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给 Databend 添加 Scalar 函数 | 函数开发系例一

2023-02-08 12:00 https://my.oschina.net/u/5489811/blog/7554715 Databend 次阅读条评论

在 Databend 中按函数实现分为了：scalars 函数和 aggregates 函数。

Scalar 函数： 基于输入值，返回单个值。常见的 Scalar function 有 now, round 等。

Aggregate 函数： 用于对列的值进行操作并返回单个值。常见的 Agg function 有 sum, count, avg 等。

https://github.com/datafuselabs/databend/tree/main/src/query/functions/src

该系列共两篇，本文主要介绍 Scalar Function 从注册到执行是如何在 Databend 运行起来的。

函数注册

由 FunctionRegistry 接管函数注册。

#[derive(Default)]
pub struct FunctionRegistry {
    pub funcs: HashMap<&'static str, Vec<Arc<Function>>>,
    #[allow(clippy::type_complexity)]
    pub factories: HashMap<
        &'static str,
        Vec<Box<dyn Fn(&[usize], &[DataType]) -> Option<Arc<Function>> + 'static>>,
    >,
    pub aliases: HashMap<&'static str, &'static str>,
}

三个 item 都是 Hashmap。

其中，funcs 和 factories 都用来存储被注册的函数。不同之处在于 funcs 注册的都是固定参数个数的函数（目前支持最少参数个数为0，最多参数个数为 5），分为 register_0_arg, register_1_arg 等等。而 factories 注册的都是参数不定长的函数（如 concat），调用 register_function_factory 函数。

由于一个函数可能有多个别名（如 minus 的别名有 subtract 和 neg），因此有了 alias，它的 key 是某个函数的别名，v 是当前的存在的函数名，调用 register_aliases 函数。

另外, 根据不同的功能需求, 我们提供了不同级别的 register api。

函数构成

已知 funcs 的 value 是函数主体，我们来看一下 Function 在 Databend 中是怎么构建的。

pub struct Function {
    pub signature: FunctionSignature,
    #[allow(clippy::type_complexity)]
    pub calc_domain: Box<dyn Fn(&[Domain]) -> Option<Domain>>,
    #[allow(clippy::type_complexity)]
    pub eval: Box<dyn Fn(&[ValueRef<AnyType>], FunctionContext) -> Result<Value<AnyType>, String>>,
}

其中，signature 包括函数名，参数类型，返回类型以及函数特性（目前暂未有函数使用特性，仅作为保留位）。要特别注意的是，在注册时函数名需要是小写。而一些 token 会经过 src/query/ast/src/parser/token.rs 转换。

#[allow(non_camel_case_types)]
#[derive(Logos, Clone, Copy, Debug, PartialEq, Eq, Hash)]
pub enum TokenKind {
    ...
    #[token("+")]
    Plus,
    ...
}

以实现 `select 1+2` 的加法函数为例子，`+` 被转换为 Plus，而函数名需要小写，因此我们在注册时函数名使用 `plus`。

with_number_mapped_type!(|NUM_TYPE| match left {
    NumberDataType::NUM_TYPE => {
        registry.register_1_arg::<NumberType<NUM_TYPE>, NumberType<NUM_TYPE>, _, _>(
            "plus",
            FunctionProperty::default(),
            |lhs| Some(lhs.clone()),
            |a, _| a,
        );
    }
});

calc_domain 用来计算输出值的输入值的集合。用数学公式描述的话比如 `y = f(x)` 其中域就是 x 值的集合，可以作为f的参数生成 y 值。这可以使我们在索引数据时轻松过滤掉不在域内的值，极大提升响应效率。

eval 可以理解成函数的具体实现内容。本质是接受一些字符或者数字，将他们解析成表达式，再转换成另外一组值。

示例

目前在 function-v2 中实现的函数有这几类：arithmetric, array, boolean, control, comparison, datetime, math, string, string_mult_args, variant

以 length 的实现为例：

length 接受一个 String 类型的值为参数，返回一个 Number 类型。名字为 length，domain 不做限制（因为任何 string 都有长度）最后一个参数是一个闭包函数，作为 length 的 eval 实现部分。

registry.register_1_arg::<StringType, NumberType<u64>, _, _>(
    "length",
    FunctionProperty::default(),
    |_| None,
    |val, _| val.len() as u64,
);

在 register_1_arg 的实现中，我们看到调用的函数是 register_passthrough_nullable_1_arg，函数名包含一个 nullable。而 eval 被 vectorize_1_arg 调用。

注意：请不要手动修改 register_1_arg 所在的文件 [src/query/expression/src/register.rs](https://github.com/datafuselabs/databend/blob/2aec38605eebb7f0e1717f7f54ec52ae0f2e530b/src/query/expression/src/register.rs) 。因为它是被 [src/query/codegen/src/writes/register.rs](https://github.com/datafuselabs/databend/blob/2aec38605eebb7f0e1717f7f54ec52ae0f2e530b/src/query/codegen/src/writes/register.rs) 生成的。

pub fn register_1_arg<I1: ArgType, O: ArgType, F, G>(
    &mut self,
    name: &'static str,
    property: FunctionProperty,
    calc_domain: F,
    func: G,
) where
    F: Fn(&I1::Domain) -> Option<O::Domain> + 'static + Clone + Copy,
    G: Fn(I1::ScalarRef<'_>, FunctionContext) -> O::Scalar + 'static + Clone + Copy,
{
    self.register_passthrough_nullable_1_arg::<I1, O, _, _>(
        name,
        property,
        calc_domain,
        vectorize_1_arg(func),
    )
}

这是因为 eval 在实际应用场景中接受的不只是字符或者数字，还可能是 null 或者其他各种类型。而 null 无疑是最特殊的一种。而我们接收的参数也可能是一个列或者一个值。比如

select length(null);
+--------------+
| length(null) |
+--------------+
|         NULL |
+--------------+
select length(id) from t;
+------------+
| length(id) |
+------------+
|          2 |
|          3 |
+------------+

基于此，如果我们在函数中无需对 null 类型的值做特殊处理，直接使用 register_x_arg 即可。如果需要对 null 类型做特殊处理，参考 [try_to_timestamp](https://github.com/datafuselabs/databend/blob/d5e06af03ba0f99afdd6bdc974bf2f5c1c022db8/src/query/functions/src/scalars/datetime.rs)。

而对于需要在 vectorize 中进行特化的函数则需要调用 register_passthrough_nullable_x_arg，对要实现的函数进行特定的向量化优化。

例如 comparison 函数 regexp 的实现：regexp 接收两个 String 类型的值，返回 Bool 值。在向量化执行中，为了进一步优化减少重复正则表达式的解析，引入了 HashMap 结构。因此单独实现了 `vectorize_regexp`。

registry.register_passthrough_nullable_2_arg::<StringType, StringType, BooleanType, _, _>(
    "regexp",
    FunctionProperty::default(),
    |_, _| None,
    vectorize_regexp(|str, pat, map, _| {
        let pattern = if let Some(pattern) = map.get(pat) {
            pattern
        } else {
            let re = regexp::build_regexp_from_pattern("regexp", pat, None)?;
            map.insert(pat.to_vec(), re);
            map.get(pat).unwrap()
        };
        Ok(pattern.is_match(str))
    }),
);