聚合函数作为数据处理与分析的核心工具，承担着从海量数据中提取关键指标的重要职责。随着多平台技术生态的演进，聚合函数已从传统的数据库领域延伸至大数据、机器学习及商业智能场景，形成跨平台、多功能的技术体系。本文系统性梳理八大主流平台的聚合函数特性，通过对比分析其实现逻辑、性能边界及适用场景，揭示数据聚合技术的内在规律。研究覆盖基础运算、分组统计、窗口计算等核心功能，并深入探讨分布式计算框架下的扩展机制，为数据工程师提供跨平台技术选型的决策依据。
一、基础聚合函数体系
基础聚合函数构成数据处理的最小闭环，各平台均实现求和(SUM)、均值(AVG)、计数(COUNT)等核心功能。
| 函数类别 | MySQL | PostgreSQL | Hadoop MapReduce |
|---|---|---|---|
| SUM | 支持DECIMAL/FLOAT/INT | 支持INTERVAL类型 | 需实现Writable接口 |
| AVG | 自动过滤NULL值 | 支持几何平均扩展 | 需自定义Combiner |
| COUNT | * 统计所有行 | COUNT(column)精确计数 | Mapper阶段预统计 |
二、分组聚合机制差异
GROUP BY子句的实现直接影响查询性能，各平台采用不同优化策略：
| 特性 | 传统数据库 | Spark | MongoDB |
|---|---|---|---|
| 执行阶段 | POST-WHERE过滤 | 与WHERE合并优化 | 文档遍历处理 |
| 空值处理 | 自动排除NULL组 | 需配置nullAsZero | 保留NULL键分组 |
| 性能特征 | 依赖索引排序 | 基于内存的宽表 | 游标扫描瓶颈 |
三、窗口函数扩展能力
窗口函数突破传统聚合的维度限制，各平台实现存在显著差异：
| 函数类型 | SQL标准 | Spark扩展 | Pandas特性 |
|---|---|---|---|
| 排名函数 | RANK()/DENSE_RANK() | 支持NTILE分组 | 需配合groupby参数 |
| 滑动窗口 | 需OVER(ROWS BETWEEN) | 原生支持滑动区间 | rolling系列方法 |
| 时间窗口 | Tumbling/Sliding | 事件时间水印 | resampling重采样 |
四、条件聚合实现方式
CASE WHEN结构在各平台的执行效率差异显著：
- MySQL：5.7版本后支持索引条件推送
- Spark：动态生成Filter+Aggregate算子
五、自定义聚合开发规范
各平台对UDF的支持程度反映其扩展性：
| 平台 | 开发语言 | 注册方式 | 并行度支持 |
|---|---|---|---|
| MySQL | C/C++ | CREATE FUNCTION | 单节点执行 |
| PostgreSQL | SQL/PLPGSQL | CREATE AGGREGATE | 支持并行Worker |
| Spark | Scala/Python | udf.register | 自动分区执行 |
MapReduce框架的聚合优化体现在三个维度：
不同平台对特殊数据类型的聚合处理存在差异：
| 数据类型 | MySQL |
|---|---|
发表评论