在Oracle中,PARALLEL(并行)方式最大化调用计算机资源来成倍提高数据分析效率。

1. 用途

强行启用并行度来执行当前SQL。这个在Oracle 9i之后的版本可以使用,之前的版本现在没有环境进行测试。也就是说,加上这个说明,可以强行启用Oracle的多线程处理功能。举例的话,就像电脑装了多核的CPU,但大多情况下都不会完全多核同时启用(2核以上的比较明显),使用parallel说明,就会多核同时工作,来提高效率。
但本身启动这个功能,也是要消耗资源与性能的。所有,一般都会在返回记录数大于100万时使用,效果也会比较明显。

2. 语法

/*+parallel(table_short_name,cash_number)*/

这个可以加到insert、delete、update、select的后面来使用(和rule的用法差不多,有机会再分享rule的用法)

开启parallel功能的语句是:

alter session enable parallel dml;

这个语句是DML语句哦,如果在程序中用,用execute的方法打开。

===========================================================================================================================

一、 并行查询

并行查询允许将一个sql select语句划分为多个较小的查询,每个部分的查询并发地运行,然后将各个部分的结果组合起来,提供最终的结果,多用于全表扫描,索引全扫描等,大表的扫描和连接、创建大的索引、分区索引扫描、大批量插入更新和删除
 
1.    启用并行查询
SQL> ALTER TABLE T1 PARALLEL;
告知oracle,对T1启用parallel查询,但并行度要参照系统的资源负载状况来确定。
利用hints提示,启用并行,同时也可以告知明确的并行度,否则oracle自行决定启用的并行度,这些提示只对该sql语句有效。
SQL> select /*+ parallel(t1 8) */ count(*)from t1;
 
SQL> select degree from user_tables where table_name='T1';
DEGREE
--------------------
  DEFAULT
 
并行度为Default,其值由下面2个参数决定
SQL> show parameter cpu
 
NAME                                TYPE       VALUE
----------------------------------------------- ------------------------------
cpu_count                           integer    2
parallel_threads_per_cpu            integer    2
 
cpu_count表示cpu数
parallel_threads_per_cpu表示每个cpu允许的并行进程数
default情况下,并行数为cpu_count*parallel_threads_per_cpu
 
2.    取消并行设置
SQL> alter table t1 noparallel;
SQL> select degree from user_tables wheretable_name='T1';
 
DEGREE
----------------------------------------
        1
 
3.    数据字典视图
v$px_session
sid:各个并行会话的sid
qcsid:query coordinator sid,查询协调器sid
 
二、 并行dml
并行dml包括insert,update,delete,merge,在pdml期间,oracle可以使用多个并行执行服务器来执行insert,update,delete,merge,多个会话同时执行,同时每个会话(并发进程)都有自己的undo段,都是独立的一个事务,这些事务要么由pdml协调器进程提交,要么都rollback。
在一个有充足I/o带宽的多cpu主机中,对于大规模的dml,速度可能会有很大的提升,尤其是在大型的数据仓库环境中。
并行dml需要显示的启用
SQL> alter session enable parallel dml;
 
Disable并行dml
SQL> alter session disable parallel dml;
 
三、 并行ddl
并行ddl提供了dba使用全部机器资源的能力,常用的pddl有
create table as select ……
create index
alter index rebuild
alter table move
alter table split
在这些sql语句后面加上parallel子句

SQL> alter table t1 move parallel;
Table altered
SQL> create index T1_IDX on T1 (OWNER,OBJECT_TYPE)
 2   tablespace SYSTEM
3        parallel;
4        ;

并行的实现机制是: 首先,Oracle 会创建一个进程用于协调并行服务进程之间的信息传递,这个协调进程将需要操作的数据集(比如表的数据块)分割成很多部分,称为并行处理单元,然后并行协调进程给每个并行进程分配一个数据单元。比如有四个并行服务进程,他们就会同时处理各自分配的单元,当一个并行服务进程处理完毕后,协调进程就会给它们分配另外的单元,如此反复,直到表上的数据都处理完毕,最后协调进程负责将每个小的集合合并为一个大集合作为最终的执行结果,返回给用户。

并行处理的机制实际上就是把一个要扫描的数据集分成很多小数据集,Oracle 会启动几个并行服务进程同时处理这些小数据集,最后将这些结果汇总,作为最终的处理结果返回给用户。

这种数据并行处理方式在OLAP系统中非常有用,OLAP系统的表通常来说都是非常大,如果系统的CPU比较多,让所有的CPU共同来处理这些数据,效果就会比串行执行要高的多。

然而对于OLTP系统,通常来讲,并行并不合适,原因是OLTP系统上几乎在所有的SQL操作中,数据访问路劲基本上以索引访问为主,并且返回结果集非常小,这样的SQL 操作的处理速度一般非常快,不需要启用并行。

二. 并行处理的机制

当Oracle 数据库启动的时候,实例会根据初始化参数:

PARALLEL_MIN_SERVERS=n

的值来预先分配n个并行服务进程,当一条SQL 被CBO判断为需要并行执行时发出SQL的会话进程变成并行协助进程,它按照并行执行度的值来分配进程服务器进程。

首先协调进程会使用ORACLE 启动时根据参数: parallel_min_servers=n的值启动相应的并行服务进程,如果启动的并行服务器进程数不足以满足并行度要求的并行服务进程数,则并行协调进程将额外启动并行服务进程以提供更多的并行服务进程来满足执行的需求。 然后星星协调进程将要处理的对象划分成小数据片,分给并行服务进程处理;并行服务进程处理完毕后将结果发送给并行协调进程,然后由并行协调进程将处理结果汇总并发送给用户。

刚才讲述的是一个并行处理的基本流程。 实际上,在一个并行执行的过程中,还存在着并行服务进程之间的通信问题。

在一个并行服务进程需要做两件事情的时候,它会再启用一个进程来配和当前的进程完成一个工作,比如这样的一条SQL语句:

Select * from employees order by last_name;

假设employees表中last_name 列上没有索引,并且并行度为4,此时并行协调进程会分配4个并行服务进程对表employees进行全表扫描操作,因为需要对结果集进行排序,所以并行协调进程会额外启用4个并行服务进程,用于处理4个进程传送过来的数据,这新启用的用户处理传递过来数据的进程称为父进程,用户传出数据(最初的4个并行服务进程)成为子进程,这样整个并行处理过程就启用了8个并行服务进程。 其中每个单独的并行服务进程的行为叫作并行的内部操作,而并行服务进程之间的数据交流叫做并行的交互操作。

这也是有时我们发现并行服务进程数量是并行度的2倍,就是因为启动了并行服务父进程操作的缘故。

三. 读懂一个并行处理的执行计划

CREATE TABLE emp2 AS SELECT * FROM employees;

ALTER TABLE emp2 PARALLEL 2;

EXPLAIN PLAN FOR

SELECT SUM(salary) FROM emp2 GROUP BY department_id;

SELECT PLAN_TABLE_OUTPUT FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY());

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

| Id  | Operation                | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU) |    TQ  |IN-OUT| PQ Distrib |

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

|   0 | SELECT STATEMENT         |          |   107 |  2782 |     3 (34)  |        |      |            |

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

|   2 |   PX SEND QC (RANDOM)    | :TQ10001 |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,01 | P->S | QC (RAND)  |

|   3 |    HASH GROUP BY         |          |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,01 | PCWP |            |

|   4 |     PX RECEIVE           |          |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,01 | PCWP |            |

|   5 |      PX SEND HASH        | :TQ10000 |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,00 | P->P | HASH       |

|   6 |       HASH GROUP BY      |          |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,00 | PCWP |            |

|   7 |        PX BLOCK ITERATOR |          |   107 |  2782 |     2 (0)   |  Q1,00 | PCWP |            |

|   8 |         TABLE ACCESS FULL| EMP2     |   107 |  2782 |     2 (0)   |  Q1,00 | PCWP |            |

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

The table EMP2 is scanned in parallel by one set of slaves while the aggregation for the GROUP BY is done by the second set. The PX BLOCK ITERATOR row source represents the splitting up of the table EMP2 into pieces so as to divide the scan workload between the parallel scan slaves. The PX SEND and PX RECEIVE row sources represent the pipe that connects the two slave sets as rows flow up from the parallel scan, get repartitioned through the HASH table queue, and then read by and aggregated on the top slave set. The PX SEND QC row source represents the aggregated values being sent to the QC in random (RAND) order. The PX COORDINATOR row source represents the QC or Query Coordinator which controls and schedules the parallel plan appearing below it in the plan tree.

