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PostgreSQL源码学习——手动增加信息熵聚合函数_hashfn.h

作者：从前慢现在也慢 | 2024-05-08 08:16:42

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hashfn.h

文章目录

一、明确目标
二、新增一个.c文件
三、修改builtins.h文件
四、修改部分配置文件
五、重新编译运行
六、测试

Get Your Hands Dirty!

这是对于中国人民大学信息学院研究生课——PostgreSQL源码分析课程作业的回顾。
PostgreSQL的源码中定义了很多内建的函数（build-in function），这些函数是在数据库启动时就可以使用的，一般是一些比较重要和常用的函数。作为内核学习的第一步，我选择了自己实现一个内建的聚合函数，并重新编译运行数据库。
此文要综合用到前三篇博客的内容：

一、明确目标

我们的目标是增加一些聚合函数，功能为计算信息熵相关的值（很有DB for AI）的感觉了。
具体来讲，我们打算要实现以下四个函数：

1.1 entropy

$H=-\sum^{N}_{i=1}p(x_{i})·{\rm log} p(x_i)$

1.2 cross_entropy

$H(p,q)=-\sum^{N}_{i=1}p(x_{i})·{\rm log} q(x_i)$

1.3 kl_divergence

$D_{KL}(p||q)=\sum^{N}_{i=1}P(x_{i})·({\rm log} p(x_i)-{\rm log} q(x_i))$

1.4 js_divergence

$D_{JS}(p||q)=\frac{1}{2} D_{KL}(P||M)+\frac{1}{2} D_{KL}(M||Q)$

这四个函数的参数可以允许多种类型，目前我们设计允许int8（即一字节大小的整型数字）、text（PostgreSQL中的特殊类型，用来存储字符串），text底层实现就是一个包含长度信息和一个柔性数组的结构体（柔性数组的讲解看这里）。这一来，一共要实现8个聚合函数，分别为：

输入为int的聚合函数	输入为text的聚合函数
entropy(int, int)	entropy(text, text)
cross_entropy(int, int)	cross_entropy(text, text)
kl_divergence(int, int)	kl_divergence(text, text)
js_divergence(int, int)	js_divergence(text, text)

通过查阅文档，我们可以看到，一个聚合函数至少有两个函数来实现：

聚集转换函数（aggregate transition function）：该函数接收聚合函数的输入参数以及初始，并且返回一个转换后的状态。
聚集最终函数（aggregate final function）：该函数接受转换完成之后的状态，并且计算最终结果当作聚集函数的返回值。

此外，还可以添加聚集结合函数（aggregate combine function）：这个函数接收两个状态，合并为一个状态，并且返回，主要是当并行计算时，可能多组同时计算得到多个中间状态，需要通过这样的函数去合并这些状态。

进行下面步骤之前，我们先用源码安装好PostgreSQL（教程见这里）。在学习如何新增函数的过程中，少不了对原有的函数的学习，这个过程中需要调试来辅助学习，因此还应该先学习这篇文章：【如何调试PG】。

二、新增一个.c文件

我们新增一个.c文件，具体加在{PGPATH}/src/backend/utils/adt/entropy.c这个位置。{PGPATH}是你的PostgreSQL源码位置。具体为什么是这里呢，因为我们看源码发现，这个adt文件夹下面，都是针对内建的数据类型使用的各种函数的实现，比如求和、求方差、求平均数、求斜率等函数都实现在这个文件夹下。这里的adt，其实就是我们数据结构中抽象数据类型(Abstract Data Type)的缩写。所以大胆猜想，文件应该加在这里。
里面具体的一些写法，如果看不懂没关系，很多是PG的宏定义，或者一些PG系统的特性（比如context的切换）。只需要打开几个其他文件，看懂算法，然后照抄即可，毕竟我们首要目标是实现我们的功能。

