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Expand 算子的实现

Expand 算子在 Spark SQL 源码中的实现为 ExpandExec 类（Spark SQL 中的算子实现类的命名都是 XxxExec 的格式，其中 Xxx 为具体的算子名，比如 Project 算子的实现类为 ProjectExec），核心代码如下：

/**
 * Apply all of the GroupExpressions to every input row, hence we will get
 * multiple output rows for an input row.
 * @param projections The group of expressions, all of the group expressions should
 *                    output the same schema specified bye the parameter `output`
 * @param output      The output Schema
 * @param child       Child operator
 */
case class ExpandExec(
    projections: Seq[Seq[Expression]],
    output: Seq[Attribute],
    child: SparkPlan)
  extends UnaryExecNode with CodegenSupport {

  ...
  // 关键点1，将child.output，也即上游算子输出数据的schema，
  // 绑定到表达式数组exprs，以此来计算输出数据
  private[this] val projection =
    (exprs: Seq[Expression]) => UnsafeProjection.create(exprs, child.output)

  // doExecute()方法为Expand算子执行逻辑所在
  protected override def doExecute(): RDD[InternalRow] = {
    val numOutputRows = longMetric("numOutputRows")

    // 处理上游算子的输出数据，Expand算子的输入数据就从iter迭代器获取
    child.execute().mapPartitions { iter =>
      // 关键点2，projections对应了Grouping Sets里面每个grouping set的表达式，
      // 表达式输出数据的schema为this.output, 比如 (quantity, city, car_model, spark_grouping_id)
      // 这里的逻辑是为它们各自生成一个UnsafeProjection对象，通过该对象的apply方法就能得出Expand算子的输出数据
      val groups = projections.map(projection).toArray
      new Iterator[InternalRow] {
        private[this] var result: InternalRow = _
        private[this] var idx = -1  // -1 means the initial state
        private[this] var input: InternalRow = _

        override final def hasNext: Boolean = (-1 < idx && idx < groups.length) || iter.hasNext

        override final def next(): InternalRow = {
          // 关键点3，对于输入数据的每一条记录，都重复使用N次，其中N的大小对应了projections数组的大小，
          // 也即Grouping Sets里指定的grouping set的数量
          if (idx <= 0) {
            // in the initial (-1) or beginning(0) of a new input row, fetch the next input tuple
            input = iter.next()
            idx = 0
          }
          // 关键点4，对输入数据的每一条记录，通过UnsafeProjection计算得出输出数据，
          // 每个grouping set对应的UnsafeProjection都会对同一个input计算一遍
          result = groups(idx)(input)
          idx += 1

          if (idx == groups.length && iter.hasNext) {
            idx = 0
          }

          numOutputRows += 1
          result
        }
      }
    }
  }
  ...
}

ExpandExec 的实现并不复杂，想要理解它的运作原理，关键是看懂上述源码中提到的 4 个关键点。

关键点 1 和 关键点 2 是基础，关键点 2 中的 groups 是一个 UnsafeProjection[N] 数组类型，其中每个 UnsafeProjection 代表了 Grouping Sets 语句里指定的 grouping set，它的定义是这样的：

// A projection that returns UnsafeRow.
abstract class UnsafeProjection extends Projection {
  override def apply(row: InternalRow): UnsafeRow
}

// The factory object for `UnsafeProjection`.
object UnsafeProjection
    extends CodeGeneratorWithInterpretedFallback[Seq[Expression], UnsafeProjection] {
  // Returns an UnsafeProjection for given sequence of Expressions, which will be bound to
  // `inputSchema`.
  def create(exprs: Seq[Expression], inputSchema: Seq[Attribute]): UnsafeProjection = {
    create(bindReferences(exprs, inputSchema))
  }
  ...
}

UnsafeProjection 起来了类似列投影的作用，其中， apply 方法根据创建时的传参 exprs 和 inputSchema，对输入记录进行列投影，得出输出记录。

比如，前面的 GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ())例子，它对应的 groups 是这样的：

