並行（Parallel）操作特性，是Oracle為更充分利用伺服器硬體處理資源，提高特定大資料量操作效率，應對海量生產資料而推出的一種技術特性。通常，我們進行的SQL處理都是單程式操作，對應單個CPU操作單元。所謂的並行操作，就是在軟硬體條件允許的情況下，Oracle呼叫多個處理單元分別進行處理，最後匯合結果的過程。對一些SQL進行有計劃的並行操作，可以顯著提高系統操作速度。

1、海量資料的困局

網際網路絡時代給世界帶來很多變化，其中一項就是資訊的爆炸，資料呈幾何級數增長。資料庫隨之進入海量、洋級時代，TB級資料庫已經越來越頻繁的出現在各型別應用場景中。開發人員和DBA就不得不面對一個困局，如果處理海量資料。

在傳統時代，我們最常藉助的一個最佳化手段是索引。透過檢索較少的資料塊，獲取到符合條件的資料行rowid。“索引進入執行計劃，替代全表掃描”成為我們最佳化的重要導向。但是，索引路徑不是使用者最終體驗。隨著資料量的增大（單表上G），即使我們的執行計劃很完美，檢索索引+資料塊定位的時間損耗可能依然不能滿足客戶需求。其次，一些特定系統型別（如OLAP系統），可能就是要進行全表掃描操作，對所有資料進行檢索處理。這些場合下，傳統的索引中心最佳化就無用武之地了。

在電腦科學中，“分治”這種古老的思想一直扮演著重要地位，無論是在軟體的演算法還是在硬體的體系。近年來，硬體技術，特別是多核CPU、多CPU計算機的逐漸普及，使得多核計算機、伺服器開始出現在企業應用領域。多核CPU和多CPU本質上就是多處理單元並行的基礎。將一個任務劃分為若干個子任務，交由不同的處理單元進行同時處理，之後將結果集合彙總，是通用的單任務多處理程式模型。應該說，並行技術是建立在軟硬體技術基礎之上的，其中硬體技術是一個決定要素。

2、Oracle的並行處理

Oracle並行處理（Parallel Processing）特性主要是針對SQL語句處理的並行。目前Oracle提供支援並行的操作包括如下型別：

ü 並行查詢操作；

ü 並行DDL。對資料物件的DDL操作；

ü 並行DML。進行並行的資料更新修改；

在具體的應用場景上，有如下場景：

ü 資料表、索引範圍掃描的查詢；

ü 批次增加、修改和刪除操作；

ü 資料表、索引物件的建立；

ü “DBMS_STATS”收集統計量；

ü 備份恢復管理器Recovery Manager的使用；

在Oracle中，一共包括三種程式Process型別，分別為客戶程式Client Process、服務程式Server Process和後臺程式Background Process。其中，進行資料塊讀取、修改寫入等實際操作的都是服務程式Server Process。Server Process是客戶程式在資料庫例項上的代理程式，保持著一對一的關係。由此，一般的SQL語句都是單程式序列操作的。

Oracle並行操作涉及的過程同一般並行操作的模型基本相似，包括處理單元和協調單元兩類程式組成。首先，處理的單一任務劃分為若干子任務。在協調程式（Coordinator）的作用下，並行操作被劃分為若干子任務，分別傳遞給多個並行服務程式進行處理。之後，各個程式將處理結果進行彙總，交付給協調程式進行組合，作為統一的結果返回。

並處處理在Oracle中是一個配置過程，包括很多引數配置和概念要素。其中最重要的兩個概念就是並行度和並行伺候程式池。下面分別來介紹兩個概念和相關的配置專案。

3、並行度和並行伺候程式池

並行度DOP（Degree Of Parallel）定義了進行並行操作時並行流的個數。DOP可以理解成進行並行處理時候，劃分的並行處理單元個數。但是，在實際的情況看，進行並行處理的程式個數往往是DOP的兩倍，也就是一個並行流實際上是兩個處理程式在進行處理工作。這樣的配置通常是為了實現程式之間的協調合作，緩解各個處理環節上的速度不匹配現象。

並行度DOP是Oracle並行操作中一個重要的配置引數。目前的Oracle版本中，支援手工配置和自動配置DOP兩種方式。如果是手工指定並行度，就需要在SQL語句上，透過hint來制定並行度的個數。自動配置DOP的含義是Oracle根據當前實際負載和並行程式池的狀況，經過計算自動的出的適應性並行度。下面是一些Oracle中與並行度相關的引數。

