并行查询

Oracle SQL 的并行查询笔记还挺实用的，尤其是对性能卡顿比较敏感的项目来说，手动控制并行度比交给优化器靠谱多了。你可以直接在语句里加 /*+parallel(table_name, n)*/ 来指定线程数，用起来也蛮灵活，像查表、插入、多表联查全都能加速。还有一些小技巧，比如 NVL 系列函数、NULLS LAST 排序选项，日常开发中用得也不少。嗯，如果你是经常写 SQL 的前端或者后端，这份整理真值得收藏一下。

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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

pg9.6 的并行优化配置讲得挺细，尤其适合在生产环境想提速的你。并行顺序扫描、并行聚合、并行连接这些都能用上，配置得当的话，查询速度能飙上去，快得你都不信。嗯，最多能用上所有 CPU 核心，跑大查询可就不怕慢了。 参数配合这块讲得比较透，比如怎么设 max_parallel_workers 和 parallel_setup_cost，手把手教你调优，蛮实用。还有一点，你得注意是，9.6 版本才开始支持并行操作，老版本就别折腾了。 如果你是做数据、报表统计这类，对查询效率挺敏感的，那这个配置优化你一定得看看。优化得好，响应快，机器也不累，用着还挺省心。 你也可以看看这些相关文章，对比下Orac

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。

H.T.关于并行结构的论文

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。

PostgreSQL并行控制机制：MVCC、2PL、封锁。

MPI并行实现WARSHALL算法