上面这段文字是从Oracle 联机文档上荡下来的。

http://download.oracle.com/docs/cd/E11882_01/server.112/e10821/ex_plan.htm#PFGRF94687

通过执行计划,我们来看一下它的执行步骤:

(1)并行服务进程对EMP2表进行全表扫描。

(2)并行服务进程以ITERATOR(迭代)方式访问数据块,也就是并行协调进程分给每个并行服务进程一个数据片,在这个数据片上,并行服务进程顺序地访问每个数据块(Iterator),所有的并行服务进程将扫描的数据块传给另一组并行服务进程(父进程)用于做Hash Group操作。

(3)并行服务父进程对子进程传递过来的数据做Hash Group操作。

(4)并行服务进程(子进程)将处理完的数据发送出去。

(5)并行服务进程(父进程)接收到处理过的数据。

(6)合并处理过的数据,按照随即的顺序发给并行协调进程(QC:Query Conordinator)。

(7)并行协调进程将处理结果发给用户。

当使用了并行执行,SQL的执行计划中就会多出一列:in-out。 该列帮助我们理解数据流的执行方法。 它的一些值的含义如下:

Parallel to Serial(P->S): 表示一个并行操作发送数据给一个串行操作,通常是并行incheng将数据发送给并行调度进程。

Parallel to Parallel(P->P):表示一个并行操作向另一个并行操作发送数据,疆场是两个从属进程之间的数据交流。

Parallel Combined with parent(PCWP): 同一个从属进程执行的并行操作,同时父操作也是并行的。

Parallel Combined with Child(PCWC): 同一个从属进程执行的并行操作,子操作也是并行的。

Serial to Parallel(S->P): 一个串行操作发送数据给并行操作,如果select 部分是串行操作,就会出现这个情况。

如何启用并行?

可以用hint、alter session或者设置对象并行属性三种方式设置启用并行。三种方式任意一种就可以使并行生效,如果多种方式同时存在的话,则优先级顺序是:hint -> alter session -> table/index degree。

1.  用途

强行启用并行度来执行当前SQL。这个在Oracle 9i之后的版本可以使用,之前的版本现在没有环境进行测试。也就是说,加上这个说明,可以强行启用Oracle的多线程处理功能。举例的话,就像电脑装了多核的CPU,但大多情况下都不会完全多核同时启用(2核以上的比较明显),使用parallel说明,就会多核同时工作,来提高效率。

但本身启动这个功能,也是要消耗资源与性能的。所有,一般都会在返回记录数大于100万时使用,效果也会比较明显。

2.  语法

/*+parallel(table_short_name,cash_number)*/

这个可以加到insert、delete、update、select的后面来使用(和rule的用法差不多,有机会再分享rule的用法)

开启parallel功能的语句是:

alter session enable parallel dml;

这个语句是DML语句哦,如果在程序中用,用execute的方法打开。

3.  实例说明

用ERP中的transaction来说明下吧。这个table记录了所有的transaction,而且每天数据量也算相对比较大的(根据企业自身业务量而定)。假设我们现在要查看对比去年一年当中每月的进、销情况,所以,一般都会写成:

select to_char(transaction_date,'yyyymm') txn_month,

sum(

decode(

sign(transaction_quantity),1,transaction_quantity,0
              )

) in_qty,

sum(

decode(

sign(transaction_quantity),-1,transaction_quantity,0
              )

) out_qty

from mtl_material_transactions mmt

where transaction_date >= add_months(

to_date(

to_char(sysdate,'yyyy')||'0101','yyyymmdd'),

-12)

and transaction_date <= add_months(

to_date(

to_char(sysdate,'yyyy')||'1231','yyyymmdd'),

-12)

group by to_char(transaction_date,'yyyymm')

这个SQL执行起来,如果transaction_date上面有加index的话,效率还算过的去;但如果没有加index的话,估计就会半个小时内都执行不出来。这是就可以在select 后面加上parallel说明。例如:
select /*+parallel(mmt,10)*/
       to_char(transaction_date,'yyyymm') txn_month,

...

这样的话,会大大提高执行效率。如果要将检索出来的结果insert到另一个表tmp_count_tab的话,也可以写成:
insert /*+parallel(t,10)*/
  into tmp_count_tab

(

txn_month,

in_qty,

out_qty

)

select /*+parallel(mmt,10)*/
       to_char(transaction_date,'yyyymm') txn_month,

...

插入的机制和检索机制差不多,所以,在insert后面加parallel也会加速的。关于insert机制,这里暂不说了。
Parallel后面的数字,越大,执行效率越高。不过,貌似跟server的配置还有oracle的配置有关,增大到一定值,效果就不明显了。所以,一般用8,10,12,16的比较常见。我试过用30,发现和16的效果一样。不过,数值越大,占用的资源也会相对增大的。如果是在一些package、function or procedure中写的话,还是不要写那么大,免得占用太多资源被DBA开K。

4.  Parallel也可以用于多表

多表的话,就是在第一后面,加入其他的就可以了。具体写法如下:

/*+parallel(t,10) (b,10)*/

5.  小结

关于执行效率,建议还是多按照index的方法来提高效果。Oracle有自带的explan road的方法,在执行之前,先看下执行计划路线,对写好的SQL tuned之后再执行。实在没办法了,再用parallel方法。Parallel比较邪恶,对开发者而言,不是好东西,会养成不好习惯,导致很多bad SQL不会暴漏,SQL Tuning的能力得不到提升。我有见过某些人create table后,从不create index或primary key,认为写SQL时加parallel就可以了。

==========================================================================================================================

Oracle Parallel Execution(并行执行)

关于Oracle 的并行执行,Oracle 官方文档有详细的说明:

Using Parallel Execution

http://download.oracle.com/docs/cd/E11882_01/server.112/e10837/parallel.htm#VLDBG010

This chapter covers tuning in a parallel execution environment and discusses the following topics:

  • Introduction to Parallel Execution
  • How Parallel Execution Works
  • Types of Parallelism
  • Initializing and Tuning Parameters for Parallel Execution
  • Tuning General Parameters for Parallel Execution
  • Monitoring Parallel Execution Performance
  • Miscellaneous Parallel Execution Tuning Tips

一.     并行(Parallel)和OLAP系统

并行的实现机制是: 首先,Oracle 会创建一个进程用于协调并行服务进程之间的信息传递,这个协调进程将需要操作的数据集(比如表的数据块)分割成很多部分,称为并行处理单元,然后并行协调进程给每个并行进程分配一个数据单元。比如有四个并行服务进程,他们就会同时处理各自分配的单元,当一个并行服务进程处理完毕后,协调进程就会给它们分配另外的单元,如此反复,直到表上的数据都处理完毕,最后协调进程负责将每个小的集合合并为一个大集合作为最终的执行结果,返回给用户。

并行处理的机制实际上就是把一个要扫描的数据集分成很多小数据集,Oracle 会启动几个并行服务进程同时处理这些小数据集,最后将这些结果汇总,作为最终的处理结果返回给用户。