其中，AttributeReference 类型的表达式，在计算时，会直接引用输入数据对应列的值；Iteral 类型的表达式，在计算时，值是固定的。

关键点 3 和 关键点 4 是 Expand 算子的精华所在，ExpandExec 通过这两段逻辑，将每一个输入记录， 扩展（Expand） 成 N 条输出记录。

关键点 4 中 groups(idx)(input) 等同于 groups(idx).apply(input)。

还是以前面 GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ()) 为例子，效果是这样的：

到这里，我们已经弄清楚 Expand 算子的工作原理，再回头看前面提到的 3 个问题，也不难回答了：

Expand 的实现逻辑是怎样的，为什么能达到 Union All 的效果？
如果说 Union All 是先聚合再联合，那么 Expand 就是先联合再聚合。Expand 利用 groups 里的 N 个表达式对每条输入记录进行计算，扩展成 N 条输出记录。后面再聚合时，就能达到与 Union All 一样的效果了。
Expand 节点的输出数据是怎样的 ？

在 schema 上，Expand 输出数据会比输入数据多出 spark_grouping_id 列；在记录数上，是输入数据记录数的 N 倍。

spark_grouping_id 列的作用是什么 ？

spark_grouping_id 给每个 grouping set 进行编号，这样，即使在 Expand 阶段把数据先联合起来，在 Aggregate 阶段（把 spark_grouping_id 加入到分组规则）也能保证数据能够按照每个 grouping set 分别聚合，确保了结果的正确性。

查询性能对比

从前文可知，Grouping Sets 和 Union All 两个版本的 SQL 语句有着一样的效果，但是它们的执行计划却有着巨大的差别。下面，我们将比对两个版本之间的执行性能差异。

spark-sql 执行完 SQL 语句之后会打印耗时信息，我们对两个版本的 SQL 分别执行 10 次，得到如下信息：

// Grouping Sets 版本执行10次的耗时信息
// SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY GROUPING SETS ((city, car_model), (city), (car_model), ()) ORDER BY city, car_model;
Time taken: 0.289 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.251 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.259 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.258 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.296 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.247 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.298 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.286 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.292 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.282 seconds, Fetched 15 row(s)

// Union All 版本执行10次的耗时信息
// (SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY city, car_model) UNION ALL (SELECT city, NULL as car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY city) UNION ALL (SELECT NULL as city, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY car_model) UNION ALL (SELECT NULL as city, NULL as car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer) ORDER BY city, car_model;
Time taken: 0.628 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.594 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.591 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.607 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.616 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.64 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.623 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.625 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.62 seconds, Fetched 15 row(s)
Time taken: 0.62 seconds, Fetched 15 row(s)

可以算出，Grouping Sets 版本的 SQL 平均耗时为 0.276s ；Union All 版本的 SQL 平均耗时为 0.616s ，是前者的 2.2 倍 ！

所以， Grouping Sets 版本的 SQL 不仅在表达上更加简洁，在性能上也更加高效 。

RollUp 和 Cube

Group By 的高级用法中，还有 RollUp 和 Cube 两个比较常用。

首先，我们看下 RollUp 语句 。

Spark SQL 官方文档中 SQL Syntax 一节对 RollUp 语句的描述如下：

Specifies multiple levels of aggregations in a single statement. This clause is used to compute aggregations based on multiple grouping sets. ROLLUP is a shorthand for GROUPING SETS. （... 一些例子）

官方文档中，把 RollUp 描述为 Grouping Sets 的简写，等价规则为：RollUp(A, B, C) == Grouping Sets((A, B, C), (A, B), (A), ())。

比如，Group By RollUp(city, car_model) 就等同于 Group By Grouping Sets((city, car_model), (city), ())。

