表
avg(b)
[1] (6, 3)
2
[2] (3, 3)
1
Stream Aggregation 的执行原理
Stream Aggregate 的计算需要保证输入数据按照 Group-By 列有序。在计算过程中，每当读到一个新的 Group 的值或所有数据输入完成时，便对前一个 Group 的聚合最终结果进行计算。
对于本例，我们首先对输入数据按照 a 列进行排序。排序后，本例执行过程模拟如下。
输入数据
是否为新 Group 或所有数据输入完成
(sum, count)
avg(b)
1 9
是
(1, 9)
前一个 Group 为空，不进行计算
1 -8
否
(2, 1)
1 5
否
(3, 6)
2 -7
是
(1, -7)
2
2 6
否
(2, -1)
2 4
否
(3, 3)
是
1
因为 Stream Aggregate 的输入数据需要保证同一个 Group 的数据连续输入，所以 Stream Aggregate 处理完一个 Group 的数据后可以立刻向上返回结果，不用像 Hash Aggregate 一样需要处理完所有数据后才能正确的对外返回结果。当上层算子只需要计算部分结果时，比如 Limit，当获取到需要的行数后，可以提前中断 Stream Aggregate 后续的无用计算。
当 Group-By 列上存在索引时，由索引读入数据可以保证输入数据按照 Group-By 列有序，此时同一个 Group 的数据连续输入 Stream Aggregate 算子，可以避免额外的排序操作。
TiDB 聚合函数的计算模式
由于分布式计算的需要，TiDB 对于聚合函数的计算阶段进行划分，相应定义了 5 种计算模式：CompleteMode，FinalMode，Partial1Mode，Partial2Mode，DedupMode。不同的计算模式下，所处理的输入值和输出值会有所差异，如下表所示：
AggFunctionMode
输入值
输出值
CompleteMode
原始数据
最终结果
FinalMode
中间结果
最终结果
Partial1Mode
原始数据
中间结果
Partial2Mode
中间结果
进一步聚合的中间结果
DedupMode
原始数据
去重后的原始数据
以上文提到的 select avg(b) from t group by a 为例，通过对计算阶段进行划分，可以有多种不同的计算模式的组合，如：
CompleteMode 此时 AVG 函数的整个计算过程只有一个阶段，如图所示：
Partial1Mode –> FinalMode 此时我们将 AVG 函数的计算过程拆成两个阶段进行，如图所示：
除了上面的两个例子外，还可能有如下的几种计算方式：
聚合被下推到 TiKV 上进行计算（Partial1Mode），并返回经过预聚合的中间结果。为了充分利用 TiDB server 所在机器的 CPU 和内存资源，加快 TiDB 层的聚合计算，TiDB 层的聚合函数计算可以这样进行：Partial2Mode –> FinalMode。
当聚合函数需要对参数进行去重，也就是包含 DISTINCT 属性，且聚合算子因为一些原因不能下推到 TiKV 时，TiDB 层的聚合函数计算可以这样进行：DedupMode –> Partial1Mode –> FinalMode。
聚合函数分为几个阶段执行，每个阶段对应的模式是什么，是否要下推到 TiKV，使用 Hash 还是 Stream 聚合算子等都由优化器根据数据分布、估算的计算代价等来决定。
TiDB 并行 Hash Aggregation 的实现
如何构建 Hash Aggregation 执行器
构建逻辑执行计划 时，会调用 NewAggFuncDesc 将聚合函数的元信息封装为一个 AggFuncDesc。其中 AggFuncDesc.RetTp 由 AggFuncDesc.typeInfer 根据聚合函数类型及参数类型推导而来；AggFuncDesc.Mode 统一初始化为 CompleteMode。
构建物理执行计划时，PhysicalHashAgg 和 PhysicalStreamAgg 的 attach2Task 方法会根据当前 task 的类型尝试进行下推聚合计算，如果 task 类型满足下推的基本要求，比如 copTask，接着会调用 newPartialAggregate 尝试将聚合算子拆成 TiKV 上执行的 Partial 算子和 TiDB 上执行的 Final 算子，其中 AggFuncToPBExpr 函数用来判断某个聚合函数是否可以下推。若聚合函数可以下推，则会在 TiKV 中进行预聚合并返回中间结果，因此需要将 TiDB 层执行的 Final 聚合算子的 AggFuncDesc.Mode 修改为 FinalMode，并将其 AggFuncDesc.Args 修改为 TiKV 预聚合后返回的中间结果，TiKV 层的 Partial 聚合算子的 AggFuncDesc 也需要作出对应的修改，这里不再详述。若聚合函数不可以下推，则 AggFuncDesc.Mode 保持不变。
构建 HashAgg 执行器时，首先检查当前 HashAgg 算子是否可以并行执行。目前当且仅当两种情况下 HashAgg 不可以并行执行：
