Apache DataFusion中count(*)函数在自定义ContextProvider中的回归问题分析
在Apache DataFusion最新发布的46.0版本中,对count(*)聚合函数的处理逻辑进行了架构调整,这一改动导致了一个值得注意的回归问题。本文将深入分析该问题的技术背景、影响范围以及解决方案。
问题背景
在DataFusion的早期版本中,count()这类通配符聚合函数是通过CountWildCard分析器规则进行处理的。这个规则专门负责将count()这样的语法展开成具体的表达式。然而在46.0版本中,这个处理逻辑被迁移到了ExprPlanner中,作为聚合函数规划的一部分。
架构变更带来的影响
新的实现依赖于ContextProvider能够获取表达式规划器(ExprPlanner)。DataFusion内置的SessionContextProvider能够正常工作,因为它可以通过SessionState获取到所需的表达式规划器。然而,问题出现在用户自定义的ContextProvider实现上。
关键问题在于:
- SessionState虽然存储了表达式规划器,但没有提供公开的访问接口
- 用户自定义的ContextProvider无法直接访问这些规划器
- 目前唯一的解决方式是让用户实现FunctionRegistry trait,但这增加了使用复杂度
技术细节分析
在DataFusion的架构中,表达式规划器负责将SQL表达式转换为可执行的物理计划。对于count(*)这样的特殊语法,规划器需要将其转换为具体的聚合操作。46.0版本的改动虽然简化了内部架构,但意外地破坏了用户扩展点的兼容性。
解决方案讨论
经过社区讨论,提出了两种可能的解决方案:
-
在SessionState上添加expr_planners方法
- 优点:改动最小,直接解决问题
- 缺点:仅限于core crate内使用
-
在Session trait上添加expr_planners方法
- 优点:更广泛的访问性,可在catalog等更多场景使用
- 缺点:需要更大的架构改动
最终决定采用第一种方案,即在SessionState上添加访问方法。这种方案能够立即解决问题,同时保持架构的简洁性。如果需要更广泛的访问性,未来可以很容易地扩展到Session trait上。
对用户的影响
这一改动主要影响以下场景的用户:
- 自定义实现了ContextProvider的用户
- 需要扩展或修改默认表达式规划行为的用户
- 在DataFusion基础上构建自定义查询引擎的用户
对于大多数只使用DataFusion默认功能的用户,这一改动不会产生任何影响。
总结
DataFusion 46.0版本对count(*)处理的架构改进虽然带来了更好的内部一致性,但也意外地影响了扩展性。通过为SessionState添加表达式规划器的访问方法,可以优雅地解决这一问题,同时保持架构的灵活性。这一案例也提醒我们,在进行架构重构时,需要特别注意对扩展点兼容性的影响。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









