分析完成了聚合以及向量化过滤，向量化的函数计算之后。本篇，笔者将分析数据库的一个重要算子：排序。让我们从源码的角度来剖析ClickHouse作为列式存储系统是如何实现排序的。
本系列文章的源码分析基于ClickHouse v19.16.2.2的版本。
1.执行计划
老规矩，咱们还是先从一个简单的查询出发，通过一步步的通过执行计划按图索骥ClickHouse的执行逻辑。
select * from test order by k1;
咱们先尝试打开ClickHouse的Debug日志看一下具体的执行的pipeline。
这里分为了5个流，而咱们所需要关注的流已经呼之欲出了MergeSorting与PartialSorting，ClickHouse先从存储引擎的数据读取数据，并且执行函数运算，并对数据先进行部分的排序，然后对于已经有序的数据在进行MergeSort，得出最终有序的数据。
2. 实现流程的梳理
那咱们接下来要梳理的代码也很明确了，就是PartialSortingBlockInputStream与MergingSortedBlockInputStream。
- PartialSortingBlockInputStream的实现
PartialSortingBlockInputStream的实现很简单，咱们直接看代码吧：
Block PartialSortingBlockInputStream::readImpl()
{
Block res = children.back()->read();
sortBlock(res, description, limit);
return res;
}
它从底层的流读取数据Block，Block可以理解为Doris之中的Batch，相当一批行的数据，然后根据自身的成员变量SortDescription来对单个Block进行排序，并根据limit进行长度截断。
SortDescription是一个vector，每个成员描述了单个排序列的排序规则。比如
： null值的排序规则，是否进行逆序排序等。
/// Description of the sorting rule for several columns.
using SortDescription = std::vector;
- sortBlock的函数实现
接下来，我们来看看sortBlock函数的实现，看看列式的执行系统是如何利用上述信息进行数据排序的。
void sortBlock(Block & block, const SortDescription & description, UInt64 limit)
{
/// If only one column to sort by
if (description.size() == 1)
{
bool reverse = description[0].direction == -1;
const IColumn * column = !description[0].column_name.empty()
? block.getByName(description[0].column_name).column.get()
: block.safeGetByPosition(description[0].column_number).column.get();
IColumn::Permutation perm;
if (needCollation(column, description[0]))
{
const ColumnString & column_string = typeid_cast(*column);
column_string.getPermutationWithCollation(*description[0].collator, reverse, limit, perm);
}
else
column->getPermutation(reverse, limit, description[0].nulls_direction, perm);
size_t columns = block.columns();
for (size_t i = 0; i < columns; ++i)
block.getByPosition(i).column = block.getByPosition(i).column->permute(perm, limit);
}
这里需要分为两种情况讨论：1. 单列排序。2.多列排序。多列排序与单列的实现大同小异，所以我们先从单列排序的代码开始庖丁解牛。它的核心代码就是下面的这四行：
column->getPermutation(reverse, limit, description[0].nulls_direction, perm);
size_t columns = block.columns();
for (size_t i = 0; i < columns; ++i)
block.getByPosition(i).column = block.getByPosition(i).column->permute(perm, limit);
先通过单列排序，拿到每一列在排序之后的IColumn::Permutation perm;。然后Block之中的每一列都利用这个perm, 生成一个新的排序列，替换旧的列之后，就完成Block的排序了。
如上图所示，Permutation是一个长度为limit的PodArray, 它标识了根据排序列排序之后的排序位置。后续就按照这个perm规则利用函数permute生成新的列，就是排序已经完成的列了。
ColumnPtr ColumnVector::permute(const IColumn::Permutation & perm, size_t limit) const
{
typename Self::Container & res_data = res->getData();
for (size_t i = 0; i < limit; ++i)
res_data[i] = data[perm[i]];
return res;
}
这里细心的朋友会发现，String列在sortBlock函数之中做了一些额外的判断
if (needCollation(column, description[0])) {
const ColumnString & column_string = typeid_cast(*column);
column_string.getPermutationWithCollation(*description[0].collator, reverse, limit, perm);
}
这部分是一个特殊的字符串生成perm的逻辑，ClickHouse支持用不同的编码进行字符串列的排序。比如通过GBK编码进行排序的话，那么中文的排序顺序将是基于拼音顺序的。
- getPermutation的实现
所以，在ClickHouse的排序过程之中。getPermutation是整个排序算子实现的重中之重， 它是Column类的一个虚函数，也就是说每一个不同的数据类型的列都可以实现自己的排序逻辑。我们通过ColumnVector的实现，来管中规豹一把。
template
void ColumnVector::getPermutation(bool reverse, size_t limit, int nan_direction_hint, IColumn::Permutation & res) const
{
if (reverse)
std::partial_sort(res.begin(), res.begin() + limit, res.end(), greater(*this, nan_direction_hint));
else
std::partial_sort(res.begin(), res.begin() + limit, res.end(), less(*this, nan_direction_hint));
}
else
{
/// A case for radix sort
if constexpr (std::is_arithmetic_v && !std::is_same_v)
{
return;
}
}
/// Default sorting algorithm.
