在oracle數據庫中碰到SQL執行時間過長。根本無法得到結果集的問題。服務器壓力也沒有很高，估計又是一個非常消耗磁盤的查詢。通過oracle并行查詢一列的方法，解決了這個問題。

果然，發現是一個200w的表和一個超過1100w表的HASH JOIN .
簡單的幫助優化了一個SQL后，SQL如下:

    select     count(ui.usin_uid_fk)  
     from table1 av, table2 ui  
where av.av_usse_activatedate >= to_date('20090102', 'yyyymmdd')  
     and av.av_usse_activatedate < to_date('20090401', 'yyyymmdd')  
     and av.av_usse_uid_fk = ui.usin_uid_fk  
     and ui.usin_mcnc_fk =XXX%' 

不難想象執行的不是很理想。近20分鐘的執行時間，真是讓人崩潰。

COUNT(UI.USIN_UID_FK)  
---------------------  
 1918591  
 
Elapsed: 00:19:03.07  
Statistics  
----------------------------------------------------------  
0     recursive calls  
0     db block gets  
     32921639     consistent gets  
  352073     physical reads  
0     redo size  
   395     bytes sent via SQL*Net to client  
   503     bytes received via SQL*Net from client  
2     SQL*Net roundtrips to/from client  
0     sorts (memory)  
0     sorts (disk)  
1     rows processed  

對于那張TABLE2的大表（符合條件的超過1100w），決定試圖通過并行來提高執行速度。SQL如下：

select /*+parallel (tbl_userinfo 4)*/ count(ui.usin_uid_fk)  
from table1 av, table2 ui  
where av.av_usse_activatedate >= to_date('20090101', 'yyyymmdd')  
and av.av_usse_activatedate < to_date('20090401', 'yyyymmdd')  
and av.av_usse_uid_fk = ui.usin_uid_fk  
and ui.usin_mcnc_fk like 'XXX%'; 

執行效果還是非常明顯的。從19分鐘多到1分45秒！其中consistent gets更是減少了一個數量級。
    

 COUNT(UI.USIN_UID_FK)  
---------------------  
 1918591  
 
Elapsed: 00:01:45.15  
 
Statistics  
----------------------------------------------------------  
0     recursive calls  
0     db block gets  
 2571109     consistent gets  
  124523     physical reads  
0     redo size  
   395     bytes sent via SQL*Net to client  
   504     bytes received via SQL*Net from client  
2     SQL*Net roundtrips to/from client  
0     sorts (memory)  
0     sorts (disk)  
1     rows processed  

因為這個服務器為2×4核心的cpu，應該可以算是8個CPU，所以應該可以通過增加并行度來進一步減少執行時間。如下SQL：

    SQL> select /*+parallel (tbl_userinfo 8)*/ count(ui.usin_uid_fk)  
     2  from table1 av, table2 ui  
     3     where av.av_usse_activatedate >= to_date('20090101', 'yyyymmdd')  
     4  and av.av_usse_activatedate < to_date('20090401', 'yyyymmdd')  
     5  and av.av_usse_uid_fk = ui.usin_uid_fk  
     6  and ui.usin_mcnc_fk like '460%';  
 
COUNT(UI.USIN_UID_FK)  
---------------------  
 1949033  
 
Elapsed: 00:00:20.60  
 
Statistics  
----------------------------------------------------------  
0     recursive calls  
0     db block gets  
  2607524     consistent gets  
      55050     physical reads  
0     redo size  
   395     bytes sent via SQL*Net to client  
   503     bytes received via SQL*Net from client  
2     SQL*Net roundtrips to/from client  
0     sorts (memory)  
0     sorts (disk)  
1     rows processed  

可以說還是比較理想的。只有20S左右了。雖然最大并行度可以到CPU*2，但是效果未必會好。進一步做一個16個并行度的SQL執行測試。

      COUNT(UI.USIN_UID_FK)  
---------------------  
 1949033  
 
Elapsed: 00:00:20.64  
 
Statistics  
----------------------------------------------------------  
0     recursive calls  
0     db block gets  
 2607524     consistent gets  
      55299     physical reads  
0     redo size  
   395     bytes sent via SQL*Net to client  
   504     bytes received via SQL*Net from client  
2     SQL*Net roundtrips to/from client  
0     sorts (memory)  
0     sorts (disk)  
1     rows processed        
 

沒有任何提高，并且執行時間還稍高于并行度為8的SQL。

通過以上測試我們不難發現：

在處理大量數據查詢，例如出現HASH JOIN的情況下，oracle并行非常有效果的。也就是說并行查詢在數據倉庫這樣的應用中會“大顯身手”。

但是oracle并行的使用還是有很多限制的。例如相對較小的數據查詢和連接是會適得其反的。盲目增加并行度也是大忌，相對來講，并行度和CPU數相同比較好。這里的CPU數應該是指的核心數。例如服務器中有一個CPU是4核心的，并行度為4是好的。

技術很難有十全十美的，最重要的是對于特定技術的使用要恰到好處，保證揚長避短。
 

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