查询优雅地满足需求Oracle中并行查询的优化（oracle中优化中并行）

查询优雅地满足需求：Oracle中并行查询的优化

随着数据量的飙升和业务发展的需要，对于数据库查询效率的要求也不断提高。而Oracle数据库作为一款主流的关系型数据库，在查询优化方面拥有着丰富的实践经验和技术优势，其中之一就是并行查询。

并行查询是指将一个大型查询分解成多个小任务，由多个CPU或进程同时处理，从而加快数据库查询的执行速度。在Oracle中，通过并行查询可以实现以下几点优势：

1. 减少查询时间：多个CPU或进程同时处理查询任务，加快了查询速度，从而缩短了查询时间。

2. 提高查询效率：在海量数据查询时，通过并行查询可以充分利用硬件资源，提高查询效率。

3. 提高系统可扩展性：在高并发查询时，通过并行查询可以提高数据库的吞吐量，从而提高系统的可扩展性。

那么如何在Oracle中进行并行查询的优化呢？下面我们结合实例进行讲解。

1. 修改表的DOP（Degree Of Parallelism）

DOP是并行查询的重要参数，代表了单个查询可以使用多少个并行进程。在Oracle中，默认的DOP是CPU核心数的一半。我们可以通过ALTER TABLE语句来修改表的DOP值，具体如下：

ALTER TABLE tableName PARALLEL (DEGREE n);

其中，n代表想要设置的DOP值，可以是1、2、4、8等整数。

2. 使用并行提示

在执行SQL语句时，使用并行提示可以强制Oracle在执行查询时启用并行查询，通常在执行海量数据查询时使用。并行提示有两种方式：

(1) 隐式指定：

使用注释 /*+ PARALLEL(table, degree) */ 的方式在SQL语句中指定表和DOP值，如下：

SELECT /*+ PARALLEL(table, 4) */ * FROM table;

(2) 显式指定：

使用HINTS语法中的PARALLEL表达式，如下：

SELECT /*+ PARALLEL(table DEGREE 4) */ * FROM table;

其中，table为表名，DEGREE 4代表设置DOP为4。

3. 选择适当的数据块大小

在Oracle中，并行查询时是通过对表的数据块进行并行处理来实现的。因此，选择适当的数据块大小也是影响并行查询性能的一个重要因素。通常情况下，较大的数据块可以提高查询性能，但也会增大全表扫描的开销，较小的数据块则会减少扫描开销，但同时也会增加并行操作的开销。因此，我们需要在实际应用中进行试验和优化，找出最适合当前查询场景的数据块大小。

4. 合理使用查询分区

在分区的表中，Oracle会自动使用并行查询，可以根据查询的特性来选择分区键，并且可以根据分区键进行并行查询。因此，在设计分区时，我们应该结合表的查询特征来优化分区策略，充分利用分区的并行查询能力。

综上所述，Oracle中的并行查询在适当的情况下可以有效提升数据库查询性能，但实际应用中需要根据具体情况进行优化和调整。