用于对数据进行分组的算法有 HASH 算法和 MERGE 算法，因此根据算法可以将 GROUP BY 算子分为两种：HASH GROUP BY 和 MERGE GROUP BY。执行计划生成时根据 SQL 优化器对于两种算子的代价评估，来选择使用哪种 GROUP BY 算子。

    对于普通的聚合函数（SUM/MAX/MIN/AVG/COUNT/STDDEV）也是通过分配 GROUP BY 算子来完成，而对于只有聚合函数而不含有 GROUP BY 的 SQL，分配的是 SCALAR GROUP BY 算子，因此 GROUP BY 算子又可以分为三种：SCALAR GROUP BY、HASH GROUP BY 和 MERGE GROUP BY。

    示例 1：含 SCALAR GROUP BY 算子的执行计划

    上述示例中，Q1 查询的执行计划展示中的 outputs & filters 中详细列出了 SCALAR GROUP BY 算子的输出信息如下：

    示例 2：含 HASH GROUP BY 算子的执行计划

    上述示例中，Q2 查询的执行计划展示中的 outputs & filters 详细列出了 HASH GROUP BY 算子的输出信息如下：

    信息名称

    含义

    output

    该算子输出的表达式。

    filter

    该算子上的过滤条件。

    group

    需要进行分组的列。

    例如，Q2 查询是 HASH GROUP BY 算子，所以为 nil。

    agg_func

    所涉及的聚合函数。

    例如，Q2 查询中计算表 t1 的 c1 列之和，因此为 。

    说明

    HASH GROUP BY 算子将会保证在执行时采用 HASH 算法进行分组。

    示例 3：含 MERGE GROUP BY 算子的执行计划

    上述示例中，Q3 查询的执行计划展示中的 outputs & filters 中详细列出了 MERGE GROUP BY 算子的信息，可以看出相同的 SQL 生成执行计划时选择了 MERGE GROUP BY 算子，其算子基本信息都是相同的，最大的区别是在执行的时候选择的分组算法不一样。同时，这里的 2 号算子 TABLE SCAN 返回的结果是一个无序结果，而 GROUP BY 算法采用的是 MERGE GROUP BY，因此必须分配一个 SORT 算子。

    注意

    NO_USE_HASH_AGGREGATION 和 USE_HASH_AGGREGATION 的 HINT 可以用于控制 GROUP BY 算子选择何种算法进行分组。