杨廷琨，网名 yangtingkun

云和恩墨技术总监，Oracle ACE Director，ACOUG 核心专家

Oracle在12c之前对于索引范围扫描是没有办法并行执行的，从12.1开始，Oracle可以并行的执行索引扫描。

创建测试环境

SQL> create table t_para_ind (id number, name varchar2(30), created date);

Table created.

SQL> insert into t_para_ind select id, object_name, created from t_big;

6735106 rows created.

SQL> commit;

Commit complete.

SQL> create index ind_para_created on t_para_ind (created);

Index created.

SQL> select banner from v$version;

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Oracle Database 18c Enterprise Edition Release 18.0.0.0.0 – Production

强制执行计划采用索引扫描

SQL> select /*+ index(t) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date('201701', 'yyyymm');

Elapsed: 00:00:00.61

设置语句级并行执行

下面设置语句级并行执行，首先将优化器参数设置为11.2.0.4版本：

SQL> select /*+ index(t) parallel(2) opt_param('optimizer_features_enable', '11.2.0.4') */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date('201701', 'yyyymm');

Elapsed: 00:00:00.64

对于11.2.0.4的优化器版本，即使设置了并行提示，Oracle也会忽略并行，而采用串行索引范围扫描执行计划。

即使都是索引串行扫描，11.2和12c中还是有一点小差异的。在12c中，Oracle引入了批量ROWID提取的新特性，在执行计划中由关键字BATCHED标识。可以看到11.2和12c中执行效率也有很小的差异，而这个性能提升就是这个批量处理新特性带来的。

Oracle无法采用并行执行的原因是由索引的存储结构决定的，当执行索引访问时，Oracle首先定位到Btree索引的根节点，通过与根节点中存储的键值前缀进行比较，定位到枝叶节点，重复比较的过程，最终定位到叶子节点。在叶子节点上Oracle找到了第一条满足条件的键值，然后Oracle会根据叶节点上的链表扫描下一个叶节点，不断重复这个过程，直到不满足查询限制条件的记录出现。

也就是说Oracle需要根据顺序访问一条链表，只有找到第一个索引块才知道下一个要访问的索引块在哪里，因此这个过程没有办法拆分到多个进程同时执行，这就是为什么索引范围扫描一直无法并行的原因。

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实现索引扫描并行执行

Oracle在12c中使得索引扫描可以并行执行，下面看看Oracle是如何实现的：

SQL> select /*+ index(t) parallel(2) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date('201701', 'yyyymm');

Elapsed: 00:00:00.38

为了输出格式的可读性，把执行计划中和当前关系不大的列去掉了。

可以看到Oracle确实采用了并行的执行计划，而且执行时间也比串行执行快。

如果仔细观察IN-OUT列，就会发现Oracle的并行执行实际上从第6步才开始，第7步是串行到并行的过程，而第7步之前的第9步和第8步都是串行执行。

也就是说Oracle把索引范围扫描的过程分成了两部分，一部分是之前讨论的索引范围扫描部分，而另一部分是索引扫描后根据rowid的读取表中记录的过程。对于前者，即使是在12c中，Oracle仍然采用串行的扫描方式执行，而对于后者，Oracle将其并行化。这也是性能提升的由来。

SQL> select /*+ index(t) parallel(4) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date('201701', 'yyyymm');

Elapsed: 00:00:00.56

但是这种方式的分拆并不是真正意义的并行，因为其中的一部分是无法并行的，所以当我们进一步加大并行度的时候，执行时间反而变长了。

SQL> select /*+ index(t) parallel(4) */ count(*) from t_para_ind t where created >= to_date('201701', 'yyyymm');

Elapsed: 00:00:00.17

而如果我们修改SQL语句，把原本的COUNT(NAME)改为COUNT(*)，这时由于执行计划中回表部分不再需要，执行计划只剩下不能并行的索引扫描部分，因此执行计划又恢复了串行执行。这又一次证实了12c的并行索引扫描只是部分并行，其提升总体扫描效率的能力是有限的。

全表扫描的并行执行

下面看看全表扫描的并行执行：

SQL> select count(name) from t_para_ind t where created >= to_date('201701', 'yyyymm');

Elapsed: 00:00:00.24

串行全表扫描时，执行时间为0.24秒。

SQL> select /*+ parallel(2) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date('201701', 'yyyymm');

Elapsed: 00:00:00.15

开启2路并行时，执行时间为0.15秒。

SQL> select /*+ parallel(4) */ count(name) from t_para_ind t where created >= to_date('201701', 'yyyymm');

Elapsed: 00:00:00.08

开启4路并行时，执行时间降低到了0.08秒。显然全表扫描才是真正的并行，在合理的数据量和资源消耗范围内，其执行时间是随着并行度增大而等比降低的。

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