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leaflet聚合图功能(附源码下载)

       Leaflet入门开发系列环境知识点掌握：包括Leaflet API文档的介绍，详细解析Leaflet每个类的员合视函数和属性等。同时，源员a源码了解Leaflet在线示例以及插件库，码聚这些资源对于开发者来说非常有用。聚合socket.io源码

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       效果图展示：以下为聚合图的员合视效果图，具体实现思路将在下文中进行详细介绍。源员a源码

       实现思路：本文主要参考了Leaflet官网的码聚聚合效果插件Leaflet.markercluster，详情及示例代码可以在GitHub上找到，聚合链接为：github.com/Leaflet/Leaf...

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ClickHouse之聚合功能源码分析

       聚合分析是码聚数据提取的基石，对于OLAP数据库，聚合分析至关重要。ClickHouse在这方面展现出了卓越的设计和优化。本篇将深入探讨ClickHouse的聚合功能，从其工作原理、流程和优化策略入手。java分离源码

       在ClickHouse中，一条SQL语句的处理流程为：SQL -> AST -> Query Plan -> Pipeline -> Execute。本文将重点分析从构造Query Plan阶段开始的聚合功能。

       在构造Query Plan时，SQL语句被解析成一系列执行步骤，聚合操作作为其中一步，紧跟在Where操作之后。执行聚合操作主要分为两个阶段：预聚合和合并。预聚合阶段可以并行执行，而合并阶段，预处理源码在使用双层哈希表时也能并行。

       执行聚合操作的核心函数为InterpreterSelectQuery::executeAggregation。它初始化配置，构建AggregatingStep，并将其添加到Query Plan中。

       AggregatingStep在构造Pipeline时，通过调用transformPipeline函数，构建AggregatingTransform节点。这些节点对上游数据流进行预聚合，预聚合完成后再通过ExpandPipeline扩展新节点，xray源码解析新节点负责合并预聚合数据。因此，聚合操作分为预聚合和合并两阶段。

       AggregatingTransform的预聚合和合并操作分为两个主要阶段。值得注意的是，所有AggregatingTransform节点共享名为many_data的数据。

       在预聚合阶段，数据通过哈希表存储，哈希表键为“grouping key”值，键数量增加时，拼音查询源码系统会动态切换到双层哈希表以提升性能。对于不同的键类型，ClickHouse提供多种特化版本，以针对特定类型进行优化。

       预聚合阶段后，数据可能以单层哈希表形式存在，也可能转换为双层哈希表。单层转换为双层后，按照block_num进行组合，由MergingAggregatedBucketTransform节点进行合并。若预聚合数据为双层哈希表，则直接进行并行合并。最后，数据在SortingAggregatedTransform节点中根据block_num排序。

       AggregatingTransform的动态扩展Pipeline功能，使得计算时根据数据动态判断后续执行的节点类型和结构，体现了ClickHouse Pipeline执行引擎的强大之处。当需要扩展节点时，AggregatingTransform构造新input_port，与扩展节点的output_port相连。

       aggregator作为聚合操作的核心组件，封装了具体的聚合和合并逻辑。构造函数选择合适的哈希表类型，基于“grouping key”的数量、特性和属性，如lowCardinality、isNullable、isFixedString等。默认使用serialized类型的哈希表，键由多个“grouping key”拼接而成。

       执行预聚合操作的接口executeOnBlock执行初始化、格式转换和参数拼接等步骤，然后执行聚合操作。执行操作后，根据是否需要将单层哈希表转换为双层，以及是否将数据写入磁盘文件进行判断。

       本文分析了ClickHouse聚合功能的细节，展示了其强大的性能背后的系统设计和优化策略。聚合分析体现了ClickHouse作为一个软件系统，整合了常见工程优化并保持合理抽象水平，避免了代码质量下降和迭代开发带来的问题。