Oracle 并行案例解析

泰山神

　　|   0 | SELECT STATEMENT         |          |   107 |  2782 |     3  (34)| 00:00:01 |        |      |            |
　　|   1 |  PX COORDINATOR          |          |       |       |            |          |        |      |            |
　　|   2 |   PX SEND QC (RANDOM)    | :TQ10001 |   107 |  2782 |     3  (34)| 00:00:01 |  Q1,01 | P->S | QC (RAND)  |
　　|   3 |    HASH GROUP BY         |          |   107 |  2782 |     3  (34)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
　　|   4 |     PX RECEIVE           |          |   107 |  2782 |     3  (34)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
　　|   5 |      PX SEND HASH        | :TQ10000 |   107 |  2782 |     3  (34)| 00:00:01 |  Q1,00 | P->P | HASH       |
　　|   6 |       HASH GROUP BY      |          |   107 |  2782 |     3  (34)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWP |            |
　　|   7 |        PX BLOCK ITERATOR |          |   107 |  2782 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWC |            |
　　|   8 |         TABLE ACCESS FULL| TEST     |   107 |  2782 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWP
　　执行步骤：
　　1、并行服务进程TEST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，按照随机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。
　　并行机制：|@|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得多。 |@||@|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，数据访问路径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。