下面的代码看起来虽长，但结构比较清晰，自我感觉还是很好懂的：

2.1 定义及实现函数

实现了上面8个函数每一个的转换函数、组合函数、最终函数。实现的函数有：
主要的函数，这些函数都需要之后写入PostgreSQL的初始函数表：
1.1. Datum int_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS)
1.2. Datum text_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS)
1.3. Datum entropy_combine(PG_FUNCTION_ARGS)
1.4. Datum entropy_final(PG_FUNCTION_ARGS)
1.5. Datum cross_int_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS)
1.6. Datum cross_text_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS)
1.7. Datum cross_entropy_combine(PG_FUNCTION_ARGS)
1.8. Datum cross_entropy_final(PG_FUNCTION_ARGS)
1.9. Datum kld_final(PG_FUNCTION_ARGS)
1.10. Datum jsd_final(PG_FUNCTION_ARGS)
辅助的函数，这里的函数只在该模块内部调用：
1.11. int APHash(char *str)
1.12. static ItemPs *makeItemPsAggState(FunctionCallInfo fcinfo)
1.13. static TwoItemPs *makeTwoItemPsAggState(FunctionCallInfo fcinfo)
1.14. void freeItemPs(ItemPs *state)
1.15. void freeTwoItemPs(TwoItemPs *state)
1.16. int is_in(int value, int *arr, int length)
1.17. void add_value_to_state(ItemPs *state, int value, int count, bool N_add)

2.2 定义了两种结构体

用ItemPs和TwoItemPs，去保存聚合函数的中间状态。由于我们要计算熵，ItemPs状态需要保存要计算的元素总数N、保存各个元素的值category、各个元素的统计数目counts，num记录元素的种类数，也即category和counts保存值的个数，size记录总的开辟空间的大小。TwoItemPs由两个ItemPs构成。
具体定义如下：

typedef struct ItemPs
{
   int N;         // 元素数量统计
   int num;       // 已经有的种类个数
   int size;      // 总的长度
   int *counts;   // 各个元素的个数统计
   int *category; // 各个元素的大小
} ItemPs;

typedef struct TwoItemPs
{
   ItemPs *x;
   ItemPs *y;
} TwoItemPs;
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2.3 内存管理

在写C代码中，要注意内存的开辟与释放。PostgreSQL有一套自己的内存上下文管理系统，所以要用PostgreSQL提供的palloc、pfree、repalloc等函数，以及分配内存时要注意使用MemoryContextSwitchTo函数，此处不详细说明，用的时候只需要照抄别的函数即可。

2.4 对输入返回的说明

输入的PG_FUNCTION_ARGS其实是一个宏定义，就是FunctionCallInfo fcinfo，保存了调用这个函数的函数的信息以及输入的参数列表。
返回值中的Datum其实就是一个long long int，用来存储一个地址，代表一个指针，定义及相关函数操作有一个专门的模块datum.c，也在adt文件夹下面。

/*-------------------------------------------------------------------------
 - entropy.c
 - a module contain some functions defined by Qinliang Xue
 - 
 - TODO: 
 - - mse function
 - - Wasserstein distance
 - 
 *-------------------------------------------------------------------------
 */

#include "postgres.h"

#include <ctype.h>
#include <float.h>
#include <limits.h>
#include <math.h>
#include <string.h>

#include "catalog/pg_type.h"
#include "common/hashfn.h"
#include "common/int.h"
#include "funcapi.h"
#include "lib/hyperloglog.h"
#include "libpq/pqformat.h"
#include "miscadmin.h"
#include "nodes/nodeFuncs.h"
#include "nodes/supportnodes.h"
#include "utils/array.h"
#include "utils/arrayaccess.h"
#include "utils/datum.h"
#include "utils/float.h"
#include "utils/guc.h"
#include "utils/int8.h"
#include "utils/numeric.h"
#include "utils/sortsupport.h"
#include "utils/builtins.h"

#define INIT_NUM 10

typedef struct ItemPs
{
    int N;         // 元素数量统计
    int num;       // 已经有的种类个数
    int size;      // 总的长度
    int *counts;   // 各个元素的个数统计
    int *category; // 各个元素的大小
} ItemPs;

typedef struct TwoItemPs
{
    ItemPs *x;
    ItemPs *y;
} TwoItemPs;