这种数据并行处理方式在OLAP系统中非常有用,OLAP系统的表通常来说都是非常大,如果系统的CPU比较多,让所有的CPU共同来处理这些数据,效果就会比串行执行要高的多。

然而对于OLTP系统,通常来讲,并行并不合适,原因是OLTP系统上几乎在所有的SQL操作中,数据访问路劲基本上以索引访问为主,并且返回结果集非常小,这样的SQL 操作的处理速度一般非常快,不需要启用并行。

二. 并行处理的机制

当Oracle 数据库启动的时候,实例会根据初始化参数:

PARALLEL_MIN_SERVERS=n

的值来预先分配n个并行服务进程,当一条SQL 被CBO判断为需要并行执行时发出SQL的会话进程变成并行协助进程,它按照并行执行度的值来分配进程服务器进程。

首先协调进程会使用ORACLE 启动时根据参数: parallel_min_servers=n的值启动相应的并行服务进程,如果启动的并行服务器进程数不足以满足并行度要求的并行服务进程数,则并行协调进程将额外启动并行服务进程以提供更多的并行服务进程来满足执行的需求。 然后星星协调进程将要处理的对象划分成小数据片,分给并行服务进程处理;并行服务进程处理完毕后将结果发送给并行协调进程,然后由并行协调进程将处理结果汇总并发送给用户。

刚才讲述的是一个并行处理的基本流程。 实际上,在一个并行执行的过程中,还存在着并行服务进程之间的通信问题。

在一个并行服务进程需要做两件事情的时候,它会再启用一个进程来配和当前的进程完成一个工作,比如这样的一条SQL语句:

Select * from employees order by last_name;

假设employees表中last_name 列上没有索引,并且并行度为4,此时并行协调进程会分配4个并行服务进程对表employees进行全表扫描操作,因为需要对结果集进行排序,所以并行协调进程会额外启用4个并行服务进程,用于处理4个进程传送过来的数据,这新启用的用户处理传递过来数据的进程称为父进程,用户传出数据(最初的4个并行服务进程)成为子进程,这样整个并行处理过程就启用了8个并行服务进程。 其中每个单独的并行服务进程的行为叫作并行的内部操作,而并行服务进程之间的数据交流叫做并行的交互操作。

这也是有时我们发现并行服务进程数量是并行度的2倍,就是因为启动了并行服务父进程操作的缘故。

三. 读懂一个并行处理的执行计划

CREATE TABLE emp2 AS SELECT * FROM employees;

ALTER TABLE emp2 PARALLEL 2;

EXPLAIN PLAN FOR

SELECT SUM(salary) FROM emp2 GROUP BY department_id;

SELECT PLAN_TABLE_OUTPUT FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY());

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

| Id  | Operation                | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU) |    TQ  |IN-OUT| PQ Distrib |

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

|   0 | SELECT STATEMENT         |          |   107 |  2782 |     3 (34)  |        |      |            |

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

|   2 |   PX SEND QC (RANDOM)    | :TQ10001 |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,01 | P->S | QC (RAND)  |

|   3 |    HASH GROUP BY         |          |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,01 | PCWP |            |

|   4 |     PX RECEIVE           |          |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,01 | PCWP |            |

|   5 |      PX SEND HASH        | :TQ10000 |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,00 | P->P | HASH       |

|   6 |       HASH GROUP BY      |          |   107 |  2782 |     3 (34)  |  Q1,00 | PCWP |            |

|   7 |        PX BLOCK ITERATOR |          |   107 |  2782 |     2 (0)   |  Q1,00 | PCWP |            |

|   8 |         TABLE ACCESS FULL| EMP2     |   107 |  2782 |     2 (0)   |  Q1,00 | PCWP |            |

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

The table EMP2 is scanned in parallel by one set of slaves while the aggregation for the GROUP BY is done by the second set. The PX BLOCK ITERATOR row source represents the splitting up of the table EMP2 into pieces so as to divide the scan workload between the parallel scan slaves. The PX SEND and PX RECEIVE row sources represent the pipe that connects the two slave sets as rows flow up from the parallel scan, get repartitioned through the HASH table queue, and then read by and aggregated on the top slave set. The PX SEND QC row source represents the aggregated values being sent to the QC in random (RAND) order. The PX COORDINATOR row source represents the QC or Query Coordinator which controls and schedules the parallel plan appearing below it in the plan tree.

上面这段文字是从Oracle 联机文档上荡下来的。

http://download.oracle.com/docs/cd/E11882_01/server.112/e10821/ex_plan.htm#PFGRF94687

通过执行计划,我们来看一下它的执行步骤:

(1)并行服务进程对EMP2表进行全表扫描。

(2)并行服务进程以ITERATOR(迭代)方式访问数据块,也就是并行协调进程分给每个并行服务进程一个数据片,在这个数据片上,并行服务进程顺序地访问每个数据块(Iterator),所有的并行服务进程将扫描的数据块传给另一组并行服务进程(父进程)用于做Hash Group操作。

(3)并行服务父进程对子进程传递过来的数据做Hash Group操作。

(4)并行服务进程(子进程)将处理完的数据发送出去。

(5)并行服务进程(父进程)接收到处理过的数据。

(6)合并处理过的数据,按照随即的顺序发给并行协调进程(QC:Query Conordinator)。

(7)并行协调进程将处理结果发给用户。

当使用了并行执行,SQL的执行计划中就会多出一列:in-out。 该列帮助我们理解数据流的执行方法。 它的一些值的含义如下:

Parallel to Serial(P->S): 表示一个并行操作发送数据给一个串行操作,通常是并行incheng将数据发送给并行调度进程。

Parallel to Parallel(P->P):表示一个并行操作向另一个并行操作发送数据,疆场是两个从属进程之间的数据交流。

Parallel Combined with parent(PCWP): 同一个从属进程执行的并行操作,同时父操作也是并行的。

Parallel Combined with Child(PCWC): 同一个从属进程执行的并行操作,子操作也是并行的。

Serial to Parallel(S->P): 一个串行操作发送数据给并行操作,如果select 部分是串行操作,就会出现这个情况。

四.并行执行等待事件

在做并行执行方面的性能优化的时候,可能会遇到如下等待时间:

PX Deq Credit: send blkd

这是一个有并行环境的数据库中,从statspack 或者AWR中经常可以看到的等待事件。 在Oracle 9i 里面, 这个等待时间被列入空闲等待。 关于等待时间参考:

Oracle 常见的33个等待事件

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/12/5807800.aspx

一般来说空闲等待可以忽略它,但是实际上空闲等待也是需要关注的,因为一个空闲的等待,它反映的是另外的资源已经超负荷运行了。 基于这个原因,在Oracle 10g里已经把PX Deq Credit: send blkd等待时间不在视为空闲等待,而是列入了Others 等待事件范围。

PX Deq Credit: send blkd 等待事件的意思是: 当并行服务进程向并行协调进程QC(也可能是上一层的并行服务进程)发送消息时,同一时间只有一个并行服务进程可以向上层进程发送消息,这时候如果有其他的并行服务进程也要发送消息,就只能等待了。 知道获得一个发送消息的信用信息(Credit),这时候会触发这个等待事件,这个等待事件的超时时间为2秒钟。

如果我们启动了太多的并行进程,实际上系统资源(CPU)或者QC 无法即时处理并行服务发送的数据,那么等待将不可避免。 对于这种情况,我们就需要降低并行处理的并行度。

当出现PX Deq Credit:send blkd等待的时间很长时,我们可以通过平均等待时间来判断等待事件是不是下层的并行服务进程空闲造成的。该等待事件的超时时间是2秒,如果平均等待时间也差不多是2秒,就说明是下层的并行进程“无事所做”,处于空闲状态。 如果和2秒的差距很大,就说明不是下层并行服务超时导致的空闲等待,而是并行服务之间的竞争导致的,因为这个平均等待事件非常短,说明并行服务进程在很短时间的等待之后就可以获取资源来处理数据。

所以对于非下层的并行进程造成的等待,解决的方法就是降低每个并行执行的并行度,比如对象(表,索引)上预设的并行度或者查询Hint 指定的并行度。

五. 并行执行的使用范围

Oracle的并行技术在下面的场景中可以使用:

(1)       Parallel Query(并行查询)

(2)       Parallel DDL(并行DDL操作,如建表,建索引等)

(3)       Parallel DML(并行DML操作,如insert,update,delete等)

5.1 并行查询

并行查询可以在查询语句,子查询语句中使用,但是不可以使用在一个远程引用的对象上(如DBLINK)。

一个查询能够并行执行,需要满足一下条件:

(1)       SQL语句中有Hint提示,比如Parallel 或者 Parallel_index.