SQL> show parameter parallel

NAME TYPE VALUE

------------------------------------ ----------- ------------------------------

fast_start_parallel_rollback string LOW

parallel_adaptive_multi_user boolean TRUE

parallel_automatic_tuning boolean FALSE

parallel_degree_limit string CPU

parallel_degree_policy string MANUAL

parallel_execution_message_size integer 16384

parallel_force_local boolean FALSE

parallel_instance_group string

parallel_io_cap_enabled boolean FALSE

parallel_max_servers integer 10

parallel_min_percent integer 0

parallel_min_servers integer 0

parallel_min_time_threshold string AUTO

parallel_server boolean FALSE

parallel_server_instances integer 1

parallel_servers_target integer 4

parallel_threads_per_cpu integer 2

recovery_parallelism integer 0

上面引數的含義，會在本系列中逐漸使用和介紹。

DOP是一個配置專案，實際的並行工作還需要真是存在的程式完成。從上文的背景介紹中，一個session只對應一個Server Process，進行操作處理實際都需要Server Process來完成。並行處理中，Oracle引入了並行伺候程式池的概念。並行伺候程式池是一個程式的集合，針對需要進行並行處理的SQL操作，會從處理池中分配出適當數量的服務程式來進行處理。

一些與並行服務程式相關的引數，如下：

SQL> show parameter parallel_m

NAME TYPE VALUE

------------------------------------ ----------- ------------------------------

parallel_max_servers integer 10

parallel_min_percent integer 0

parallel_min_servers integer 0

4、一個並行Query的示例

下面針對一個大資料量表，演示一下並行SQL的執行計劃。首先還是環境準備：

SQL> select * from v$version where rownum<2;

BANNER

--------------------------------------------------------------------------------

Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - Production

SQL> select count(*) from t;

COUNT(*)

----------

1110542

使用並行操作，最常用的方式是透過Hint進行指定（當然也可以透過物件Parallel屬性指定）。下面是沒有使用並行和使用並行兩個執行計劃的差異演示。

SQL> set linesize 10000;

SQL> set pagesize 10000;

SQL> explain plan for select * from t;

已解釋。

已用時間: 00: 00: 00.03

SQL> select * from table(dbms_xplan.display(format => 'advanced'));

PLAN_TABLE_OUTPUT

--------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 1601196873

--------------------------------------------------------------------------

--------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1156K| 106M| 4464 (1)| 00:00:54 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T | 1156K| 106M| 4464 (1)| 00:00:54 |

--------------------------------------------------------------------------

（篇幅原因，有刪節…）

針對一般的SQL查詢，是不使用Parallel Query特性的。下面針對Hint使用：

SQL> explain plan for select /*+ parallel */ * from t;

已解釋。

已用時間: 00: 00: 00.06

SQL> select * from table(dbms_xplan.display(format => 'advanced'));

PLAN_TABLE_OUTPUT

----------------------------------------------------------------------------------------------------

Plan hash value: 3050126167

----------------------------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1156K| 106M| 2478 (1)| 00:00:30 | | | |

| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |

| 2 | PX SEND QC (RANDOM)| :TQ10000 | 1156K| 106M| 2478 (1)| 00:00:30 | Q1,00 | P->S | QC

| 3 | PX BLOCK ITERATOR | | 1156K| 106M| 2478 (1)| 00:00:30 | Q1,00 | PCWC | |

| 4 | TABLE ACCESS FULL| T | 1156K| 106M| 2478 (1)| 00:00:30 | Q1,00 | PCWP | |

----------------------------------------------------------------------------------------------------

Automatic Degree of Parallelism Information:

--------------------------------------------

- Degree of Parallelism of 2 is derived from scan of object SYS.T

Note

-----

-automatic DOP: Computed Degree of Parallelism is 2

上面的執行計劃，可以看出將全表掃描分割為多個DOP進行處理，之後彙總到協調者程式中，返回結果。

同時，使用parallel的hint後，沒有顯示指定出並行度。Oracle採用自動並行度方式，採用2作為並行度。

最後，時間使用上。估算出的執行計劃只需要使用30s，而之前的序列計劃則需要接近一分鐘時間。

5、謹慎處理並行

最後，想談談並行的一些使用注意原則。

ü 慎用並行。並行處理使用的目的是在提高系統軟硬體資源使用率，從而提高SQL執行效率。但是，並不是所有SQL使用並行都可以提高效能。同索引一樣，使用並行也是有成本付出的，這就是多程式之間啟動和協調成本。通常，只有在處理超大規模資料、而且沒有其他常規最佳化方法，並且證明並行可以帶來提升的情況下，才考慮使用並行；

ü 統一併行。同其他最佳化方案一樣，並行是否使用，哪個SQL使用並行，並行度取值多少。這些問題不是單個模組和開發人員可以確定的，需要系統整體考慮。如果說索引消耗的是空間和處理資源的話，並行額外付出是處理CPU協調成本。這些最佳化方法最好有統一的最佳化方案全域性考量和跟蹤，決不能各行其是，引起效能新問題；

ü 確定並行。並行處理是需要各種引數進行配合使用的，我們希望使用並行，就要保證實際執行的語句確實在進行並行處理。這要透過不斷的跟蹤執行計劃和處理過程來實現。

Oracle Parallel特性是一柄雙刃劍，要小心仔細對待。

Oracle並行操作——從序列到並行

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