/* APHash - convert a string to a int
 * used in text entropy functions
 */
int APHash(char *str)
{
    int hash = 0;
    int i;

    for (i = 0; *str; i++)
    {
        if ((i & 1) == 0)
        {
            hash ^= ((hash << 7) ^ (*str++) ^ (hash >> 3));
        }
        else
        {
            hash ^= (~((hash << 11) ^ (*str++) ^ (hash >> 5)));
        }
    }

    return (hash & 0x7FFFFFFF);
}


/* makeItemPsAggState
 * Init an ItemPs state and return it,
 * the input parameter fcinfo contains the called function's information
 */
static ItemPs *
makeItemPsAggState(FunctionCallInfo fcinfo)
{
    ItemPs *state;
    MemoryContext aggcontext;
    MemoryContext oldcontext;

    if (!AggCheckCallContext(fcinfo, &aggcontext))
    {
        /* cannot be called directly because of internal-type argument */
        elog(ERROR, "aggregate function entropy called in non-aggregate context");
    }

    /*
	 * Create state in aggregate context.  It'll stay there across subsequent
	 * calls.
	 */
    oldcontext = MemoryContextSwitchTo(aggcontext);
    state = (ItemPs *)palloc(sizeof(ItemPs));
    state->category = (int *)palloc(sizeof(int) * INIT_NUM);
    state->counts = (int *)palloc(sizeof(int) * INIT_NUM);
    state->size = INIT_NUM;
    state->num = 0;
    state->N = 0;
    MemoryContextSwitchTo(oldcontext);

    return state;
}

/* makeTowItemPsAggState
 * Init a TwoItemPs state and return it,
 * the input parameter fcinfo contains the called function's information
 */
static TwoItemPs *
makeTwoItemPsAggState(FunctionCallInfo fcinfo)
{
    TwoItemPs *state;
    MemoryContext aggcontext;
    MemoryContext oldcontext;

    if (!AggCheckCallContext(fcinfo, &aggcontext))
    {
        /* cannot be called directly because of internal-type argument */
        elog(ERROR, "aggregate function entropy called in non-aggregate context");
    }

    /*
	 * Create state in aggregate context.  It'll stay there across subsequent
	 * calls.
	 */
    oldcontext = MemoryContextSwitchTo(aggcontext);
    state = (TwoItemPs *)palloc(sizeof(TwoItemPs));
    state->x = makeItemPsAggState(fcinfo);
    state->y = makeItemPsAggState(fcinfo);
    MemoryContextSwitchTo(oldcontext);

    return state;
}

void freeItemPs(ItemPs *state)
{
    pfree(state->category);
    pfree(state->counts);
    pfree(state);
}

void freeTwoItemPs(TwoItemPs *state)
{
    freeItemPs(state->x);
    freeItemPs(state->y);
    pfree(state);
}

/*
 * is_in - check a item in an array
 * the simplest way to find in order
 */
int is_in(int value, int *arr, int length)
{
    for (int i = 0; i < length; i++)
    {
        if (arr[i] == value)
        {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

void add_value_to_state(ItemPs *state, int value, int count, bool N_add)
{
    int index = is_in(value, state->category, state->num);
    if (index >= 0)
    {
        state->counts[index] += count;
    }
    else
    {
        if (state->num == state->size)
        {
            state->size += INIT_NUM;
            state->category = (int *)repalloc(state->category, sizeof(int) * INIT_NUM);
            state->counts = (int *)repalloc(state->counts, sizeof(int) * INIT_NUM);
        }
        state->category[state->num] = value;
        state->counts[state->num++] = count;
    }
    if (N_add)
        state->N += count;
}