(2)       SQL语句中引用的对象被设置了并行属性。

(3)       多表关联中,至少有一个表执行全表扫描(Full table scan)或者跨分区的Index range SCAN。

如: select  /*+parallel(t 4) * from t;

5.2 并行DDL 操作

5.2.1 表操作的并行执行

以下表操作可以使用并行执行:

CREATE TABLE … AS SELECT

ALTER TABLE … move partition

Alter table … split partition

Alter table … coalesce partition

DDL操作,我们可以通过trace 文件来查看它的执行过程。

示例:

查看当前的trace 文件:

/* Formatted on 2010/8/31 23:33:00 (QP5 v5.115.810.9015) */

SELECT      u_dump.VALUE

|| '/'

|| db_name.VALUE

|| '_ora_'

|| v$process.spid

|| NVL2 (v$process.traceid, '_' || v$process.traceid, NULL)

|| '.trc'

"Trace File"

FROM            v$parameter u_dump

CROSS JOIN

v$parameter db_name

CROSS JOIN

v$process

JOIN

v$session

ON v$process.addr = v$session.paddr

WHERE       u_dump.name = 'user_dump_dest'

AND db_name.name = 'db_name'

AND v$session.audsid = SYS_CONTEXT ('userenv', 'sessionid');

Trace File

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

d:/app/administrator/diag/rdbms/orcl/orcl/trace/orcl_ora_5836.trc

d:/app/administrator/diag/rdbms/orcl/orcl/trace/orcl_ora_3048.trc

SQL> alter session set events '10046 trace name context forever,level 12';

会话已更改。

SQL> create table 怀宁 parallel 4 as select * from dba_objects;

表已创建。

SQL> alter session set events '10046 trace name context off' ;

会话已更改。

这里用到了ORACLE的event 时间。 10046事件是用来跟踪SQL语句的。开启事件后,相关的信息会写道trace 文件中,这也是之前我们查看trace 文件名的原因。 关于event事件,参考我的blog:

Oracle 跟踪事件 set event

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2009/12/13/4977827.aspx

有了trace文件, 我们可以用tkprof 工具,来查看trace 文件的内容。 关于tkprof 工具介绍,参考blog:

使用 Tkprof 分析 ORACLE 跟踪文件

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/05/29/5632003.aspx

进入trace 目录,用tkprof命令生成txt 文件,然后查看txt 文件。

d:/app/Administrator/diag/rdbms/orcl/orcl/trace>tkprof orcl_ora_3048.trc 安庆.txt sys=no

TKPROF: Release 11.2.0.1.0 - Development on 星期二 8月 31 23:45:25 2010

Copyright (c) 1982, 2009, Oracle and/or its affiliates.  All rights reserved.

d:/app/Administrator/diag/rdbms/orcl/orcl/trace>

5.2.2 创建索引的并行执行

创建索引时使用并行方式在系统资源充足的时候会使性能得到很大的提高,特别是在OLAP系统上对一些很大的表创建索引时更是如此。 以下的创建和更改索引的操作都可以使用并行:

Create index

Alter index … rebuild

Alter index … rebuild partition

Alter index … split partition

一个简单的语法:create index t_ind on t(id) parallel 4;

监控这个过程和5.2.1 中表一样,需要通过10046事件。 这里就不多说了。

有关减少创建时间方法,参考blog:

如何加快建 index 索引 的时间

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/07/11/5664019.aspx

 

总结:

使用并行方式,不论是创建表,修改表,创建索引,重建索引,他们的机制都是一样的,那就是Oracle 给每个并行服务进程分配一块空间,每个进程在自己的空间里处理数据,最后将处理完毕的数据汇总,完成SQL的操作。

5.3 并行DML 操作

Oracle 可以对DML操作使用并行执行,但是有很多限制。 如果我们要让DML 操作使用并行执行,必须显示地在会话里执行如下命令:

SQL> alter session enable parallel dml;

会话已更改。

只有执行了这个操作,Oracle 才会对之后符合并行条件的DML操作并行执行,如果没有这个设定,即使SQL中指定了并行执行,Oracle也会忽略它。

5.3.1 delete,update和merge 操作

Oracle 对Delete,update,merge的操作限制在,只有操作的对象是分区表示,Oracle 才会启动并行操作。原因在于,对于分区表,Oracle 会对每个分区启用一个并行服务进程同时进行数据处理,这对于非分区表来说是没有意义的。

5.3.2 Insert 的并行操作

实际上只有对于insert into … select … 这样的SQL语句启用并行才有意义。 对于insert into .. values… 并行没有意义,因为这条语句本身就是一个单条记录的操作。

Insert 并行常用的语法是:

Insert /*+parallel(t 2) */ into t select /*+parallel(t1 2) */ * from t1;

这条SQL 语句中,可以让两个操作insert 和select 分别使用并行,这两个并行是相互独立,互补干涉的,也可以单独使用其中的一个并行。

六. 并行执行的设定

6.1 并行相关的初始话参数

6.1.1 parallel_min_servers=n

在初始化参数中设置了这个值,Oracle 在启动的时候就会预先启动N个并行服务进程,当SQL执行并行操作时,并行协调进程首先根据并行度的值,在当前已经启动的并行服务中条用n个并行服务进程,当并行度大于n时,Oracle将启动额外的并行服务进程以满足并行度要求的并行服务进程数量。

6.1.2 parallel_max_servers=n

如果并行度的值大于parallel_min_servers或者当前可用的并行服务进程不能满足SQL的并行执行要求,Oracle将额外创建新的并行服务进程,当前实例总共启动的并行服务进程不能超过这个参数的设定值。

6.1.3 parallel_adaptive_multi_user=true|false

Oracle 10g R2下,并行执行默认是启用的。 这个参数的默认值为true,它让Oracle根据SQL执行时系统的负载情况,动态地调整SQL的并行度,以取得最好的SQL    执行性能。

6.1.4 parallel_min_percent

这个参数指定并行执行时,申请并行服务进程的最小值,它是一个百分比,比如我们设定这个值为50. 当一个SQL需要申请20个并行进程时,如果当前并行服务进程不足,按照这个参数的要求,这个SQL比如申请到20*50%=10个并行服务进程,如果不能够申请到这个数量的并行服务,SQL 将报出一个ORA-12827的错误。

当这个值设为Null时,表示所有的SQL在做并行执行时,至少要获得两个并行服务进程。

6.2 并行度的设定

并行度可以通过以下三种方式来设定:

(1)使用Hint 指定并行度。

(2)使用alter session force parallel 设定并行度。

(3)使用SQL中引用的表或者索引上设定的并行度,原则上Oracle 使用这些对象中并行度最高的那个值作为当前执行的并行度。

示例:

SQL>Select /*+parallel(t 4) */ count(*) from t;

SQL>Alter table t parallel 4;

SQL>Alter session force parallel query parallel 4;

Oracle 默认并行度计算方式:

