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并行概念
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并行执行（parallel execution）是Oracle企业版才有的特性（标准版中没有这个特性），指能够将一个大型串行任务（任何DML，或者一般的DDL）物理地划分为多个较小的部分，这些较小的部分可以同时得到处理。
并行包括：
并行查询：这是指能使用多个操作系统进程或线程来执行一个查询。Oracle会发现能并行执行的操作（如全表扫描或大规模排序），并创建一个查询计划来实现）。
并行DML（PDML）：这在本质上与并行查询很相似，但是PDML主要是使用并行处理来执行修改（INSERT、UPDATE、DELETE和MERGE）。
并行DDL：并行DDL是指Oracle能并行地执行大规模的DDL操作。例如，索引重建、创建一个新索引、数据加载以及大表的重组等都可以使用并行处理。
并行恢复：这是指数据库能并行地执行实例（甚至介质）恢复，以减少从故障恢复所需的时间。
过程并行化：这是指能并行地运行所开发的代码。
何时使用并行
在应用并行执行之前，需要保证以下两点成立：
必须有一个非常大的任务，如对50GB数据进行全面扫描。
必须有足够的可用资源（CPU、I/O、内存）。在并行全面扫描50GB数据之前，你要确保有足够的空闲CPU（以容纳并行进程），还要有足够的I/O通道。
如果只有一个小任务（通常OLTP系统中执行的查询就是这种典型的小任务），或者你的可用资源不足（这也是OLTP系统中很典型的情况），其中CPU和I/O资源通常已经得到最大限度的使用，那就根本不用考虑并行执行。
如果一个任务只需要几秒（或更短时间）就能串行地完成，引入并行执行后，相关的管理开销可能会让整个过程花费更长的时间。
举例如，写一页文档若12个人来写，需要开会分段等，可能并不如一个人来写更快。而如果写1200页，12个人写需要的时间只为原来的1/12，就算分配任务可能也就1/12，还是比一个人写要快多了。
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，然后会将各个部分的结果组合起来，提供最终的答案。
在并行进程和扫描文件之间并不存在1对1映射，可以多个进程扫描同一个文件。
各个并行进程可称为并行执行服务器（parallel execution server），有时也称为并行查询（parallel
query，PQ）从属进程。各个并行执行服务器都是单独的会话，就像是专业服务器进程一样连接数据库。每个并行执行服务器分别负责扫描表中一个部分（各
个部分都不重叠），汇总其结果子集，将其输出发回给协调服务器（即原始会话的服务器进程），它再将这些子结果汇总为最终答案。
在默认情况下，Oracle是不启用并行查询的。启用并行查询有多种方法，可以直接在查询中使用一个提示，或者修改表要求考虑并行执行路径等。
【并行查询方法】
1）暗示hints式，临时有效
select /*+parallel(table_name num)*/ count(*) from table_name;
多表关联时多表并行：
select /*+parallel(table_name1,num1) parallel(table_name2,num2)*/ count(*) from table_name1, table_name2;
2）alter table对象式，长期有效
alter table table_name parallel num;
3）alter session会话式，会话生命周期有效
alter session force parallel query parallel num;
4）并行DDL式，会话生命周期有效
alter session enable parallel dml;
对于前两种方式，若省略num则Oracle将自动根据负载确定并行度。并行度要随着系统上工作负载的增减而变化。如果有充足的空闲资源，并行度会
上升；如果可用资源有限，并行度则会下降。这样就不会为机器强加一个固定的并行度。利用这种方法，允许Oracle动态地增加或减少查询所需的并发资源
量。
【查看默认并行数】
1）确定会话SID
select sid from v$mystat where rownum = 1;
2）在其他会话中查询
select sid,qcsid,server#,degree from v$px_session where qcsid = num;
