Oracle SQL并行查询笔记

Oracle 的并行查询机制，用好了是真的能省不少事。比如用select /*+ FULL(emp) PARALLEL(emp,5) */这种写法，指定并行度，跑大表的时候，速度那叫一个快。不过啊，像alter table_name parallel degree N这种持久并行方式，我一般不太推荐，维护麻烦，还容易影响别的 SQL 执行计划。并行度的设置其实挺讲究的，太高了会争资源，太低又没效果。建议你根据 CPU 核心数来定，一般并行度设个 2-4 就挺稳。全表扫描配合并行，还挺有用的，是数据量大的批任务。别忘了在语句里加点 hint，比如FULL和PARALLEL组合使用，能直接提示优化

有句话说得好！只有新手才理解新手！我作为完全的新手，学习Oracle的过程从零开始。作为新手，我们不理解的问题反而使搜索变得更加复杂和繁琐。因此，这是一套非常适合新手的笔记，记录了我从新手阶段到现在的学习历程。

详细解析如何优化Oracle10g的并行查询，内容涵盖全面且深入。

SQL 里的 DQL 语句，主要就是干查询这件事的。你写SELECT，它就能帮你把数据库里的数据挑出来。语法挺，但用得好，效率能翻倍。像是查某个用户、筛选一批订单，甚至搞个报表，都靠它。嗯，DQL 虽然基础，但用好了是真香。 SQL 中 DQL 语言属于数据查询操作，最常见的就是SELECT语句。它结构清晰，几句代码就能搞定复杂查询，初学者也不容易劝退。 想知道SELECT语句怎么写、WHERE条件咋加？可以去看看这篇数据查询语句结构，讲得蛮清楚。 如果你对 SQL 语法整体不太熟，推荐翻翻SQL 语法大全，查漏补缺比较方便。 实际场景里，比如你要统计销售数据、筛选活跃用户，就得靠 DQL 这

Oracle 的并行，是你写大 SQL、跑大数据时的好帮手。一个语句能分多个线程一起跑，效率蹭蹭涨，尤其在数据量大的场景里，表现亮眼。你只要合理设置一下并行度、做好分区，性能提升立马看得见。 并行 SQL挺适合复杂查询或者大批量的INSERT/UPDATE/DELETE，尤其是那种动辄上千万行的表，串行操作简直慢到哭，用并行立马不一样了。响应快、结果准，老板都笑了。 在 RAC 环境下，Oracle 还能把并行查询自动分配到不同实例上跑，用满每个节点的 CPU，性能直接翻倍。你甚至不用改多配置，只要 DOP（Degree of Parallelism）设置得合理，效果就还不错。 另外像并行 D

Vertica 的并行机制讲得还挺清楚的，尤其是大数据量下怎么做分区、怎么走执行计划，看完确实有点收获。如果你对数据仓库的性能优化有点好奇，或者你也在搞大表查询，建议你翻翻这篇《Vertica 的那些事.pdf》，内容不长，但干货挺多的。并行计算的部分讲得蛮实在的，不是只讲概念，作者还用了一些实际的 SQL 例子，比如怎么设计分布键、怎么避免数据倾斜。像你在做多节点分布式查询的时候，参考一下这些思路会比较有。顺带推荐几个相关的资料，Greenplum的那篇也不错，思路挺像的。还有篇关于多线程并行计算的文章，如果你平时也写点 Python 或者 Java 多线程代码，读读也不亏。对了，虚拟存储的

排序合并连接通常涉及对整个表执行全表扫描，因此适合执行大型结果集的查询。这种技术尤其适用于大表连接，例如没有where子句或无法利用索引进行连接的情况。通过排序合并连接，可以实现最优化的并行查询效果。

在嵌套循环连接中，通常通过索引来连接多个表。然而，在某些情况下，可以选择创建一个执行计划，其中调用了嵌套循环连接，并且仅对其中一个驱动表执行全表扫描。尽管全表扫描适用于大数据集，但在大多数情况下，索引访问速度更快。因此，为了优化查询性能，可以利用并行查询来加快表连接速度并减少计算资源的使用。

Oracle在执行并行化散列连接时，将驱动表加载到RAM队列中的hash_area_size，然后使用专用的散列方法与较大的表进行连接。对于等值连接，散列连接常优于嵌套循环连接，特别是在驱动表小于hash_area_size时。但若驱动表过大，可能导致临时段写入TEMP表空间，影响查询速度。全表扫描和并行查询对表连接同样重要。