(1)Oracle 根据CPU的个数,RAC实例的个数以及参数parallel_threads_per_cpu的值,计算出一个并行度。

(2)对于并行访问分区操作,取需要访问的分区数为并行度。

并行度的优先级别从高到低:

Hint->alter session force parallel->表,索引上的设定-> 系统参数

实际上,并行只有才系统资源比较充足的情况下,才会取得很好的性能,如果系统负担很重,不恰当的设置并行,反而会使性能大幅下降。

七. 直接加载

在执行数据插入或者数据加载的时候,可以通过append hint的方式进行数据的直接加载。

在insert 的SQL中使用APPEND,如:

Insert /*+append */ into t select * from t1;

还可以在SQL*LOADER里面使用直接加载:

Sqlldr userid=user/pwd control=load.ctl direct=true

Oracle 执行直接加载时,数据直接追加到数据段的最后,不需要花费时间在段中需找空间,数据不经过data buffer直接写到数据文件中,效率要比传统的加载方式高。

示例:

SQL> create table t as select * from user_tables;

表已创建。

SQL> select segment_name,extent_id,bytes from user_extents where segment_name='T';

SEGMENT_NA  EXTENT_ID      BYTES

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

T                   0      65536

T                   1      65536

T                   2      65536

T                   3      65536

T                   4      65536

这里我们创建了一张表,分配了5个extents。

SQL> delete from t;

已删除979行。

SQL> select segment_name,extent_id,bytes from user_extents where segment_name='T';

SEGMENT_NA  EXTENT_ID      BYTES

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

T                   0      65536

T                   1      65536

T                   2      65536

T                   3      65536

T                   4      65536

这里删除了表里的数据,但是查询,依然占据5个extents。因为delete不会收缩表空间,不能降低高水位。

SQL> insert into t select * from user_tables;

已创建980行。

SQL> commit;

提交完成。

SQL> select segment_name,extent_id,bytes from user_extents where segment_name='T';

SEGMENT_NA  EXTENT_ID      BYTES

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

T                   0      65536

T                   1      65536

T                   2      65536

T                   3      65536

T                   4      65536

用传统方式插入,数据被分配到已有的空闲空间里。

SQL> delete from t;

已删除980行。

SQL> commit;

提交完成。

SQL> select segment_name,extent_id,bytes from user_extents where segment_name='T';

SEGMENT_NA  EXTENT_ID      BYTES

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

T                   0      65536

T                   1      65536

T                   2      65536

T                   3      65536

T                   4      65536

删除数据,用append直接插入看一下。

SQL> insert /*+append */ into t select * from user_tables;

已创建980行。

SQL> commit;

提交完成。

SQL> select segment_name,extent_id,bytes from user_extents where segment_name='T';

SEGMENT_NA  EXTENT_ID      BYTES

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

T                   0      65536

T                   1      65536

T                   2      65536

T                   3      65536

T                   4      65536

T                   5      65536

T                   6      65536

T                   7      65536

T                   8      65536

T                   9      65536

已选择10行。

从结果可以看出,直接加载方式时,虽然表中有很多空的数据块,Oracle 仍然会额外的分配4个extent用于直接加载数据。

直接加载的数据放在表的高水位(High water Mark:hwm)以上,当直接加载完成后,Oracle 将表的高水位线移到新加入的数据之后,这样新的数据就可以被用户使用了。

Oracle 高水位(HWM)

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2009/10/22/4707900.aspx

7.1 直接加载和REDO

直接加载在logging模式下,与传统加载方式产生的redo 日志差别不大,因为当一个表有logging属性时,即使使用直接加载,所有改变的数据依然要产生redo,实际上是所有修改的数据块全部记录redo,以便于以后的恢复,这时候直接加载并没有太大的优势。

直接加载最常见的是和nologging一起使用,这时候可以有效地减少redo 的生成量。 注意的是,在这种情况下,直接加载的数据块是不产生redo的,只有一些其他改变的数据产生一些redo,比如表空间分配需要修改字典表或者修改段头数据块,这些修改会产生少量的redo。

实际上,对于nologging 方式的直接加载,undo 的数据量也产生的很少,因为直接加载的数据并不会在回滚段中记录,这些记录位于高水位之上,在事务提交之前,对于其他用户来说是不可见的,所以不需要产生undo,事务提交时,Oracle 将表的高水位线移到新的数据之后,如果事务回滚,只需要保持高水位线不动即可,就好像什么都没有发生一样。

注意,由于在nologging模式下,redo 不记录数据修改的信息,所以直接加载完后,需要立即进行相关的备份操作,因为这些数据没有记录在归档日志中,一旦数据损坏,只能用备份来恢复,而不能使用归档恢复。

Logging模式下示例:

SQL> set autot trace stat;

SQL> insert /*+append */ into t select * from user_tables;

已创建980行。

统计信息

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

132  recursive calls

87  db block gets

8967  consistent gets

0  physical reads

286572  redo size

911  bytes sent via SQL*Net to client

1017  bytes received via SQL*Net from client

4  SQL*Net roundtrips to/from client

2  sorts (memory)

0  sorts (disk)

980  rows processed

SQL> rollback;

回退已完成。

SQL> insert into t select * from user_tables;

已创建980行。

统计信息

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

0  recursive calls

144  db block gets

9027  consistent gets

0  physical reads

267448  redo size

927  bytes sent via SQL*Net to client

1004  bytes received via SQL*Net from client

4  SQL*Net roundtrips to/from client

2  sorts (memory)

0  sorts (disk)

980  rows processed

Nologging模式下示例:

SQL> alter table t nologging;

表已更改。

SQL> insert into t select * from user_tables;

已创建980行。

统计信息

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

239  recursive calls

132  db block gets

9061  consistent gets

0  physical reads

262896  redo size

927  bytes sent via SQL*Net to client

1004  bytes received via SQL*Net from client

4  SQL*Net roundtrips to/from client

7  sorts (memory)

0  sorts (disk)

980  rows processed

SQL> rollback;

回退已完成。

SQL> insert /*+append */ into t select * from user_tables;

已创建980行。

统计信息

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

8  recursive calls

40  db block gets

8938  consistent gets

0  physical reads

340  redo size  -- redo 减少很多

911  bytes sent via SQL*Net to client

1017  bytes received via SQL*Net from client

4  SQL*Net roundtrips to/from client

2  sorts (memory)

0  sorts (disk)

980  rows processed

这部分内容也可参考Blog:

Oracle DML NOLOGGING

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/07/11/5701596.aspx

7.2 直接加载和索引

如果直接加载的表上有索引,Oracle不会像加载数据的方式那样来处理索引的数据,但是它同样需要维护一个索引,这个成本很高,同时会生成很多的redo。

所以当使用直接加载时,通常是针对一些数据量非常大的表。如果这些表存在索引,将会带来很大的性能影响,这时可以考虑先将索引disable或者drop掉,等加载数据后,之后在重新建立索引。

nologging示例:

SQL> insert /*+append */ into t select * from user_tables;

已创建980行。

统计信息

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

0  recursive calls

40  db block gets

8936  consistent gets

0  physical reads

384  redo size

911  bytes sent via SQL*Net to client

1017  bytes received via SQL*Net from client

4  SQL*Net roundtrips to/from client

2  sorts (memory)

0  sorts (disk)

980  rows processed

SQL> rollback;

回退已完成。

SQL> create index t_ind on t(table_name);

索引已创建。

SQL> insert /*+append */ into t select * from user_tables;

已创建980行。

统计信息

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

40  recursive calls

170  db block gets

8955  consistent gets

4  physical reads

149424  redo size

911  bytes sent via SQL*Net to client

1017  bytes received via SQL*Net from client

4  SQL*Net roundtrips to/from client

3  sorts (memory)

0  sorts (disk)

980  rows processed

SQL> rollback;

