Apache DataFusion 中内联表扫描丢失投影的Bug分析
2025-05-31 04:26:13作者:虞亚竹Luna
在Apache DataFusion 47.0.0版本中引入了一个关于逻辑计划构建器的重要Bug,该Bug会导致在执行内联表扫描时意外丢失投影(projection)信息。这个问题在46.0.1版本中并不存在,但在47.0.0版本中成为了一个严重的回归问题。
问题背景
Apache DataFusion是一个高性能的查询执行框架,它使用逻辑计划来表示查询的执行流程。在构建逻辑计划时,表扫描(TableScan)操作通常会包含一个投影(projection)参数,用于指定需要从表中读取哪些列。这种优化可以显著减少I/O操作,因为系统只需要读取查询实际需要的列,而不是整个表的所有数据。
Bug详情
该Bug出现在逻辑计划构建器的scan方法中。当构建器检测到扫描的表是一个内联表(如ViewTable)时,它会尝试优化这个操作。在优化过程中,代码检查了是否存在过滤器(filter)条件,但却没有检查是否存在投影信息。这导致即使查询明确指定了投影列,这些信息也会被错误地丢弃。
影响分析
这个Bug会导致以下问题:
- 查询性能下降:系统会读取所有列数据而不是仅读取需要的列
- 内存使用增加:不必要的数据会被加载到内存中
- 潜在的正确性问题:如果表包含复杂类型或大量列,可能会引发其他异常
解决方案
修复方案相对直接:在优化内联表扫描时,需要同时检查过滤器和投影信息。如果存在投影,应该保留这部分信息而不是简单地丢弃它。这样可以确保查询优化器能够正确地进行列裁剪优化。
技术启示
这个案例提醒我们:
- 在优化逻辑计划时需要考虑所有可能的优化参数
- 回归测试的重要性:即使是看似简单的优化也可能引入意外的副作用
- 性能优化需要全面考虑,不能只关注某一方面而忽略其他因素
该Bug已在后续版本中修复,建议使用受影响版本的用户升级到包含修复的版本。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218