Apache DataFusion中聚合函数表达式显示格式的优化方案
背景介绍
在Apache DataFusion项目中,查询执行计划的可读性对于开发者理解和调试查询至关重要。当前版本中,AggregateExec算子的输出显示存在冗余信息问题,特别是聚合函数表达式的显示格式不够简洁明了。
问题分析
在DataFusion的执行计划可视化输出中,AggregateExec算子当前显示的聚合函数表达式包含了过多细节。例如,一个简单的计数聚合会显示为count(Int64(1)),其中Int64(1)这样的类型信息对于理解执行计划的核心逻辑并非必要,反而增加了视觉负担。
通过代码分析发现,这个问题源于create_aggregate_expr_and_maybe_filter函数中Expr的SchemaDisplay实现方式。当前的显示逻辑为所有表达式类型生成了详细的调试信息,但对于用户理解执行计划而言,这些细节往往是不必要的。
解决方案设计
针对这个问题,我们提出了一套系统化的改进方案:
-
扩展表达式结构:在
AggregateFunctionExpr结构中新增sql_name字段,专门用于存储更符合SQL习惯的显示名称。 -
引入新的格式化方法:为
Expr特征(trait)添加fmt_sql_name()方法,类似于现有的schema_name()方法。对于AggregateFunction类型,我们将重写这个方法以生成更简洁的SQL风格名称。 -
修改执行计划显示逻辑:调整
AggregateExec的fmt_as实现,使其使用新的sql_name而非原来的name字段来显示聚合表达式。
技术实现细节
在具体实现上,我们需要:
- 修改
AggregateFunctionExpr结构体定义,增加sql_name字段:
pub struct AggregateFunctionExpr {
// 原有字段...
sql_name: String,
}
- 为
Expr特征添加新的格式化方法:
pub trait Expr {
// 原有方法...
fn fmt_sql_name(&self) -> String;
}
- 在
AggregateFunction的实现中提供简洁的SQL风格名称:
impl Expr for AggregateFunction {
fn fmt_sql_name(&self) -> String {
format!("{}({})", self.fun, self.args.iter().map(|arg| arg.sql_name()).join(", "))
}
}
- 最后更新
AggregateExec的显示逻辑,使用新的简洁格式。
预期效果
经过这些修改后,执行计划的显示将更加简洁直观。例如,原来的:
┌─────────────┴─────────────┐
│ AggregateExec │
│ -------------------- │
│ aggr: count(Int64(1)) │
│ mode: Final │
└─────────────┬─────────────┘
将变为更简洁的:
┌─────────────┴─────────────┐
│ AggregateExec │
│ -------------------- │
│ aggr: count(1) │
│ mode: Final │
└─────────────┬─────────────┘
总结
这个优化方案通过引入专门的SQL风格显示名称,显著提高了DataFusion执行计划的可读性。这种改进不仅使开发者更容易理解复杂的查询计划,也保持了与标准SQL语法的一致性,降低了学习成本。同时,这种设计保持了良好的扩展性,未来可以轻松支持更多表达式类型的定制化显示。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-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