回退已完成。

SQL> insert  into t select * from user_tables;

已创建980行。

统计信息

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

8  recursive calls

828  db block gets

9037  consistent gets

0  physical reads

382832  redo size

927  bytes sent via SQL*Net to client

1005  bytes received via SQL*Net from client

4  SQL*Net roundtrips to/from client

2  sorts (memory)

0  sorts (disk)

980  rows processed

SQL> rollback;

回退已完成。

7.3 直接加载和并行

直接加载可以和并行执行一同使用,这样可以并行地向表中插入数据。 如:

SQL>alter session enable parallel dml;  -- 这里必须显示的申明

SQL>insert /*+append parallel(t,2) */ into t select * from t1;

SQL>insert /*+append */ into t select * from t1;

注:在对insert 使用并行时,Oracle自动使用直接加载的方式进行数据加载,所以在这种情况下append是可以省略的。

当使用并行加载时,Oracle 会按照并行度启动相应数量的并行服务进程,像串行执行的直接加载的方式一样,每个并行服务进程都单独分配额外的空间用于加载数据,实际上Oracle 为每个并行服务进程分配了一个临时段,每个并行服务进程将数据首先加载到各自的临时段上,当所有的并行进程执行完毕后,将各自的数据块合并到一起,放到高水位之后,如果事务提交,则将高水位移到新加载的数据之后。

7.4 直接加载和SQL*LOADER

在SQL*LOADER中也可以使用直接加载,它比传统方式效率更高,因为它绕开了SQL的解析和数据缓冲区,直接将数据加载到数据文件,这对OLAP或者数据仓库系统非常有用。

指定加载:

Sqlldr userid=user/pwd control=control.ctl direct=true

指定并行和加载:

Sqlldr userid=user/pwd control=control.ctl direct=true parallel=true

SQL*LOADER直接加载对索引的影响:

(1)索引为非约束性,直接加载可以在加载完毕后维护索引的完整性。

(2)索引为约束性索引,比如主键,直接加载仍然会将数据加载入库,但是会将索引置为unusable.

如果使用SQL*LOADER的并行直接加载选项,并且表上有索引,将导致加载失败,这是我们可以在sqlloader中指定skip_index_maintenance=true, 来允许加载完成,但是索引状态会变成unusable,需要手工rebuild.

关于SQL*LOADER的更多内容,参考blog:

Oracle SQL Loader

http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2009/10/16/4674063.aspx

zhaizi:ttp://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/5854583

=========================================================================================================================

Oracle并行FAQ

关于Oracle并行的一些简单小结。

Ø 什么是并行?

并行是Oracle为了提高大数据量的运算效率而提供多进程协作技术,它可以让多个CPU同时处理一个计算任务,充分使用系统资源,提高计算效率。

Ø 什么操作支持并行?

大部分的DML(insert/update/delete/merge)、DDL、Query都支持并行操作。

Ø 什么情况下需要启用并行?

并不是所有的SQL都应该使用并行。要使用并行需满足以下两个条件,否则结果可能适得其反:

1) 机器有充分的空闲资源(CPU、内存等)

2) 参与运算的数据量大。在当前系统初定于参与运算数据量大于10GB或者SQL运行时间超过30分钟可考虑使用并行。

Ø 如何启用并行?

可以用hint、alter session或者设置对象并行属性三种方式设置启用并行。三种方式任意一种就可以使并行生效,如果多种方式同时存在的话,则优先级顺序是:hint -> alter session -> table/index degree。

 

hint

alter session

table/index degree

Query

select /*+ parallel(a,8) */count(1) from table_name a;

alter session force query parallel 8;

select count(1) from table_name a;

alter table table_name parallel 8;

select count(1) from table_name a;

DML

默认情况下,parallel dml是禁用的,需要先用alter session启用:

alter session enable parallel dml;

update /*+ parallel(a,8) */ table_name a set col1=1;

alter session force parallel dml parallel 8;

update table_name a set col1=1;

alter session enable parallel dml;

alter table table_name parallel 8;

update table_name a set col1=1;

以上三步缺一不可。

DDL

alter session force parallel ddl parallel 8;

create table table_name as select * from ……

create table table_name parallel 8 as select * from ……

create index index_name …… parallel 8;

注意:

1) 上述的alter session enable只是表示让当前会话支持并行,最终并行需要通过hint或者table/index degree来实现;而alter session force表示强制并行,无需hint等配合使用。

2) 建议在hint或者alter session中控制并行,不要通过修改表或者索引的属性(degree)来控制。在查询频繁的情况下,把表或者索引的并行度改大可能会导致严重的性能问题。

Ø 对于insert ……select ……如何设置并行?

insert……select….包含两个部分,query和dml,可以为这两个部分分别设置并行度。因为insert操作是dml,因此还需要通过alter session方式把pdml启用,如:

alter session enable parallel dml;

insert /*+ append parallel(a,4) */ into table_a a

select /*+ parallel(b,8) */ * from table_b b where ……;

Ø 在存储过程/包中如何启用并行?

参考上文所述。唯一的区别是如果需要执行alter session,则需要用动态语句执行,如:

execute immediate ‘alter session enable parallel dml’;

Ø 并行度该设置多大?

一般来说,并行度越大SQL的执行效率越高,但是不建议设置超过CPU核数的并行度。在当前的RAC中,考虑到同时会有多个任务在跑,为了不影响其他任务,并行度需要严格控制在32个以下,一般的建议值是8和16。

另外,建议并行度设置为2的n次方,如2/4/8/16/32等。

Ø 既有DML又有query的SQL如何设置并行度?如insert …..select…..

1) 如果写入量大,则在insert上加并行会明显提升性能;否则在insert上加并行基本没有什么意义。如:

insert into t(game_name,num) select game_name,count(1) cnt from popt_total_login_all_his group by game_name;

这种SQL主要瓶颈在查询上,写入量很少,因此只需要在查询部分设置并行即可。

2) 如果查询量大,则在查询上加并行会明显提升性能;

3) 如果写入和查询量都大,则在两个部分都要加并行,不要让其中一方成为瓶颈。

总结起来就是:瓶颈在部分,就在这部分上加并行;如果都有瓶颈,则都加并行。

对于pdml,建议:

1) 由于并行dml有诸多限制和弊端,因此在写入量不大的情况下,尽量不启用并行dml。

2) insert和query的并行度不一定要一致,可根据实际调整,一般设置query并行度大于等于insert并行度。并行度最好设置为2的n次方。

3) 并行度不要设置超过CPU的个数

Ø 如何查询并行是否起作用?

1) 在SQL执行的时候,在PL/SQL DEV看是否有多个活动会话执行一个SQL

2) SQL执行完了以后,在同一个会话查询v$pq_sesstat

SQL> select * from v$pq_sesstat;

STATISTIC LAST_QUERY SESSION_TOTAL

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

Queries Parallelized 1 1

DML Parallelized 0 0

DDL Parallelized 0 0

上面的结果中,如果last_query有非0的值,表示并行起作用了。

其他方法先不告诉你了……

 Ø 如何控制并行度?

可以用hint、alter session以及table/index degree指定并行度,详细请参考上文【如何启用并行】部分。

 Ø 如何跨实例并行?

在当前的RAC环境,为了减少cache fusion,提高效率,默认情况把SQL并行限制在同一个节点执行。如果有超超大的SQL需要多个节点同时并行,则可以用如下语句来控制并行可跨越的实例:

alter session set parallel_instance_group=dw; --可跨越4个节点

alter session set parallel_instance_group=dw1; --限制在节点1执行

alter session set parallel_instance_group=dw12; --限制在节点1和2执行

alter session set parallel_instance_group=dw124; --限制在节点1/2/4三个节点执行

以此类推。

原则上不允许跨实例并行,如果必须跨实例,则使用前需征得DBA同意。

 Ø 为什么我的SQL达不到我设定的并行度?

