simplify_expressions misoptimizes +0.0 vs -0.0 literal equality/inequality conjunctions via ScalarValue::PartialEq
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
@AnuragRaut08 ci sta già lavorando.
Dal 12/11/2026.
Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 69/100
Direzione di ricerca
Start in datafusion/optimizer/src/simplify_expressions/expr_simplifier.rs, around the literal comparison conjunction logic at lines 1151–1166, and trace how it compares ScalarValues for SQL equality. Check the existing optimizer tests and the equality semantics used by DataFusion's eq kernel, especially signed zero and NaN. Add regression coverage for the reported conjunctions; done means optimized and unoptimized queries return matching results.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Describe the bug
In datafusion/optimizer/src/simplify_expressions/expr_simplifier.rs (verified on DataFusion 55.0.0 and main HEAD e1c625fdf5, lines 1151–1166), literal comparison conjunction simplification rewrites:
f = 0.0 AND f != -0.0$\rightarrow$f = 0.0f = 0.0 AND f = -0.0$\rightarrow$falsef IN (0.0) AND f NOT IN (-0.0)$\rightarrow$f = 0.0
because distinctness between two literal ScalarValues (l1 != l2) is checked using Rust's ScalarValue::PartialEq (which uses totalOrder / bit-aware comparison where Float64(0.0) != Float64(-0.0) is true), whereas DataFusion/Arrow's SQL = and != operators follow IEEE-754 numeric equality where 0.0 = -0.0 is true and 0.0 != -0.0 is false.
As a result, disabling the logical optimizer (datafusion.optimizer.max_passes = 0) vs. running with default optimizations produces opposite query results.
To Reproduce
import datafusion
import pyarrow as pa
tbl = pa.table({
"id": pa.array([1, 2, 3], type=pa.int64()),
"f": pa.array([0.0, -0.0, 1.5], type=pa.float64()),
})
ctx_unopt = datafusion.SessionContext(
datafusion.SessionConfig().set("datafusion.optimizer.max_passes", "0")
)
ctx_opt = datafusion.SessionContext()
ctx_unopt.from_arrow(tbl, name="t")
ctx_opt.from_arrow(tbl, name="t")
for q in [
"SELECT id FROM t WHERE f = 0.0 AND f != -0.0 ORDER BY id",
"SELECT id FROM t WHERE f = 0.0 AND f = -0.0 ORDER BY id",
]:
r_unopt = [r["id"] for b in ctx_unopt.sql(q).collect() for r in b.to_pylist()]
r_opt = [r["id"] for b in ctx_opt.sql(q).collect() for r in b.to_pylist()]
print(q)
print(" max_passes=0:", r_unopt)
print(" default opt :", r_opt)
Output on DataFusion 55.0.0:
SELECT id FROM t WHERE f = 0.0 AND f != -0.0 ORDER BY id
max_passes=0: []
default opt : [1, 2]
SELECT id FROM t WHERE f = 0.0 AND f = -0.0 ORDER BY id
max_passes=0: [1, 2]
default opt : []
Expected behavior
Under IEEE-754 floating-point equality (0.0 = -0.0 is true):
SELECT id FROM t WHERE f = 0.0 AND f != -0.0should return[](matchingmax_passes=0, PostgreSQL, DuckDB, and SQLite).SELECT id FROM t WHERE f = 0.0 AND f = -0.0should return[1, 2].
Additional context
In expr_simplifier.rs (around lines 1151–1166, introduced in #19731, and similarly in A = L1 AND A = L2 -> false), comparing floating-point ScalarValues (Float16, Float32, Float64) for SQL = / != simplification needs numeric zero-sign-insensitive equality (+0.0 == -0.0 and NaN handling matching DataFusion's eq kernel) rather than ScalarValue::PartialEq.
Willingness to contribute
I would like to contribute a fix for this bug, but request guidance from the DataFusion community
- Lingua principale
- Rust
- Stelle
- 9.6k
- Fork
- 2.6k
- Merge medio
- 3g 4h
- PR unite (30g)
- 345
Preparare l'ambiente
Avvia il container di sviluppo del progetto nel browser, con il tuo account GitHub.
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Altre issue di apache/datafusion
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
apache/datafusion#27315 · 2 commenti ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
bug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 76/100
apache/datafusion#27094 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Substrait consumer doesn't recognise `shift_left` / `shift_right` from functions_arithmetic.yamlForse già presa @jonasHanhan l’ha presa 9 giorni fa. Apertabug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 76/100
apache/datafusion#27059 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
`ProjectionExprs::project_statistics` computes approximate `Statistics::total_byte_size` ignoring column statsForse già presa @joseph-isaacs l’ha presa 10 giorni fa. Apertabug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
apache/datafusion#27050 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
physical-plan: decoding an Unnest or Explain node with an unset field panicsForse già presa @geoHeil l’ha presa 8 giorni fa. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 75/100
apache/datafusion#26999 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Tutte le issue di apache/datafusion
Issue simili
-
P3
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 70/100
HerringtonDarkholme/hd-lang#1770 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
jonathanong/no-mistakes#3332 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
bug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
swc-project/swc-next-issues#310 ·
-
bug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
swc-project/swc-ai-issues#653 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
lbjlaq/Antigravity-Manager#3937 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno