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### 根据预聚合结果计算聚合值 对于不同的聚合函数，按照其特点有不同的处理方式，可以分为三组： - SUM、COUNT、AVG：将当前聚合窗口内的预聚合值缓存在队列中，更新队列时同时更新聚合值。 - MAX_VALUE、MIN_VALUE、EXTREME：使用单调队列算法进行优化（[LEETCODE-239](https://leetcode-cn.com/problems/sliding-window-maximum/solution/)）。 - FIRST_VALUE、LAST_VALUE、MAX_TIME、MIN_TIME：顺序遍历时，LAST_VALUE 和 MAX_TIME 的聚合值总出现在右边界的预聚合值，因此中间结果无需缓存。反之，逆序遍历时，FIRST_VALUE 和 MIN_TIME 的预聚合值无需缓存。 时间复杂度：O(n + m)，m 为预聚合窗口的数量。 空间复杂度：O(p + k)，p 为缓存的 BatchData 大小，k 为每个聚合窗口中预聚合窗口的数量。 例：整体时间窗口为 [0, 32)，序列 `root.sg1.d1.s1` 的数据情况如下，灰色单元格表示对应时间戳没有数据，临近相同颜色的单元格表示来自同一个 BatchData。 **CASE**: 执行：`SELECT sum(s1), max_value(s1), last_value(s1), min_time(s1) FROM root.sg1.d1 GROUP BY ([0,32),8ms,2ms)` 解析 SQL 后得到参数，startTime = 0，endTime = 32，interval = 8，slidingStep = 2。每个预聚合窗口大小为 2。 下面演示各种聚合函数的计算过程： |
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## 实现细节
- **时间窗口管理：** 为方便管理时间窗口，可以实现一个工具类 `TimeRangeIterator` 迭代预聚合窗口。
- **预聚合值计算：**
- 不带值过滤：比较简单，每个预聚合窗口的聚合值计算可以直接调用 `GroupByExecutor` 接口的 `List<AggregateResult> calcResult(long curStartTime, long curEndTime)` 得到。
- 带值过滤：考虑梳理出一个类似于不带值过滤的计算接口。
- **预聚合值处理：** 在 `GroupByEngineDataSet` 类中维护队列，完善 `nextWithoutConstraint()` 的执行逻辑。
- **对于不同类型的聚合函数的处理：** 实现数据结构 `SlidingWindowAggrQueue`，根据聚合函数类型对队列进行不同策略的管理。
- **内存管理：** 在最差情况下，队列中需要缓存窗口内全部的原始数据，对内存造成压力。这里参考 [UFTD 框架](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=165220355) 的内存管理 —— 实现 `ElasticSerializableQueue` 作为 `SlidingWindowAggrQueue` 内缓存值的队列。
- **兼容现有 GROUP BY：** interval < slidingStep，预聚合窗口等于聚合窗口，每次无需缓存，直接返回预聚合结果即可。
- **兼容 UDAF：** 在 UDAF 中，特别地，有返回一个窗口内全部原始数据的需求（如计算方差）。此时可以将预聚合窗口大小设置为 1，增加表示返回原始数据的聚合类型（如 `original`），此时队列中保存的就是窗口内全部的原始数据。 |
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