并行度受以下(不限于)条件限制:

1) 系统的session、process参数的设定(一般不会超过)

2) parallel_max_serversx限制。这个限定目前是256,意味着一个节点最多启动256个并行从属进程。在多用户多SQL同时执行的情况下,很容易达到这个上限。

3) 对于个人用户,当前最多只允许4个或者10个连接同时访问数据库。这意味着个人用户下,并行度不能超过4或者10。(systemuser等程序账号不在此限制范围之内)

 Ø 并行有什么弊端?

1) 并行dml会浪费空间,并行度越高,浪费越厉害

2) 被并行dml影响的表需要提交或者回滚后才能被后续的SQL使用,否则会报错,这可能会影响事务的一致性。

3) 并行容易触发异常或者bug,降低系统和程序的稳定性

================================================================================================================

一、Parallel

在Oracle中,PARALLEL(并行)方式最大化调用计算机资源来成倍提高数据分析效率。

1. 用途

强行启用并行度来执行当前SQL。这个在Oracle 9i之后的版本可以使用,之前的版本现在没有环境进行测试。也就是说,加上这个说明,可以强行启用Oracle的多线程处理功能。举例的话,就像电脑装了多核的CPU,但大多情况下都不会完全多核同时启用(2核以上的比较明显),使用parallel说明,就会多核同时工作,来提高效率。
但本身启动这个功能,也是要消耗资源与性能的。所有,一般都会在返回记录数大于100万时使用,效果也会比较明显。

2. 语法

/*+parallel(table_short_name,cash_number)*/

这个可以加到insert、delete、update、select的后面来使用(和rule的用法差不多,有机会再分享rule的用法)

开启parallel功能的语句是:

alter session enable parallel dml;

这个语句是DML语句哦,如果在程序中用,用execute的方法打开。

===========================================================================================================================

一、 并行查询

并行查询允许将一个sql select语句划分为多个较小的查询,每个部分的查询并发地运行,然后将各个部分的结果组合起来,提供最终的结果,多用于全表扫描,索引全扫描等,大表的扫描和连接、创建大的索引、分区索引扫描、大批量插入更新和删除
 
1.    启用并行查询
SQL> ALTER TABLE T1 PARALLEL;
告知oracle,对T1启用parallel查询,但并行度要参照系统的资源负载状况来确定。
利用hints提示,启用并行,同时也可以告知明确的并行度,否则oracle自行决定启用的并行度,这些提示只对该sql语句有效。
SQL> select /*+ parallel(t1 8) */ count(*)from t1;
 
SQL> select degree from user_tables where table_name='T1';
DEGREE
--------------------
  DEFAULT
 
并行度为Default,其值由下面2个参数决定
SQL> show parameter cpu
 
NAME                                TYPE       VALUE
----------------------------------------------- ------------------------------
cpu_count                           integer    2
parallel_threads_per_cpu            integer    2
 
cpu_count表示cpu数
parallel_threads_per_cpu表示每个cpu允许的并行进程数
default情况下,并行数为cpu_count*parallel_threads_per_cpu
 
2.    取消并行设置
SQL> alter table t1 noparallel;
SQL> select degree from user_tables wheretable_name='T1';
 
DEGREE
----------------------------------------
        1
 
3.    数据字典视图
v$px_session
sid:各个并行会话的sid
qcsid:query coordinator sid,查询协调器sid
 
二、 并行dml
并行dml包括insert,update,delete,merge,在pdml期间,oracle可以使用多个并行执行服务器来执行insert,update,delete,merge,多个会话同时执行,同时每个会话(并发进程)都有自己的undo段,都是独立的一个事务,这些事务要么由pdml协调器进程提交,要么都rollback。
在一个有充足I/o带宽的多cpu主机中,对于大规模的dml,速度可能会有很大的提升,尤其是在大型的数据仓库环境中。
并行dml需要显示的启用
SQL> alter session enable parallel dml;
 
Disable并行dml
SQL> alter session disable parallel dml;
 
三、 并行ddl
并行ddl提供了dba使用全部机器资源的能力,常用的pddl有
create table as select ……
create index
alter index rebuild
alter table move
alter table split
在这些sql语句后面加上parallel子句

SQL> alter table t1 move parallel;
Table altered
SQL> create index T1_IDX on T1 (OWNER,OBJECT_TYPE)
 2   tablespace SYSTEM
3        parallel;
4        ;

1.  用途

强行启用并行度来执行当前SQL。这个在Oracle 9i之后的版本可以使用,之前的版本现在没有环境进行测试。也就是说,加上这个说明,可以强行启用Oracle的多线程处理功能。举例的话,就像电脑装了多核的CPU,但大多情况下都不会完全多核同时启用(2核以上的比较明显),使用parallel说明,就会多核同时工作,来提高效率。

但本身启动这个功能,也是要消耗资源与性能的。所有,一般都会在返回记录数大于100万时使用,效果也会比较明显。

2.  语法

/*+parallel(table_short_name,cash_number)*/

这个可以加到insert、delete、update、select的后面来使用(和rule的用法差不多,有机会再分享rule的用法)

开启parallel功能的语句是:

alter session enable parallel dml;

这个语句是DML语句哦,如果在程序中用,用execute的方法打开。

4.  Parallel也可以用于多表

多表的话,就是在第一后面,加入其他的就可以了。具体写法如下:

/*+parallel(t,10) (b,10)*/

5.  小结

关于执行效率,建议还是多按照index的方法来提高效果。Oracle有自带的explan road的方法,在执行之前,先看下执行计划路线,对写好的SQL tuned之后再执行。实在没办法了,再用parallel方法。Parallel比较邪恶,对开发者而言,不是好东西,会养成不好习惯,导致很多bad SQL不会暴漏,SQL Tuning的能力得不到提升。我有见过某些人create table后,从不create index或primary key,认为写SQL时加parallel就可以了。

     
       
       
       

注意:

1) 上述的alter session enable只是表示让当前会话支持并行,最终并行需要通过hint或者table/index degree来实现;而alter session force表示强制并行,无需hint等配合使用。

2) 建议在hint或者alter session中控制并行,不要通过修改表或者索引的属性(degree)来控制。在查询频繁的情况下,把表或者索引的并行度改大可能会导致严重的性能问题。

Ø 对于insert ……select ……如何设置并行?

insert……select….包含两个部分,query和dml,可以为这两个部分分别设置并行度。因为insert操作是dml,因此还需要通过alter session方式把pdml启用,如:

alter session enable parallel dml;

insert /*+ append parallel(a,4) */ into table_a a

select /*+ parallel(b,8) */ * from table_b b where ……;

Ø 在存储过程/包中如何启用并行?

参考上文所述。唯一的区别是如果需要执行alter session,则需要用动态语句执行,如:

execute immediate ‘alter session enable parallel dml’;

Ø 并行度该设置多大?

一般来说,并行度越大SQL的执行效率越高,但是不建议设置超过CPU核数的并行度。在当前的RAC中,考虑到同时会有多个任务在跑,为了不影响其他任务,并行度需要严格控制在32个以下,一般的建议值是8和16。

另外,建议并行度设置为2的n次方,如2/4/8/16/32等。

Ø 既有DML又有query的SQL如何设置并行度?如insert …..select…..

1) 如果写入量大,则在insert上加并行会明显提升性能;否则在insert上加并行基本没有什么意义。如:

insert into t(game_name,num) select game_name,count(1) cnt from popt_total_login_all_his group by game_name;

这种SQL主要瓶颈在查询上,写入量很少,因此只需要在查询部分设置并行即可。

2) 如果查询量大,则在查询上加并行会明显提升性能;

3) 如果写入和查询量都大,则在两个部分都要加并行,不要让其中一方成为瓶颈。

总结起来就是:瓶颈在部分,就在这部分上加并行;如果都有瓶颈,则都加并行。

对于pdml,建议:

1) 由于并行dml有诸多限制和弊端,因此在写入量不大的情况下,尽量不启用并行dml。

2) insert和query的并行度不一定要一致,可根据实际调整,一般设置query并行度大于等于insert并行度。并行度最好设置为2的n次方。

3) 并行度不要设置超过CPU的个数

Ø 如何查询并行是否起作用?