一般而言，如果能访问尽可能多的资源（CPU、内存和I/O），并行执行就能最好地发挥作用。但这并不是说如果整个数据集都在一个磁盘上，就从并行
查询得不到任何好处。不过如果整个数据集都在一个磁盘上，可能确实不如使用多个磁盘那样能有更多收获。即使使用一个磁盘，在响应时间上也可能可以得到一定
的速度提升。原因在于：给定的一个并行执行服务器在统计行时并不读取这些行，反之亦然。所以，与执行串行相比，两个并行执行服务器可以在更短的时间内完成
所有行的统计。
数据分布在多个物理设备上可以提高I/O，如表分区、跨磁盘等。
在Oracle 11g Release2及以上版本中，引入了一项新功能来限制资源过度使用：并行语句排除（Parallel
Statement
Queuing,PSQ）。使用PSQ时，数据库会限制并发执行的并行查询数，并把更多的并行请求放在一个执行队列中。CPU资源用尽时数据库会阻止新的
请求变为活动状态。这些请求并没有失败，它们只是会延迟开始，也就是说它们将排队。资源可用时，数据库就会开始执行队列中的查询。
并行DML
Oracle文档将并行DML（PDML）一词的范围限制为只包括INSERT、UPDATE、DELETE和MERGE（不像平常的DML那样还
包括SELECT）。在PDML期间，Oracle可以使用多个并行执行服务器来执行INSERT、UPDATE、DELETE或MERGE，而不是只利
用一个串行进程。在一个有充足I/O带宽的多CPU主机上，对于大规模的DML操作，可能会得到很大的速度提升。
不过，不能把PDML当成提高OLTP应用速度的一个特性。因为并行操作设计为要充分、完全地利用一台机器上的所有资源。通过这种设计，一个用户可
以完全使用机器上的所有磁盘、CPU和内存。在某些数据仓库中（有大量数据，而用户很少），这可能正是你想要的。而在一个OLTP系统中（大量用户都在做
很短、很快的事务），可能就不能希望如此了，你不想让用户能够完全占用机器资源。
类似于Oracle执行的分布式查询，PDML操作采用同样的方式执行，即每个并行执行服务器相当于一个单独数据库实例中的一个进程。这些事务都结束后，会执行一个相当于快速2PC的过程来提交这些单独的独立事务。这些事务要么都由PDML协调会话提交，要么无一提交。
由于PDML采用的一种伪分布式的实现，因此存在一些限制：
PDML操作期间不支持触发器。这是一个很合理的限制，因为触发器可能会向更新增加大量开销，而你使用PDML的本来目的是为了更快一些，这两方面是矛盾的，不能放在一起。
PDML期间，不支持某些声明方式的引用完整性约束，因为表中的每一片（部分）会在单独的会话中作为单独的事务进行修改。例如，PDML操作不支持自引用完整性。如果真的支持自引用完整性，可能会出现死锁和其他锁定问题。
在提交或回滚之前，不能访问用PDML修改的表。
PDML不支持高级复制（因为复制特性的实现要基于触发器）。
不支持延迟约束（也就是说，采用延迟模式的约束）。
如果表是分区的，PDML只可能在有位图索引或LOB列的表上执行，而且并行度取决于分区数。在这种情况下，无法在分区内并行执行一个操作，因为每个分区只有一个并行执行服务器来处理。
执行PDML时不支持分布式事务。
PDML不支持聚簇表。
并行DDL
从维护的观点看，以及从管理的角度来说，并行DDL才是Oracle中并行执行最突出的优点。如果认为并行查询主要是为最终用户设计的，那么并行
DDL则是为DBA/开发人员设计的。如果没有并行执行，DBA将很难真正充分利用硬件的全部能力。但如果利用并行执行，则完全可以做到。以下SQL
DDL命令允许“并行化”：
CREATE INDEX：多个并行执行服务器可以扫描表、对数据排序，并把有序的段写出到索引结构。
CREATE TABLE AS SELECT：执行SELECT的查询可以使用并行查询来执行，表加载本身可以并行完成。
ALTER INDEX REBUILD：索引结构可以并行重建。
ALTER TABLE MOVE：表可以并行移动。
ALTER TABLE SPLIT|COALESCE PARTITION：单个表分区可以并行地分解或合并。
ALTER INDEX SPLIT PARTITION：索引分区可以并行地分解。
前4个命令还适用于单个的表/索引分区，也就是说，可以并行地MOVE一个表的单个分区。
并行DDL和使用外部表的数据加载
利用并行DDL，再加上外部表，就能通过一个简单的CREATE TABLE AS SELECT or INSERT /*+ APPEND
*/来实现并行直接路径加载。不用再编写脚本，不必再分解文件，也不用协调要运行的N个脚本。简单地说，通过结合并行DDL和外部表，不仅提供了纯粹的易