/*
 * int_entropy_accum - the aggregate transition function of entropy(int, int)
 * input params: PG_FUNCTION_ARGS is a marco definition of FunctionCallInfo fcinfo, containing the actural args
 * we can get args using PG_GETARG_{type}(args_order), for example, PG_GETARG_DATUM(1) means get the second datum args.
 * return: Datum is a long long int, this is a address of pointer
 */
Datum
    int_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    ItemPs *state;
    state = PG_ARGISNULL(0) ? NULL : (ItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    if (state == NULL)
    {
        state = makeItemPsAggState(fcinfo);
    }
    int value = PG_GETARG_DATUM(1);
    add_value_to_state(state, value, 1, true); // first add, so count is 1
    PG_RETURN_POINTER(state);
}

Datum
    text_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    ItemPs *state;
    state = PG_ARGISNULL(0) ? NULL : (ItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    if (state == NULL)
    {
        state = makeItemPsAggState(fcinfo);
    }
    int value = APHash(text_to_cstring(PG_GETARG_TEXT_PP(1))); // text need hash func to int
    add_value_to_state(state, value, 1, true);                 // first add, so count is 1
    PG_RETURN_POINTER(state);
}

Datum
    entropy_combine(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    ItemPs *state1;
    ItemPs *state2;
    state1 = (ItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    state2 = (ItemPs *)PG_GETARG_POINTER(1);
    int i;
    for (i = 0; i < state2->num; i++)
    {
        add_value_to_state(state1, state2->category[i], state2->counts[i], true);
    }
    PG_RETURN_POINTER(state1);
}

Datum
    entropy_final(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    ItemPs *state;
    state = PG_ARGISNULL(0) ? NULL : (ItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    float8 entro = 0;
    int cate_num = state->num;
    int *counts = state->counts;
    int *category = state->category;
    int N = state->N;
    int j;
    for (j = 0; j < cate_num; j++)
    {
        float8 p = (float8)(1.0 * counts[j] / N);
        entro += -p * log(p);
    }
    freeItemPs(state);
    PG_RETURN_FLOAT8(entro);
}

Datum
    cross_int_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    TwoItemPs *state;
    state = PG_ARGISNULL(0) ? NULL : (TwoItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    if (state == NULL)
    {
        state = makeTwoItemPsAggState(fcinfo);
    }
    int value1 = PG_GETARG_DATUM(1);
    int value2 = PG_GETARG_DATUM(2);
    int index1 = is_in(value1, state->x->category, state->x->num);
    int index12 = is_in(value1, state->y->category, state->y->num);
    int index2 = is_in(value2, state->y->category, state->y->num);
    int index21 = is_in(value2, state->x->category, state->x->num);

    add_value_to_state(state->x, value1, 1, true);
    add_value_to_state(state->y, value1, 0, false);
    add_value_to_state(state->y, value2, 1, true);
    add_value_to_state(state->x, value2, 0, false);

    PG_RETURN_POINTER(state);
}

Datum
    cross_text_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    TwoItemPs *state;
    state = PG_ARGISNULL(0) ? NULL : (TwoItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    if (state == NULL)
    {
        state = makeTwoItemPsAggState(fcinfo);
    }
    int value1 = APHash(text_to_cstring(PG_GETARG_TEXT_PP(1)));
    int value2 = APHash(text_to_cstring(PG_GETARG_TEXT_PP(2)));
    int index1 = is_in(value1, state->x->category, state->x->num);
    int index12 = is_in(value1, state->y->category, state->y->num);
    int index2 = is_in(value2, state->y->category, state->y->num);
    int index21 = is_in(value2, state->x->category, state->x->num);

    add_value_to_state(state->x, value1, 1, true);
    add_value_to_state(state->y, value1, 0, false);
    add_value_to_state(state->y, value2, 1, true);
    add_value_to_state(state->x, value2, 0, false);
    PG_RETURN_POINTER(state);
}

Datum
    cross_entropy_combine(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    TwoItemPs *state1;
    TwoItemPs *state2;
    state1 = (TwoItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    state2 = (TwoItemPs *)PG_GETARG_POINTER(1);
    int i;
    for (i = 0; i < state2->x->num; i++)
    {
        add_value_to_state(state1->x, state2->x->category[i], state2->x->counts[i], true);
        add_value_to_state(state1->y, state2->x->category[i], 0, false);
        add_value_to_state(state1->y, state2->y->category[i], state2->y->counts[i], true);
        add_value_to_state(state1->x, state2->y->category[i], 0, false);
    }
    PG_RETURN_POINTER(state1);
}

