简单来说，Elasticsearch SQL 的 SUM操作是通过将其翻译（编译）成 Elasticsearch 原生的聚合查询来实现的，具体来说是 sum度量聚合（Metric Aggregation）。
以下是详细的实现步骤和原理：
1. 架构概览：SQL 到 Elasticsearch DSL 的翻译
Elasticsearch 的 SQL 功能本质上是一个翻译层。它本身不直接执行 SQL 查询，而是做了以下工作：
- 1.
解析 (Parse)： 将标准的 SQL 语句解析成抽象语法树 (AST)。
- 2.
翻译 (Translate)： 将 AST 转换为等价的 Elasticsearch 原生 JSON 查询（即 Query DSL）。
- 3.
执行 (Execute)： 将翻译好的 DSL 请求发送给 Elasticsearch 集群处理。
- 4.
格式化 (Format)： 将 Elasticsearch 返回的 JSON 结果转换成 SQL 客户端期望的表格形式。
你的 SUM操作主要发生在第 2 步和第 3 步。
2. SUM 操作的具体翻译过程
我们通过一个例子来看。假设你执行以下 SQL 查询：
SELECT SUM(price) FROM products;
Elasticsearch SQL 层会将其翻译为如下所示的 Elasticsearch 查询 DSL：
{ "size": 0, // 不需要返回任何原始文档（hits），只需要聚合结果 "aggs": { "SUM(price)": { // 聚合结果的名称直接来自 SQL 表达式 "sum": { "field": "price" // 对 price 字段进行求和 } } } }
如果带有分组呢？ 再看一个更复杂的例子：
SELECT category, SUM(price) FROM products GROUP BY category;
这条 SQL 会被翻译为：
{ "size": 0, "aggs": { "groupby": { // 先进行分组聚合（桶聚合） "terms": { "field": "category", // 分组字段 "size": 10 // 默认返回前10个桶（分组）的结果 }, "aggs": { // 在每个分组桶内，进行子聚合 "SUM(price)": { "sum": { "field": "price" } } } } } }
这个过程清晰地展示了：∙
SELECT SUM(...)-> "sum": { "field": ... }(度量聚合)∙
GROUP BY-> "terms": { "field": ... }(桶聚合)
3. 分布式执行：如何在集群中计算
这才是 Elasticsearch 强大之处。翻译后的 DSL 被发送到协调节点（Coordinating Node），其执行流程如下：
- 1.
分发阶段： 协调节点将查询分发到所有相关的数据分片（Shards）。
- 2.
分片本地计算： 每个分片独立地在自己的数据子集上执行相同的聚合操作（即计算本分片内所有文档的
price之和）。这是一个巨大的性能优势，因为计算是并行且分布式的，避免了传输所有原始数据。 - 3.
结果汇总： 每个分片将其本地计算出的
sum值返回给协调节点。 - 4.
全局reduce： 协调节点收集所有分片的局部
sum值，将它们简单相加，得到全局总和。 - 5.
返回结果： 协调节点将最终的总和返回给 SQL 层，SQL 层再将其格式化成 SQL 结果返回给用户。
对于分组求和 (GROUP BY)，过程类似：
- ∙
每个分片计算自己数据里每个
category的局部sum(price)。 - ∙
协调节点合并所有分片的结果：将相同
category的局部sum值相加，得到每个category的全局sum。
4. 关键技术点与优化
- ∙
使用
doc_values： 为了高效聚合，Elasticsearch 强烈依赖倒排索引和doc_values。doc_values是一种列式存储结构，对于price这样的数值字段，启用doc_values（默认通常为开启）后，Elasticsearch 可以非常快速地在磁盘上遍历和累加所有值，而不需要加载整个原始文档。这是聚合性能高的根本原因。∙ 近似算法（用于海量数据）： 对于
COUNT(DISTINCT)这种操作，Elasticsearch 默认使用 HyperLogLog++ 算法来提供近似值，以极低的内存消耗换取极快的速度和可扩展性。但需要注意的是，SUM操作是精确的，不是近似值。∙缓存： 聚合结果可能会被缓存（分片请求缓存），以加速后续相同的查询。
总结
Elasticsearch SQL 的 SUM操作实现流程可以概括为：
SQL 语句 -> (SQL 翻译层) -> Elasticsearch 原生 sum聚合查询 -> (分布式执行) -> 各分片本地求和 -> 协调节点汇总 -> (SQL 翻译层) -> 格式化 SQL 结果 -> 返回用户
其核心优势在于：
- 1.
翻译机制： 将熟悉的 SQL 语法无缝转换为 Elasticsearch 高性能的原生聚合 DSL。
- 2.
分布式计算： 利用分片架构，将计算任务下推到每个数据节点并行执行，极大提升了处理海量数据的效率。
- 3.
列式存储： 依赖
doc_values进行快速字段值计算，避免解析整个 JSON 源文档。
因此，虽然表面是 SQL 接口，但其底层享受了 Elasticsearch 作为分布式搜索引擎为聚合分析提供的全部性能和扩展性优势。