标签：nbsp time highlight 导入 lazy def 多少 信息 策略
需要根据CPU、IO硬件信息综合考虑。但是并行虽然是和cpu核数有关，真实情况也遇到过，大量异步io的空等待。因此个人建议并行度最多不超过16，一般8就够了
之前遇到某券商A，由于 degree 导致 AIX 的CPU 使用率飙升的问题。也遇到过某券商B核心系统上线前一晚0点转数据时 parallel 设置数量过多，导致正常只需要30分钟左右的一个数据导入，hang了两个小时。
在开始讨论之前我们先做一个小试验：
-- 试验A:
-- 1a.使用HINT_a查询
select /*+ parallel */* from test.lamajay where rownum <=3000;
--2a.查看并行数量（如图-1）
-- 试验B
-- 1b.使用HINT_b查询
select /*+ parallel (a,8)*/a.* from test.lamajay a where rownum <=5000;
-- 2b.查看并行数量（如图-2）
-- 总结：在我们显式设定并行参数parallel时，并行进程的数量是我们设置的数量（试验B），
-- 但是当我们没有指定具体的数量时，这套数据库并行进程是4（试验A）
图-1
图-2
为什么并行进程一会是4，一会是8，到底幕后是什么在操纵着数据库的并行进程数量呢？
其实，一条SQL语句使用的并行度受3个层面的数值影响：
1. hint中指定的并行度
select /*+ parallel (a,8)*/a.* from test.lamajay a where rownum <=5000;2. 表的并行度，也就是表的degree（如图-3）
select a.owner, a.table_name, a.degree from dba_tables a where a.table_name = ‘LAMAJAY‘ and a.owner = ‘TEST‘;
图-3
alter table test.lamajay parallel 8;
表已更改。
select a.owner, a.table_name, a.degree from dba_tables a where a.table_name = ‘LAMAJAY‘ and a.owner = ‘TEST‘;
图-4
3.auto DOP(Degree of Parallel)
单节点：auto DOP = PARALLEL_THREADS_PER_CPU x CPU_COUNT
RAC：auto DOP =PARALLEL_THREADS_PER_CPU x CPU_COUNT x INSTANCE_COUNT
--注：默认情况下，INSTANCE_COUNT是集群中的所有节点。如果您限制并行操作可以执行的节点数量，那么INSTANCE_COUNT就是指定的数量。
那么我们可能想知道，这么多策略，到底有没有优先级呢？
其实的优先级是：
hint>degree>auto DOP，也就是说：
①如果hint指定了并行度，会忽略表的degree。
②如果hint只指定parallel，不写具体的数字，或者表上DEGREE显示为DEFAULT，没有具体数值(alter table test.lamajay parallel不指定具体degree数值)，则会使用auto DOP。
另外，还有以下一些规则：
a.如果表中有group by或者其他排序操作，以上并行度×2。
b.RAC中，默认情况下，并行度会自动平均分配到各个节点上，比如并行度256，2个节点，则每个节点上各起128个并行进程。
“并行度>parallel_max_servers”的判断在各个节点上进行。
c.在PARALLEL_ADAPTIVE_MULTI_USER = TRUE 的情况下，会根据系统load（当前正在使用并行的用户数），将并行度乘以一个衰减因子。
d.如果以上并行度>parallel_max_servers能够提供的空闲并行进程数，则最终并行度=0，也就是不并行（不使用Pnnn的进程）。
举一些例子来更详细的说明它：
例-1：如果SQL中没有使用hint，而表上degree=1则并行度=0;
例-2：如果SQL中没有使用hint，而表上degree=DEFAULT 则并行度=PARALLEL_THREADS_PER_CPU x CPU_COUNT x INSTANCE_COUNT;
例-3：如果SQL中没有使用hint，而表上degree>1 则并行度=表上degree;
例-4：如果SQL中使用没有数值的hint(/*+ parallel */ )，无论表上degree的值是多少，并行度= PARALLEL_THREADS_PER_CPU x CPU_COUNT x INSTANCE_COUNT;
例-5：如果SQL中使用带数值的hint(/*+ parallel (a,8)*/ or /*+ parallel (a 8)*/ )，无论表上degree的值是多少，并行度= hint中的数值(8);
例-6：如果有排序操作，以上并行度×2;
例-7：并行度分配到各个RAC节点，乘以衰减因子，如果最终并行度>parallel_max_servers能够提供的空闲并行进程数，则并行度=0;
开篇提到的券商A的数据库中parallel_max_servers=3600，当表中degree设置不合理的时候，大的历史查询进来CPU就疯了。而券商B导入慢的原因是因为他们parallel=64，造成了数据库对象的争用，两者都是将相应的参数调整到合理的范围内就正常了。
另外我们试验A中可以看到有4个进程在跑这个SQL，我们遇到的情况就属于例-4，试验B属于例-5 。
所以一切不看配置、不看实际情况，随便设置并行的操作都是耍流氓！
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原文地址：https://www.cnblogs.com/kakaisgood/p/13181222.html