Datum
    cross_entropy_final(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    TwoItemPs *state;
    state = PG_ARGISNULL(0) ? NULL : (TwoItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    float8 entro = 0;
    if (state->x->num != state->y->num)
    {
        PG_RETURN_NULL();
    }
    if (state->x->N != state->y->N)
    {
        PG_RETURN_NULL();
    }
    int cate_num = state->x->num;
    int i;
    for (i = 0; i < cate_num; i++)
    {
        if (state->x->category[i] != state->y->category[i])
        {
            PG_RETURN_NULL();
        }
    }
    int *counts1 = state->x->counts;
    int *counts2 = state->y->counts;
    int N = state->x->N;
    int j;
    for (j = 0; j < cate_num; j++)
    {
        float8 p = (float8)(1.0 * counts1[j] / N);
        float8 q = (float8)(1.0 * counts2[j] / N);
        entro += -p * log(q);
    }
    freeTwoItemPs(state);
    PG_RETURN_FLOAT8(entro);
}

Datum
    kld_final(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    TwoItemPs *state;
    state = PG_ARGISNULL(0) ? NULL : (TwoItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    float8 entro = 0;
    if (state->x->num != state->y->num)
    {
        PG_RETURN_NULL();
    }
    if (state->x->N != state->y->N)
    {
        PG_RETURN_NULL();
    }
    int cate_num = state->x->num;
    int i;
    for (i = 0; i < cate_num; i++)
    {
        if (state->x->category[i] != state->y->category[i])
        {
            PG_RETURN_NULL();
        }
    }
    int *counts1 = state->x->counts;
    int *counts2 = state->y->counts;
    int N = state->x->N;
    int j;
    for (j = 0; j < cate_num; j++)
    {
        float8 p = (float8)(1.0 * counts1[j] / N);
        float8 q = (float8)(1.0 * counts2[j] / N);
        entro += p * (log(p) - log(q));
    }
    freeTwoItemPs(state);
    PG_RETURN_FLOAT8(entro);
}

Datum
    jsd_final(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    TwoItemPs *state;
    state = PG_ARGISNULL(0) ? NULL : (TwoItemPs *)PG_GETARG_POINTER(0);
    float8 entro = 0;
    if (state->x->num != state->y->num)
    {
        PG_RETURN_NULL();
    }
    if (state->x->N != state->y->N)
    {
        PG_RETURN_NULL();
    }
    int cate_num = state->x->num;
    int i;
    for (i = 0; i < cate_num; i++)
    {
        if (state->x->category[i] != state->y->category[i])
        {
            PG_RETURN_NULL();
        }
    }
    int *counts1 = state->x->counts;
    int *counts2 = state->y->counts;
    int N = state->x->N;
    int j;
    for (j = 0; j < cate_num; j++)
    {
        float8 p = (float8)(1.0 * counts1[j] / N);
        float8 q = (float8)(1.0 * counts2[j] / N);
        float8 m = (p + q) / 2;
        float8 e1 = p * (log(p) - log(m));
        float8 e2 = q * (log(q) - log(m));
        entro += ((e1 + e2) / 2);
    }
    freeTwoItemPs(state);
    PG_RETURN_FLOAT8(entro);
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三、修改builtins.h文件

这个文件位置是{PGPATH}/src/include/utils/builtins.h为什么builtin.h文件要修改呢？这里其实偷了个懒，按理说我们应该新增一个.h文件，但由于实现的函数很少，就直接在builtins.h中添加了，可以达到同样的效果。
随便找个地方，加入以下几行，也就是我们上面实现的几个要用到的函数。这里是实现函数的声明。