用性，而且全无性能损失。
并行DDL和区段截断
并行DDL依赖于直接路径操作。也就是说，数据不传递到缓冲区缓存以便以后写出；而是由一个操作（如CREATE TABLE AS
SELECT）来创建新的区段，并直接写入这些区段，数据直接从查询写到磁盘（放在这些新分配的区段中）。每个并行执行服务器执行自己的部分CREATE
TABLE AS SELECT工作，并且都会写至自己的区段。INSERT /*+ APPEND
*/（直接路径插入）会在一个段的HWM“之上“写，每个并行执行服务器再写至其自己的一组区段，而不会与其他并行执行服务器共享。因此，如果执行一个并
行CREATE TABLE AS
SELECT，并使用4个并行执行服务器来创建表，就至少有4个分区，可能还会更多。每个并行执行服务器会分配其自己的区段，向其写入，等填满时，再分配
另一个新的区段，并行执行服务器不会使用由其他并行执行服务器非品牌的区段。
在数据仓库环境中，执行一个大规模的加载之后，这可能导致“过渡浪费“。假设你想加载1,010MB的数据（大约1GB），而且正在使用一个有
100MB区段的表空间，你决定使用10个并行执行服务器来加载这个数据。每个并行执行服务器先分配其自己的100MB区段（总共会有10个100MB的
区段），并在其中填入数据。由于每个并行执行服务器都要加载101MB的数据，所以它会填满第一个区段，然后再继续分配另一个100MB的区段，但实际上
只会使用这个区段中1MB的空间。现在就有了20区段，其中10个是满的，另外10个则不同，这10个区段中都各有1MB的数据，因此，总共会有
990MB的空间是”已分配但未使用的“。下一次加载是可以使用这个空间，但是对现在来说，你就有了990MB的死空间。此时区段截断（extend
trimming）就能派上用场了。Oracle会试图取每个并行执行服务器的最后一个区段，并将其”截断为“可能的最小大小。
区段截断和字典管理表空间
如果使用传统的字典管理表空间，Oracle可以把只包含1MB数据的各个100MB区段转变或1MB的区段。遗憾的是，（在字典管理的表空间中）
这会留下10个不连续的99MB空闲区段，因为你的分配机制采用的是100MB区段，所以这990MB空间就会用不上！下一次分配100MB时，往往无法
使用现有的这些空间，因为现在的情况是：有99MB的空闲空间，接下来是1MB的已分配空间，然后又是99MB空闲空间，依此类推。
区段截断和本地管理表空间
本地管理表空间有两种类型：UNIFORM SIZE 和AUTOALLOCATE，UNIFORM
SIZE是指表空间中的每个区段大小总是完全相同；AUTOALLOCATE则表示Oracle会使用一种内部算法来确定每个区段应该是多大。这些方法都
能很好地解决上述问题，不过，这两种方法的解决策略截然不同。
在字典管理的表空间中，如果请求一个100MB区段，倘若Oracle只找到了99MB的自由区段，请求还是会失败。与字典管理表空间不同，有AUTOALLOCATE区段的本地管理表空间可以更为灵活。为了试图使用所有空闲空间，它可以减小所请求的空间大小。
随着使用并行直接路径操作向表UNIFORM_TEST加载越来越多的数据，过一段时间后，空间利用情况会变得越来越糟糕。对此，我们可能希望使用
一个更小的统一区段大小，或者使用AUTOALLOCATE。一段时间后，AUTOALLOCATE也可能生成更多的区段，但是由于会发生区段截断，所以
空间利用情况要好得多。
Oracle的并行查询是使用多个操作系统级别的Server
Process来同时完成一个SQL查询，本文讲解Oracle数据库并行查询出错的解决方法如下：
1、错误描述
ORA-12801:
并行查询服务器P007中发出错误信号
ORA-01722:无效数字
12801.00000
-"error
signaled
in
parallel
query
server
%s"
*Cause:
A
parallel
query
server
reached
an
exception
condition.
*Action:
Check
the
following
error
message
for
the
cause,and
consult
your
error
manual
for
the
appropriate
action.
*Comment:
This
error
can
be
turned
off
with
event
10397,in
which
case
the
server's
actual
error
is
signaled
instead.
