Oracle数据库中优化的并行查询技术（oracle 中并行查询）

Oracle数据库中优化的并行查询技术

随着数据量的不断增长和业务复杂度的提高，对于数据库查询效率的要求也越来越高。为了解决大数据量查询所带来的查询性能瓶颈，Oracle数据库提供了并行查询技术，以提高查询效率。

Oracle数据库中的并行查询可以通过以下两种方式实现：并行查询和并行DML操作。并行查询使用多个进程或线程来同时处理查询操作，以减少查询时间。而并行DML操作则使用相同的策略来加速数据操作的执行，如INSERT、UPDATE或DELETE。

在Oracle数据库中，可以通过设置初始化参数使得并行查询、并行DML操作和并行恢复得以启用。这些参数包括PARALLEL_MAX_SERVERS、PARALLEL_FORCE_LOCAL等。PARALLEL_MAX_SERVERS参数控制了可以使用的并行查询最大进程数，而PARALLEL_FORCE_LOCAL参数则指示系统首选本地并行查询，而不是远程并行查询。

当然，为了保证并行查询的优化效果，还需要对查询语句进行优化。以下是一些优化并行查询的技巧：

1. 合适的切分表：将大表切分为小表可以加速查询速度。Oracle中有两种切分方式：水平分区和垂直分区。水平分区是将表数据按照某个字段值分割成若干分区，每个分区可以独立处理；垂直分区是将表的列重新分组到不同的表中，每个表处理相应的列，以减少每个表的列数。

2. 使用索引：使用索引可以提高查询的效率，但是在使用并行查询时，需要注意索引的并行度。如果使用的是全局索引，不同的并行进程可能会同时访问同一个索引，导致竞争和锁等待。因此，最好使用分区索引或局部索引。

3. 合理的并行度：并行度太高可能会造成系统资源浪费，而并行度太低又可能无法充分利用系统资源。因此，需要根据系统资源和查询数据的大小合理设置并行度。

4. 避免数据倾斜：如果数据倾斜，则会导致某些进程的负载过重，造成系统资源浪费。因此，需要根据表数据的大小和倾斜度合理切分表，避免数据倾斜现象的发生。

以下是一个简单的并行查询的例子，查询student表中所有score大于90的学生信息：

SELECT * FROM student WHERE score > 90 PARALLEL 4;

通过设置PARALLEL 4，可以让查询操作使用4个并行进程来处理，以提高查询效率。

Oracle数据库的并行查询技术可以大大提高查询效率，但是需要做好优化工作才能充分利用系统资源。在使用并行查询时，需要注意一些技巧和注意事项，以保证查询操作的高效性和稳定性。