/* entropy.c */
extern Datum int_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS);
extern Datum text_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS);
extern Datum entropy_combine(PG_FUNCTION_ARGS);
extern Datum entropy_final(PG_FUNCTION_ARGS);

extern Datum cross_int_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS);
extern Datum cross_text_entropy_accum(PG_FUNCTION_ARGS);
extern Datum cross_entropy_combine(PG_FUNCTION_ARGS);
extern Datum cross_entropy_final(PG_FUNCTION_ARGS);
extern Datum kld_final(PG_FUNCTION_ARGS);
extern Datum jsd_final(PG_FUNCTION_ARGS);
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四、修改部分配置文件

这里修改配置文件之后，数据库在编译时会自动更新bki文件（bki即为backend interface)，在初始化的时候根据bki脚本来初始化数据库。要修改的文件有：

{PGPATH}/src/include/catalog/pg_proc.adt

修改pg_proc.adt是因为pg_proc表存储关于函数(或过程)的信息，这是一个系统表，在数据库初始化的时候会建立，只有把一个函数定义写入这个表，数据库才会在启动的时候加入该函数。

具体修改如下：pg_proc.adt其实是一个大型的list，内部包含了很多dict，每个dict对应一个函数的实现，在列表末尾加入以下内容（其实和顺序无关）：

# entropy
{ oid => '5106', descr => 'aggregate transition function',
  proname => 'int_entropy_accum', proisstrict => 'f', prorettype => 'internal',
  proargtypes => 'internal int8', prosrc => 'int_entropy_accum' },
{ oid => '5107', descr => 'aggregate transition function',
  proname => 'text_entropy_accum', proisstrict => 'f', prorettype => 'internal',
  proargtypes => 'internal text', prosrc => 'text_entropy_accum' },
{ oid => '5108', descr => 'aggregate combine function',
  proname => 'entropy_combine', proisstrict => 'f', prorettype => 'internal',
  proargtypes => 'internal internal', prosrc => 'entropy_combine' },
{ oid => '5109', descr => 'aggregate final function',
  proname => 'entropy_final', prorettype => 'float8',
  proargtypes => 'internal', prosrc => 'entropy_final' },
{ oid => '5110',descr => 'calculate int entropy',
  proname => 'entropy', prokind => 'a', proisstrict => 'f',
  prorettype => 'float8', proargtypes => 'int8',
  prosrc => 'aggregate_dummy' },
{ oid => '5111',descr => 'calculate text entropy',
  proname => 'entropy', prokind => 'a', proisstrict => 'f',
  prorettype => 'float8', proargtypes => 'text',
  prosrc => 'aggregate_dummy' },

# cross_entropy
{ oid => '5112', descr => 'aggregate transition function',
  proname => 'cross_int_entropy_accum', proisstrict => 'f', prorettype => 'internal',
  proargtypes => 'internal int8 int8', prosrc => 'cross_int_entropy_accum' },
{ oid => '5113', descr => 'aggregate transition function',
  proname => 'cross_text_entropy_accum', proisstrict => 'f', prorettype => 'internal',
  proargtypes => 'internal text text', prosrc => 'cross_text_entropy_accum' },
{ oid => '5114', descr => 'aggregate combine function',
  proname => 'cross_entropy_combine', proisstrict => 'f', prorettype => 'internal',
  proargtypes => 'internal internal', prosrc => 'cross_entropy_combine' },
{ oid => '5115', descr => 'aggregate final function',
  proname => 'cross_entropy_final', prorettype => 'float8',
  proargtypes => 'internal', prosrc => 'cross_entropy_final' },
{ oid => '5116', descr => 'calculate cross int entropy',
  proname => 'cross_entropy', prokind => 'a', proisstrict => 'f',
  prorettype => 'float8', proargtypes => 'int8 int8',
  prosrc => 'aggregate_dummy' },
{ oid => '5117', descr => 'calculate cross text entropy',
  proname => 'cross_entropy', prokind => 'a', proisstrict => 'f',
  prorettype => 'float8', proargtypes => 'text text',
  prosrc => 'aggregate_dummy' },