for (size_t i = 0; i < s; ++i)
res[i] = i;
pdqsort(res.begin(), res.end(), less(*this, nan_direction_hint));
}
}
这部分代码较多，笔者简化了一下这部分的逻辑。
- 如果存在
limit条件，并且列的长度大于limit，采用std::partial_sort进行perm的排序。 - 如果为数字类型，并且不为
UInt128类型时，则采用Radix Sort计数排序来对perm进行排序。 - 如不满足前二者的条件，则使用快速排序作为最终的默认实现。
好的，看到这里。已经完整的梳理了PartialSortingBlockInputStream，得到了每一个输出的Block已经按照我们的排序规则进行排序了。接下来就要请出MergeSortingBlockInputStream来进行最终的排序工作。
- MergeSortingBlockInputStream的实现
从名字上也能看出来，这里需要完成一次归并排序，来得到最终有序的排序结果。至于排序的对象，自然上面通过PartialSortingBlockInputStream输出的Block了。
直接定位到readImpl()的实现，ClickHouse这里实现了Spill to disk的外部排序逻辑，这里为了简化，笔者先暂时拿掉这部分外部排序的逻辑。
Block MergeSortingBlockInputStream::readImpl()
{
/// If has not read source blocks.
if (!impl)
{
while (Block block = children.back()->read())
{
blocks.push_back(block);
sum_rows_in_blocks += block.rows();
sum_bytes_in_blocks += block.allocatedBytes();
if (blocks.size() > 1
&& limit
&& limit * 2 < sum_rows_in_blocks /// 2 is just a guess.
&& remerge_is_useful
&& max_bytes_before_remerge
&& sum_bytes_in_blocks > max_bytes_before_remerge)
{
remerge();
}
if ((blocks.empty() && temporary_files.empty()) || isCancelledOrThrowIfKilled())
return Block();
if (temporary_files.empty())
{
impl = std::make_unique(blocks, description, max_merged_block_size, limit);
}
Block res = impl->read();
return res;
}
由上面代码可以看到，MergeSortingBlockInputStream这部分就是不断从底层的PartialSortingBlockInputStream读取出来，并存储全部存储下来。最终读取完成之后，利用MergeSortingBlocksBlockInputStream类，完成所有Blocks的归并排序工作。而MergeSortingBlocksBlockInputStream类就是简单完成利用堆进行多路归并排序的过程代码，笔者在这里就不再展开了，感兴趣的同学可以自行参考MergeSortingBlockInputStream.cpp部分的实现。
3.要点梳理
第二小节梳理完ClickHouse的排序算子的实现流程，这里进行一些简单的要点小结：
-
ClickHouse的排序实现需要利用排序列生成对应的
perm，最终利用perm完成每一个Block的排序。 -
所以每一个不同数据类型的列，都需要实现
getPermutation与permute来实现排序。并且可以根据数据类型，选择不同的排序实现。比如radix sort的时间复杂度为O(n)，相对快速排序的时间复杂度就存在了明显的优势。 -
排序算法存在大量的数据依赖，所以是很难发挥
SIMD的优势的。只有在radix sort下才些微有些部分可以向量化，所以相对于非向量化的实现，不存在太多性能上的优势。
4. 小结
OK，到此为止，咱们可以从Clickhouse的源码实现之中梳理完成列式的存储系统是如何实现排序的。
当然，这部分跳过了一部分重要的实现：Spill to disk。这个是确保在一定的内存限制之下，对海量数据进行排序时，可以利用磁盘来缓存排序的中间结果。这部分的实现也很有意思，感兴趣的朋友，可以进一步展开来看这部分的实现。
笔者是一个ClickHouse的初学者，对ClickHouse有兴趣的同学，欢迎多多指教，交流。
5. 参考资料
官方文档
ClickHouse源代码