2、错误原因
在添加并行时，出现错误
3、解决办法
保证添加的并行和查询中的保持一致，并且保证查询参数跟数据库表中的数据类型一致
一般表数据量比较大（超过100万）时，可以使用parallel强制启动并行度来提升查询速度
用法：/*+parallel(table_short_name,cash_number)*/
可以加到insert、delete、update、select的后面来使用
比如：select /*+paralle(t,32)*/ from table t; table_short_name使用别名，Parallel后面的数字，越大，执行效率越高，一般用8，10，12，16，32。不过，数值越大，占用的资源也会相对增大。如果在查询where后的条件有加索引查询效率会大大提高。
建索引时，我们为了建索引快，会加上并行，加上并行之后，此列索引就会是并行了。访问有并行度的索引时，CBO可能可能会考虑并行执行，这可能会引发一些问题，如在服务器资源紧张的时候用并行会引起更加严重的争用。当使用并行后，需要把并行度改回来。\x0d\x0aSQL drop table test purge;\x0d\x0aSQL create table test as select * from dba_objects;\x0d\x0aSQL create index ind_t_object_id on test(object_id) parallel 4 ;\x0d\x0aSQL select s.degree\x0d\x0afrom dba_indexes s\x0d\x0awhere s.index_name = upper('ind_t_object_id');\x0d\x0aDEGREE\x0d\x0a----------------------------------------\x0d\x0a4\x0d\x0a\x0d\x0aSQL alter index ind_t_object_id noparallel;\x0d\x0a\x0d\x0aSQL select s.degree\x0d\x0afrom dba_indexes s\x0d\x0awhere s.index_name = upper('ind_t_object_id');\x0d\x0aDEGREE\x0d\x0a----------------------------------------\x0d\x0a1
RAC的一大优点就是可以跨节点进行并行计算，那么如何控制并行运算？这就是这篇文章要讨论的内容。
合理设置跨节点并行，需要先设置一些参数：
instance_groups：这个参数主要是设置该节点实例是否属于某一个实例组。每个节点可以设置多个不同的实例组名，实例组名用逗号隔开。
parallel_instance_group设置的值为instance_groups里面设置的值，表明这个节点上面进行的并行操作可以跨越哪些实例组。
alter system set instance_groups='dw','dw1','dw123','dw124','dw134' scope=spfile sid='dwrac1';
alter system set instance_groups='dw','dw2','dw123','dw124','dw234' scope=spfile sid='dwrac2';
alter system set instance_groups='dw','dw3','dw123','dw134','dw234' scope=spfile sid='dwrac3';
alter system set instance_groups='dw','dw4','dw124','dw134','dw234' scope=spfile sid='dwrac4';
以上参数分别为4个节点定义了5个instance group，有的group包含多个节点，有的group只包含一个节点。
一、跨所有节点执行
分两种情况进行测试：instance_groups包含所有节点和instance_groups只包含一个节点。
1. instance_groups包含所有节点
1). 节点2参数设置情况
admin@dwrac2 show parameter instance_group
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
instance_groups string dw, dw2, dw123, dw124, dw234
parallel_instance_group string
只定义了instance_groups，不设置parallel_instance_group。
前面我们设置过，dw这个instance_group包含了所有的节点。
2). 在节点2发出查询
admin@dwrac2 select /*+ parallel(a,128) */count(1) from testuser.big_table a;
3). 另开一个窗口查询并行进程情况
SQL select INST_ID,COUNT(1) from gv$px_session p where (p.inst_id,p.sid) in (select s.inst_id,s.sid from gv$session s where s.username='ADMIN' and module like 'SQL*%') GROUP BY INST_ID;
INST_ID COUNT(1)
---------- ----------
1 32
2 33
4 32
3 32
可以看到，并行会话(parallel slaves)平均分配到4个节点上。节点2多一个进程是因为它是并行查询的发起者，额外的会话是发起会话，也就是并行查询协调器(parallel query coordinator),其余的是并行从属进程。
之所有能分配到4个节点上，是因为4个节点都属于dw这个instance group，且都没有设定parallel_instance_group。
2. instance_groups只包含一个节点
1). 修改参数
admin@dwrac2 alter system set instance_groups='dw2' scope=spfile sid='dwrac2';
重启
admin@dwrac2 show parameter instance_group
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
instance_groups string dw2
parallel_instance_group string
不设置parallel_instance_group，且instance_group=dw2只包含节点2.
2). 发出并行查询
admin@dwrac2 select /*+ parallel(a,128) */count(1) from testuser.big_table a;
3). 另开一个窗口查询并行进程情况
SQL select INST_ID,COUNT(1) from gv$px_session p where (p.inst_id,p.sid) in (select s.inst_id,s.sid from gv$session s where s.username='ADMIN' and module like 'SQL*%') GROUP BY INST_ID;
INST_ID COUNT(1)
---------- ----------
1 32
2 33
4 32
3 32
可以看到，即使是instance_groups='dw2'只在节点2出现，但是如果不设置parallel_instance_group，并行仍然可以跨越所有节点。
二、跨部分节点执行
这部分分两种测试：发出命令的节点属于parallel_instance_group的一员以及发出命令的节点不属于parallel_instance_group
1. 发出命令的节点属于parallel_instance_group的一员
1). 在节点2修改参数
admin@dwrac2 show parameter instance_group
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
instance_groups string dw, dw2, dw123, dw124, dw234
parallel_instance_group string
admin@dwrac2 alter session set parallel_instance_group='dw2';
Session altered.
