6.|6. sharding-jdbc源码之group by结果合并(1) 6.sharding-jdbc源码之groupby结果合

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在5. sharding-jdbc源码之结果合并中已经分析了OrderByStreamResultSetMerger、LimitDecoratorResultSetMerger、IteratorStreamResultSetMerger，查看源码目录下ResultSetMerger的实现类，只剩下GroupByMemoryResultSetMerger和GroupByStreamResultSetMerger两个实现类的分析，接下来根据源码对两者的实现进行剖析；

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ResultSetMerge关系图.png
如何选择 GroupBy有两个ResultSetMerge的实现：GroupByMemoryResultSetMerger和GroupByStreamResultSetMerger，那么如何选择呢？在MergeEngine中有一段这样的代码：

private ResultSetMerger build() throws SQLException { // 如果有group by或者聚合类型（例如sum, avg等）的SQL条件，就会选择一个GroupBy***ResultSetMerger if (!selectStatement.getGroupByItems().isEmpty() || !selectStatement.getAggregationSelectItems().isEmpty()) { // isSameGroupByAndOrderByItems()源码紧随其后 if (selectStatement.isSameGroupByAndOrderByItems()) { return new GroupByStreamResultSetMerger(columnLabelIndexMap, resultSets, selectStatement); } else { return new GroupByMemoryResultSetMerger(columnLabelIndexMap, resultSets, selectStatement); } } if (!selectStatement.getOrderByItems().isEmpty()) { return new OrderByStreamResultSetMerger(resultSets, selectStatement.getOrderByItems()); } return new IteratorStreamResultSetMerger(resultSets); }// 如果只有group by条件，没有order by，那么isSameGroupByAndOrderByItems()为true，例如：`SELECT o.* FROM t_order o where o.user_id=? group by o.order_id`（因为这种sql会被改写为SELECT o.* , o.order_id AS GROUP_BY_DERIVED_0 FROM t_order_0 o where o.user_id=?group by o.order_idORDER BY GROUP_BY_DERIVED_0 ASC，即group by和order by完全相同） public boolean isSameGroupByAndOrderByItems() { return !getGroupByItems().isEmpty() && getGroupByItems().equals(getOrderByItems()); }

由上段源码分析可知，如果只有group by条件，那么选择GroupByStreamResultSetMerger；那么如果既有group by，又有order by，那么就会选择GroupByStreamResultSetMerger；

接下来分析GroupByStreamResultSetMerger中如何对结果进行group by聚合，假设数据源js_jdbc_0中实际表t_order_0和实际表t_order_1的数据如下：

order_id	user_id	status
1000	10	INIT
1002	10	INIT
1004	10	VALID
1006	10	NEW
1008	10	INIT

order_id	user_id	status
1001	10	NEW
1003	10	NEW
1005	10	VALID
1007	10	INIT
1009	10	INIT

GroupByStreamResultSetMerger 以执行SQLSELECT o.status, count(o.user_id) FROM t_order o where o.user_id=10 group by o.status为例，分析GroupByStreamResultSetMerger，其部分源码如下：

public final class GroupByStreamResultSetMerger extends OrderByStreamResultSetMerger { ... ... public GroupByStreamResultSetMerger( final Map labelAndIndexMap, final List resultSets, final SelectStatement selectStatement) throws SQLException { // GroupByStreamResultSetMerger的父类是OrderByStreamResultSetMerger，所以调用super()就是调用OrderByStreamResultSetMerger的构造方法 super(resultSets, selectStatement.getOrderByItems()); // 标签(列名)和位置索引的map关系，例如{order_id:1, status:3, user_id:2} this.labelAndIndexMap = labelAndIndexMap; // 执行的SQL语句 this.selectStatement = selectStatement; currentRow = new ArrayList<>(labelAndIndexMap.size()); // 如果优先级队列不为空，表示where条件中有group by，将队列中第一个元素的group值赋值给currentGroupByValues，即INIT（默认升序排列，所以INIT > NEW > VALID） currentGroupByValues = getOrderByValuesQueue().isEmpty() ? Collections.emptyList() : new GroupByValue(getCurrentResultSet(), selectStatement.getGroupByItems()).getGroupValues(); } ... }