#kld
{ oid => '5118', descr => 'aggregate final function',
  proname => 'kld_final', prorettype => 'float8',
  proargtypes => 'internal', prosrc => 'kld_final' },
{ oid => '5119', descr => 'calculate kl divergence',
  proname => 'kld', prokind => 'a', proisstrict => 'f',
  prorettype => 'float8', proargtypes => 'int8 int8',
  prosrc => 'aggregate_dummy' },
{ oid => '5120', descr => 'calculate kl divergence',
  proname => 'kld', prokind => 'a', proisstrict => 'f',
  prorettype => 'float8', proargtypes => 'text text',
  prosrc => 'aggregate_dummy' },

#jsd
{ oid => '5121', descr => 'aggregate final function',
  proname => 'jsd_final', prorettype => 'float8',
  proargtypes => 'internal', prosrc => 'jsd_final' },
{ oid => '5122', descr => 'calculate js divergence',
  proname => 'jsd', prokind => 'a', proisstrict => 'f',
  prorettype => 'float8', proargtypes => 'int8 int8',
  prosrc => 'aggregate_dummy' },
{ oid => '5123', descr => 'calculate js divergence',
  proname => 'jsd', prokind => 'a', proisstrict => 'f',
  prorettype => 'float8', proargtypes => 'text text',
  prosrc => 'aggregate_dummy' }
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这里特别说明一下，internal代表所有非标准的自定义的类型，比如我们自己定义的struct或者class，oid是PostgreSQL数据库中的一个唯一标识码，只需要保证没有重复使用即可。要了解上面每一项的含义，可以看【文档】中对pg_proc的描述。

{PGPATH}/src/include/catalog/pg_aggregate.adt

修改pg_aggregate.adt的原因同上，这个表存储了聚合函数，如果只是普通函数不用修改这里，但聚合函数需要修改。

结构和上面的pg_proc.adt很像，具体含义参见【文档】中对pg_aggregate的描述。我们在列表末尾添加如下内容：

# entropy
{ aggfnoid => 'entropy(int8)', aggtransfn => 'int_entropy_accum', 
aggfinalfn => 'entropy_final', aggtranstype => 'internal', aggcombinefn => 'entropy_combine',
aggmtransfn => 'int_entropy_accum', aggmfinalfn => 'entropy_final', aggmtranstype => 'internal'},
{ aggfnoid => 'entropy(text)', aggtransfn => 'text_entropy_accum', 
aggfinalfn => 'entropy_final', aggtranstype => 'internal', aggcombinefn => 'entropy_combine',
aggmtransfn => 'text_entropy_accum', aggmfinalfn => 'entropy_final', aggmtranstype => 'internal'},

# cross_entropy
{ aggfnoid => 'cross_entropy(int8,int8)', aggtransfn => 'cross_int_entropy_accum', 
aggfinalfn => 'cross_entropy_final', aggtranstype => 'internal', aggcombinefn => 'cross_entropy_combine',
aggmtransfn => 'cross_int_entropy_accum', aggmfinalfn => 'cross_entropy_final', aggmtranstype => 'internal'},
{ aggfnoid => 'cross_entropy(text,text)', aggtransfn => 'cross_text_entropy_accum', 
aggfinalfn => 'cross_entropy_final', aggtranstype => 'internal', aggcombinefn => 'cross_entropy_combine',
aggmtransfn => 'cross_text_entropy_accum', aggmfinalfn => 'cross_entropy_final', aggmtranstype => 'internal'},

# kld
{ aggfnoid => 'kld(int8,int8)', aggtransfn => 'cross_int_entropy_accum', 
aggfinalfn => 'kld_final', aggtranstype => 'internal', aggcombinefn => 'cross_entropy_combine',
aggmtransfn => 'cross_int_entropy_accum', aggmfinalfn => 'kld_final', aggmtranstype => 'internal'},
{ aggfnoid => 'kld(text,text)', aggtransfn => 'cross_text_entropy_accum', 
aggfinalfn => 'kld_final', aggtranstype => 'internal', aggcombinefn => 'cross_entropy_combine',
aggmtransfn => 'cross_text_entropy_accum', aggmfinalfn => 'kld_final', aggmtranstype => 'internal'},

