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概述
本节和下一节讨论具体的操作算子，包括排序，聚合，Join等。
排序
为什么需要排序操作：
关系型数据库是无序的，但是使用时往往需要顺序数据（Ordered By，G roup By，Distinct）。
主要矛盾：
- 磁盘很大：要排序的数据集很大，内存空间很小，所有数据不能一次装入内存，需要保留中间结果。
- 磁盘很慢：不能只看时间复杂度，要充分利用顺序IO。
物化顺序：操作时是直接用具体数据，还是RecordID。
堆排序
如果排序时带有Limit参数，直接用堆排序即可。
外部归并排序
\(N\)：总页数
\(B\)：缓冲区容纳的页数
下图演示的是N=8，B=3的二路归并排序。
为了演示方便，Pass #0是指对一个页进行排序，得到8个分组，但是实际上可以一次对3个组排序，得到⌈8 / 3⌉ = 3组。
一般地，对于总页数为N，缓冲区为B的外部归并排序有：
-
分组数（Number of Runs）：$⌈N / B⌉ $
-
轮数（Number of Passes）： \(1 + ⌈ log_{B-1} ⌈N / B⌉ ⌉\)
-
总IO次数（Total IO Cost）：\(2N · (\#\ of\ passes)\)
使用索引
上述的排序是基于没有索引时，直接扫描全表进行排序。
如果有索引，数据在索引上天然有序，可以利用索引。
- 聚簇索引：效果比上述的排序好
- 非聚簇索引：永远不是个好选择
非聚簇索引虽然已经对数据排好序了，但是读取数据是随机IO，顺序读取全表然后进行排序的时间开销与之相比显得不那么沉重了。
聚合操作
怎么选择：如果SQL中有算子需要进行排序操作，如Group By，Distinct，可以采用排序聚合，否则采用哈希聚合。
排序聚合
哈希聚合
思路类似于Map-Reduce。
步骤1：分区
用哈希函数\(h_1\)将数据进行哈希，根据哈希key，将数据划分到不同的哈希桶（bucket），哈希桶是一个输出缓冲区。
在这个过程中，如果某个哈希桶写满了就落盘并刷新。
注意：同一个哈希桶中包含有相同哈希值的数据以及哈希碰撞数据。
如果缓冲区可以容纳\(B\)个页，1个页作为输入缓冲区，\(B-1\)个页作为哈希桶。
步骤2：ReHash
将每一个哈希桶读入内存
- 对桶中的数据用哈希函数\(h_2\)再进行一次哈希，得到的结果存放在Hash Table中
- 将Hash Table中的结果追加到结果集(Final Result)中
在ReHash的过程中，会维护一些运行时数据，操作的并不是一个哈希key，而是<GroupKey,RunningVal>操作对。
当要插入一个结果到Hash Table时：
- GroupKey已存在，更新GroupKey对应的RunningVal
- GroupKey不存在，添加<GroupKey, RunningVal>