【6.|6. sharding-jdbc源码之group by结果合并(1)】备注：OrderByStreamResultSetMerger在5. sharding-jdbc源码之结果合并这篇文章中已经分析，不再赘述；

next()方法核心源码如下：

@Override public boolean next() throws SQLException { currentRow.clear(); // 如果优先级队列为空，表示没有任何结果，那么返回false if (getOrderByValuesQueue().isEmpty()) { return false; } if (isFirstNext()) { super.next(); } // 集合的核心逻辑在这里 if (aggregateCurrentGroupByRowAndNext()) { currentGroupByValues = new GroupByValue(getCurrentResultSet(), selectStatement.getGroupByItems()).getGroupValues(); } return true; }

aggregateCurrentGroupByRowAndNext()实现如下：

private boolean aggregateCurrentGroupByRowAndNext() throws SQLException { boolean result = false; // selectStatement.getAggregationSelectItems()先得到select所有举行类型的项，例如select count(o.user_id) ***中聚合项是count(o.user_id)，然后转化成map，key就是聚合项即o.user_id，value就是集合unit实例即AccumulationAggregationUnit；即o.user_id的COUNT集合计算是通过AccumulationAggregationUnit实现的，下面有对AggregationUnitFactory的分析 Map aggregationUnitMap = Maps.toMap(selectStatement.getAggregationSelectItems(), new Function() {@Override public AggregationUnit apply(final AggregationSelectItem input) { return AggregationUnitFactory.create(input.getType()); } }); // 接下来准备聚合，如何group by的值相同，则进行聚合（因为SQL可能会在多个数据源以及多个实际表上执行） while (currentGroupByValues.equals(new GroupByValue(getCurrentResultSet(), selectStatement.getGroupByItems()).getGroupValues())) { // 调用aggregate()方法进行? aggregate(aggregationUnitMap); cacheCurrentRow(); // 调用next()方法，实际调用OrderByStreamResultSetMerger中的next()方法，currentResultSet会指向下一个元素； result = super.next(); // 如果还有值，那么继续遍历 if (!result) { break; } } setAggregationValueToCurrentRow(aggregationUnitMap); return result; }

AggregationUnitFactory 源码如下：

public final class AggregationUnitFactory {/** * Create aggregation unit instance. * 根据这段代码可知，select中MAX和MIN这种聚合查询需要使用ComparableAggregationUnit，SUM和COUNT需要使用AccumulationAggregationUnit，AVG需要使用AverageAggregationUnit；（目前只支持这些聚合操作）， */ public static AggregationUnit create(final AggregationType type) { switch (type) { case MAX: return new ComparableAggregationUnit(false); case MIN: return new ComparableAggregationUnit(true); case SUM: case COUNT: return new AccumulationAggregationUnit(); case AVG: return new AverageAggregationUnit(); default: throw new UnsupportedOperationException(type.name()); } } }

aggregate()源码如下：

private void aggregate(final Map aggregationUnitMap) throws SQLException { for (Entry entry : aggregationUnitMap.entrySet()) { List> values = new ArrayList<>(2); if (entry.getKey().getDerivedAggregationSelectItems().isEmpty()) { values.add(getAggregationValue(entry.getKey())); } else { for (AggregationSelectItem each : entry.getKey().getDerivedAggregationSelectItems()) { values.add(getAggregationValue(each)); } } // aggregate()的核心就是调用AggregationUnit具体实现中的merge()方法，即调用AccumulationAggregationUnit.merge()方法（后面会对AggregationUnit的各个实现进行分析） entry.getValue().merge(values); } }

执行过程图解这一块的代码逻辑稍微有点复杂，下面通过示意图分解执行过程，让sharding-jdbc执行group by整个过程更加清晰：
step1. SQL执行
首先在两个实际表t_order_0和t_order_1中分别执行SQL：SELECT o.status, count(o.user_id) FROM t_order o where o.user_id=10 group by o.status，t_order_0和t_order_1分别得到如下的结果：

status	count(o.user_id)
INIT	3
NEW	1
VALID	1

status	count(o.user_id)
INIT	2
NEW	2
VALID	1

step2. 执行super(***)
即在GroupByStreamResultSetMerger中调用OrderByStreamResultSetMerger的构造方法

super(resultSets, selectStatement.getOrderByItems());

