sql并行查询oracle，sql 并行 parallel

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如何监控Oracle数据库中长时间运行的进程

1、进程数量和占用cpu：这个主要看有没有长时间占用cpu的进行。

2、在oracle中，运行时间超过6秒的事务就被视为长事务。确切地说，这个视图显示的就是时间超过6秒的一些操作，包括备份和恢复、统计数据收集、查询中的各种操作。

3、这是一项高级技术，仅到管理员确定不会对运行中的进程造成影响时使用。

4、ORACLE的审计功能。V$SQL可以查看执行的SQL语句。

5、从数据库本身来看。先要看数据库各个参数的值。如sga的大小，process的大小，redo日志的个数与大小等这些关系到性能的参数是否设置合理。长期观察的方式就是看各个时期的AWR报告。

如果指定或请求了并行执行，但是没有指定DOP，默认DOP会设置为该系统上CPU内核数量的两倍。对于RAC系统，DOP值会是整个集群内核数量的两倍。默认值是由配置参数“PARALLEL_ THREADS_PER_CPU”控制的。

可以利用java或其它开发工具编写多线程来执行存储过程，这样你可以完成你的复杂控制。

并行DDL：并行DDL是指Oracle能并行地执行大规模的DDL操作。例如，索引重建、创建一个新索引、数据加载以及大表的重组等都可以使用并行处理。并行恢复：这是指数据库能并行地执行实例(甚至介质)恢复，以减少从故障恢复所需的时间。

设立主键。根据唯一性数据库自动判别。笨的方法：建议采用信号量。

直接用hint即可。例如：select /*+parallel(o2)*/* from t_objects o 其中o为要开启并行的表的别名，2为并行度。不过不一定会提升效率，一般查询中使用parallel的情景如下：需要大量的表的扫描、连接或者分区索引扫描。

1、Flume是目前常用的开源选择，Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方的能力。

2、关系型数据库：Spark虽然支持通过JDBC连接关系型数据库如MySQL、Oracle等，但是在读取大量数据时速度较慢，不适合大规模数据处理。

3、使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术，因此建议在了解了Spark之后，可以先从SparkSQL入手，循序渐进。关于Spark和SparkSQL，如果你认真完成了上面的学习和实践，此时，你的”大数据平台”应该是这样的。

1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2、保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数。通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数，最小化结果集，从而减轻网络负担，能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度。

3、使一个查询运行更快的方法就是减少软件（也即硬件）所必须处理的计算的数量。要减少必须的计算量你需要理解SQL是怎样进行计算的。

查看dba_tables数据字典时，可以发现有“DEGREE”字段，这个字段表示的就是数据表的并行度。这个参数的设置，关系着数据库的I/O，以及sql的执行效率。

合适的并行度DOP对于良好的并行性能很关键。Oracle会按如下方式设定DOP：如果指定或请求了并行执行，但是没有指定DOP，默认DOP会设置为该系统上CPU内核数量的两倍。对于RAC系统，DOP值会是整个集群内核数量的两倍。

并行度要随着系统上工作负载的增减而变化。如果有充足的空闲资源，并行度会上升；如果可用资源有限，并行度则会下降。这样就不会为机器强加一个固定的并行度。利用这种方法，允许Oracle动态地增加或减少查询所需的并发资源量。

select /*+parallel(o2)*/* from t_objects o 其中o为要开启并行的表的别名，2为并行度。不过不一定会提升效率，一般查询中使用parallel的情景如下：需要大量的表的扫描、连接或者分区索引扫描。聚合操作（计数）。

仅支持在Enterprise Edition of Oracle Database中调整并行度，在 StandardEdition of Oracle Database中并行度的限制为 1。Worker进程就是实际并行执行元数据和表数据导入导出操作的的进程。

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