1) 在SQL执行的时候,在PL/SQL DEV看是否有多个活动会话执行一个SQL

2) SQL执行完了以后,在同一个会话查询v$pq_sesstat

SQL> select * from v$pq_sesstat;

STATISTIC LAST_QUERY SESSION_TOTAL

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

Queries Parallelized 1 1

DML Parallelized 0 0

DDL Parallelized 0 0

上面的结果中,如果last_query有非0的值,表示并行起作用了。

其他方法先不告诉你了……

 Ø 如何控制并行度?

可以用hint、alter session以及table/index degree指定并行度,详细请参考上文【如何启用并行】部分。

 Ø 如何跨实例并行?

在当前的RAC环境,为了减少cache fusion,提高效率,默认情况把SQL并行限制在同一个节点执行。如果有超超大的SQL需要多个节点同时并行,则可以用如下语句来控制并行可跨越的实例:

alter session set parallel_instance_group=dw; --可跨越4个节点

alter session set parallel_instance_group=dw1; --限制在节点1执行

alter session set parallel_instance_group=dw12; --限制在节点1和2执行

alter session set parallel_instance_group=dw124; --限制在节点1/2/4三个节点执行

以此类推。

原则上不允许跨实例并行,如果必须跨实例,则使用前需征得DBA同意。

 Ø 为什么我的SQL达不到我设定的并行度?

并行度受以下(不限于)条件限制:

1) 系统的session、process参数的设定(一般不会超过)

2) parallel_max_serversx限制。这个限定目前是256,意味着一个节点最多启动256个并行从属进程。在多用户多SQL同时执行的情况下,很容易达到这个上限。

3) 对于个人用户,当前最多只允许4个或者10个连接同时访问数据库。这意味着个人用户下,并行度不能超过4或者10。(systemuser等程序账号不在此限制范围之内)

 Ø 并行有什么弊端?

1) 并行dml会浪费空间,并行度越高,浪费越厉害

2) 被并行dml影响的表需要提交或者回滚后才能被后续的SQL使用,否则会报错,这可能会影响事务的一致性。

3) 并行容易触发异常或者bug,降低系统和程序的稳定性

PARALLEL(并行)相关推荐

  1. 数据挖掘项目笔记——使用joblib中的Parallel并行运行程序

    数据挖掘项目笔记--使用joblib中的Parallel并行运行程序 joblib是一个可以使程序并行运行的包,并行运行程序可以大大提高运行效率. 下面进行简单测试: import time from ...

  2. oracle parallel 并行 设置 理解

    引子:以前一直没太关注oracle并行这个特性.前几天一个兄弟碰到的一个问题,才让我觉得这个东西还是有很多需要注意的地方,有必要仔细熟悉下.其实碰到的问题不复杂: 类似如下的一条语句:insert i ...

  3. Pytorch分布式训练/多卡训练(二) —— Data Parallel并行(DDP)(2.2)(代码示例)(BN同步主卡保存梯度累加多卡测试inference随机种子seed)

    DDP的使用非常简单,因为它不需要修改你网络的配置.其精髓只有一句话 model = DistributedDataPrallel(model, device_ids=[local_rank], ou ...

  4. Parallel 并行技术

    Parallel 技术 对于一个大的任务,一般的做法是利用一个进程,串行的执行,如果系统资源足够,可以采用parallel技术,把一个大的任务分成若干个小的任务,同时启用n个进程/线程,并行的处理这些 ...

  5. oracle使用parallel并行,多线程查询

    insert into tmp (select /*parallel (a, 4)*/ * from plsuer.as_cdrindex_info_h partition(P_20170430) w ...

  6. 如何运用并行编程Parallel提升任务执行效率

    本文来自小易,[DoTNET技术圈]公众号已获得转载授权. <.NET并发变成实战>读后感:并行编程Parallel 手打目录: 一.前言 二.任务并行库(TPL)的介绍 三.Parall ...

  7. 并行流parallel 和 parallelStream

    parallel 和 parallelStream 都是用于增加并行计算的能力的方法,但二者略有不同. parallel 是 Java8 中的一个方法,可用于对一个 Stream 进行并行计算,该方法 ...

  8. Oracle Hint 之 Parallel

    强制启用oralce的多线程处理功能. 并行查询允许将一个sql select 语句划分为多个较小的查询,每个部分的查询并发的运行,然后将各个部分的结果组合起来,提供最终的结果,多用于全表扫描,索引全 ...

  9. 线程(Thread,ThreadPool)、Task、Parallel

    线程(Thread.ThreadPool) 线程的定义我想大家都有所了解,这里我就不再复述了.我这里主要介绍.NET Framework中的线程(Thread.ThreadPool). .NET Fr ...

  10. 运用PARALLEL方式成倍提升Oracle数据分析效率

    运用PARALLEL方式成倍提升Oracle数据分析效率 Oracle作为一种大型数据库,在我国已成为大型企事业单位(如公立医院)的主流数据库并占有了绝对的市场份额.这就意味着审计工作同Oracle的 ...

最新文章

  1. 环形链表找入口,真的太妙了
  2. qt 分辨率问题 安卓_Windows下基于Qt开发Android应用
  3. java修改list中对象的值_Java中List集合的一点总结
  4. TCP 粘包、半包 Netty 全搞定
  5. 原生JavaScript如何解决父元素查找指定类名的子元素的问题
  6. 人机交互论文计算机导论,计算机导论第10章人机交互[精].ppt
  7. 知识表示学习Trans系列梳理(论文+代码)
  8. Win2003安装VS.NET2005sp1出现1718错误的解决方案
  9. android clipRect 用法说明
  10. android 计算器边框,Android计算器——入门
  11. c语言程序提速,用C语言加速程序进而加速硬件速度
  12. VsCode模仿简单百度网页(html)
  13. 微信分享按钮隐藏、显示问题和注意事项
  14. (病毒安全)服务器被中了木马,如何清除
  15. Oracle调优总结
  16. 为什么sqlserver创建存储过程成功,却找不到这个存储过程呢
  17. 数学题库python_GitHub Python项目推荐|一个拍照做题程序|数学计算题识题|opencv...
  18. 02-StringStringBuilderStringBuffer
  19. python输出浮点数x的y次方_Python全栈工程师(exercises)
  20. 安卓新闻客户端(二) JSOUP解析HTML 抓取网页内容

热门文章

  1. 求qt如何解决小数计算过程中的精度丢失
  2. 逐鹿工具显示服务器错误连接不上怎么解决,win7系统安装逐鹿工具箱提示“error launching installer”错误的解决方法...
  3. dos c语言显示符号图案,在DOS命令行窗口中显示出用各种字符拼凑出来的各种图案的实现方法,如本人头像...
  4. mysql 5.7 window x64_window环境配置Mysql 5.7.21 windowx64.zip免安装版教程详解
  5. python多线程爬取多个网页_python多线程爬取网页
  6. 过滤特征_机器学习深度研究:特征选择中几个重要的统计学概念
  7. android开发按钮颜色,Android编程实现简单设置按钮颜色的方法
  8. #控制台大学课堂点名问题_你对大学生活的5大误解!看完我想静静......
  9. jieba库词频统计_用jieba库统计文本词频及云词图的生成
  10. mongodb 导入 mysql_将mongodb 数据指定字段导出,然后指定字段导入mysql 实例 及相关问题解决...