#jsd
{ aggfnoid => 'jsd(int8,int8)', aggtransfn => 'cross_int_entropy_accum', 
aggfinalfn => 'jsd_final', aggtranstype => 'internal', aggcombinefn => 'cross_entropy_combine',
aggmtransfn => 'cross_int_entropy_accum', aggmfinalfn => 'jsd_final', aggmtranstype => 'internal'},
{ aggfnoid => 'jsd(text,text)', aggtransfn => 'cross_text_entropy_accum', 
aggfinalfn => 'jsd_final', aggtranstype => 'internal', aggcombinefn => 'cross_entropy_combine',
aggmtransfn => 'cross_text_entropy_accum', aggmfinalfn => 'jsd_final', aggmtranstype => 'internal'}
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{PGPATH}/src/backend/utils/adt/Makefile

Makefile是定义一个工程如何编译链接的文件。修改这个文件是因为要把新增的一个.c文件编译出来的.o文件加入到链接的列表之中，不然我们的修改不会生效。PostgreSQL的设计艺术之一就是，各种模块很多且之间互相具有比较高的独立性，我们如果修改了一个文件，可以单独重新编译.o文件，只用重新链接就可以生成数据库，而无需编译其他文件。

这个文件改动很少，只需要在OBJS的列表中加入entropy.o即可。建议按字母序添加到相应的位置，这样和PG原有风格保持一致。

{PGPATH}/src/tools/pgindent/typedefs.list

这个文件定义了所有内建的数据类型的名称，我们需要把自己定义的几个类型加进去，这个目录下有pgindent等脚本会自动执行把这些类型名称写入内建类型。

这个文件改动同样很少，只需要写入两行，分别是我们自己新定义的两个结构体。建议按字母序添加到相应的位置，这样和PG原有风格保持一致。

ItemPs
TwoItemPs
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五、重新编译运行

简单起见，可以直接全部重新编译一次，执行默认的编译命令即可，速度也是很快的。
过程是和第一次安装时候一样（见这篇博客），首先通过visual studio的交叉编译工具，进入{PGPATH}/src/tools/msvc下。
执行下面命令，E:\pgdb是我指定的安装目录。

build DEBUG
vcregress check
install E:\pgdb
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然后切换到安装目录的bin文件夹下，启动数据库：

initdb -D ../data
pg_ctl start -l logfile -D ../data
psql -d postgres
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六、测试

随便建立几个表：

CREATE TABLE public.u1 (
    n1 integer,
    n2 integer,
    n3 character varying(10),
    n4 character varying(20)
);
CREATE TABLE public.u2 (
    n1 integer,
    n2 integer,
);
CREATE TABLE public.u3 (
    n1 integer,
    n2 integer,
    n3 character varying(10),
);
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随便插入一些数据：

insert into u1 values (1,2,'a','b'),(0,2,'s','b'),
	(2,1,'s','b'),(0,1,'b','s'),(2,0,'b','a');
insert into u3 values (0,1,'a'),(0,1,'a'),(1,1,'a'),
(1,0,'a'),(0,0,'a'),(0,1,'a'),(0,1,'a'),(0,1,'a'),
(0,1,'a'),(0,1,'b'),(0,0,'b'),(1,0,'b'),(0,0,'a'),
(0,0,'b'),(0,1,'a'),(0,1,'a'),(0,1,'a'),(0,1,'a'),
(0,1,'b');
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试一下我们添加的几个函数是否成功：

select entropy(n1) from u3;
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在这里插入图片描述

select n3, cross_entropy(n1, n2) from u3 group by n3;
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在这里插入图片描述

select n3, kld(n1, n2), kld(n2, n1) from u3 group by n3;
select n3, jsd(n1, n2), jsd(n2, n1) from u3 group by n3;
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在这里插入图片描述
如果看到这一步，就算是我们最终大功告成，可以开心地随意添加你想添加的函数进入PostgreSQL的内核中了。

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