Oracle数据库中parallel优化的实现方式 (oracle数据库中parallel)

在实际应用中，随着数据量的不断增加和业务处理的复杂性增加，单一的CPU性能已经不能满足实际业务需求，需要利用多核和多线程技术对数据库进行优化和调整，更大化地利用CPU资源，提高并发处理效率。在Oracle数据库中，一种重要的优化技术就是并行优化技术。本文将详细介绍。

1. Parallel Execution的概念

Parallel Execution是Oracle中一种并行执行的机制。它是Oracle采用集群计算（Cluster Computing）实现High Performance Computing(HPC)的一种方式。它允许Oracle在多台计算机上同时执行任务，将查询划分为一组子任务，由多个进程同时处理，并通过协调机制将结果合并起来。Parallel Execution可以用来处理非常大型的单一请求，或者同时处理多个小请求，以更大化利用计算机的资源，提高性能和吞吐量。

“并发”是指同时处理多个请求的能力，而“并行”是指同时在多个处理单元上执行一组相关任务的能力。并行执行就是将一个任务划分为一组子任务，由多个进程同时处理，并通过协调机制将结果合并起来完成任务。在Oracle中，Parallel Execution就是实现并行技术的一种方式。

2. Parallel Execution的核心特性

(1) 数据库工作流程的并发度：该参数指在所有进行进程中排队等待CPU周期的更大数量。可以通过调整这个参数来控制并发处理的数量。

(2) 命令提交策略：Oracle包含两种不同的命令提交策略。之一种是在所有子任务执行并完成后，一次性提交所有结果。第二种是在一个子任务完成后，就立即提交其结果。

(3) 并行调度机制：Oracle会在各个子任务执行期间进行分配和调度，更大化地利用CPU资源。

(4) 系统资源分配和管理：Oracle会自动调整系统资源以保证更佳的性能和吞吐量。

3. Parallel Execution的实现方式

Oracle提供了两种方式实现Parallel Execution：Shared Server和Dedicated Server。

(1) Shared Server：Shared Server是Oracle多用户环境下实现并行执行的一种方式。在Shared Server模式中，多个客户端会在同一个会话享一个服务器进程，这种模式下，Oracle会将请求分配到不同的Worker进程中并行执行，通过在共享的Worker进程之间交换控制信息来实现进度跟踪和查询结果的合并。

(2) Dedicated Server：Dedicated Server是Oracle多用户环境下实现并行执行的另一种方式。在Dedicated Server模式中，每个客户端都有一个独立的服务器进程，每个进程会独立执行一个查询任务，通过在进程之间进行协作和数据交换来完成查询任务的执行和结果的合并。

4. Parallel Execution的优化策略

在Oracle中，可以通过一些优化策略来提高Parallel Execution的性能和并发性：

(1) 更大化并发度：Parallel Execution是利用多个CPU核处理任务的技术，增加数据库并发度对并行处理也非常重要。可以通过配置一下参数，来更大化并发度：

a. PARALLEL_DEGREE_POLICY用来指定数据库默认的并发策略。AUTO表示Oracle自动根据查询参数、硬件资源和数据库统计信息来确定并发度，FORCE表示每个查询都要并发执行，MANUAL表示管理员手动指定并发度。

b. PARALLEL_MIN_PERCENT表示在并发执行之前，查询分解的最小起始阈值，该参数值越高，分解的子任务数量就越少。

c. PARALLEL_SERVERS_TARGET指定更大的并行度，用来控制数据库中可以同时运行的进程数量。

(2) 限制共享资源争夺：当多个进程访问同一个数据文件或同一个内存区域时，会造成共享资源争夺，降低并行处理的效率。因此，限制共享资源争夺是优化Parallel Execution的重要方式。可以通过配置一下参数，来限制共享资源争夺：

a. PARALLEL_IO_CAPS用来限制系统上I/O操作的带宽使用率。

b. PARALLEL_THREADS_PER_CPU指定在并发执行时，Device Handling Process（DHPROCs）管理多少线程使用一个逻辑CPU核。

(3) 提高数据流量：数据流量可以影响并行查询的运行效率。因此，提高数据流量是优化Parallel Execution的重要策略。可以通过以下方法提高数据流量：

a. 使用行级锁、PMON、LGWR和ARCH进程对I/O优化进行调整。

b. 配置内存和硬件资源，以更大化处理并发查询任务的能力。

5. Parallel Execution的实际应用

Parallel Execution在Oracle数据库的实际应用中已经非常广泛。在具体实践中，可以通过以下实际案例来进一步了解并更大化利用Parallel Execution：

(1) Query Paralleli：这是Parallel Execution应用的最常见领域。通过在多个进程中自动分割一个大型查询任务，来提高查询性能和吞吐量。

(2) DDL Paralleli：DDL操作可以非常大程度地影响Oracle数据库的性能和吞吐量。通过在多个进程中同时执行DDL操作，可以大幅提高DDL操作的效率和响应时间。

(3) DML Paralleli：类似DDL，DML操作也会对Oracle数据库性能产生重大影响。通过在多个进程中同时执行DML操作，可以大幅提高DML操作的效率和响应时间。

(4) Backup Paralleli：Oracle数据库中的备份操作可能会对CPU和I/O子系统产生重大负载。通过在多个进程中并行执行备份操作，可以大幅提高备份性能和运行效率。

Parallel Execution在Oracle数据库中有着广泛应用，可以更大化地利用CPU资源，提高并发处理效率。理解并掌握Parallel Execution的实现方式和优化策略，将有助于更大化提高Oracle数据库的性能和吞吐量。