下面，我们通过 expand extended 看下 RollUp 版本 SQL 的 Optimized Logical Plan：

spark-sql> explain extended SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY ROLLUP(city, car_model) ORDER BY city, car_model;
== Parsed Logical Plan ==
...
== Analyzed Logical Plan ==
...
== Optimized Logical Plan ==
Sort [city#2164 ASC NULLS FIRST, car_model#2165 ASC NULLS FIRST], true
+- Aggregate [city#2164, car_model#2165, spark_grouping_id#2163L], [city#2164, car_model#2165, sum(quantity#2159) AS sum#2150L]
   +- Expand [[quantity#2159, city#2157, car_model#2158, 0], [quantity#2159, city#2157, null, 1], [quantity#2159, null, null, 3]], [quantity#2159, city#2164, car_model#2165, spark_grouping_id#2163L]
      +- Project [quantity#2159, city#2157, car_model#2158]
         +- HiveTableRelation [`default`.`dealer`, ..., Data Cols: [id#2156, city#2157, car_model#2158, quantity#2159], Partition Cols: []]
== Physical Plan ==
...

从上述 Plan 可以看出，RollUp 底层实现用的也是 Expand 算子，说明 RollUp 确实是基于 Grouping Sets 实现的。而且 Expand [[quantity#2159, city#2157, car_model#2158, 0], [quantity#2159, city#2157, null, 1], [quantity#2159, null, null, 3]] 也表明 RollUp 符合等价规则。

下面，我们按照同样的思路，看下 Cube 语句 。

Spark SQL 官方文档中 SQL Syntax 一节对 Cube 语句的描述如下：

CUBE clause is used to perform aggregations based on combination of grouping columns specified in the GROUP BYclause. CUBE is a shorthand for GROUPING SETS. (... 一些例子)

同样，官方文档把 Cube 描述为 Grouping Sets 的简写，等价规则为：Cube(A, B, C) == Grouping Sets((A, B, C), (A, B), (A, C), (B, C), (A), (B), (C), ())。

比如，Group By Cube(city, car_model) 就等同于 Group By Grouping Sets((city, car_model), (city), (car_model), ())。

下面，我们通过 expand extended 看下 Cube 版本 SQL 的 Optimized Logical Plan：

spark-sql> explain extended SELECT city, car_model, sum(quantity) AS sum FROM dealer GROUP BY CUBE(city, car_model) ORDER BY city, car_model;
== Parsed Logical Plan ==
...
== Analyzed Logical Plan ==
...
== Optimized Logical Plan ==
Sort [city#2202 ASC NULLS FIRST, car_model#2203 ASC NULLS FIRST], true
+- Aggregate [city#2202, car_model#2203, spark_grouping_id#2201L], [city#2202, car_model#2203, sum(quantity#2197) AS sum#2188L]
   +- Expand [[quantity#2197, city#2195, car_model#2196, 0], [quantity#2197, city#2195, null, 1], [quantity#2197, null, car_model#2196, 2], [quantity#2197, null, null, 3]], [quantity#2197, city#2202, car_model#2203, spark_grouping_id#2201L]
      +- Project [quantity#2197, city#2195, car_model#2196]
         +- HiveTableRelation [`default`.`dealer`, ..., Data Cols: [id#2194, city#2195, car_model#2196, quantity#2197], Partition Cols: []]
== Physical Plan ==
...

从上述 Plan 可以看出，Cube 底层用的也是 Expand 算子，说明 Cube 确实基于 Grouping Sets 实现，而且也符合等价规则。

所以，RollUp 和 Cube 可以看成是 Grouping Sets 的语法糖，在底层实现和性能上是一样的。

最后

本文重点讨论了 Group By 高级用法 Groupings Sets 语句的功能和底层实现。

虽然 Groupings Sets 的功能，通过 Union All 也能实现，但前者并非后者的语法糖，它们的底层实现完全不一样。Grouping Sets 采用的是先联合再聚合的思路，通过 spark_grouping_id 列来保证数据的正确性；Union All 则采用先聚合再联合的思路。Grouping Sets 在 SQL 语句表达和性能上都有更大的优势 。

Group By 的另外两个高级用法 RollUp 和 Cube 则可以看成是 Grouping Sets 的语法糖，它们的底层都是基于 Expand 算子实现， 在性能上与直接使用 Grouping Sets 是一样的，但在 SQL 表达上更加简洁 。

深度剖析SQL中的Grouping Sets语句2

Expand 算子的实现

查询性能对比

RollUp 和 Cube

最后

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