存在某个聚合函数参数为 DISTINCT 时。TiDB 暂未实现对 DedupMode 的支持，因此对于含有 DISTINCT 的情况目前仅能单线程执行。
系统变量 tidb_hashagg_partial_concurrency 和 tidb_hashagg_final_concurrency 被同时设置为 1 时。这两个系统变量分别用来控制 Hash Aggregation 并行计算时候，TiDB 层聚合计算 partial 和 final 阶段 worker 的并发数。当它们都被设置为 1 时，选择单线程执行。
若 HashAgg 算子可以并行执行，使用 AggFuncDesc.Split 根据 AggFuncDesc.Mode 将 TiDB 层的聚合算子的计算拆分为 partial 和 final 两个阶段，并分别生成对应的 AggFuncDesc，设为 partialAggDesc 和 finalAggDesc。若 AggFuncDesc.Mode == CompleteMode，则将 TiDB 层的计算阶段拆分为 Partial1Mode –> FinalMode；若 AggFuncDesc.Mode == FinalMode，则将 TiDB 层的计算阶段拆分为 Partial2Mode –> FinalMode。进一步的，我们可以根据 partialAggDesc 和 finalAggDesc 分别 构造出对应的执行函数。
并行 Hash Aggregation 执行过程详述
TiDB 的并行 Hash Aggregation 算子执行过程中的主要线程有：Main Thead，Data Fetcher，Partial Worker，和 Final Worker：
Main Thread 一个：
启动 Input Reader，Partial Workers 及 Final Workers
等待 Final Worker 的执行结果并返回
Data Fetcher 一个：
按 batch 读取子节点数据并分发给 Partial Worker
Partial Worker 多个：
读取 Data Fetcher 发送来的数据，并做预聚合
将预聚合结果根据 Group 值 shuffle 给对应的 Final Worker
Final Worker 多个：
读取 PartialWorker 发送来的数据，计算最终结果，发送给 Main Thread
Hash Aggregation 的执行阶段可分为如下图所示的 5 步：
启动 Data Fetcher，Partial Workers 及 Final Workers。这部分工作由 prepare4Parallel 函数完成。该函数会启动一个 Data Fetcher，多个 Partial Worker 以及 多个 Final Worker。Partial Worker 和 Final Worker 的数量可以分别通过 tidb_hashgg_partial_concurrency 和 tidb_hashagg_final_concurrency 系统变量进行控制，这两个系统变量的默认值都为 4。
DataFetcher 读取子节点的数据并分发给 Partial Workers。这部分工作由 fetchChildData 函数完成。
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 PartialResult 类型的数组，数组中的每个元素表示该下标处的聚合函数在对应 Group 中的预聚合结果。shuffleIntermData 函数完成根据 Group 值 shuffle 给对应的 Final Worker。
Final Worker 计算最终结果，发送给 Main Thread。这部分工作由 HashAggFinalWorker.run 函数完成。该函数调用 consumeIntermData 函数 接收 PartialWorkers 发送来的预聚合结果，进而 合并 得到最终结果。getFinalResult 函数完成发送最终结果给 Main Thread。
Main Thread 接收最终结果并返回。
TiDB 并行 Hash Aggregation 的性能提升
此处以 TPC-H query-17 为例，测试并行 Hash Aggregation 相较于单线程计算时的性能提升。引入并行 Hash Aggregation 前，它的计算瓶颈在 HashAgg_35。
该查询执行计划如下：
在 TiDB 中，使用 EXPLAIN ANALYZE 可以获取 SQL 的执行统计信息。因篇幅原因此处仅贴出 TPC-H query-17 部分算子的 EXPLAIN ANALYZE 结果。
HashAgg 单线程计算时：
查询总执行时间 23 分 24 秒，其中 HashAgg 执行时间约 17 分 9 秒。
HashAgg 并行计算时（此时 TiDB 层 Partial 和 Final 阶段的 worker 数量都设置为 16）：
总查询时间 8 分 37 秒，其中 HashAgg 执行时间约 1 分 4 秒。
并行计算时，Hash Aggregation 的计算速度提升约 16 倍。