--这个设置的会强制并行操作只会属于dw2这个instance group的节点中执行。
--注意：parallel_instance_group是大小写区分的，如果用alter session set parallel_instance_group=dw2，则不会起任何并行进程，因为不加单引号的话，实际上载后台dw2会被转换成大写的DW2，不属于任何一个instance group。
2). 在节点2发出同样的查询
admin@dwrac2 select /*+ parallel(a,128) */ count(1) from testuser.big_table a;
3). 另起一个会话查询并行情况
SQL select INST_ID,COUNT(1) from gv$px_session p where (p.inst_id,p.sid) in (select s.inst_id,s.sid from gv$session s where s.username='ADMIN' and module like 'SQL*%') GROUP BY INST_ID;
INST_ID COUNT(1)
---------- ----------
2 129
可以看到，因为只有节点2属于dw2这个instance group，所有并行会话都分布在节点2上。
2. 发出命令的节点不属于parallel_instance_group
1) 在节点2修改参数
admin@dwrac2 show parameter instance_group
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
instance_groups string dw, dw2, dw123, dw124, dw234
parallel_instance_group string
admin@dwrac2 alter session set parallel_instance_group='dw1';
Session altered.
根据我们之前的设置，只有节点1属于dw1这个instance group。
2) 在节点2发出查询
admin@dwrac2 select /*+ parallel(a,128) */ count(1) from testuser.big_table a;
3) 新开一个会话查询并行进程信息
SQL select INST_ID,COUNT(1) from gv$px_session p where (p.inst_id,p.sid) in (select s.inst_id,s.sid from gv$session s where s.username='ADMIN' and module like 'SQL*%') GROUP BY INST_ID;
INST_ID COUNT(1)
---------- ----------
1 128
2 1
可以看到，除了并行查询协调器(也就是发出查询命令的会话)外，所有并行进程都运行在节点1上。
这也说明了，即使发出并行查询指令的节点不属于parallel_instance_group，但它仍然可以调用属于parallel_instance_group的节点资源。
admin@dwrac2 alter session set parallel_instance_group='dw134';
Session altered.
Elapsed: 00:00:00.00
admin@dwrac2 select /*+ parallel(a,128) */ count(1) from testuser.big_table a;
SQL select INST_ID,COUNT(1) from gv$px_session p where (p.inst_id,p.sid) in (select s.inst_id,s.sid from gv$session s where s.username='ADMIN' and module like 'SQL*%') GROUP BY INST_ID;
INST_ID COUNT(1)
---------- ----------
1 42
2 1
4 42
3 44
总结一下：
1. RAC可以通过instance_groups和parallel_instance_group来灵活控制如何跨节点进行并行运算。
2. parallel_instance_group区分大小写。如果设定的parallel_instance_groups值不属于整个cluster的任意一个instance_groups设定值，则Oracle只会串行执行操作，不会启用并行。
3. 如果不设定parallel_instance_group，不管instance_group如何设置，并行可以跨越所有节点
4. 如果某个节点设定了有效的parallel_instance_group，则在该节点发出的并行操作可以运行在parallel_instance_groups包含的所有节点上，不管parallel_instance_groups的节点是否包含发出命令的节点。
也就是说并行会话运行在那些节点只与instance_groups和parallel_instance_groups有关，与命令在那个节点发出无关。
5. 一般建议设置好合适的instance_groups，但不要在系统级设定parallel_instance_groups，根据实际情况在会话级设置parallel_instance_groups参数。
6. 以下是一些例子及说明
dwrac1.instance_groups='dw','dw1','dw123','dw124','dw134'
dwrac2.instance_groups='dw','dw2','dw123','dw124','dw234'
dwrac3.instance_groups='dw','dw3','dw123','dw134','dw234'
dwrac4.instance_groups='dw','dw4','dw124','dw134','dw234'
dwrac1.parallel_instance_groups='' --节点1发起的并行计算请求的会话可跨越所有节点执行
dwrac1.parallel_instance_groups='dw' --节点1发起的并行计算请求的会话可跨越所有节点执行
dwrac1.instance_groups='dw1' --节点1发起的并行计算请求的会话只可在节点1执行
dwrac1.instance_groups='dw2' --节点1发起的并行计算请求的会话只可在节点2执行
dwrac2.instance_groups='dw134' ----节点2发起的并行计算请求的会话只可在节点1/3/4上执行
dwrac1.instance_groups='other' --不会启用并行
