Apache DataFusion 中的分布合并功能设计与实现

在 Apache DataFusion 项目中，统计信息对于查询优化至关重要。近期社区针对统计信息中的分布(Distribution)类型提出了合并功能的需求，这一功能将直接影响查询计划优化的准确性。

背景与需求

DataFusion 作为高性能查询引擎，需要精确的统计信息来优化查询执行。在分布式处理场景下，数据通常被划分为多个分区并行处理。当需要计算分区级别的统计信息时，就需要将分区内多个文件的统计信息进行合并。

统计信息中的分布类型描述了数据值的分布情况，例如均匀分布、正态分布等。目前系统中使用 Precision 类型来描述统计信息，但计划将其替换为更通用的 Distribution 类型。这种替换使得我们需要为 Distribution 类型实现合并功能。

技术挑战

合并两个分布对象并非简单的数值相加，需要考虑分布类型的特性：

1. 不同类型的分布可能需要不同的合并策略
2. 合并后的分布需要尽可能保持准确性
3. 当无法确定准确分布时，需要保守估计

解决方案设计

核心思路是设计一个通用合并函数，能够处理不同类型的分布合并：

pub fn merge_distributions(a: &Distribution, b: &Distribution) -> Result<Distribution> {
    // 实现合并逻辑
}

对于实现方案，需要考虑以下几种情况：

1. 相同类型分布合并：当两个分布类型相同时，可以应用特定类型的合并算法
2. 不同类型分布合并：当分布类型不同时，可以退化为通用分布类型
3. 保守估计：当无法确定准确分布时，采用保守策略确保不会产生错误的优化决策

实现考量

在具体实现时，需要注意：

1. 准确性保证：某些优化算法(如渐进式评估)要求精确知道值域范围不重叠
2. 性能权衡：精确合并可能带来计算开销，需要平衡准确性和性能
3. 类型转换：处理从 Precision 到 Distribution 的迁移过程中的兼容性问题

应用场景

该功能主要应用于：

1. 分区级别统计信息计算
2. 并行查询计划优化
3. 数据倾斜检测与处理

通过实现分布合并功能，DataFusion 能够更准确地评估查询计划成本，从而生成更优的执行计划，提升查询性能。这一改进特别有利于处理大规模分布式数据集，为复杂分析查询提供更好的支持。