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,并行的处理这些小的任务,这些并发的进程称为并行执行服务器(parallel executeion server),这些并发进程由一个称为并发协调进程的进程来管理。
启用Parallel前的忠告:只有在需要处理一个很大的任务,如需要几十分钟,几个小时的作业中,并且要有足够的系统资源的情况下(这些资源包括cpu,内存,io),您才应该考虑使用parallel。否则,在一个多并发用户下,系统本身资源负担已经很大的情况下,启用parallel,将会导致某一个会话试图占用了所有的资源,其他会话不得不去等待,从而导致系统系能反而下降的情况,一般情况下,oltp系统不要使用parallel,oltp系统中可以考虑去使用。
Parallel分类
l 并行查询parallel query
l 并行dml parallel dml pdml
l 并行ddl parallel ddl pddl
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
例
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。
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。
(转自:http://blog.csdn.net/jojo52013145/article/details/7460121 抱歉,原文无法查获)
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