，从而得到优先级队列，如下图所示的第一张图，优先级中包含两个元素[(INIT, 3), (INIT 2)]：

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先聚合计算(INIT,3)和(INIT,2)，由于NEW和INIT不相等，进行下一轮聚合计算；
再聚合计算(NEW,1)和(NEW,2)，由于VALID和NEW不相等，进行下一轮聚合计算；
再聚合计算(VALID,1)和(VALID,1)，两者的next()为false，聚合计算完成；

step3. aggregationUnitMap
通过转换得到aggregationUnitMap，key就是count(user_id)，value就是COUNT聚合计算的AggregationUnit实现，即AccumulationAggregationUnit；

由于select语句中只有COUNT(o.user_id涉及到聚合运行，所以这个map的size为1，且key是count(user_id)；如果SQL是SELECT o.status, count(o.user_id), max(order_id) FROM t_order o where o.user_id=? group by o.status，那么aggregationUnitMap的size为2，且第一个entry的key是count(user_id)，value是AccumulationAggregationUnit；第二个entry的key是max(order_id)，value是ComparableAggregationUnit；

step4. 循环遍历并merge
核心代码如下，即将(INIT, 3)和(INIT, 2)通过调用AccumulationAggregationUnit中的merge方法，从而得到(INIT, 5)。同样的原因调用AccumulationAggregationUnit中的merge方法merge(NEW, 1)和(NEW, 2)，从而得到(NEW, 3)；merge(VALID, 1)和(VALID, 1)，从而得到(VALID, 2)。所以，最终的结果就是[(INIT, 5), (NEW, 3), (VALID, 2)]

while (currentGroupByValues.equals(new GroupByValue(getCurrentResultSet(), selectStatement.getGroupByItems()).getGroupValues())) { aggregate(aggregationUnitMap); cacheCurrentRow(); result = super.next(); if (!result) { break; } }

AggregationUnit AggregationUnit即聚合计算接口，总计有三个实现类AccumulationAggregationUnit，ComparableAggregationUnit和AverageAggregationUnit，接下来分别对其简单介绍；
AccumulationAggregationUnit
实现源码如下，SUN和COUNT两个聚合计算都是用这个AggregationUnit实现，核心实现就是累加：

@Override public void merge(final List> values) { if (null == values || null == values.get(0)) { return; } if (null == result) { result = new BigDecimal("0"); } // 核心实现代码：累加 result = result.add(new BigDecimal(values.get(0).toString())); log.trace("Accumulation result: {}", result.toString()); }

ComparableAggregationUnit
实现源码如下，MAX和MIN两个聚合计算都是用这个AggregationUnit实现，核心实现就是比较：

@Override public void merge(final List> values) { if (null == values || null == values.get(0)) { return; } if (null == result) { result = values.get(0); log.trace("Comparable result: {}", result); return; } // 新的值与旧的值比较大小 int comparedValue = https://www.it610.com/article/((Comparable) values.get(0)).compareTo(result); // 升序和降序比较方式不同（max聚合计算时asc为false，min聚合计算时asc为true），min聚合计算时找一个更小的值（asc && comparedValue < 0），max聚合计算时找一个更大的值（!asc && comparedValue> 0） if (asc && comparedValue < 0 || !asc && comparedValue > 0) { result = values.get(0); log.trace("Comparable result: {}", result); } }

AverageAggregationUnit
实现源码如下，AVG聚合计算就是用的这个AggregationUnit实现，核心实现是将AVG转化后的SUM/COUNT，累加得到总SUM和总COUNT相除就是最终的AVG结果；

@Override public void merge(final List> values) { if (null == values || null == values.get(0) || null == values.get(1)) { return; } if (null == count) { count = new BigDecimal("0"); } if (null == sum) { sum = new BigDecimal("0"); } // COUNT累加 count = count.add(new BigDecimal(values.get(0).toString())); // SUM累加 sum = sum.add(new BigDecimal(values.get(1).toString())); log.trace("AVG result COUNT: {} SUM: {}", count, sum); }